Научный архив: статьи

Цель состоит в попытке исследовать влияние основных механизмов генерирования фейковой информации на социум в современном медиадискурсе. Гипотеза исследования заключается в том, что с развитием возможностей искусственного интеллекта (ИИ) генерирование фейков происходит с помощью глубинных когнитивно-лингвистических моделей, поскольку «сильный» / «strong» ИИ основан на генеративной архитектуре нейросети, которая способна «учиться», решать сложные комплексные задачи без какого-либо вмешательства со стороны человека, что представляет собой экзистенциональную угрозу существования цивилизации.

Процедура и методы. При анализе эмпирического материала нами использовался ряд методов и приёмов для анализа текстов, сгенерированных с применением нейросетей, таких как контекстуальный анализ, метод обобщения и систематизации, компонентный и сопоставительный анализ.

Результаты. Нами была проанализирована фейковая информация, сгенерированная нейросетями, а также был проведён эксперимент проверки степени правдивости информации, сгенерированной «ChatGPT», которая оказалась на 99% фейком. Кроме того, был проведён эксперимент с использованием опции «аргумент» агрегатора нейросети «GPTunnel», цель которого состояла в том, чтобы выявить качество аргументации на заданную тему. Эксперимент показал, что заявленное «умение логически мыслить и учитывать аргументы-опровержения» не подтвердилось. Однако стремительно развивающийся ИИ и увеличивающиеся возможности нейросетей, возможно, через совсем небольшое время создадут более усовершенствованную нейросеть, способную генерировать логически выстроенную аргументацию.

Теоретическая и / или практическая значимость. Результаты научного исследования вносят вклад в более глубокое понимание механизмов генерирования фейков с помощью генеративных нейросетей в современном медиадискурсе, что в перспективе поможет специалистам в области лингвистики решать проблемы, связанные с идентификацией текстов, созданных ИИ.

В статье проанализированы перспективы интеграции цифровых технологий на основе искусственного интеллекта в процесс обучения английскому языку студентов-медиков. Исследование направлено на анализ перспектив внедрения искусственного интеллекта (ИИ), представленного на платформе Twee и мультимодальной русскоязычной модели GigaChat, что позволит оптимизировать изучение специализированной лексики и грамматических конструкций. Целью данного исследования является оценка потенциала интеграции ИИ в процесс обучения английскому языку студентов медицинских специальностей, а также проверка гипотезы о влиянии применения технологий искусственного интеллекта на мотивацию студентов и развитие языковых навыков. В работе использовались следующие методы: анализ и обобщение существующих подходов к обучению иностранному языку в медицинском образовании, метод педагогического наблюдения, а также экспериментальное внедрение ИИ-платформ в учебный процесс. Особое внимание уделялось изучению влияния ИИ на освоение иноязычной специальной лексики и грамматических конструкций, а также соблюдению норм межкультурной коммуникации и речевого этикета английского языка. Применение онлайн-платформы Twee и нейросети GigaChat позволило упростить планирование уроков и создать адаптированные под конкретные образовательные цели тематические задания, что способствовало более глубокому освоению материала студентами-медиками. Результаты исследования показывают, что интеграция ИИ в образовательный процесс позволяет сделать его более адаптивным и персонализированным, а также облегчает работу преподавателей. В заключение авторы обращают внимание на важность синергетического взаимодействия между технологическими инновациями и личным опытом преподавателя с целью улучшения качества преподавания в целом, и, в частности, иностранных языков студентам-медикам

Современная журналистикапретерпеваеттрансформациюподвлияниемнейросетей, которые автоматизируют рутинные задачи: анализируют и преобразуют большие объемы данных, формируют персонализированные вопросы для интервью. Это повышает эффективность работы, но вызывает вопросы об этике и влиянии на профессиональную культуру. Цель работы - исследовать восприятие и опыт использования нейросетей в журналистских интервью среди различных групп профессионального сообщества, определить основные преимущества и вызовы автоматизации журналистского труда, а также обсудить необходимость этического регулирования применения искусственного интеллекта в современной журналистике. Использованы общенаучные (синтез, анализ, обобщение) и эмпирические методы (вторичный анализ данных ВЦИОМ, онлайн-анкетирование студентов, преподавателей и практикующих журналистов, выборка целевая (n=175), опрос проведен в декабре 2024 г. Основные выводы - нейросети трансформируют процесс подготовки и проведения интервью, повышая эффективность работы журналиста, но одновременно ставят под сомнение сохранение традиционных профессиональных навыков и этических норм. Большинство респондентов видят в нейросетях инструмент повышения эффективности и скорости работы, но зафиксированы сомнения и затруднения в оценке их пользы, что указывает на необходимость дополнительного обучения и информирования, в том числе в профессиональном образовании. Вопрос об этической стороне применения нейросетей остается дискуссионным. Не вызывают сомнений, активно применяются и имеют легитимный статус определенные форматы работы - автоматизация обработки данных, транскрибирование интервью и создание кратких резюме материалов позволят журналистам сосредоточиться на более креативных и аналитических задачах. Нейросети воспринимаются в профессиональном сообществе как эффективный инструмент автоматизации рутинных задач, ускоряющий обработку данных, формирование вопросов и создание кратких резюме.

