В издании «Ведомости» вышло исследование о внедрении искусственного интеллекта в российскую науку.
Выяснилось, что применение ИИ в научной среде неоднородно и зависит от конкретной области знаний.
Основные выводы:
🔹Лидеры внедрения ИИ - естественные науки и медицина, где ИИ помогает решать практические задачи.
🔹Отстающие направления - гуманитарные науки, где сложнее формализовать знания.
🔹Популярные инструменты среди исследователей - ChatGPT, DeepSeek, Perplexity и GigaChat.
🔹Предпочтение зарубежных разработок из-за их более высокого качества работы с научными текстами.
🔹Основная функция ИИ - ускорение исследовательского процесса, а не замена человеческих ресурсов.
🔹Отсутствие единых стандартов и формализованных знаний в некоторых областях науки затрудняет внедрение ИИ-технологий.
Ведущий научный сотрудник Общеакадемического факультета РАНХиГС Ринат Файзуллин поделился с "Ведомостями" своим мнением:
«ИИ сам по себе не делает исследование автоматически более глубоким или качественным — он прежде всего ускоряет работу. Этот инструмент нужно воспринимать не как замену исследователя, а как усилитель его возможностей. Молодые исследователи могут быстрее осваивать новые инструменты, но опытные учёные сохраняют то, что ИИ заменить не может: постановку научной проблемы, понимание методологии, критическую оценку результатов, научную интуицию и ответственность за выводы».
Ринат также отметил возможное неравенство между научными коллективами из-за разного уровня использования ИИ в исследованиях.
Выяснилось, что применение ИИ в научной среде неоднородно и зависит от конкретной области знаний.
Основные выводы:
🔹Лидеры внедрения ИИ - естественные науки и медицина, где ИИ помогает решать практические задачи.
🔹Отстающие направления - гуманитарные науки, где сложнее формализовать знания.
🔹Популярные инструменты среди исследователей - ChatGPT, DeepSeek, Perplexity и GigaChat.
🔹Предпочтение зарубежных разработок из-за их более высокого качества работы с научными текстами.
🔹Основная функция ИИ - ускорение исследовательского процесса, а не замена человеческих ресурсов.
🔹Отсутствие единых стандартов и формализованных знаний в некоторых областях науки затрудняет внедрение ИИ-технологий.
Ведущий научный сотрудник Общеакадемического факультета РАНХиГС Ринат Файзуллин поделился с "Ведомостями" своим мнением:
«ИИ сам по себе не делает исследование автоматически более глубоким или качественным — он прежде всего ускоряет работу. Этот инструмент нужно воспринимать не как замену исследователя, а как усилитель его возможностей. Молодые исследователи могут быстрее осваивать новые инструменты, но опытные учёные сохраняют то, что ИИ заменить не может: постановку научной проблемы, понимание методологии, критическую оценку результатов, научную интуицию и ответственность за выводы».
Ринат также отметил возможное неравенство между научными коллективами из-за разного уровня использования ИИ в исследованиях.
