Russian Journal of Deviant Behavior

РОССИЙСКИЙ ДЕВИАНТОЛОГИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ

2713-0622

6a9c166932807fdbab874ab4

Психологические исследования девиантного поведения

Psychological research on deviant behavior

Психологические исследования девиантного поведения

Psychological aspects of AI acceptance: a review of trust factors and specific characteristics of Human - AI interaction

Психологические аспекты принятия ИИ: обзор факторов доверия и особенностей взаимодействия человека и ИИ

https://orcid.org/0009-0006-0737-3901

Кокурина

Ксения Евгеньевна

Kokurina

Kseniia Evgen'evna

kseniakokurina5@gmail.com

https://orcid.org/0000-0002-2569-8789

Кружкова

Ольга Владимировна

Kruzhkova

Olga Vladimirovna

galiat1@yandex.ru

кандидат психологических наук;

candidate of psychological sciences;

Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б. Н. Ельцина Екатеринбург Россия Ural Federal University named after the first President of Russia B. N. Yeltsin Ekaterinburg Russian Federation

Уральский федеральный университет им. Первого Президента России Б.Н. Ельцина Екатеринбург Ural Federal University named First President of Russia B. Yeltsin Ekaterinburg

Уральский государственный педагогический университет Екатеринбург Россия Ural State Pedagogical University Ekaterinburg Russian Federation

25 10 2026

6 3 429 445 25 06 2026 24 08 2026

2026

Кокурина Ксения Евгеньевна, Кружкова Ольга Владимировна

Kokurina Kseniia Evgen'evna, Kruzhkova Olga Vladimirovna

Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)

This article is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0)

https://russianjournaldeviantbehavior.ru/en/nauka/publications/6a9c166932807fdbab874ab4/view

Актуальность исследования обусловлена противоречием между стремительным внедрением искусственного интеллекта в повседневную и профессиональную деятельность человека и недостаточной разработанностью психологических моделей, объясняющих принятие или отвержение ИИ. Существующие работы фрагментарно описывают доверие, когнитивные искажения или личностные черты как предикторы принятия ИИ, но не предлагают интегративного подхода. Проблема заключается в отсутствии систематизации психологических детерминант, связывающих технико-аксиологические, когнитивные и личностно-регуляторные уровни. Цель обзорной статьи – систематизация данных исследований о психологических факторах, выступающих предикторами формирования и проявления отношения (в том числе доверия) человека к искусственному интеллекту. Методология включает анализ, обобщение и структурирование результатов теоретических и эмпирических исследований, опубликованных в период 2020–2026 гг. с использованием наукометрических баз Web of Science, PubMed и eLibrary.ru. Выявлено, что доверие к ИИ является многокомпонентным динамическим конструктом, включающим субъективный, технический и аксиологический аспекты, причем аксиологические барьеры (справедливость, прозрачность, конфиденциальность) могут перевешивать техническое совершенство системы. Показано, что цифровая среда провоцирует делегирование ИИ и когнитивную разгрузку, что при длительном использовании ИИ ведет к снижению критического мышления и долговременной памяти (отрицательная корреляция с критическим мышлением), однако верификация ответов ИИ способна нивелировать эти риски. Ключевыми выводами стало то, что отношение к ИИ формируется на пересечении трех уровней – технико-аксиологического, когнитивного и личностно-регуляторного. Эффективная интеграция ИИ требует перехода от контрастных моделей принятия технологии или отвержения технологии к модели осознанного делегирования, где центральную роль играют цифровая компетентность и сохранение целостности личности. Результаты могут служить основой для профилактики техностресса, зависимости от ИИ и разработки программ повышения метакогнитивных навыков.

