🏠︎ Егоров Ярослав Алексеевич

Пятая информационная революция: барьеры, перспективы и роль искусственного интеллекта в интеграции знаний

Материалы конференции "Философские аспекты языковых моделей искусственного интеллекта". Лаборатория цифровой философии, 2025

ЯА: Меня зовут Ярослав Егоров, я магистрант второго курса Балтийского федерального университета имени И. Канта, специальность — прикладная философия. Моя работа посвящена роли человека в условиях технологического перелома, в частности, следующей информационной революции. Мы рассмотрим, как эволюционировало наше мышление и какие барьеры препятствуют дальнейшему развитию. Сегодня ежегодно в научной сфере публикуется около полутора миллионов статей, и их число растёт экспоненциально, удваиваясь каждые 15–20 лет. Казалось бы, это должно свидетельствовать о триумфе разума, но вместо этого знания фрагментируются, как уже отмечали предыдущие докладчики. Мы не успеваем их осмыслить, видим связи между дисциплинами, но не можем провести качественный синтез. Чтобы понять происходящее, нужно разобраться, как мы пришли к ситуации, когда человек не справляется с информацией, которую сам же создает. Ответ я вижу в истории информационных революций. Давайте их разберём — каждую не просто как технический скачок, а как перемену в структуре познания. Вот небольшая табличка: ключевые новшества и что они нам дали после каждой революции. Первая — это появление языка, членораздельной речи. Мы начали кодировать опыт в звуки, передавать его через рассказ, а не только через подражание или наблюдение. Что это дало? Символическое и абстрактное мышление. Плюс возможность коллективно обрабатывать информацию. Как только заговорили, создали первую информационную сеть: память и интеллект каждого в племени сложились в общий банк знаний общины. Вторая революция — изобретение письменности. Это уже внешнее хранилище информации. Знания, которые раньше жили только в головах, стали фиксироваться на глине, папирусе, бумаге. Человек перестал быть единственным носителем знаний. Письменность позволила накапливать знания почти без потерь. Ну, потери, конечно, были — книги переписывали, человеческий фактор никуда не денешь. Но это не те потери, что в голове у человека. Так появился первый шаг к науке. Правда, доступ к знаниям был ограничен, а чтение и письмо требовали времени и обучения. Дальше — третья революция, книгопечатание. Она резко увеличила масштаб передачи знаний. Мы создали избыточность, и это помогло знаниям распространяться. Появился новый тип человека — книжник, для которого чтение стало основой мышления. Знания начали синтезироваться, возникли канон научного метода, идея прогресса как накопления результатов. Мы задышали системной логикой, аргументацией, методологией — всё благодаря этому синтезу. И вот последняя революция, прошлый век — цифровая. Она про автоматизацию. Компьютеры и интернет сняли с нас нужду всё помнить. Елена говорила об этом с негативом, а я вижу позитив. Теперь главное — не запоминать, а знать, где искать. Вместо одного учителя — глобальная сеть, вместо книг — базы данных. Информация стала моментальной, доступной откуда угодно. Но с этим пришли фрагментация, перегрузка, обрывы. Поисковик выдает миллионы документов, но не скажет, что важно. Мы научились искать — это все уже умеют, — но синтезировать на уровне того, сколько информации производим, не получается. И вот пятая информационная революция. Мы в ней сейчас, в этой революционной ситуации. Это не просто про то, что ИИ будет хранить и искать за нас — он это уже делает, мы все это видим. Главное — изменить качество познания, перейти на новый уровень обработки данных и создания знаний. Современные нейросети не просто находят статьи, а сопоставляют факты и делают выводы. Простой пример: зная, что сера горит, а трение вызывает тепло, ИИ сам дойдет до идеи зажигания спички, даже без конкретной задачи. В этом суть — машина учится думать связями, а не ключевыми словами. Для кого-то это "думать" в кавычках, но суть ясна. Уже есть примеры: алгоритмы находят новые молекулы, комбинируют идеи из разных дисциплин, строят гипотезы, которые человеку бы не пришли в голову. .

