Технологии искусственного интеллекта (ИИ) стали неотъемлемой частью современной жизни. Они проникли во многие отрасли, включая книгоиздание, образование и библиотеки. Наиболее распространённая практика использования ИИ в издательском деле — автоматизация процессов подготовки текстовых и графических материалов. В дальнейшем развитие технологий может привести к созданию специализированных учебных материалов, учитывающих индивидуальные потребности аудитории. В библиотечном деле перспективные направления использования ИИ — каталогизация и систематизация, создание рекомендательных сервисов.

Однако что произойдёт, если все начнут использовать нейронные сети: студенты — для курсовых и дипломных работ, исследователи — для научных статей, авторы — при написании книг и учебников? Не поглотит ли море искусственного контента острова и континенты человеческой мысли? Не отменят ли нейромодели естественную креативность?

В этих и других вопросах разбирались участники круглых столов «Искусственный интеллект в образовании и науке: проблемы и перспективы» и «Искусственный интеллект: pro et contra. Взгляд издателя и читателя»¹.

¹ Круглые столы состоялись в рамках конференции «Обнаружение заимствований — 2023».

Андрей ГУСЬКОВ, заведующий лабораторией наукометрии и научных коммуникаций Российского научно-исследовательского института экономики, политики и права в научно-технической сфере:

— В научной коммуникации есть три основных субъекта: автор, рецензент и научный издатель. Ключевая задача сервисов научных коммуникаций — приращение ценности научной информации. Когда электронные публикации пришли на смену печатным, научные знания оказались более доступными. Затем они начали объединяться в базы данных, появились Web of Science, Scopus, Российский индекс научного цитирования. Массивы контента стали структурированными. Сейчас человечество находится на том уровне, когда из этого массива выстраиваются модели для извлечения знаний. Когда указанная задача будет решена, начнётся выстраивание интеллектуальных сервисов, которые смогут анализировать и генерировать знания.

Год назад мы прогнозировали, что всё это появится лет через 10, и в качестве примера приводили навигатор для планирования исследований. На входе у этого сервиса большой массив публикаций, патентов, научных данных. Учёный ставит цель, а навигатор предлагает метод, объект, модели, гипотезы, в общем выстраивает план исследования. Но оказалось, что генеративный ИИ занял эту нишу на уровне обобщения информации и производства новых знаний. Часть барьеров он снял, поэтому время возникновения мультисервиса в разы сокращается. Сейчас вопрос не в том, когда подобные ресурсы появятся, а в том, сколько команд работает над ними: десятки или уже сотни.

Что происходит с авторами? В профессиональном сообществе говорят, что некоторые исследователи используют ChatGPT для подготовки своих работ, и опасаются последствий этого. Не секрет, что нейросети «галлюцинируют» и эти «галлюцинации» просачиваются в статьи. Если слишком часто пользоваться подобными сервисами, то атрофируются навыки академического письма. Безусловно, возникают проблемы с плагиатом. Наконец, есть такое негативное явление, как фабрики статей. ChatGPT — бесплатное топливо, которое позволяет создавать больше текстов из ничего, выдавать их за реальную научную информацию и продавать. Всё это даёт основания скептически относиться к применению ИИ в подготовке публикаций. Но мы видим, что это происходит, и наименее аккуратных авторов начинают ловить на технических ошибках, связанных с особенностями использования ChatGPT.

С другой стороны, использование генеративных сетей даёт определённые преимущества. В Boston Consulting Group провели эксперимент: одних сотрудников обучили пользоваться ИИ, других — не обучили. Оказалось, что те, кто применял в своей работе этот сервис, обеспечивали качество на 40% выше. Исследователи в целом понимают, что инструмент полезен. Это дополнительный источник идей, с которым можно общаться и что-то оттуда почерпнуть, улучшить текст, особенно если он создаётся не на родном для учёного языке. Объективно цель исследователя — заниматься наукой, а не писать статьи. Поэтому все спокойно к этому относятся.