The relevance of this study is determined by the contradiction between the rapid integration of artificial intelligence into everyday and professional life and insufficient development of psychological models which explain the acceptance or rejection of AI. Existing studies describe trust, cognitive biases and personality traits as predictors of AI acceptance only fragmentarily, without proposing an integrative approach. The problem lies in the lack of systematisation of the psychological determinants linking the technical-axiological, cognitive and personality-regulatory levels. The review aims to systematise research data on the psychological factors acting as predictors of the formation and manifestation of human attitude (including trust) towards artificial intelligence. The methodology comprises the analysis, generalisation and structuring of the results from theoretical and empirical studies published between 2020 and 2026 using the scientometric databases Web of Science, PubMed and eLibrary.ru. It has been found that trust in AI is a multicomponent dynamic construct including subjective, technical and axiological aspects; moreover, the axiological barriers (fairness, transparency and confidentiality) may outweigh the technical perfection of the system. It has been shown that the digital environment gives rise to the delegation of tasks to AI and cognitive offloading, which, with prolonged use of AI, may lead to a decline in critical thinking and long-term memory (a negative correlation in critical thinking); however, the verification of AI responses can mitigate these risks. The key conclusions are that attitude towards AI is formed at the intersection of three levels: technical-axiological, cognitive and personal-regulatory. Effective AI integration requires a shift from the contrasting models of “technology acceptance” and “technology rejection” towards a model of “deliberate delegation”, in which digital competence and the preservation of personal integrity play a central role. The findings may provide a basis for preventing technostress and AI dependance and for development of programmes to enhance metacognitive skills.

искусственный интеллект доверие к ИИ когнитивная разгрузка технологически расширенная личность самоуправление цифровой повседневностью техностресс критическое мышление делегирование полномочий целостность личности принятие технологий ИИ

artificial intelligence trust in AI cognitive offloading technologically extended personality self-management of digital everyday life technostress critical thinking delegation of authority personal integrity AI technology acceptance

Аверкин, А. Н., Воронина, Н. Ф., & Пелипас, О. В. (2025). Партнерские отношения человека и искусственного интеллекта: миф или реальность в современном мире. Информационно-экономические аспекты стандартизации и технического регулирования, 2(83), 44–51.

Averkin, A. N., Voronina, N. F., & Pelipas, O. V. (2025). Partnerskie otnosheniia cheloveka i iskusstvennogo intellekta: mif ili real'nost' v sovremennom mire. Informatsionno-ekonomicheskie aspekty standartizatsii i tekhnicheskogo regulirovaniia, 2(83), 44–51.

Андрианова, Р. А. (2024). ChatGPT (модель ИИ): опыт взаимодействия по анализу результатов и выводов исследования проблемы киберагрессии. Наука, технология и общество, 1, 5–32. https://doi.org/10.31249/scis/2024.01.01

Andrianova, R. A. (2024). ChatGPT (model' II): opyt vzaimodeistviia po analizu rezul'tatov i vyvodov issledovaniia problemy kiberagressii. Nauka, tekhnologiia i obshchestvo, 1, 5–32. https://doi.org/10.31249/scis/2024.01.01

Кокурина, К. Е., Кружкова, О. В., Богданова, М. В. (2026). Готовность человека к взаимодействию с искусственным интеллектом. Вестник Омского университета. Серия «Психология», 3, 53–61. https://doi.org/10.24147/2410-6364.2026.3.53-61

Kokurina, K. E., Kruzhkova, O. V., Bogdanova, M. V. (2026). Gotovnost' cheloveka k vzaimodeistviiu s iskusstvennym intellektom. Vestnik Omskogo universiteta. Seriia «Psikhologiia», 3, 53–61. https://doi.org/10.24147/2410-6364.2026.3.53-61

Кружкова, О. В., Колесникова, К. А., Богданова, М. В. (2025). Оценка кейсов применения искусственного интеллекта в психологическом консультировании. Педагогическое образование в России, 6, 303-310.

Kruzhkova, O. V., Kolesnikova, K. A., Bogdanova, M. V. (2025). Otsenka keisov primeneniia iskusstvennogo intellekta v psikhologicheskom konsul'tirovanii. Pedagogicheskoe obrazovanie v Rossii, 6, 303–310.

Кумахова, Д. Б. (2025). Влияние искусственного интеллекта на когнитивные способности студентов. Наука и Образование, 8(4), 1–8.

Kumakhova, D. B. (2025). Vliianie iskusstvennogo intellekta na kognitivnye sposobnosti studentov. Nauka i Obrazovanie, 8(4), 1–8.