Принимая осмысленное решение об активном участии в реабилитационном процессе, каждый военнослужащий испытывает уверенность в том, что специалисты, оказывающие ему соответствующие услуги, не просто достаточно квалифицированы, но и владеют широким спектром инновационных технологий. В статье рассматриваются наиболее перспективные направления и технологические подходы, сформировавшиеся в отечественной военной реабилитологии за последние три года. Акцент делается на исследовании методов социального и социально-психологического восстановления ветеранов специальной военной операции. Обосновывается вывод о том, что при всех уникальных достоинствах и возможностях искусственного интеллекта, никакая «сверхсовременная» цифровая технология, никакая нейросеть и т. д. не способны заменить человека (психолога, педагога, социального работника). Доброе слово, умный совет, искреннее сочувствие, взаимопонимание и взаимодействие (лежащее в основе профессионального сопровождения лиц, страдающих посттравматическим стрессовым расстройством) – вот, что, в конечном счете, должно помочь человеку обрести веру в себя, в свою высокую социальную значимость.

Проблема исследования и обоснование ее актуальности. В статье рассматривается повышение квалификации педагогов по проблеме искусственного интеллекта. Искусственный интеллект предоставляет учителям широкий спектр инструментов для улучшения учебного процесса, от адаптивного обучения до автоматизированных систем оценки. Однако, несмотря на очевидные преимущества, его использование в образовании требуют специального обучения педагогических работников для успешного интегрирования искусственного интеллекта в педагогическую практику. Цель данного исследования состоит в обосновании перспективности для педагогов повышения квалификации по использованию искусственного интеллекта в педагогической практике. Методология (материалы и методы). Методологической основой исследования послужили научные взгляды, концепции, системные построения по проблемам образования, новые информационные технологии, инструменты искусственного интеллекта, используемые в образовательном процессе с целью повышения его эффективности и качества, положения современной дидактики. Результаты. В статье анализируются труды современных ученых и практиков по проблеме применения искусственного интеллекта в образовательном процессе, формулируются противоречие и обосновывается актуальность исследования. На основе анализа практического применения искусственного интеллекта педагогами в обучении выделяются перспективные в методическом плане технологии искусственного интеллекта. Аргументируются учебные модули дополнительной профессиональной программы повышения квалификации по освоению педагогическими работниками цифровых интеллектуальных сервисов и технологий. Обосновываются результаты пилотной реализации программы. Ранжируется профессиональное оценивание слушателями сильных и слабых сторон применения искусственного интеллекта в образовательном процессе. Теоретическая значимость исследования состоит в систематизации литературы по проблеме исследования, в обосновании потенциала повышения квалификации учителей по освоению технологий искусственного интеллекта. Научная новизна отражается в постановке проблемы и научно-методическом обосновании целевой дополнительной профессиональной программы, в отборе и описании перспективных для внедрения в образовательный процесс технологий искусственного интеллекта. Практическая значимость публикации состоит в том, что описанные учебные модули могут применяться в дополнительном профессиональном обучении педагогов. Заключение. Установлена целесообразность повышения квалификации учителей по освоению современных инструментов искусственного интеллекта, методический потенциал которых открывает большое количество возможностей для формирования уникальной передовой образовательной практики, позволяющей обогатить традиционный учебный процесс и в полном масштабе реализовать концепцию персонализированного и адаптивного обучения в условиях цифровизации.

В статье изложены основания для использования технологий искусственного интеллекта на региональном телеканале, показаны образцы полученных текстов, представлены кейсы взаимодействия работников телеканала с программными нейросетевыми решениями. Особое внимание уделено формальному рерайту новостных текстов, использованию оцифрованного телеведущего – «прогноз погоды», а также подготовке текстов для новостей в образе «Уральская бабушка».

Рассмотрены возможности применения технологий искусственного интеллекта в предупреждении насильственной сексуальной преступности, жертвами которой становятся несовершеннолетние. Проведен анализ эффективности технологий, применяемых сотрудниками правоохранительных органов различных государств в борьбе с посягательствами на половую неприкосновенность несовершеннолетних.

