1. Алексеев Р.А. Искусственный интеллект на службе государства: аргументы «за» и «против» // Журнал политических исследований. 2020. Т. 4, № 2. С. 58-69. https://doi.org/10.12737/2587-6295-2020-58-69.
2. Володенков С.В. Нейросетевые алгоритмы в актуальных процессах трансформации традиционных мировоззренческих и идеологических систем // Контуры глобальных трансформаций: политика, экономика, право. 2024. Т. 17, № 2. C. 6-30. https://doi.org/10.31249/kgt/2024.02.01.
3. Володенков С.В., Федорченко С.Н., Печенкин Н.М. Риски, угрозы и вызовы внедрения искусственного интеллекта и нейросетевых алгоритмов в современную систему социально-политических коммуникаций: по материалам экспертного исследования // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Политология. 2024. Т. 26, № 2. С. 406-410. https://doi.org/10.22363/2313-1438-2024-26-2-406-424.
4. Зиновьева Е.С., Трапезников В.П. Международно-политическая предвзятость больших языковых моделей: критический дискурс-анализ нарративов ChatGPT, LLaMA, Gemini и DeepSeek // Полис. Политические исследования. 2026. № 1. С. 157-177. https://doi.org/10.17976/jpps/2026.01.11. EDN: VAVKWA.
5. Ильина Е.М. Политика и управление в условиях цифровой трансформации: политологический ракурс искусственного интеллекта // Ars Administrandi (Искусство управления). 2022. Т. 14, № 3. С. 403-421. https://doi.org/10.17072/2218-9173-2022-3-403-421.
6. Колесникова Г.И. Искусственный интеллект: проблемы и перспективы // Видеонаука. 2018. № 2 (10). С. 1-6.
7. Латур Б. Нового Времени не было. Эссе по симметричной антропологии. СПб., 2006. 240 с.
8. Ольшанский Д.В. Психология масс. СПб., 2001. 363 с.
9. Остроух А.В. Введение в искусственный интеллект. Красноярск, 2020. 250 с.
10. Шестопал Е.Б. Глубинная трансформация ценностных и идентификационных матриц российского общества: размышления над итогами круглого стола // Вестник Московского университета. Серия 12. Политические науки. 2023. Т. 1, № 6. С. 7-30. https://doi.org/10.55959/MSU0868-487112-2023-1-6-7-30.
11. Ackoff R., Addison H., Bibb S. Management f-Laws. Devon, 2007. 180 р.
12. Bolukbasi T., Chang K.-W., Zou J., Saligrama V., Kalai A. Quantifying and Reducing Stereotypes in Word Embeddings // ICML Workshop on Data4Good: Machine Learning in Social Good Applications. N.Y., 2016. Р. 41-45.
13. Bostrom N. Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford, 2014. 328 р.
14. Crawford K. Time to Regulate AI that Interprets Human Emotions // Nature. 2021. Vol. 592, iss. 7853. P. 167. https://doi.org/10.1038/d41586-021-00868-5.
15. Erman E., Furendal M. Artificial Intelligence and the Political Legitimacy of Global Governance // Political Studies. 2024. Vol. 72, iss. 2. P. 421-441. https://doi.org/10.1177/00323217221126665.
16. Finn P., Bell L., Tatum A., Leicht C. Assessing ChatGPT as a Tool for Research on US State and Territory Politics // Political Studies Review. 2024. Vol. 23, iss. 3. P. 906-915. https://doi.org/10.1177/14789299241268652.
17. Rich E., Knight K. Artificial Intelligence. N.Y., 1991. 619 p.
18. Risse M. Political Theory of the Digital Age: Where Artificial Intelligence Might Take Us. Cambridge, 2023. 400 p. https://doi.org/10.1017/9781009255189.
19. Shumailov I., Shumaylov Z., Zhao Y., Papernot N., Anderson R., Gal Ya. AI Models Collapse When Trained on Recursively Generated Data // Nature. 2024. № 631. P. 755-759. https://doi.org/10.1038/s41586-024-07566-y.
20. Van Dijk J. The Network Society. L., 2020. 326 р. https://doi.org/10.4135/9781529739114.