Научные издатели пытаются внедрять правила и вести определённую политику в отношении ИИ. Использование ChatGPT в качестве соавтора практически всегда запрещено. Обязательное требование — декларировать применение ИИ. Но у авторов есть мотивы этого не делать. В более консервативном сообществе подобные случаи вызывают неодобрение: ещё не «чёрная метка», но уже вопрос профессионального престижа. Очевидно, что авторы продолжат использовать ИИ и лишь некоторые будут заявлять об этом в статьях.

Научные издатели опасаются недобросовестного применения ИИ рецензентами, считая, что рецензирование будет поверхностным, что навык подготовки отзывов, таким образом, перестанет формироваться и корпус рецензентов начнёт сокращаться.

Сами рецензенты считают, что им стало проще: ИИ делает черновик, который дорабатывается не за несколько дней, а за несколько часов, и можно написать больше отзывов. Рецензирование, по сути, волонтёрская деятельность, а проблема конфиденциальности в случае работы с открытыми препринтами не является актуальной. Области применения ИИ в рецензировании — дополнительное мнение, журналы с невысоким научным уровнем, оценка рецензий.

Способны ли научные журналы «переварить» массовое применение ИИ в научных статьях? Очевидно, что авторы продолжат использовать ИИ, даже если это будет запрещено. Процесс уже происходит, так что лучше его возглавить и предоставить рецензентам качественный сервис для проверки работ.

Издатель может в этих условиях избрать одну из стратегий. Первая — подстроить контент под внешний ИИ, чтобы не остаться на обочине прогресса. Вторая — поставить ИИ-сервис поверх своего контента.

Что касается имеющихся сервисов, то заслуживает внимания Orbit Intelligence, который предлагает опцию автосаммари текстов. Кроме того, можно выделить определения терминов. Scopus тоже предлагает собственный ИИ-сервис. Можно ввести свой исследовательский вопрос, на основе которого будет сгенерирован краткий обзор, предложены решения по оптимизации запроса и структурирован научный ландшафт по данной тематике.

Альбина НЕСТЕРОВА, генеральный директор научно-издательского центра «ИНФРА-М»:

— Если оценить то, как сегодня используется ИИ применительно к контенту, к продуктам интеллектуального права, то наблюдаются элементы варварства. Нечто ворвалось в нашу жизнь и перевернуло представление об объёме информации и о её качестве. Можно сколько угодно радоваться тому, что вышло продолжение «Игры престолов», но на самом деле ИИ «скормлены» реальные труды, и уже сейчас следует задумываться о том, насколько этично использовать стиль и образы давно покинувших этот мир творцов и не лишатся ли авторы мотивации создавать новые произведения.

Конечно, искусственный интеллект должен состоять на службе у человеческого. Одна из отличительных особенностей человеческого интеллекта в том, что он способен к креативу. Издательское дело и разработка ПО для образования и науки — отрасли, которые относятся к креативной экономике. В общем смысле креативность — процесс, когда берётся известная информация и с помощью человеческих возможностей создаётся что-то новое. Если говорить о том, насколько творчество применимо в академическом книгоиздании, то здесь важно понимать, чего мы хотим от сферы образования. Его эффективность — это успешность приобретения знаний и навыков, а не объём информации, которую дали студентам. Мы никуда не уйдём от того, что необходим человек, передающий знания. Недостаточно знаний в виде текстов, даже в самых совершенных электронных системах. Автор, он же преподаватель, читая свой курс, видит реакцию студентов, наблюдает, как тот или иной материал усваивается, верифицирует результаты контрольных работ. Авторский стиль — то, что связывает передающего знания и принимающего их.

Можно использовать ChatGPT и другие инструменты, для того чтобы создать текст. Но как вы докажете, что этот текст ваш? Необходимо задепонировать свои права; такую функцию выполняют издательства.

Как ИИ может использоваться в издательстве? Ему целесообразно делегировать проверку на заимствования, корректуру текста, отрисовку обложек, рубрикацию контента, создание карточек. Что касается фактчекинга, это направление под вопросом: в русском языке слово может иметь много значений и с этими смыслами ИИ не справляется.

Если говорить о научном книгоиздании, то на первое место выходит анализ больших массивов текстов, в том числе мультиязычных. Здесь функционал ИИ логично использовать для организации «умного» поиска, выявления трендов и центров компетенций, поиска похожих документов, формирования рекомендаций, создания гиперссылок. Таких продуктов уже немало.

