Научный архив: статьи

В данной статье исследуются теоретический и практический аспекты внедрения искусственного интеллекта в высших учебных заведениях. Рассмотрены вопросы внедрения нейросети в систему образования, преимущества и риски, связанные с использованием цифрового разума. Представлены результаты исследования отношения преподавателей высшей школы и студентов к использованию цифровых технологий в образовании. Установлено, что 90% преподавателей считают искусственный интеллект «помощником», однако только 38% студентов видят в искусственном разуме партнера. Использование искусственного интеллекта в образовании одобрили 80% преподавателей и 70% студентов, но под контролем взрослых. Недопустимым внедрение нейросетей в образование считают 5% студентов и 15% преподавателей. Выявлено, что 90% студентов используют искусственный интеллект для составления презентаций, переводов текстов и составления планов по темам. Среди преподавателей 65% применяют технологии искусственного разума для разработки рабочих программ и для дистанционного обучения. Отмечено, что среди рисков внедрения нейросети респонденты выделили зависимость от технологий и угрозу безопасности личных данных. В статье отражено, что, несмотря на ряд проблем и опасений, потенциал искусственного интеллекта в сфере образования огромен, и его дальнейшее развитие повысит качество учебных процессов.

В статье рассматривается актуальная проблема формирования социальной интеллигентности у будущих учителей средствами развития современных технологий искусственного интеллекта. Анализируются ключевые компоненты социальной интеллигентности: эмпатия, навыки коммуникации, умение разрешать конфликты и следовать социальным нормам. Представляются имеющиеся концепции и модели формирования социальной интеллигентности в процессе профессиональной подготовки будущих учителей. Акцентируется внимание на потенциале искусственного интеллекта как инструменте создания инновационного образовательного пространства, способствующего формированию социальной компетентности будущих педагогов. Представляются возможности использования искусственного интеллекта для моделирования сложных социальных ситуаций, с которыми учителя сталкиваются в своей профессиональной деятельности, а также инструменты для конструирования персонализированной обратной связи и автоматизации коммуникативных навыков. В публикации по результатам теоретического анализа описываются этические принципы применения искусственного интеллекта в современном образовательном процессе, включая вопросы тенденциозности алгоритмов, защиты конфиденциальности, ясности принятия решений и ответственность за результативность готовности к профессиональной деятельности будущих педагогов. Результативные данные настоящего исследования констатируют перспективность применения искусственного интеллекта в целях формирования конкурентноспособного социально-интеллигентного учителя в процессе его профессионального становления, что, в свою очередь, благоприятно скажется на повышении качества современного образования.
В заключении представляются рекомендации использования инструментов искусственного интеллекта в формировании компетенций социальной интеллигентности у будущих учителей.

В статье рассматриваются трансформационные перспективы применения искусственного интеллекта в системе высшего педагогического образования. Актуальность исследования обусловлена стремительным развитием цифровой образовательной среды и необходимостью подготовки нового поколения педагогов, способных эффективно использовать потенциал искусственного интеллекта в своей профессиональной деятельности и соответственно формирования у него особых цифровых навыков. Проведён контент-анализ стратегических документов, определяющих искусственный интеллект как ключевой фактор производства и эффективного взаимодействия акторов в современном социально-экономическом пространстве цифровой экономики. Реализован обзор возможностей искусственного интеллекта для образования в разрезе учета индивидуальных особенностей обучающихся, средств учебной деятельности и автоматизации рутинных задач, формирования цифровых навыков и реализации саморефлексии. В методической части статьи презентованы итоги нескольких экспериментов в рамках функционала больших языковых моделей «генерация учебного контента». Объектом приложения выбрана дисциплина «Экономика» для студентов направления подготовки «Педагогическое образование», профили «История. Обществознание». Итоговый результат генерации проанализирован в разрезе конкретных предметных результатов, основных видов деятельности и программного содержания, обозначенных в Федеральных рабочих программах. В итоге эксперимента получены модельные карты для анализа и сравнения мотивирующего задания, задания «Интересная подача материала», разноуровневых задач, созданных с помощью больших языковых моделей.

