Доклад НИУ ВШЭ «ИИ в российской науке»
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ в серии «Будущее науки» выпустил новый аналитический доклад, который обобщает результаты первого этапа проекта, посвященного комплексному изучению ИИ-трансформации российской науки.
Согласно международным опросам, ИИ используют порядка 76-78% исследователей, главным образом для поиска литературы и ее обобщения, редактирования собственных текстов, сбора и анализа данных, генерации идей. Новый доклад представляет собой попытку разобраться, что движет учеными, когда они выбирают (или не выбирают) ИИ для работы, какие именно решения и как именно используют, какие позитивные эффекты и риски фиксируют.
Эмпирической базой исследования послужили материалы глубинных интервью с 30 ведущими учеными — лидерами в различных областях науки по показателям публикационной активности и цитируемости, руководителями крупных научных коллективов.
- Уровень внедрения ИИ в российской науке характеризуется неоднородностью:
- наиболее активно технологии ИИ используют представители естественных и медицинских наук;
- интенсивность применения коррелирует с возрастом учёных (чаще — среди молодёжи) и их ролью в исследовательском процессе (чаще применяют исполнители задач, а не постановщики).
- Мотивы внедрения ИИ (основные):
- прагматические (экономия времени, оптимизация решения задач);
- личный интерес (любопытство, стремление к новым знаниям);
- следование социальным трендам.
- Используемые инструменты:
- универсальные ИИ‑сервисы (GigaChat, AliceGPT, ChatGPT, DeepSeek и др.) — востребованы во всех областях науки для работы с текстом, информацией и кодом, в т. ч. для решения административных задач;
- специализированные ИИ‑инструменты — активнее применяются в естественных и медицинских науках (каталогизация галактик, тестирование лекарств, создание прогностических моделей).
- Позитивные эффекты:
- экономия времени за счёт делегирования технических задач;
- сокращение расходов;
- повышение качества научных текстов на английском языке и шансов на публикацию в высокорейтинговых зарубежных журналах;
- расширение возможностей анализа данных.
- Потенциальные риски (на текущий момент носят гипотетический характер):
- утрата критического мышления и исследовательских компетенций;
- рост потока низкокачественных публикаций и нагрузки на учёных;
- нарушения научной этики;
- усиление неравенства между организациями с разным уровнем ресурсной обеспеченности.
- Ключевые барьеры для распространения ИИ:
- технические (качество сервисов, нехватка вычислительных мощностей);
- ограниченность объёма и качества данных для обучения моделей;
- кадровые (нехватка компетенций, отсутствие медиаторов между учёными и разработчиками ИИ);
- факторы научной среды (дробное финансирование, избыточная отчётность, слабый диалог между наукой и бизнесом);
- личностные (технологическая апатия, предубеждения, желание сохранить контроль).
Респонденты выделили три приоритетных направления участия государства:
- Правовое — урегулирование вопросов интеллектуальной собственности.
- Образовательное — организация обучающих лекций и семинаров.
- Финансовое — долгосрочное финансирование научных коллективов, оплата подписок на ИИ‑сервисы.
Ключевой запрос научного сообщества — поддержка, а не контроль. Учёные единодушно выступают против принуждения к использованию ИИ или его прямого запрета. Нормы применения ИИ должны быть выработаны самим научным сообществом в ходе профессионального обсуждения.
Подробности в материале на сайте НИУ ВШЭ
Рубрика: Новости
Дата: 16-05-2026