Очевидно, что ИИ может облегчить рутинную работу автору и издателю, в идеальном случае имеем в виду, что высвободится время и продолжится усиление специализации. Организации станут всё больше фокусироваться на обучаемом и обучающем, а издатели и разработчики ПО будут заняты вопросами верификации знаний и их дистрибьюции на широкую аудиторию.

Светлана МОРОЗОВА, заместитель директора Фундаментальной библиотеки Российского государственного педагогического университета им. А.И. Герцена:

— В связи с появлением ChatGPT 4.0 возникло ощущение, что нейросети могут заменить библиотекарей и что-то делать вместо нас. На самом деле волноваться не следует: элементы ИИ мы использовали в своей работе уже давно, а нейросеть пока зависит от человека.

Если есть явление, которое нам кажется загадочным и непостижимым, это повод для того, чтобы не уклоняться от процесса, а попытаться его возглавить, во всяком случае в рамках своей библиотеки. Для начала надо взглянуть на нейросеть как на дополнительного сотрудника, работника на «удалёнке», выполняющего функции, которые вы позволите ему взять, и он будет работать вместе с вами. Кроме того, в библиотеке могут появиться новые функции. У библиотекарей будет возможность самообучаться, и это полезно для поддержки молодых сотрудников. С точки зрения читателя, библиотека, которая знает о генеративном ИИ, пользуется им в каких-то элементах и готова поговорить об этом, отвечает современной ситуации. Это немаловажно в наши дни, потому что много времени и усилий уходит на то, чтобы оставаться интересными для своей аудитории.

В основе работы систем ИИ лежат запросы к ним, так называемые промпты (промпт, от англ. prompt — «побуждать», — это запрос, подсказка, или инструкция, те вводные данные, которые задаются при общении с нейросетью. От правильного промпта, т.е. корректного запроса, зависит то, насколько релевантной будет информация на выходе. — Примеч. ред.). Это тоже некое искусство. Путём подбора запросов можно добиться плана изложения определённой темы. Выработаны рекомендации относительно составления запросов: задача, контекст, пример, тон, формат и роль. Например, была задана тема: придумать интеллектуальную викторину для университетской библиотеки к Году педагога и наставника, похожую на «Что? Где? Когда?», в шутливой форме. С этой задачей лучше всего справился ChatGPT, который предложил любопытный план мероприятия. Но даже этот текст не окончательный вариант, а идея, структура, направление поиска.

Ещё одна неоднозначная возможность — генерация библиографических списков. ChatGPT честно собирает названия книг на английском языке, а те, что на русском, — придумывает. Можно составлять тексты новостей или пресс-релизов либо развлекать пользователей в соцсетях, предлагая им генерировать картинки или писать стихи.

Аркадий ХАЛЮКОВ, генеральный директор компании «Пульс науки»:

— Некоторые элементы ИИ мы используем в работе электронно-библиотечной системы (ЭБС) уже давно. Например, парсинг — автоматизированный сбор и систематизацию информации, чтобы ускорить рутинную работу. Без использования ИИ не обойтись в тех случаях, когда контента очень много: сотни тысяч учебников, десятки тысяч онлайн-курсов. Информация постоянно обновляется, и невозможно привлекать людей к обработке, классификации и систематизации этой информации. С помощью ChatGPT может произойти некоторое ускорение редакторской работы в части аннотирования, подбора ключевых слов, проверки авторских материалов.

В качестве удачных проектов могу привести «Нейроассистент научного издательства» — сервис НЭИКОН, позволяющий автоматизировать поиск научных статей с помощью ИИ, улучшать качество подачи материалов, готовить аннотацию, искать актуальные источники для обзора, выбирать подходящий журнал для публикации.

Валерия ВАСИЛЬЕВА, начальник отдела методологического сопровождения Российской академии народного хозяйства и государственной службы (Санкт-Петербург):

— Я преподаю дисциплину «Академическое письмо». Прошлый семестр был первым, когда студенты узнали о том, что существует ChatGPT. Было интересно понять, насколько быстро и каким образом они начнут использовать технологию. Гипотеза заключалась в том, что, поскольку технология сложна, широкого распространения она не получит. На фокус-группах мы выяснили, что преподаватели вновь почувствовали себя обманутыми. Поскольку я отношусь к 4% коллег, использующих ИИ, стало любопытно, узнаю ли я эти тексты. Через систему Антиплагиат было проверено 69 работ, а непосредственно перед экзаменом проведён онлайн-опрос студентов на тему использования ChatGPT.

