В статье представлен и обобщён практический опыт Научной библиотеки Белорусского национального технического университета (БНТУ) по созданию полноценной цифровой коллекции в институциональном репозитории с использованием генеративного искусственного интеллекта. Актуальность работы обусловлена необходимостью освоения библиотеками новых технологий для расширения спектра своих услуг и создания уникального цифрового контента. В статье подробно описана и проанализирована апробированная методика создания цифровой иллюстрированной коллекции «105 - ∞», реализованная в репозитории БНТУ. Представленная методология охватывает все этапы проекта: от разработки концепции и выбора ИИ-инструментов (ChatGPT, DALL-E 3) до генерации текстового и визуального контента, формирования документов и их размещения в репозитории. Особое внимание уделено практическим аспектам промпт-инжиниринга, работы с метаданными, а также вопросам этики и авторского права в контексте размещения сгенерированных ИИ материалов. Результатом работы стала не только сама коллекция, но и готовая к масштабированию методика, демонстрирующая ключевые преимущества (автоматизация, создание инновационного контента) и ограничения (необходимость верификации, соблюдение этических норм) применения ИИ. Практическая значимость работы заключается в представлении конкретного, завершенного кейса, который может быть использован другими библиотеками для внедрения в практику работы репозиториев.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Коммуникации
Я. Л. Шрайберг и К. Ю. Волкова, анализируя вопросы авторского права в отношении произведений, созданных при помощи генеративного искусственного интеллекта, приходят к выводу, что на данный момент существует «неопределённость в отношении интеллектуальных прав и, в частности, права на копирование, а также в отношении конфиденциальности данных» [10]. Эта неопределённость требует выбора сервисов, политика которых обеспечивает правовую основу для дальнейшего использования сгенерированного контента. В этом контексте политика компании OpenAI позволяет прямо передавать пользователям права собственности на созданные материалы («Выходные данные») [11], что и послужило юридическим основанием для нашего проекта.
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Добрынин В. Н., Кореньков В. В., Филозова И. А., Черемисина Е. Н. Институциональный репозиторий публикаций как активный компонент в деятельности современного научного сообщества // International Journal of Open Information Technologies. 2025. № 4. С. 84-98. URL: http://injoit.org/index.php/j1/article/viewFile/2120/1875 (дата обращения: 13.05.2025). EDN: AADTCB
2. Asadi S., Abdullah R., Yah Y., Nazir S. Understanding Institutional Repository in Higher Learning Institutions: A Systematic Literature Review and Directions for Future Research // IEEE Access. 2019. Vol. 7. P. 35242-35263. DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2897729
3. Haffenden C., Fano E., Malmsten M., Börjeson L. Making and Using AI in the Library: Creating a BERT Model at the National Library of Sweden // College & Research Libraries. 2023. Vol. 84, № 1. DOI: 10.5860/crl.84.1.30 EDN: VERCVQ
4. Reiche I. The viability of using an open source locally hosted AI for creating metadata in digital image collections // The Code4Lib. 2023. № 56. URL: https://journal.code4lib.org/articles/17186 (дата обращения: 12.05.2025).
5. Hosseini M., Holmes K. The Evolution of Library Workplaces and Workflows via Generative AI // College & Research Libraries. 2023. Vol. 84, № 6. P. 836-842. DOI: 10.5860/crl.84.6.836 EDN: KENNII
6. Mannheimer S., Doralyn R., Jason C. et al. Introduction to the Responsible AI Special Issue: Responsible AI in Libraries and Archives // Journal of eScience Librarianship. 2024. Vol. 13, № 1. DOI: 10.7191/jeslib.860 EDN: AXTNPO
7. Mannheimer S., Bond N., Young S. W. H. et al. Responsible AI Practice in Libraries and Archives: A Review of the Literature // Information Technology and Libraries. 2024. Vol. 43, № 3. DOI: 10.5860/ital.v43i3.17245 EDN: FFRPUY
8. Provenzano T., Fernandez R., Deets C., Kirmis D. Using AI to Facilitate Discoverability and Curation of the ASU Library Repository Collections // International Conference on Dublin Core and Metadata Applications. 2024. DOI: 10.23106/dcmi.952470448
9. Нещерет М. Ю. За границами реальности: ложные библиографические записи и ссылки // Библиосфера. 2024. № 4. С. 63-70. DOI: 10.20913/1815-3186-2024-4-63-70 EDN: KGNNJW
10. Шрайберг Я. Л., Волкова К. Ю. Вопросы авторского права в отношении произведений, созданных при помощи генеративного искусственного интеллекта // Научные и технические библиотеки. 2025. № 2. С. 115-130. DOI: 10.33186/1027-3689-2025-2-115-130