Леонтьев, Д. А. (2025). Искусственный интеллект как драйвер цифровой трансформации страховой отрасли на примере «Сбер Страхования». Вестник Алтайской академии экономики и права, (3-2), 263–269. https://doi.org/10.17513/vaael.4054

Leont'ev, D. A. (2025). Iskusstvennyi intellekt kak draiver tsifrovoi transformatsii strakhovoi otrasli na primere «Sber Strakhovaniia». Vestnik Altaiskoi akademii ekonomiki i prava, (3-2), 263–269. https://doi.org/10.17513/vaael.4054

Лызь, Н. А., & Гладкая, Е. В. (2025). Влияние цифровизации на когнитивные процессы: обзор причин и последствий. Вестник Пермского университета. Философия. Психология. Социология, 3. 396–405. https://doi.org/10.17072/2078-7898/2025-3-396-405

Lyz', N. A., & Gladkaia, E. V. (2025). Vliianie tsifrovizatsii na kognitivnye protsessy: obzor prichin i posledstvii. Vestnik Permskogo universiteta. Filosofiia. Psikhologiia. Sotsiologiia, 3, 396–405. https://doi.org/10.17072/2078-7898/2025-3-396-405

Малафеевская, В. С. (2024). Социологическое исследование возможностей использования искусственного интеллекта студентами. Современная молодежь и общество, 12, 35-40.

Malafeevskaia, V. S. (2024). Sotsiologicheskoe issledovanie vozmozhnostei ispol'zovaniia iskusstvennogo intellekta studentami. Sovremennaia molodezh' i obshchestvo, 12, 35–40.

Солдатова, Г. У. & Илюхина, С. Н. (2025). Человек технологически достроенный: в поисках целостности. Культурно-историческая психология, 21(1), 13–23. https://doi.org/10.17759/chp.2025210102

Soldatova, G. U. & Iliukhina, S. N. (2025). Chelovek tekhnologicheski dostroennyi: v poiskakh tselostnosti. Kul'turno-istoricheskaia psikhologiia, 21(1), 13–23. https://doi.org/10.17759/chp.2025210102

10.

Солдатова, Г. У., Чигарькова, С. В., & Илюхина, С. Н. (2024a). Готовность и опыт использования технологий как показатели технологически расширенной личности подростков и молодежи. В Подросток в мегаполисе: сборник трудов XVII Международной научно-практической конференции (9–10 апреля 2024 г., Москва) (с. 143–146). Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики».

Soldatova, G. U., Chigar'kova, S. V., & Iliukhina, S. N. (2024a). Gotovnost' i opyt ispol'zovaniia tekhnologii kak pokazateli tekhnologicheski rasshirennoi lichnosti podrostkov i molodezhi. V Podrostok v megapolise: sbornik trudov XVII Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii (9–10 aprelia 2024 g., Moskva) (s. 143–146). Natsional'nyi issledovatel'skii universitet «Vysshaia shkola ekonomiki».

11.

Солдатова, Г. У., Чигарькова, С. В., & Илюхина, С. Н. (2024b). Технологически расширенная личность: разработка и апробация шкалы самоуправления цифровой повседневностью. Вестник Московского университета. Серия 14. Психология, 47(2), 175–200. https://doi.org/10.11621/LPJ-24-20

Soldatova, G. U., Chigar'kova, S. V., & Iliukhina, S. N. (2024b). Tekhnologicheski rasshirennaia lichnost': razrabotka i aprobatsiia shkaly samoupravleniia tsifrovoi povsednevnost'iu. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriia 14. Psikhologiia, 47(2), 175–200. https://doi.org/10.11621/LPJ-24-20

12.

Солдатова, Г. У., Чигарькова, С. В., & Илюхина, С. Н. (2025a). Расширенная версия Шкалы самоуправления цифровой повседневностью (СУЦП-2): целостность как потенциал адаптации и благополучия. Культурно-историческая психология, 21(4), 25–37. https://doi.org/10.17759/chp.2025210403

Soldatova, G. U., Chigar'kova, S. V., & Iliukhina, S. N. (2025a). Rasshirennaia versiia Shkaly samoupravleniia tsifrovoi povsednevnost'iu (SUTsP-2): tselostnost' kak potentsial adaptatsii i blagopoluchiia. Kul'turno-istoricheskaia psikhologiia, 21(4), 25–37. https://doi.org/10.17759/chp.2025210403

13.