Первое, на что я обратила внимание, это библиографические списки. Последовательность фамилий авторов (Иванов, Петров, Сидоров) натолкнула на мысль, что с текстом не всё так просто. Разумеется, и статей таких не было обнаружено. Темы эссе были любыми, студенты могли писать о чём знали. Достаточно много работ было о влиянии соцсетей на всё, и все они оказались созданными через ChatGPT. К тому времени уже вышла статья о том, что Антиплагиат находит тексты, сгенерированные ИИ. Появился даже термин «GPT-непорядочность» как новый вид академической нечестности.

Половина опрошенных студентов ответили, что не использовали ChatGPT (и это действительно так). Кто-то вставлял в полученные тексты свои блоки. Три человека признались, что, какой получили результат, такой и сдали. Большинство студентов считают, что использование ChatGPT в текстах по академическому письму неприемлемо, поскольку дисциплина учит писать. Трое ответили, что использовали технологию, но им стыдно за такую попытку мошенничества.

Если преподаватель не заметил мошенничества, значит, студент хорошо поработал с текстом, сумел сделать его авторским. Такой позиции придерживались пять опрошенных. Один ответил, что это проблема преподавателя: надо быть в курсе технологических инноваций.

В целом результаты эксперимента говорят о том, что система Антиплагиат достаточно корректно работает с ChatGPT: только в одном случае она ошиблась. Подавляющее большинство респондентов полагают, что университетам необходимо учить студентов правильно использовать ИИ. Гипотеза о том, что большинство пока не использует ИИ, в принципе подтвердилась. Другое исследование, проведённое в марте, показало, что нейросети респонденты не считают мошенничеством и воспринимают их лишь как инструмент, причём число так полагающих возрастает ступенчато: от 10,6% «бэби-бумеров» до 43,1% из поколения Z. Безусловно, преподаватели должны быть интересны студентам. Если педагог не знает о новых технологиях, не умеет ими пользоваться и не может ничего посоветовать, то его легко обмануть и к нему будет соответствующее отношение. По моему мнению, использование генеративного ИИ в учёбе не обман и не мошенничество, если он применяется открыто и не заменяет получаемые студентом навыки, предусмотренные конкретной дисциплиной. При этом студенты высказывают запрос на то, чтобы их научили пользоваться инструментами ИИ, а преподаватели в лучшем случае «выражают глубокую озабоченность».

Сергей ДАРИЙ, директор издательства Лань:

— На мой взгляд, мы сегодня находимся в определённой точке бифуркации. Использование технологий ИИ в разных отраслях кардинально меняет ландшафт книгоиздания, учебного в том числе. Угроза это или возможность? Авторы и издатели могут реагировать по-разному. Если говорить об авторах, то можно представить себе такую ситуацию: издатель будет нанимать профессионалов в определённых областях знаний и те станут генерировать промпты для ChatGPT, обрабатывать ответы и превращать их в учебные тексты, которые издатель будет публиковать и распространять. Но зачем в принципе тогда нужны будут издатели, если ChatGPT прекрасно справится с генерацией текстов, если можно будет задать вопрос и получить внятный аргументированный ответ? Не думаю, что мы пойдём по такому пути, но закрывать глаза на это нельзя.

ИИ стучится в наши двери, но общество пока не готово к этому, находясь в стадии отрицания. Для эксперимента в блоге «ЛаЛаЛань» мы разместили материал, подготовленный с помощью технологий ИИ. С ним хорошо поработал редактор, но в основу был положен искусственный текст, о чём мы честно написали. Волна негатива, которую мы получили от читателей, говорила сама за себя. Хотя как много времени пройдёт до стадии принятия, возможно, вопрос не далёкого будущего, а завтрашнего дня.