Но это не замена нашего мышления, а расширение когнитивных границ. Человек задаёт вопросы, а ИИ дает неожиданные ответы. Если раньше революции увеличивали объем информации, то пятая должна помочь видеть в ней смысл и целостность. Мы на пороге перехода от хранения и поиска к пониманию и творчеству в симбиозе с ИИ. Но есть проблемы. Самое очевидное — коммерциализация информации. Все говорят про открытость и неполитизированность науки, а она и коммерциализирована, и политизирована. ИИ для осмысленного познания должен видеть полную картину, но значительная часть актуальных данных недоступна ни исследователям, ни нейросетям. Плюс сами ИИ-платформы принадлежат корпорациям, что только усиливает разрыв. Они используют модели для прибыли, и наука фрагментируется ещё больше. У исследователей — разные куски знаний, не связанных в целое. Вместо глобального интеллекта получаются закрытые информационные острова. Теоретически мы могли бы анализировать всю научную литературу, но на деле это запрещено. Без открытого доступа ИИ не получит материал для осмысленных выводов. Мы сами себя тормозим. Еще один барьер, о котором уже говорили, — образовательные практики не соответствуют новой когнитивной реальности. Это видно не только в образовании, но и в работе. Я разработчик, и у нас модно менять работу каждые два года. Для этого надо практиковаться в собеседованиях — я их часто прохожу. И вот что замечаю: если на собеседовании открыто ищешь что-то в ChatGPT, к этому относятся скептически. Хотя в работе я его использую постоянно — пишу код, анализирую, правлю. А теперь к образованию. Оно у нас построено по лекалам XIX века, для человека читающего. Мы учимся запоминать, а не анализировать, отдельным дисциплинам, а не связям между ними, работать с книгами, а не с потоками данных. Хотя ещё на этапе четвертой революции, как я говорил, человек стал "компьютерным существом", где важна навигация по данным, а не зубрежка. Сейчас проще взять телефон, загуглить, чем искать в книге или, тем более, всё запоминать. Но ИИ требует других навыков: видеть глубокие паттерны, критически оценивать источники, использовать алгоритмы как партнеров, а не как калькуляторы. Инертность образования создаёт ещё один разрыв. У нас есть инструменты, которые могут облегчить исследования, но выпускники часто не умеют ими эффективно пользоваться. Студенты, преподаватели — все, потому что ИИ для них скорее шпаргалка для тестов. Система готовит людей позапрошлой эпохи, хотя технологии давно ушли вперед. Чтобы это преодолеть, нужны реформы: курсы по анализу данных, программированию, междисциплинарная работа. Без этого даже мощные системы останутся без дела — некому будет их использовать для когнитивного прорыва. И последний слайд, связанный с предыдущими, — неустоявшийся онтологический статус ИИ. Даже когда ИИ показывает когнитивные способности, выявляет закономерности, предлагает гипотезы, его всё равно считают не совсем честным инструментом. В академической среде к нему настороженность: "А сам ли ты думал?" Это перекликается с предыдущим докладом и философской установкой. Сёрл до сих пор звучит: "ИИ не понимает, он лишь подражает". Но в современных условиях это уже .

ограничение. ИИ работает как функциональный познающий агент. Если смотреть с практической стороны, он давно стал таким же участником процесса, как мы. Пока не таким полезным, но это вопрос времени. Мы не готовы признать его мышление, потому что нет онтологической модели, где он не чужак, а часть общего когнитивного процесса. Есть концепция, например, у Чалмерса — расширенный разум. Он показал, что ИИ может быть не просто внешним объектом, а интегрированной частью нашего мышления, вынесенного за пределы черепа. Но пока это не станет нормой — для студентов, ученых, обычных людей, — ИИ останется недоверенным, недооцененным и просто утилитарной запчастью. Спасибо за внимание. Хочу добавить: человек как система обработки информации постоянно эволюционирует, и сейчас мы в критической точке. Пятая информационная революция — это не просто очередная технологическая волна, вроде шестнадцатой фонды, а глубокий философский сдвиг, переопределяющий разум и познание. Успех зависит от нас: останемся ли заложниками старых барьеров или перестроим социальные институты и сознание под новые реалии. Вот слайд, как я готовил презентацию, — всё просто. Сначала я заложил в промпт свои знания, показал, что хочу сказать: про проблемы образования и коммерциализации. Второй промпт — запросил теорию информационных революций, это моя текущая тема. Получил два текста: один про образование, другой про революции. Третий промпт — попросил составить план выступления. Потом взял задание с сайта, добавил первый промпт и по каждому пункту плана из третьего сделал запрос. Получился связный текст. Затем отдал всё в Grok — у него тогда был большой контекст, но структурировать он не смог. И вот что заметил, анализируя: с каждым этапом мой вклад в информацию снижался. Если сначала я дал основу и попросил её развить, то потом ИИ предлагал идеи, а я их редактировал. Как Елена сказала, я был дирижером или режиссером, управляющим процессом создания информации. Спасибо за внимание, готов ответить на вопросы.