Солдатова, Г. У., Чигарькова, С. В., & Илюхина, С. Н. (2025b). Цифровые предикторы психологического благополучия молодежи в реальном и виртуальном мирах. Вестник Московского университета. Серия 14. Психология, 48(1), 78–100. https://doi.org/10.11621/LPJ-25-04

Soldatova, G. U., Chigar'kova, S. V., & Iliukhina, S. N. (2025b). Tsifrovye prediktory psikhologicheskogo blagopoluchiia molodezhi v real'nom i virtual'nom mirakh. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriia 14. Psikhologiia, 48(1), 78–100. https://doi.org/10.11621/LPJ-25-04

14.

Фрейманис, И. Ф., & Шляпов, И. В. (2025). Риски применения технологии искусственного интеллекта для психологической помощи: взгляд психолога и разработчика. Russian Journal of Education and Psychology, 16(5), 659-687. https://doi.org/10.12731/2658-4034-2025-16-5-829

Freimanis, I. F., & Shliapov, I. V. (2025). Riski primeneniia tekhnologii iskusstvennogo intellekta dlia psikhologicheskoi pomoshchi: vzgliad psikhologa i razrabotchika. Russian Journal of Education and Psychology, 16(5), 659–687. https://doi.org/10.12731/2658-4034-2025-16-5-829

15.

Afroogh, S., Akbari, A., Malone, E., Kargar, M., & Alambeigi, H. (2024). Trust in AI: Progress, challenges, and future directions. Humanities and Social Sciences Communications, 11, Article 1568. https://doi.org/10.1057/s41599-024-04044-8

16.

Borle, P., Reichel, K., Niebuhr, F., & Voelter-Mahlknecht, S. (2021). How are techno-stressors associated with mental health and work outcomes? A systematic review of occupational exposure to information and communication technologies within the technostress model. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18, Article 8673. https://doi.org/10.3390/ijerph18168673

17.

Bukhari, S. R., Batool, S., Shahab, I., Jalil, R., Arshad, A., Zahra, S. Q., Karim, S., Jamil, N., & Khan, N. (2025). Role of AI dependency in psychological distress and academic performance among university students. International Journal of Social Sciences Bulletin, 3(3), 286–294. https://ijssbulletin.com/index.php/IJSSB/article/view/495

18.

Cheng, M., Lee, C., Khadpe, P., Yu, S., Han, D., & Jurafsky, D. (2026). Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes dependence. Science, 391(6792), Article eaec8352. https://doi.org/10.1126/science.aec8352

19.

De Freitas, J., Agarwal, S., Schmitt, B., & Haslam, N. (2023). Psychological factors underlying attitudes toward AI tools. Nature Human Behaviour, 7, 1845–1854. https://doi.org/10.1038/s41562-023-01734-2

20.

Elbadiansyah, Sain, Z. H., Shehu Lawal, U., Chansa Thelma, C., & Luqman Aziz, A. (2024). Exploring the role of artificial intelligence in enhancing student motivation and cognitive development in higher education. TechComp Innovations, 1(2), 59–67. https://doi.org/10.70063/techcompinnovations.v1i2.47

21.

Eryilmaz Baran, F. D., & Cetin, M. (2025). AI-driven early diagnosis of specific mental disorders: A comprehensive study. Cognitive Neurodynamics, 19, Article 70. https://doi.org/10.1007/s11571-025-10253-x

22.

Fang, C. M., Liu, A. R., Danry, V., Lee, E., Chan, S. W. T., Pataranutaporn, P., Maes, P., Phang, J., Lampe, M., Ahmad, L., & Agarwal, S. (2025). How AI and human behaviors shape psychosocial effects of extended chatbot use: A longitudinal randomized controlled study [Preprint]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.17473

23.

