Научный архив: статьи

Описано применение нейросетей и других программ искусственного интеллекта для решения задач прогнозирования и развития экономики города, управления городом. Выявлены направления использования методов искусственного интеллекта, процесс обучения нейросети и приоритеты использования нейросетей в экономике города.

Социализация современной молодежи в значительной степени связана с развлекательным контентом (видеоигры, социальные медиа и др.). В данной статье проводится анализ обзоров и комментариев молодых геймеров на платформе Steam, затрагивающих общественно-политическую тематику. Исследование направлено на выявление особенностей дискурса российской молодежи по проблеме «войны и мира» и темы СВО, отраженных в отзывах о компьютерных играх. Применяя возможности BERT-модели, обученной на более чем 10 тысячах текстовых обзоров, авторы приходят к выводу о наличии размежевания молодежного игрового сообщества относительно СВО и силового способа решения конфликтов на «милитаристов» и «антимилитаристов». Первые отличаются более молодым возрастом, уверенностью в необходимости и легитимности военных действий, «виртуальным соучастием» в них, риторикой патриотизма и поддержкой СВО, выраженной в Z-символике, антизападных и антиукраинских лозунгах. «Антимилитаристы» принадлежат к старшей группе молодежи, акцентируют внимание на издержках войн и их негативном влиянии на обычного человека, и, в отличие от «милитаристов», оценивают видеоигры в качестве проводников ценностей гуманизма и пацифизма. Авторами установлено, что в процессе киберсоциализации посредством компьютерных игр политическая идентичность молодых людей формируется под действием ряда факторов и представляется мультимодальным явлением. Игровые предпочтения индивида и его коммуникация с геймерским сообществом осуществляется через призму жизненного опыта, формируя определенного рода эхокамеры, которые состоят из объединения единомышленников с похожим бэкграундом. Постоянное столкновение молодежи с «повесткой дня» привносит в сферу видеоигр новые интерпретации, идеи и смыслы, что в конечном счете порождает определенную синергию персонального и коллективного в идентичности молодого человека.

Современные технологии стремительно проникают в образовательный процесс, предлагая новые возможности для улучшения качества обучения. Одной из перспективных областей внедрения искусственного интеллекта (далее ИИ) становится создание персонализированных учебных материалов для младших школьников. Этот инструмент способен значительно облегчить труд педагога, делая уроки интереснее и эффективнее.

стремительное проникновение технологий искусственного интеллекта (ИИ) в сферу научных исследований и академического письма обуславливает необходимость системного анализа их возможностей и ограничений. Целью данного аналитического обзора является определение ключевых направлений применения ИИ в научной работе (от генерации идей и планирования исследования до подготовки публикации) и выявление сопутствующих рисков, связанных с технологическим несовершенством инструментов ИИ. На основе анализа научных публикаций (2021-2025) были выделены 7 ключевых направлений использования ИИ: 1) генерация идей и планирование; 2) поиск и обзор литературы; 3) анализ и статистическая обработка данных; 4) визуализация данных; 5) генерация, редактирование и рецензирование текста; 6) перевод текста; 7) распознавание и преобразование аудио- и рукописной информации в текст. Для каждого направления описаны функциональные возможности, а также выявлены характерные ограничения и риски, такие как «искусственные галлюцинации», проблема «черного ящика», риск непреднамеренного плагиата, игнорирование культурного контекста, зависимость от качества данных и др. Результаты обзора представляют значительный оптимизирующий потенциал ИИ для исследовательской деятельности, однако указывают на необходимость критического осмысления и постоянного контроля со стороны исследователя на всех этапах работы. Формулируются рекомендации по ответственному использованию ИИ, включая обязательное описание применяемых инструментов искусственного интеллекта в научных публикациях.

Разработка концептуальных положений расследования преступлений в сфере киберпространства позволяет формализовать их существенную часть, что обеспечивает возможность создания групповой методики расследования этих преступлений. При этом речь идет также о разработке единой криминалистической характеристики преступлений данной группы и формировании совокупности таких характеристик, имеющих однотипную структуру.

Разработка концептуальных положений расследования преступлений в сфере киберпространства позволяет формализовать их существенную часть, что обеспечивает возможность создания групповой методики расследования этих преступлений. При этом речь идет также о разработке единой криминалистической характеристики преступлений данной группы и формировании совокупности таких характеристик, имеющих однотипную структуру.

В статье дается анализ выполнения одного из творческих заданий заключительного этапа Всероссийской олимпиады школьников по литературе (2015/16 учебный год) реальными участниками и современным искусственным интеллектом.