В статье рассматриваются возможности использования генеративного искусственного интеллекта в обучении чтению на английском языке студентов языковых и неязыковых профилей подготовки. Одной из ключевых задач при работе с аутентичными текстами является их подбор к соответствующему уровню языковой подготовки обучающихся, так как слишком сложные англоязычные оригинальные тексты вызывают затруднения с пониманием содержания и снижают мотивацию к изучению иностранного языка. Генеративные модели, такие как ChatGPT, Alisa AI, GigaChat и DeepSeek, обладают функционалом автоматического анализа сложности текста, определения лексико-грамматических барьеров и адаптации материалов в соответствии с уровнями владения языком по шкале CEFR. Авторы статьи предлагают методику двухэтапной адаптации текстов, включающая предварительное определение уровня сложности исходного материала и последующее создание упрощённой версии с сохранением семантической целостности и основных стилистических характеристик оригинального текста с помощью генеративного искусственного интеллекта. На основе гипотетического моделирования проводится сравнительный анализ адаптаций, сформированных различными LLM-моделями. Показано, что генеративный ИИ способен снижать когнитивную нагрузку, поддерживать развитие навыков смыслового анализа, а также обеспечивать возможности для индивидуализации обучения. Сделан вывод о высоком потенциале генеративных моделей как инструмента повышения эффективности чтения, адаптации учебных материалов и создания персонализированных образовательных траекторий.

В статье освещается педагогический потенциал искусственного интеллекта в преподавании иностранного языка. Приводится определение искусственного интеллекта, указываются перспективные направления его использования в образовании. Особое внимание в исследовании уделяется достоинствам и недостаткам применения отдельных технологий искусственного интеллекта в обучении иностранному языку. Обучение на больших объемах данных и обработка естественного языка позволяют оказать положительное воздействие на результаты обучения и мотивацию студентов. Достоинством технологий искусственного интеллекта является интенсификация изучения иностранного языка студентами с получением мгновенной обратной связи при экономии времени преподавателя. Появляется возможность создания персонализированной траектории обучения, предоставления студентам материала, соответствующего их потребностям. Преподаватели могут легко дополнять основной учебный материал, а также перекладывать часть рутинной деятельности на искусственный интеллект. Ограничивающими факторами выступают отсутствие когнитивного сознания и эмоций у искусственного интеллекта, недоступность отдельных технологий, значимость социального взаимодействия, проблема защиты конфиденциальности. Существующие ограничения современных технологий предопределяют необходимость их совмещения с традиционными методами обучения, трансформации форматов заданий, изменения ролей преподавателя и студентов в образовательном процессе. Педагог должен быть осведомлен об особенностях искусственного интеллекта, корректировать неточности, контролировать учебные материалы, обучать студентов критическому осмыслению работы с искусственным интеллектом. Результаты проведенного опроса демонстрируют интерес педагогов к технологиям искусственного интеллекта в преподавании иностранного языка.

