Искусственный интеллект в контексте науки и практики
Профессор кафедры русского языкознания и коммуникативных технологий Лара Синельникова 10 февраля провела научно-методологический семинар на тему «Искусственный интеллект в контексте науки и практики» для аспирантов и преподавателей Института филологии и социальных коммуникаций Луганского государственного педагогического университета.Искусственный интеллект уже стал частью нашей повседневной жизни, но настоящая революция по использованию нейросетей происходит в современном научно-образовательном процессе в настоящее время.
Чем же может быть полезен ИИ исследователям? Как его можно использовать в научно-исследовательской и учебной работе? Какие ИИ-инструменты, приемы и технологии актуальны при работе с учебным контентом? В каких случаях ИИ экономит время, а в каких ведет к потере критического мышления и деградации? Об этом и многом другом рассказала на семинаре для преподавателей и аспирантов Института филологии и социальных коммуникаций Луганского государственного педагогического университета доктор филологических наук, профессор Лара Синельникова.
Современный ученый тонет в терабайтах информации по узкой научной проблеме, так как наукой накоплен огромный массив научной информации. Порой нужно прочитать множество книг по интересующей его тематике, чтобы найти всего одну ключевую фразу или мысль. Так выглядят многие актуальные научные задачи в настоящее время. Но сегодня у исследователей появились «цифровые ассистенты» ‒ нейросети, обученные на невообразимо огромных объемах данных, способные обрабатывать научные тексты с целью находить связи и паттерны.
Означает ли это, что живая научная мысль теперь не востребована? Конечно, нет. Без человеческого разума и его логики, научной интуиции, способности критически оценивать информацию и делать правильные выводы все эти инструменты работать не будут.
‒ Ясно уже одно. ИИ полностью изменил подходы к поиску и обработке информации. Огромные массивы научных данных (монографии, журналы, научные статьи, результаты экспериментов, научных проектов и многое другое) хранятся в его памяти и могут быть использованы для различных научных целей. Но это не просто электронная библиотека с безграничными возможностями. Работа с ИИ-ассистентами помогают исследователю сформулировать тему статьи, структурировать информацию в аннотации к статье, составить перечень ключевых слов по данной теме и так далее, – считает Лара Синельникова.
В современной филологии ИИ наиболее эффективно используется не только для анализа научной литературы, где нейросеть выступает как личный библиотекарь-аналитик, который не только находит нужные исследования, но и устанавливает, как они связаны между собой, насколько значимы результаты и выводы этих работ, но и в поиске изучаемых языковых фактов, дискурсивных практик различной функциональной направленности. В этом случае в ход идут такие инструменты, как GigaChat, ЯндексGPT, Gerwin, Kandinsky, DeepSeek. Они, к примеру, могут помочь в поиске нужного языкового материала в Корпусе русского национального языка, различных видах интернет-коммуникациии и т.д., при этом установят связи между различными языковыми фактами, проверят цитирование на достоверность источника информации, типологизируют дискурсивные примеры по сходным характеристикам.
– При этом исследователь должен относиться к нейросети как к помощнику, вспомогательному инструменту, который не совершенен и часто ведет себя некорректно, просто фантазирует и выдает за истину ложную информацию. Наши студенты готовы эксплуатировать ИИ-возможности, не осознавая этих и других рисков, но главное, не соблюдая законы этики и морали в научно-исследовательской работе, – отметила директор института филологии и социальных коммуникаций, кандидат филологических наук, доцент Олеся Перетятая.
Участники научно-методологического семинара пришли к единодушным выводам:
- наступила новая эпоха ИИ-возможностей в современной научной деятельности;
- революция, которая произошла на наших глазах, состоит не в замене ученых искусственным интеллектом, а в создании новых форм сотрудничества;
- нейросети «забрали» рутинную ресурсоемкую работу по сбору научной информации и созданию картотеки по исследуемой проблеме, но при этом освободили исследователя для самого главного – творческого мышления, формулировки научной гипотезы, анализа и глубокого осмысления полученных результатов.
Ученый будущего – это дирижер, который должен знать, какую партию поручить каждому музыканту-ассистенту в своем оркестре, чтобы превратить музыкальную партитуру в произведение искусства.
Кафедра русского языкознания и коммуникативных технологий ЛГПУ,
фото Марии Легейды