11. OpenAI. Terms of Use. URL: https://openai.com/ru-RU/policies/terms-of-use (дата обращения: 13.05.2025).
12. Thiago F. A. França, José M. M. The artificial intelligence revolution... in unethical publishing: Will AI worsen our dysfunctional publishing system? // Journal of General Psychology. 2024. Vol. 156, № 11. DOI: 10.1085/jgp.202413654 EDN: JGSXQB
13. Mwita K. M., Mwilongo N. H. The Use of Artificial Intelligence in Academic Writing: What is Ethical and What is Not // Journal of Digital Learning and Education. 2025. Vol. 5, № 1. P. 17-27. DOI: 10.52562/jdle.v5i1.1318 EDN: LQEDZO
14. Проект “105 - ∞”. URL: https://rep.bntu.by/handle/data/150612 (дата обращения: 13.05.2025).
Выпуск
Другие статьи выпуска
Статья представляет результаты комплексного исследования применения больших языковых моделей (LLM) и технологий искусственного интеллекта в отечественной библиотечно-информационной деятельности. Проведён сравнительный анализ эффективности российских (GigaChat, YaGPT) и зарубежных (ChatGPT, Claude, LLaMA, Mistral, DeepSeek) языковых моделей для решения трёх ключевых библиотечных задач: семантической деконструкции пользовательских запросов, распознавания рукописных каталожных карточек и автоматической коррекции ошибок в текстовых данных. Методология исследования включала систематическое тестирование через программные интерфейсы API на репрезентативных выборках запросов, образов рукописных карточек и полнотекстовых документов. Выявлены принципиально значимые ограничения существующих решений: нестабильность и деградация моделей, избыточная цензура с высоким процентом ложных срабатываний, генерация несуществующих данных (галлюцинации), непредсказуемость структурированного вывода, культурно-лингвистические барьеры. На основе полученных результатов разработана специализированная система ИРБИС AI с архитектурой Mixture of Experts, обеспечивающая стабильную и быструю обработку библиографических данных. Представлена практическая реализация в модуле J-ИРБИС 2.0 с тремя режимами ИИ-поддержки: справочное обслуживание, семантическая обработка запросов и интеллектуальный подбор литературы. Обозначены перспективы развития: создание библиотечного портала с полностью ИИ-управляемым интерфейсом, автоматизация каталогизации через мультимодальные модели, комплексная обработка неструктурированных данных и преобразование имидж-каталогов.
Изложены результаты Второй научно-практической конференции ИНИОН РАН, посвящённой применению искусственного интеллекта в деятельности библиотек. Обобщается суть прозвучавших выступлений, в которых затрагивались как теоретические, так и практические аспекты использования нейросетевых приложений в библиотечной практике России и сопредельных государств. Если год назад тон мероприятию задавали представители информационного бизнеса, то в нынешнем году большинство выступавших - представители библиотек, что ярко свидетельствует о расширении и углублении практики применения ИИ в библиотечном деле. Очевидно, что библиотечные процессы сегодня адаптируются к новому уровню цифровой реальности. В процессе работы библиотекарями постоянно решаются возникающие технические, методические и организационные задачи. Серьёзный прогресс достигнут в сферах каталогизации, предметизиции и качественного распознавания документальных массивов, что позволило ввести в культурный оборот значительные информационные ресурсы. Несмотря на высокую стоимость нейросетевых решений, они показывают свою эффективность и экономическую целесообразность. Автоматизируя рутинные задачи, они позволяют библиотечным специалистам сосредоточиться на реализации более сложных творческих задач. Было отмечено, что ниша для библиотек как информационных посредников за счёт работы интеллектуальных систем, взаимодействующих с пользователем на уровне направляющего действия исследователя эксперта-консультанта, постоянно сужается. Это заставляет серьёзно задуматься о роли и функциях библиотек в самой ближайшей перспективе. Участники конференции убеждены в том, что активное использование искусственного интеллекта должно стать неотъемлемой частью библиотечной профессии. Его грамотное применение поможет вернуть библиотекам роль активных субъектов информационной деятельности, оказывающим услуги на уровне современных возможностей.