Летом мы получили несколько рукописей от одного автора, проверка которых в Антиплагиате показала высокую оригинальность, что выглядело подозрительно. Осенью Антиплагиат обновил свои сервисы, и оказалось, что тексты были сгенерированы. Думаю, что мы начнём сталкиваться с этим чаще, и вопрос, насколько с этим будут справляться технологии обнаружения заимствований, остаётся открытым. Это вечная борьба щита и меча: ИТ будут совершенствоваться, но отвечать на эти вызовы следует уже сегодня.

Сам по себе инструмент ИИ полезен, он помогает во многом. Как его использовать — зависит от людей. Если привести в пример ЭБС Лань, то у нас ИИ применяется уже несколько лет. Года два мы с его помощью распределяем книги по областям знаний. Каталогизация осуществляется нейросетью. Год назад появились искусственно созданные оглавления. ЭБС Лань — агрегатор. Как правило, поступающие извне материалы — это PDF-копии книг, у которых оглавление отдельно отсутствует. С помощью ИИ мы практически все книги смогли снабдить интерактивными оглавлениями.

Ещё один пример — сервис видеорекомендаций, который тоже создан с помощью технологий ИИ. У коллег был ручной опыт привязки видеороликов к книгам в ЭБС, т.е. люди отбирали конкретные записи на YouTube и привязывали их к главам учебных материалов. Мы смогли научить нейросеть сопоставлять текст книги с видео, это довольно удобно: практически по одному клику десятки тысяч книг получили такое обогащение.

Внедрение ИИ многие эксперты связывают с исчезновением ряда специальностей. Какими видятся перспективы ИИ в библиотеках? Не упразднит ли это явление издателя?

А. Гуськов:

— Ожидать, что в ближайшей перспективе профессия исчезнет совсем, не приходится. У библиотеки как института очень высокая репутация. С точки зрения развития культуры весьма негативно воспринимаются события, связанные с закрытием библиотек. Другое дело, что эта профессия будет становиться всё менее престижной, если коллеги продолжат оставаться в рамках библиотеки 1.0, библиотеки прошлого века, которая выдаёт книги, ограничиваясь поверхностным отношением к знаниям.

Что касается издателей, то использование ИИ может усилить разрыв между ними. Сильные игроки пытаются ловить волну, реагировать и расширять свою аудиторию. У слабых издательств меньше сервисов и соответственно возможностей.

С. Дарий:

— Конечно, это угроза, но любая угроза даёт и возможности. Есть ли будущее у библиотек? Есть, но не у всех. У тех коллег, кто ищет ответы на вопросы, будущее обнадёживающее. Для издателей — то же самое. Следует понимать, что функция издателя заключается не в генерации текста. Фактически мы помогаем текстам авторов превратиться в книгу и получить достойное распространение. Думаю, что эта деятельность останется востребованной.

А. Нестерова:

— Вопрос того же порядка: не исчезнут ли живые преподаватели? Ведь есть онлайн-курсы, можно деньги сэкономить. Но я считаю, что никто не исчезнет. В библиотеках работают люди с очень широким кругозором, ориентирующиеся в разных областях знаний. Проводники необходимы всегда. Есть устоявшееся мнение, что библиотекарь выдаёт книги. Придите в любую вузовскую библиотеку и оцените, сколько времени занимает выдача печатных книг, а сколько — другая деятельность, в том числе в цифровых сервисах. В библиотеках работают люди с высоким интеллектом, и они способны усваивать новую информацию и направлять в новое русло.

Если говорить об академической литературе, то чего мы хотим в дальнейшем? Получить студентов, которые обучались по ChatGPT? Или тех, кого учили живые преподаватели? Какого качества жизни мы хотим для себя в будущем?

В. Васильева:

— Издатель никогда не умрёт, потому что он генерирует внезапные идеи, иные вопросы и смыслы, которые порождает критическое мышление. ИИ обрабатывает то, что создал человек. Откуда возьмутся прорывные, яркие идеи, если мы будем пользоваться только ИИ? Книгоиздание, думаю, станет ещё более востребованным. Продукт, созданный ИИ, будет утилитарным, а книги развивают критическое мышление.

Что касается библиотек, то они получают новые возможности. ИИ автоматизирует рутину, оставляет время на саморазвитие, позволяет стремиться к новому и быть интересным.

