🏠︎ Конов Михаил Дмитриевич

Искусственный интеллект в науке: перспективы и вызовы лингвистических моделей в эпоху цифровой трансформации

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

М.Д. На текущий момент мы видим действительно огромный объем информации, которую необходимо обрабатывать как в сфере международных отношений, политологии в целом, экономической теории и практики. Соответственно, в моем случае я сталкивался с необходимостью анализа нормативно-правовых документов, например, какие-то санкции. Разумеется, все эти меры представлены действительно большими объемами текста, которые вручную обрабатывать было достаточно сложно, особенно если один человек пишет статью. Однако, я прибег к помощи такой модели, которой пользуюсь до сих пор, «Мистраль», французской модели, которая помогла мне обработать и представить таблицу, которую я мог уже интегрировать в свое исследование как контент-анализ.. И, соответственно, я пришел к выводам, какие сферы экономической отрасли затрагиваются, какого рода санкции используются по отношению к России со стороны Европейского Союза. И, действительно, говоря об этом, я хочу отметить, насколько это было полезно даже на моем примере. Но чтобы быть более конкретным, я решил провести SWOT-анализ, который часто используется сейчас в сфере бизнеса, но все больше применяется, в том числе, в гуманитарных науках. То есть сильные и слабые стороны, возможности и угрозы. SWOT-анализ я провел по отношению к применению искусственного интеллекта в науке. К сильным сторонам здесь я отнес высокую скорость обработки данных, способность анализировать большие объемы информации, возможность выявления скрытых закономерностей и повышения точности и надежности научных выводов. К слабым сторонам я отнес зависимость от качества входных данных, возможные ошибки и предвзятость в моделях, необходимость в значительных вычислительных ресурсах и ограниченную интерпретируемость результатов. Возможности: это развитие новых методов анализа данных, интеграция искусственного интеллекта в образовательные процессы, о чем, собственно, говорил предыдущий докладчик. Далее — улучшение качества научных публикаций, ну и, наконец, повышение эффективности научных исследований. Ну и последнее — это угрозы. К угрозам я отнес этические и социальные риски, возможные угрозы безопасности и конфиденциальности, риск утраты рабочих мест в научной сфере и законодательные ограничения и регулирование. Собственно, исходя из этого SWOT-анализа, к каким выводам можно прийти? Мы стоим сейчас, наверное, на пороге следующей волны неолуддизма, когда действительно люди будут переадаптироваться к новым условиям рынка труда, и в соответствии с этим сам рынок будет очень сильно меняться. Те профессии, которые подразумевали обработку объемной информации вручную, будут заменяться интеллектуальными системами, а роль человека больше будет заключаться в каких-то критических областях, как, например, интерпретация выводов и создание идейной базы. Подводя итог, хотел бы ответить на один из основных вопросов, который стоит на этой конференции: может ли искусственный интеллект считаться автором? На мой взгляд, искусственный интеллект является прекрасным инструментом для обработки больших объемов информации, как это было в моем случае, автором все же остается человек. Спасибо большое за внимание, готов ответить на все ваши вопросы.

Вопрос. Какое, на ваш взгляд, самое удачное применение ИИ в исследовательской сфере? Какие риски вы видите в работе исследовательских агентов и комбайнов, и каким было бы их идеальное состояние? М.Д. Если говорить о рисках, то вполне вероятно, что это исключительно авторское право, то есть встает вопрос о том, можно ли считать результат работы этих моделей, скажем, может ли человек интерпретировать это как результат своей деятельности. Вот, наверное, это единственное, что я здесь вижу, по крайней мере на данный момент. Но я думаю, в ходе дискуссии коллеги отметят еще больше сторон. Надеюсь, я ответил на ваш вопрос.

Искусственный интеллект в науке: перспективы и вызовы лингвистических моделей в эпоху цифровой трансформации при создании статьи использовалась нейро-лингвистическая модель Mistral (https://chat.mistral.ai/chat/0052a3c8-d988-4e26-96bc-94c5a23367dc) Введение Использование искусственного интеллекта (ИИ) в науке открывает новые горизонты для исследований, особенно с помощью лингвистических моделей, которые позволяют обрабатывать и анализировать большие объемы данных. Эти модели способны выявлять скрытые закономерности и вести осмысленные диалоги, что делает их незаменимыми инструментами в научной практике. Цель данной статьи — комплексно оценить возможности и перспективы применения лингвистических моделей ИИ в науке. Обзор современных достижений ИИ в науке Современные достижения ИИ значительно трансформируют научные исследования. В биомедицине ИИ используется для анализа генетических данных и разработки персонализированных методов лечения. В физике и астрономии ИИ помогает в обработке данных с космических телескопов и моделировании сложных систем. В экологии ИИ применяется для мониторинга экосистем и прогнозирования климатических изменений. В социальных науках лингвистические модели анализируют текстовую информацию для выявления социальных тенденций. Преимущества использования лингвистических моделей Лингвистические модели ИИ обладают рядом преимуществ, таких как высокая скорость обработки данных и способность анализировать большие объемы информации. Они могут выявлять скрытые закономерности и взаимосвязи, что открывает новые горизонты для научных открытий. Эти модели также эффективны в контент-анализе, позволяя выявлять как прямые, так и непрямые упоминания, включая коннотации. Это особенно важно в гуманитарных и социальных науках, где интерпретация текстов играет ключевую роль. Таблица 1. SWOT-анализ применения ИИ в науке
Сильные стороны Слабые стороны Возможности Угрозы
Высокая скорость обработки данных Зависимость от качества входных данных Развитие новых методов анализа данных Этические и социальные риски
Способность анализировать большие объёмы информации Возможные ошибки и предвзятость в моделях Интеграция ИИ в образовательные процессы Возможные угрозы безопасности и конфиденциальности
Возможность выявления скрытых закономерностей Необходимость в значительных вычислительных ресурсах Улучшение качества научных публикаций Риск утраты рабочих мест в научной сфере
Повышение точности и надёжности научных выводов Ограниченная интерпретируемость результатов Повышение эффективности научных исследований Законодательные ограничения и регулирование
Этические и социальные аспекты использования ИИ в науке Использование ИИ в науке поднимает важные этические и социальные вопросы. Предвзятость и дискриминация могут быть усилены, если модели унаследуют существующие предвзятости из данных. Прозрачность и интерпретируемость моделей также являются важными аспектами, так как многие современные ИИ-модели являются «черными ящиками». Конфиденциальность и безопасность данных требуют особого внимания, особенно при обработке чувствительной информации. Социальные последствия, такие как изменение структуры занятости и усиление социального неравенства, также требуют комплексного подхода. Практические примеры и кейсы Практическое применение ИИ в науке демонстрирует его значительный потенциал. В биомедицине ИИ используется для персонализированной медицины и анализа медицинских изображений. В экологии ИИ помогает в мониторинге экосистем и прогнозировании климатических изменений. В социальных науках ИИ анализирует общественное мнение и исторические документы. Эти примеры иллюстрируют, как ИИ способствует ускорению научного прогресса и улучшению качества исследований. Заключение Использование ИИ в науке открывает новые возможности для исследований и способствует ускорению научного прогресса. Лингвистические модели играют ключевую роль в обработке и анализе данных, повышая точность и надежность научных выводов. Однако для реализации потенциала ИИ необходимо учитывать этические и социальные аспекты, а также продолжать разработку методов и стандартов, обеспечивающих устойчивое развитие ИИ в научной сфере. Направления для дальнейших исследований включают разработку объяснимого ИИ, обеспечение качества данных и интеграцию ИИ в образовательные процессы.