Статья посвящена процессу цифровизации Центральной научнотехнической библиотеки ФГБНУ «Институт научно-технической информации» (ЦНТБ) в Донецкой Народной Республике. Анализируются современные тренды цифровизации библиотечной сферы в России, включая нормативные документы и региональные стратегии. Подчёркивается важность цифровизации для обеспечения доступности информации, повышения клиентоориентированности и формирования единого пространства научных знаний. Изучены подходы к модернизации библиотек, определены обязательные элементы цифровизации, такие как оцифровка фондов, создание электронных баз данных, электронных коллекций. Рассматриваются вопросы создания электронной библиотеки и опыт формирования цифровых интегрированных систем. Представлена история ЦНТБ, и обоснована необходимость цифровизации ЦНТБ как старейшей многопрофильной научно-технической библиотеки Донбасса. На основе анализа современных тенденций выделены шесть научных подходов к цифровизации ЦНТБ и генезис трансформации «традиционной библиотеки» в «электронную библиотеку». Описывается процесс цифровизации ЦНТБ: внедрение системы автоматизации библиотек ИРБИС64, позволившей начать инвентаризацию фондов и формирование электронного каталога; создание электронной базы данных «Путеводитель по депозитарному фонду библиотеки», разработанной на основе СУБД PostgreSQL, которая структурирует информацию о фондах, включая редкие и ценные издания, научные труды и периодические издания, связанные с угольной промышленностью Донбасса. Отмечается, что модернизация ЦНТБ, включая оцифровку фондов и создание интегрированных информационных систем, является ключевым шагом для сохранения региональной научной и культурной специфики, а также интеграции в общероссийское библиотечное пространство.
В статье рассматриваются трансформация роли научно-технических библиотек в условиях цифровой экономики и их интеграция в экосистему молодёжного научного творчества. Автором анализируются актуальные проблемы фрагментации научных платформ и отсутствие единой координационной системы для молодых исследователей, особое внимание уделяется необходимости адаптации библиотечных сервисов к особенностям поколения Z. В работе применены методы корреляционного анализа и системного подхода, позволившие установить значимую взаимосвязь между показателями библиотечной активности и научными достижениями: коэффициент корреляции посещаемости библиотек с выбором научной карьеры составляет 0,781, объёма фондов с патентной активностью - 0,894. Проанализировано влияние ключевых мегатрендов на развитие библиотечной системы. Основные результаты включают доказательство долгосрочного влияния библиотек на научную активность молодёжи, разработку экосистемной модели библиотеки как многофункционального научного хаба, а также конкретные предложения по модернизации библиотечных сервисов. Научная новизна исследования заключается в том, что впервые комплексно рассмотрена роль библиотек в контексте молодёжного научного творчества, разработана оригинальная экосистемная модель, выявлены новые закономерности влияния библиотечной активности на научные достижения. Практическая значимость работы заключается в возможности использования результатов для совершенствования государственной научно-технической политики, разработки программ цифровой трансформации библиотек и создания интегрированных платформ поддержки молодых исследователей.