С. Морозова:

— Я предлагаю различать университетские библиотеки и публичные. Вузовская библиотека давно играет роль подразделения, которое активно систематизирует любую информацию, готово предоставить своё пространство под разные форматы и консультировать пользователей по любому вопросу. ИИ для нас очередной процесс, в который мы включаемся. Способность систематизировать знания и обучать других будет востребована.

Что касается издателей, да и вообще всех, кто производит контент, то системы ИИ генерируют информацию на основе той, которая получена от нас. Если мы не продолжим творчески, незаурядно, своим умом создавать новые знания, то через несколько лет ИИ начнёт поглощать сам себя и деградировать. Мы с вами те, кто создаёт будущие поколения ИИ, которыми люди станут пользоваться для различных целей.

Денис КОСЯКОВ, заместитель заведующего лабораторией наукометрии и научных коммуникаций Российского научно-исследовательского института экономики, политики и права в научно-технической сфере, научный сотрудник лаборатории искусственного интеллекта и информационных технологий Института вычислительной математики и математической геофизики Сибирского отделения Российской академии наук:

— Я отношусь к скептикам и считаю, что у библиотек в целом нет большого будущего. Попытка сделать из них развлекательные центры, вовлечь в более широкую жизнь работает. Но с точки зрения науки и образования понятно, что вся информация сейчас в электронном виде и в принципе в библиотеке особой необходимости нет.

Константин КОКАРЕВ, заведующий лабораторией академических компетенций и управления знаниями, директор Библиотеки Тюменского государственного университета:

— Возможно, мой оптимизм не очень обоснован, но мне начинает казаться, что библиотеки играют всё более значительную роль, другой вопрос — что мы понимаем под библиотекой. Есть разница между ней и книжным складом. С учётом того что бои вокруг интеллектуальных прав в ситуации с ChatGPT особенно обострились, открытый доступ начнёт эволюционировать в сторону закрытого для машин, и это обусловит появление огромного количества сервисов, предназначенных для работы с открытыми метаданными, текстами и т.п. Если библиотека сможет встроиться в такую цифровую среду, она будет исключительно востребованна. Надо учить людей работать с генеративным ИИ. Многие ни технически, ни методически не разбираются в этом вопросе. Но генеративный ИИ — такая же информация. Если мы научимся это объяснять коллегам, подключать сервисы машинного обучения, то у нас есть все шансы выжить. Вопрос — что это будут за библиотеки и сколько их останется.

Константин КОСТЮК, генеральный директор издательского дома «Директ-Медиа»:

— Очевидно, что наиболее пострадавшими от ИИ считаются самые автоматизированные отрасли. Первыми под удар становятся электронные библиотеки, и очевидно, что это обширное поле для ИИ. С другой стороны, здесь и будет основная площадка для развития нейросетей. Поэтому на какое-то время ИИ в библиотеках станет сферой очень активной работы. Здесь библиотеки смогут проявить себя и стать № 1 в этой истории.

Юрий ЧЕХОВИЧ, исполнительный директор компании Антиплагиат:

— Не верю в то, что большое количество умных людей, которые работают в библиотеках, не смогут придумать, как трансформировать себя и библиотеку для жизни в новой реальности. Может быть, у них это получится быстрее, чем у остальных.

Каково ваше личное отношение к ИИ?

Д. Косяков:

— Я отношусь к оптимистам. Считаю, что нам предстоит увидеть много изменений в ближайшие годы. Существует большая исследовательская программа в области когнитивных наук, связанная с изучением функционирования искусственных нейронных сетей, и многие учёные считают, что это поможет понять, как работает мозг. В целом есть основания утверждать, что это не просто компьютерная программа, а нечто гораздо большее.

К. Кокарев:

— Я тоже считаю, что генеративный ИИ способен помочь. Но опасаюсь, что он в неравной степени будет влиять на разные части профессионального сообщества.

К. Костюк:

— Считаю, что это один из самых серьёзных вызовов. Пока мы имеем дело с неким новым видом текстов, не более того. Но если увидим, что ИИ способен пойти дальше, предъявить претензию на способность мыслить, то будем иметь дело с серьёзным цивилизационным поворотом. Здесь ключевым станет этический вопрос: как жить с новой сущностью, с новым разумом.