Gasanova, I. A., Prelovskii, D. S., Yurkin, V. A., Drobintsev, P. D., & Drobintseva, A. O. (2020). Modern possibilities of using AI methods in the analysis of biomedical data. Computing, Telecommunications and Control, 13(4), 21–33. https://doi.org/10.18721/JCSTCS.13402

24.

Gerlich, M. (2025). AI tools in society: Impacts on cognitive offloading and the future of critical thinking. Societies, 15(1), Article 6. https://doi.org/10.3390/soc15010006

25.

Hatch, S. G., Goodman, Z. T., Vowels, L., Hatch, H. D., Brown, A. L., Guttman, S., Le, Y., Bailey, B., Bailey, R. J., Esplin, C. R., Harris, S. M., Holt, D. P., Jr., McLaughlin, M., O’Connell, P., Rothman, K., Ritchie, L., Top, D. N., Jr., & Braithwaite, S. R. (2025). Correction: When ELIZA meets therapists: A Turing test for the heart and mind. PLOS Mental Health, 2(8), Article e0000426. https://doi.org/10.1371/journal.pmen.0000426.

26.

Jones, V. K., Yan, C., Shade, M. Y., Boron, J. B., Yan, Z., Heselton, H. J., Johnson, K., & Dube, V. (2024). Reducing loneliness and improving social support among older adults through different modalities of personal voice assistants. Geriatrics, 9(2), Article 22. https://doi.org/10.3390/geriatrics9020022

27.

Jose, B., Cherian, J., Verghis, A. M., Varghise, S. M., & Joseph, S. (2025). The cognitive paradox of AI in education: Between enhancement and erosion. Frontiers in Psychology, 16, Article 1550621. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1550621

28.

Kleinert, T., Waldschütz, M., Blau, J., Heinrichs, M., & Schiller, B. (2026). AI outperforms humans in establishing interpersonal closeness in emotionally engaging interactions, but only when labelled as human. Communications Psychology, 4, Article 23. https://doi.org/10.1038/s44271-025-00391-7

29.

Lahusen, C., Maggetti, M., & Slavkovik, M. (2024). Trust, trustworthiness and AI governance. Scientific Reports, 14, Article 20752. https://doi.org/10.1038/s41598-024-71761-0

30.

McClain, C., Anderson, M., Sidoti, O., & Bishop, W. (2026, February 24). How teens use and view AI. Pew Research Center. https://www.pewresearch.org/internet/2026-02-24/how-teens-use-and-view-ai/

31.

Perlis, R. H., Gunning, F. M., Uslu, A. A., Santillana, M., Baum, M. A., Druckman, J. N., Ognyanova, K., & Lazer, D. (2026). Generative AI use and depressive symptoms among US adults. JAMA Network Open, 9(1), Article e2554820. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2025.54820

32.

Yankouskaya, A., Almourad, M. B., Liebherr, M., Beyahi, F., Xu, G., & Ali, R. (2026). Who lets AI take over? Cross-national variation in willingness to delegate socially important roles to artificial intelligence. AI & Society, 41, 6151–6169. https://doi.org/10.1007/s00146-026-02858-5

33.

Zhai, C., Wibowo, S., & Li, L. D. (2024). The effects of over-reliance on AI dialogue systems on students' cognitive abilities: A systematic review. Smart Learning Environments, 11, Article 28. https://doi.org/10.1186/s40561-024-00316-7

34.

Zhang, S., Guo, P., Yuan, Y., & Ji, Y. (2025). Anxiety or engaged? Research on the impact of technostress on employees' innovative behavior in the era of artificial intelligence. Acta Psychologica, 259, Article 105442. https://doi.org/10.1016/j.actpsy.2025.105442

35.

Zhang, W., Yang, Y., Liu, M., Wang, L., Lei, Q., Zhang, Q., Wang, J., Li, H., & Wuri, G. (2025). The effect of artificial intelligence-empowered mobile health on psychological distress in women following abortion: Protocol for a mixed-methods study. Frontiers in Psychiatry, 16, Article 1665500. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2025.1665500