В статье раскрывается сущность цифровой трансформации (ЦТ) как фактора устойчивости развития научной библиотеки. В первой части исследования оценивается современное состояние общества на пути его трансформации в информационное, основанное на информации и знаниях. Даётся определение ЦТ, приводятся её основные признаки в аспекте текущего состояния и перспектив развития библиотечного дела. Даётся определение устойчивого развития (УР). Приводятся 17 глобальных целей устойчивого развития (ЦУР) до 2030 г., принятых Генеральной Ассамблеей ООН в 2015 г. Приводятся ЦУР, в реализации которых поможет внедрение и использование современных цифровых технологий, в чём активную роль призваны сыграть библиотеки, в том числе научные. Рассказывается о деятельности Секции по окружающей среде, устойчивому развитию и библиотекам (ENSULIB) Международной ассоциации библиотечных ассоциаций и учреждений (ИФЛА). Анализируется специальный проект ENSULIB - создание и ведение страницы зелёных библиотек на сайте ИФЛА. Отмечается, что эта страница - яркий пример организации тематического электронного пространства, посвящённого различным аспектам зелёного и устойчивого библиотековедения. Делается вывод, что на современном этапе имеют место две серьёзных тенденции, определяющие работу библиотек. Первая - это курс на УР, создание зелёных и устойчивых библиотек. Вторая - это цифровизация и ЦТ, успешно реализуемые в библиотеках и способные помочь библиотекам, в том числе научным, стать зелёными.
В статье проанализированы результаты Всероссийской просветительской акции «Библиотечный диктант» за 2019-2024 гг. Акция проводится Новосибирской областной молодёжной библиотекой с 2019 г. Материалом для исследования послужили отчёты о проведении «Библиотечного диктанта» в 2019-2024 гг. Использованы методы количественного, качественного и сравнительного анализа. Результаты показали десятикратное увеличение количества участников (6 тыс. человек в 2024 г.). Вовлечённость - 76 регионов Российской Федерации. Отмечено, что проект трансформировался из молодёжного в межпоколенческий. Определены и приведены примеры вопросов, вызвавших наибольшие затруднения у участников акции. Самые сложные вопросы касались международного библиотечного опыта и современных практик. Сформулированы рекомендации по развитию проекта: усилить адаптацию контента для разных возрастных групп; исключить вопросы локального характера, учитывая расширенную географию участников; усилить работу с молодёжной аудиторией, сохраняя привлекательность для старших возрастных групп. Содержательно рекомендуется рассмотреть формирование тезауруса ключевых компетенций при составлении тестовых заданий, внедрить систему кроссвалидации вопросов расширенной экспертной группой, а также многоуровневую систему оценивания и дифференцированные тестовые задания разного уровня сложности.
В статье рассматриваются аспекты анализа информации о публикационной результативности сотрудников научной организации. Вопросы анализа исследуются с целью реализации постоянного мониторинга вовлечённости молодых специалистов в проводимые организацией научные исследования и разработки. Отмечается, что привлечение молодёжи в науку, поддержка научных разработок и инновационных проектов, созданных при участии молодых учёных, являются важнейшими приоритетами в стратегии развития страны. Объект исследования - данные о публикациях, в которых авторами или соавторами являются молодые научные сотрудники организации. Анализ проводится по направлениям исследования организации (референтным группам). Рассматривается использование как статистических методов, так и методов многокритериального анализа, для которого предлагается способ формирования позиционных оценок публикационной активности. Выбранная методология предусматривает использование критериев и шкал градации оценок, ориентированных на автоматизированные режимы извлечения информации из существующих таблиц базы данных. В качестве информационного обеспечения разрабатываемых программных модулей рассматриваются информационные базы научной организации и внешние информационные источники, включающие научную электронную библиотеку eLIBRARY, библиографическую базу данных научного цитирования РИНЦ, информационный комплекс «Белый список». Проверка предложенных алгоритмов и решений проводится на контрольном примере.
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2026 год.
Издательство
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 123298, Москва, 3-я Хорошевская ул., д. 17
- Юр. адрес
- 123298, Москва, 3-я Хорошевская ул., д. 17
- ФИО
- Карауш Александр Сергеевич (Руководитель)
- E-mail адрес
- gpntb@gpntb.ru
- Контактный телефон
- +7 (495) 6989305
- Сайт
- https://www.gpntb.ru