Ю. Чехович:

— Я скорее скептик. ИИ — действительно полезный инструмент, но я бы не переоценивал его возможности. Мы на волне оптимизма можем оказаться очень высоко, а потом придётся больно падать в пучину разочарования. Полезные помощники займут своё место в науке и образовании. Сначала были логарифмические линейки, потом появились калькуляторы и компьютеры. Но они не вытеснили инженеров, а стали помощниками, которые повысили эффективность. Так и здесь. Думаю, что ИИ-технологии повысят возможности образованных людей.

В таких вопросах самое слабое звено — правовой ландшафт. Это касается не только образования и науки, но и многих других отраслей. Появляется огромное количество единиц контента: как их учитывать и охранять, как с ними работать — вопрос для юристов. Что может сделать научное сообщество, чтобы договориться о возможном порядке согласованных действий в отношении этических норм ИИ и научных статей?

Д. Косяков:

— Очевидно, что научное сообщество пытается выработать свою позицию по этому сложному вопросу. Должны быть семинары, конференции, иные площадки по этой проблеме, а также общественные организации, которые станут заниматься саморегулированием. Невозможно сейчас сформулировать правила и думать, что они будут работать в течение какого-то продолжительного времени. Ситуация меняется слишком быстро, и эти правила придётся адаптировать.

К. Кокарев:

— В научной среде есть шанс относительно быстро договориться: здесь понятные критерии качества, авторства, достижимости результата. Если профессиональные ассоциации, советы решат эту задачу на своём уровне, в рамках вузов и отдельных направлений можно брать за основу позиции общественных организаций. R&D не только академическое пространство, в этой сфере задействованы промышленные разработки. Здесь ситуация чревата проблемами с патентами и коммерческими интересами. В вузах договорная модель более работоспособна. Но всё меняется очень быстро.

К. Костюк:

— У нас на этот счёт есть меморандум Илона Маска, который все читали, но никто не воспринял к действию. Любые попытки осмыслить это явление — пока частные случаи. Мне кажется, необходимо как можно быстрее переносить дискуссию в законодательную плоскость, ставить нормативные рамки. Это вопросы, аналогичные таким, как эвтаназия, клонирование, т.е. вещам, имеющим экзистенциональное значение. Даже если ситуация изменится, будет меняться и закон.

Ю. Чехович:

— Мне кажется, что законы — последнее, где должны оказаться эти правила. На множестве примеров мы видим, что если что-то попадает в закон, то мгновенно становится архаикой и атавизмом, мешая жить и работать. Существенно позже фундаментальные и согласованные понятия уже можно будет аккуратно включить в закон. Но ключевой принцип — «не навреди». Как выглядит сейчас закон с точки зрения некоторых политиков? «Надо всё запретить!» Это такая норма, которая точно не будет работать.

БЛИЦ-ОПРОС АУДИТОРИИ СЛУШАТЕЛЕЙ

Используете ли вы ChatGPT в своей профессиональной деятельности?

Да, использую активно, погружён в развитие генеративных моделей — 4%.

Стараюсь применять по мере необходимости — 12%.

Пытаюсь разобраться, как это работает — 30%.

Ещё не пользовался — 49%.

Не пользовался и не планирую, поскольку считаю это неприемлемым, — 5%.

С какой целью вы будете использовать генеративный ИИ в 2024 г.?

Для рутинных рабочих задач — 13%.

Для сложных небанальных рабочих задач — 6%.

Для обучения использованию ИИ — 7%.

Для своей исследовательской деятельности — 12%.

Для образования в качестве обучающегося — 7%.

Для преподавательской деятельности — 19%.

Для личных страниц в соцсетях — 3%.

Для рабочих страниц в соцсетях — 3%.

Для творчества, хобби — 6%.

Для бытовых личных целей — 3%.

Буду пытаться понять, что это такое — 10%.

Не использовал и не буду — 2%.

Другое — 4%.

Иллюстрации на тему «ИИ среди издателей и библиотекарей» созданы С. Морозовой с использованием DALL-E 3, Midjourney V 5.2 и набора последовательных и уточняющих промптов.

Материал опубликован в номере декабрь 2023