В статье с криминалистических позиций изучены риски, связанные с возникновением и распространением новой информационной технологии - генеративного искусственного интеллекта, использующегося для быстрого и эффективного создания различных информационных продуктов. Данная технология (особенно в свете потенциала ее развития и множественности возможного применения) оценивается неоднозначно в связи с высокой степенью общественной опасности ее использования в преступной деятельности и военных целях. Рассмотрены имеющиеся в литературе подходы к разновидностям использования генеративного искусственного интеллекта для совершения преступлений, приведена авторская позиция по возможной уголовно-правовой квалификации таких деяний, освещены основные направления возможного совершенствования законодательства. В результате исследования авторы пришли к выводу о том, что риски причинения вреда охраняемым законом общественным отношениям в результате использования генеративного искусственного интеллекта имеют место преимущественно в рамках компьютерно-опосредованной коммуникации. Представляется, что чаще всего данная технология используется для осуществления преступлений, совершаемых посредством обмана и манипулирования информацией, - мошенничеств, распространения недостоверной информации, вовлечения в экстремистскую (в том числе террористическую) деятельность и т. д. Этому способствуют широкие возможности генеративного искусственного интеллекта по созданию различных информационных продуктов: текстов, аудио- и видеозаписей, изображений, программ и т. д. Вместе с тем работа генеративного искусственного интеллекта подразумевает специфический механизм следообразования и выражается в криминалистически (в первую очередь - диагностически) значимых признаках. Установление этих признаков возможно за счет применения криминалистических знаний и использования криминалистических средств. Представляется, что наиболее релевантными источниками данных ресурсов научно-технического обеспечения правоохранительной деятельности в настоящее время является новая частная криминалистическая теория - криминалистическое речеведение.

В статье изложены результаты эмпирических исследований практики использования технологий искусственного интеллекта (далее - ИИ) в российских телевизионных редакциях в двадцатых дискуссиях будущей телевизионной (шире - журналистской) профессии и ее трансформации в условиях развития новых технологий. Для работы было проведено 18 интервью с направлениями, входящими в состав первого и частично второго мультиплексов, т. е. е. обязательных общедоступных телеканалов телевидения. Результаты исследования показывают, что сотрудники телевизионных редакций в силе профессиональных специалистов решают с помощью ИИ ряд достаточно тривиальных задач, что позволяет оптимизировать работу редакции и ускорить процесс редактирования. Одной из важных проблем применения технологии ИИ являются вопросы этики и авторского права, которые решаются в каждой редакции по-своему. Многие информанты основаны на создании внутриредакционных стандартов работы с технологиями ИИ и закреплении правил работы с новыми технологиями на законодательном уровне. По мере вероятной трансформации телевизионных участников исследования отдельных направлений оптимизации и ускорения некоторых «механических» процессов, благодаря чему журналисты концентрируются на создании более качественного и эксклюзивного контента. Среди возможных негативных последствий развития технологий ИИ в работе редактирования: увеличение скорости рабочих процессов, что может сказаться на повышении уровня стресса журналистов; увеличение количества фейковых новостей, сгенерированных ИИ; здоровая творческая профессия.

Процесс цифровизации меняет стратегии медиакоммуникаций и журналистики. В конце 2022 г. медиасфера столкнулась с новым вызовом – развитием и популяризацией искусственного интеллекта. В настоящей статье авторы решили сравнить использование нейросетей для генерации текстов штатными журналистами и медиафрилансерами, предположив, что последние активнее и быстрее начинают внедрять новые технологии для трансформации рутинных процессов, в частности рерайта. Для проверки гипотезы было проведено несколько опросов, экспертных интервью, а также проанализирован сайт вакансий. Гипотеза подтвердилась: внештатные авторы значительно чаще своих штатных коллег используют искусственный интеллект, а работодатели / заказчики чаще ожидают таких навыков от удаленных сотрудников, чем от офисных. Авторы предполагают, что данный процесс постепенно охватит большинство представителей медиасферы.

Исследование включает анализ существующих проблем, которые возникают в процессе выбора товара, в том числе сложных технических устройств. На основе проведенного анализа в статье предлагается организационно-экономический механизм, позволяющий внедрить в деятельность интернет-магазина рекомендательную систему, которая дает возможность упростить процесс выбора товара для пользователя. Данный инструмент предоставит организации конкурентное преимущество и позволит повысить посещаемость сайта, конверсию продаж и лояльность покупателей, что особенно актуально с учетом растущей конкуренции в онлайн-торговле

В статье рассматривается нейросетевая модель оценки надежности контрагентов в системе закупок металлургического предприятия. Цель исследования - разработка нейросетевой модели для оценки надежности контрагентов в системе управления закупками металлургического предприятия.

Результаты. В рамках исследования произведены сбор, анализ и обработка релевантных данных, проведен комплексный анализ параметров, характеризующих поставщиков, включая финансовые, юридические, операционные, организационные и репутационные показатели, построена архитектура модели, выполнены ее обучение и проверка на тестовой выборке, а также осуществлено сравнение с традиционными подходами оценки. Результаты тестирования модели показали высокую точность прогнозирования и подтвердили целесообразность ее применения в условиях информационной неопределенности. Представлены перспективы интеграции модели в корпоративные информационные системы металлургических предприятий.