Вопрос: Хочу спросить подробнее: как вы видите соотношение искусственного интеллекта, технологий и образования? Есть ли идеальный вариант интеграции ИИ в систему образования? Может, оценки как-то работают? ЯА: Спасибо за вопрос. Честно, я его боялся, потому что методически не разбираюсь в современной системе образования. Но точно знаю, что нам не хватает понимания сложности и многогранности понятий. Нужно учиться базовым вещам и самим делать выводы, а не заучивать готовые результаты. Например, в Советском Союзе тестовая система не была развита, больше давали базовые знания, учили всему. Правда, там тоже много зубрежки, и свои минусы есть — система не готова. А текущая, завязанная на тестирование, совсем не подходит для ИИ. Он такие задачи щёлкает как орехи, а в голове ничего не остаётся.

Егоров Ярослав Алексеевич Пятая информационная революция: барьеры, перспективы и роль искусственного интеллекта в интеграции знаний (Сгенерировано с помощью Scholar GPT. Отредактировано с помощью Grok 3.0) Современные технологии, как зеркало разума, отражают нашу способность постигать мир, обнажая его пределы. Нейросети и алгоритмы обещают новый горизонт познания, но изобилие информации размывает грань между новым и известным. Что есть знание, когда машины синтезируют выводы быстрее человека? Усиливает ли ИИ разум или подменяет его? Остаётся ли человек творцом истины или становится потребителем решений? Эти вопросы, связанные с философией мышления, требуют ответа. История информационных революций показывает переосмысление человека как системы познания — от слова до кода. Сегодня, стоя на пороге пятой революции, мы должны задаться целью: как направить технологии, чтобы они не стали новыми оковами разума, а раскрыли его потенциал к интеграции и созиданию? История информационных революций и их причины: эволюция человека как средства обработки информации История информационных революций — это не просто смена технологий хранения и передачи данных, но и трансформация самого человека как системы обработки информации. Каждый этап развития цивилизации менял способы познания, структурирования знаний и передачи опыта следующим поколениям. Сегодня же мы сталкиваемся с принципиальным разрывом: система образования по-прежнему ориентирована на человека, работающего с печатной информацией, тогда как общество уже живет в эпоху цифровых данных и искусственного интеллекта. Чтобы осознать глубину этой проблемы, важно проследить логику предыдущих информационных революций и понять, как они трансформировали способы обработки знаний. 2.1. Языковая революция: устное знание как первичный процессор информации Первый значительный этап в эволюции человека как информационной системы связан с возникновением языка. До появления речи передача знаний осуществлялась исключительно через наблюдение и подражание, что ограничивало сложность обрабатываемой информации. С появлением речи человек получил возможность: Классифицировать окружающий мир через понятия. Передавать знания не только о конкретных событиях, но и о закономерностях. Использовать коллективную обработку информации через диалог. Речь позволила выйти за пределы индивидуального опыта, создав первую сеть обмена знаниями. Устное хранение информации оставалось ненадежным: объем запоминаемых данных был ограничен, а передача знаний зависела от личной памяти. 2.2. Письменная революция: внешняя память человека Следующая информационная революция стала ответом на ограниченность человеческой памяти. Создание письменности позволило вынести знания за пределы мозга человека и создать первые хранилища информации — архивы, летописи, книги. Последствия этого изменения: Человек перестал быть единственным носителем знаний, но приобрел навык их фиксации. Возникла возможность накапливать сложные системы знаний и передавать их через поколения. Развитие образования: появление школ и письменных систем обучения. Письменность радикально изменила саму природу познания, однако новый вызов заключался в скорости обработки данных: чтение и письмо были трудоемкими процессами, требующими обучения и долгой подготовки. 2.3. Книгопечатная революция: ускорение обработки знаний Появление печатного станка ускорило процесс обработки информации, сделав знания массовыми. Ключевые последствия: Резкое расширение круга образованных людей. Возникновение науки как системного процесса: распространение идей больше не зависело от конкретных хранителей знаний. Унификация информации: книги стали стандартом обучения и познания. На этом этапе человек превратился в bibliohomo — существо, чье познание основывалось на чтении и критическом осмыслении текстов. 