Основной целью статьи является обоснование оптимальности концепции распределенной морали Лучано Флориди для описания модели отношения ответственности в сложных системах «человек – искусственный интеллект» (ИИ). Достаточно высокий уровень автономии в функционировании ИИ ставит под вопрос классический инструментализм в отношении этой технологии, так как она оказывается способной на принципиально неконтролируемые со стороны человека действия в процессе выполнения поставленной перед ней задачи. По этой же причине классическое определение моральной ответственности постепенно перестает соответствовать действительному положению дел в области разработки ИИ, что зачастую приводит к проблемам, тормозящим ее развитие. Поэтому в статье осуществляется концептуализация нового, соответствующего типу технологии способа описания отношений ответственности в сфере этики ИИ. Для достижения этой цели ИИ рассматривается как обладающий агентностью участник различных взаимодействий (на основе критериев агентности Флориди), в том числе и социальных, но при этом ему не приписывается подлинная интенциональность, мотивация, осознанность и другие свойства, являющиеся необходимыми для атрибутирования агентности в классической модели отношения ответственности. Кроме обращения к описанию критериев агентности Флориди, обоснование такого рассмотрения ИИ в статье осуществляется с опорой на концепт текучести Аннамари Мол и Марианы де Лаэт, который разрабатывается ими в том числе и для обозначения способности технологий обладать агентностью без наличия у них свойств, считающихся необходимыми для атрибутирования агентности в классической модели описания роли технологий в социальных процессах. Технология ИИ представляется как сложная гетерогенная социотехническая система, конструируемая как человеческими, так и нечеловеческими агентами. Риск ниве - лирования значимости ответственности в такой системе преодолевается на концептуальном уровне посредством адаптации подхода объект-ориентированной морали Флориди. Смена акцента с субъекта действия на объект воздействия наделяет моральной значимостью всю ту сумму морально нейтральных действий, которые совершаются агентами в рамках социотехнической системы. Поскольку она производит морально значимые эффекты и воздействия, то выступает и носителем отношения ответственности, которое, как показано в статье, распространяется на каждого агента системы в равной мере, интенсифицируя тем самым моральную ответственность в сфере ИИ.

В статье рассматриваются методологические ограничения применения (современной) этики добродетели в сфере искусственного интеллекта. Первое ограничение заключается в теоретической неопределенности «этики добродетели», так как в аспекте многих вопросов прикладной этики она инструментально истолковывается многими исследователями только как подход, отсылающий к аристотелевскому принципу середины и позволяющий артикулировать ключевые добродетели для ИИ. Такой подход является в корне неверным, так как он выборочно подходит к содержанию этики добродетели, вычленяя из нее лишь те принципы, которые способствуют его апробации. Второе ограничение связано с тем, что в аристотелизме и нео-аристотелизме ИИ не может рассматриваться в качестве морального агента sensu stricto. В связи с этим ИИ представляет собой систему, которая может только имитировать поведение морального агента, являющегося носителем определенных добродетелей. Несмотря на первичный отрицательный диагноз, в нео-аристотелизме можно выделить два направления, которые могут предложить новый подход к этике искусственного интеллекта. Экземпляризм позволяет иначе взглянуть на роль социальных роботов в жизни людей: они могут рассматриваться в качестве моральных образцов и нарративов, которые могут способствовать моральному развитию своих владельцев и менять их моральный облик в лучшую/худшую сторону. Подход возможностей М. К. Нуссбаум также сфокусирован на влиянии ИИ на качество человеческой жизни: в данном контексте речь идет о том, какие изменения могут претерпевать базовые человеческие возможности и как будут обеспечены минимальная социальная справедливость и человеческое достоинство при применении технологий ИИ.

В статье рассмотрены особенности внедрения систем искусственного интеллекта в машиностроительную отрасль в региональном разрезе. Выявлена значительная поляризация технологического развития между субъектами федерации, обусловленная диспропорцией в ресурсном обеспечении, кадровом потенциале и уровне цифровизации. С использованием сравнительного анализа успешных кейсов и региональной статистики определены ключевые факторы, способствующие и препятствующие имплементации решений на основе искусственного интеллекта. На основе изучения литературных источников и практического опыта систематизированы модели внедрения, а также сформулированы адресные рекомендации для органов власти, бизнес-сообщества и образовательных учреждений. Сделан вывод о необходимости формирования эффективной публично-частной партнерской модели как условия для преодоления региональной поляризации и перехода к созданию интеллектуальных, наукоемких продуктов и сервисов с учетом современных тенденций.

Перегруженность информацией - это проблема, которая является нормой современности. Ее следствием является отвлечение внимания специалистов и руководителей от действительно значимых для бизнеса задач, расходование временных и интеллектуальных ресурсов на решение рутинных малозначимых вопросов. Этот вызов может быть успешно преодолен благодаря применению искусственного интеллекта на базе нейросетей. В статье на примере ChatGPT рассматриваются ситуации неэффективной и эффективной постановки задач искусственному интеллекту в контексте деятельности специалиста по управлению персоналом. Даются рекомендации, как использовать нейросеть наилучшим способом - необходимо разделять задачи по степени важности и давать нейросетям разную степень полномочий в зависимости от категории задачи, предлагается делать это на основе матрицы Эйзенхауэра. Также необходимо корректно формулировать запросы для искусственного интеллекта. В статье даются конкретные рекомендации по созданию опорных подсказок для запросов нейросетям, алгоритм разработки запроса SMART-методом, демонстрируется результат использования такого подхода.

В статье исследуется вопрос о кантовской точке зрения на моральный статус искусственного интеллекта и перспективы применения элементов философии Канта для оценки ИИ как морального агента. Показано, что к этике Канта применима «стандартная» теория агентности Г. Франкфурта. Подход Канта к моральному статусу субъекта определяется природой агента – структурой способностей души, среди которых ведущую роль играют воля и разум, а также чувственность. Показана связь способностей души в системе Канта со свободой и моральной автономией. Раскрывается сложная двоякая функция чувственности в ограничении практической свободы и в воспитании свободы морального агента. С точки зрения философии Канта искусственный моральный агент невозможен с учетом сложности природы людей – и может выступать только квазиморальным агентом: внешне сходным с подлинными моральными агентами, но не сходным с ними по сути. Проблематичным в ряде аспектов оказывается также статус легального агента и использование права вместо морали в качестве основы машинной этики. В то же время природа ИИ сулит, при условии обучения, возможности преодоления определенных ограничений человеческой природы. Рассматриваются элементы альтернативного функционального подхода, сфокусированного на вопросах ответственности, моральных ожиданий в сфере ИИ и общественных последствий применения ИИ. Итоговая основа для правового статуса ИИ выявляется в кантовской метафизике права: рабы или холопы, существа, имеющие обязанности, но не имеющие прав, что согласуется с ролью ИИ как строго ограниченного в своей свободе помощника.

В статье поставлена цель - проанализировать правовые аспекты применения искусственного интеллекта в системах электронного документооборота (СЭД) в органах публичной власти. Обосновано, что разработка и внедрение технологий, основанных на искусственном интеллекте, в системах электронного документооборота позволяет оптимизировать рабочие процессы на основе выбранных параметров, тем самым повышая эффективность и одновременно снижая вероятность человеческих ошибок, способствует улучшению качества предоставляемых услуг и созданию более прозрачной и ответственной системы управления. Определены преимущества использования искусственного интеллекта в СЭД. Благодаря автоматизации рутинных задач, улучшению точности обработки и повышению уровня безопасности, искусственный интеллект становится неотъемлемой частью современных систем электронного документооборота.

В статье показано как можно интегрировать искусственный интеллект при проведении занятий с будущими юристами через реализацию метода Сократа в судебно-процессуальном диалоге. Дан анализ последних исследований и публикаций, касающихся практико-ориентированного обучения для студентов-юристов с позиции использования сократовского метода. Рассмотрена методика создания промтов (запросов) в виде набора инструкций, которые пользователь передает нейросети для выполнения задач юридической направленности. Приведены примеры реализации на практике этого метода на основе образцов судебных диалогов, полученных системами искусственного интеллекта. В обучающих целях сделано сопоставление машинных образцов сократовских диалогов судебных разбирательств с примерами, взятыми из литературы и с эталонами, полученными в комментариях авторитетных юристов. Сделан вывод, что Сократовский метод с интеграцией искусственного интеллекта, позволяет не только моделировать реальные судебно-процессуальные ситуации, но и способствует развитию критического мышления студентов в системе правильного выстраивания шагов логических рассуждений, формировать у них навыки правоприменительной аргументации и анализа.