2.4. Электронно-информационная революция: переход к вычислениям К середине XX века объем данных достиг такого уровня, что традиционные методы работы с текстами стали неэффективными. Компьютеры и интернет позволили автоматизировать поиск, анализ и обработку информации. Это привело к следующим изменениям: Человек перестал полагаться только на память и чтение — ключевым навыком стало умение искать информацию. Физическая книга утратила доминирующую роль: электронные базы данных стали основными источниками знаний. Появились новые формы коммуникации, ускоряющие обмен информацией. Почему пятая информационная революция не наступает? Еще в середине XX века ученые отмечали, что объем научных публикаций растет так быстро, что исследователям порой проще провести собственное исследование, чем искать существующие работы по той же теме. Четвертая информационная революция (компьютеры и интернет) частично решила эту проблему, позволив автоматизировать поиск и анализ данных. Однако технологии развиваются настолько быстро, что этот метод уже не справляется с новыми вызовами. Сейчас мы наблюдаем новый кризис обработки информации: Общее количество научных публикаций увеличивается настолько, что традиционные методы поиска становятся малоэффективными. Обычные поисковые системы находят миллионы документов, но не помогают в их осмыслении. Семантический поиск, который мог бы автоматически находить связи между работами, невозможен, поскольку тексты статей закрыты за платными стенами. 3.1. Коммерциализация информации как новый барьер Одна из главных проблем, препятствующих наступлению пятой информационной революции, — это закрытость научных знаний из-за их коммерциализации. Подписка на ведущие академические журналы может стоить тысячи долларов в год. Это делает науку менее доступной, особенно для исследователей из развивающихся стран и независимых ученых. Более того, обучение нейросетей на этих данных практически не осуществляется, поскольку сами нейросети, как правило, являются коммерческими проектами, ориентированными на прибыль, а не на свободное распространение знаний. Даже если данные теоретически доступны за плату, их использование для тренировки ИИ ограничено лицензионными соглашениями и экономическими интересами правообладателей. Это создает парадоксальную ситуацию: технологии, способные радикально ускорить интеграцию знаний, остаются отрезанными от ключевых источников информации. Какие последствия это влечет? Исследователи в менее обеспеченных регионах и независимые ученые оказываются исключенными из глобального научного процесса. Нейросетевые алгоритмы, которые могли бы находить связи между исследованиями и способствовать новым открытиям, не получают доступа к полному объему научных данных, что тормозит развитие ИИ как инструмента познания. Важные исследования продолжают дублироваться, так как ученым сложно убедиться в существовании аналогичных работ из-за финансовых и правовых ограничений. Вместо того чтобы двигаться к интеграции знаний, мы сталкиваемся с фрагментацией научного сообщества, где доступ к информации определяется не интеллектуальными способностями, а финансовыми возможностями. 3.2. Устаревшая система образования как препятствие Ещё одним барьером на пути к пятой информационной революции является система образования, которая не успевает адаптироваться к требованиям времени. На этапе четвёртой революции человек начал превращаться в компьютирующее существо — взаимодействующее с информацией через алгоритмы, вычисления и цифровые системы. Однако образование продолжало ориентироваться на bibliohomo — человека, запоминающего знания и осваивающего их линейно, как в эпоху книг и библиотек. Современные технологии, включая ИИ, требуют принципиально иных навыков: Умения работать с большими данными и интерпретировать их, а не просто запоминать факты. Навыков критического мышления для фильтрации информации в условиях её избытка. Способности к междисциплинарному синтезу, необходимому для интеграции знаний, на которой должна строиться пятая революция. Вместо этого образовательные системы во многих странах остаются инерционными, уделяя мало внимания алгоритмическому мышлению, программированию или обучению ИИ как инструменту исследований. Это создаёт разрыв между потенциалом технологий и возможностями людей их использовать. В результате ИИ, который мог бы стать катализатором пятой революции, остаётся недооценённым инструментом, а общество не готово к переходу на новый уровень обработки и генерации знаний. Неопределённость онтологического статуса искусственного интеллекта становится недооценённым препятствием на пути к пятой информационной революции, усугубляя кризис обработки знаний. Нейросети уже способны к научному синтезу: зная, что сера воспламеняется, а трение генерирует тепло, ИИ выводит, что спичка загорится при трении о коробок, даже без прямых данных. Это показывает, что ИИ оперирует знаниями, соединяя факты в новые выводы. Однако закрытость научных данных из-за коммерческих барьеров и неподготовленность образования к эпохе ИИ ограничивают его потенциал. Вместо доступа к широким массивам информации и обучения людей междисциплинарному синтезу мы замыкаем ИИ в коммерческих задачах, видя в нём инструмент, а не партнёра. История революций и анализ барьеров подтверждают: пятая эпоха задерживается не только внешними факторами, но и философским непониманием роли ИИ. Чтобы преодолеть рубеж, нужно признать его онтологическую значимость, перестроить образование на синтез и открыть доступ к данным. Только тогда технологии станут катализатором, углубляющим понимание мира, а не усиливая фрагментацию и отставание общества от их потенциала.