Цель эксперимента - определить, какие интеллектуальные алгоритмы задействованы на разных этапах решения поставленных задач, какие из этих решений могут быть спрогнозированы, а какие нет. Само задание многоэтапное: 1) сначала участникам олимпиады нужно было по опорным словам вымышленного «черновика» стихотворения определить его автора; 2) затем восстановить тот поэтический сюжет, который контурно обрисован в «черновике»; 3) дописать незаконченные строки (2-4) в творческой манере угаданного автора; 4) написать статью/очерк/эссе о поэтике этого автора с опорой на предложенные ключевые слова; 5) озаглавить свой текст. Сопоставление ответов, предложенных школьниками в 2016 году и нейросетями ChatGPT, Grok, Gemini в 2026-м, привело к следующим выводам. Необходимость узнать поэта по ключевым словам и мотивно-тематическому комплексу его лирики требует от школьника уверенной ориентации в историко-литературном процессе. «Узнать» - значит выбрать одну фигуру из пяти-шести возможных, подставляя их на место автора «черновика». Для этого нужно хорошо помнить точные детали, характерную авторскую лексику и особенности синтаксиса. Эссе требует текстовой аргументации, последовательного рассуждения и его концептуализации в заглавии. Часть операций доступна ИИ: сейчас «спрятать» поэта при наличии в задании точных словосочетаний или отдельных слов невозможно, в определении авторства и его обосновании нейросети действуют безошибочно. Однако в литературоведческой части - стилизации и эссе - их тексты проигрывают даже не самым сильным олимпиадным работам школьников, поскольку ИИ аккумулирует «усредненную» информацию из открытых источников, в то время как олимпиада требует индивидуального авторского взгляда, нешаблонности суждений, нетривиальности выводов, оригинальных композиционных решений.

В статье представлен анализ трех книг, посвященных проблемам правового регулирования искусственного интеллекта и цифровизации сферы труда. Представлен краткий обзор и дана оценка результатов научных исследований российских и белорусских ученых в названной междисциплинарной области знаний на стыке юриспруденции, иных социальных, а также технических наук. Первое из рецензируемых изданий (учебное пособие И. А. Филиповой) включает в себя курс лекций, планы семинаров, рекомендованную для подготовки литературу, практические задания и пр. Проанализирован лекционный материал по правовому регулированию искусственного интеллекта, изложенный в проблемном ключе. Помимо обсуждения и краткой характеристики каждой из семи тем курса подняты некоторые дискуссионные вопросы, связанные с развитием систем и технологий искусственного интеллекта и их правовым регулированием. Вторая рецензируемая книга - монография И. А. Филиповой, посвящена проблемным вопросам цифровизации и ее влияния на сферу труда и трудовое право. Третье анализируемое издание написано коллективном белорусских ученых и посвящено обобщению зарубежного опыта и перспективам правового регулирования искусственного интеллекта в Республике Беларусь. Сделан вывод о том, что исследование представляет интерес в аспекте сравнительного правоведения и взаимного учета опыта правового регулирования искусственного интеллекта в рамках построения Союзного государства России и Беларуси.

В статье рассматриваются риски и перспективы использования нейросетей в гуманитарных практиках.

Цель работы - проанализировать на конкретных примерах возможности нейросетей (ChatGPT, Perplexity, Textcortex и др.) в отношении организации учебных занятий по истории и культуре, научной деятельности и исследовательских практик. Освещены как позитивные аспекты использования ИИ (повышение доступности образования, персонализация обучения, сокращение временных затрат на подготовку материалов и др.), так и вызовы (ограниченная глубина анализа исторических процессов, недостаточная точность при работе с региональными источниками, этические дилеммы). Особое внимание уделено текущему состоянию развития ИИ в России, стратегическим направлениям его внедрения в гуманитарную сферу и их практическому влиянию. Авторы подчеркивают необходимость синтеза традиционных методов исторической науки и современных технологий для более эффективного изучения и сохранения культурно-исторического наследия.

Рассмотрен феномен искусственного интеллекта как междисциплинарной области познания. Актуализированы методологические принципы, сформулированные Р. Декартом, которые позволяют выделить ключевой концептуальный каркас технических изысканий в создании нейросетей — проблему природы человеческого сознания. Показана амбивалентность союза между биологической и технологической системами. Выделены риски и угрозы, сопровождающие процесс со-существования искусственного интеллекта с человеком, которые могут привести его к большей зависимости от сетевых структур. Проанализированы аспекты познавательной парадигмы в фокусе применения искусственного интеллекта, который оказывает влияние на человеческий мозг, изменяет нейронные пути, деформирует человеческое мышление, что проявляется в снижении мотивации к познанию. Сделан вывод об особой миссии современной системы образования, обретающей иные способы включения нового поколения в безграничное пространство человеческой культуры, что должно помочь преодолеть подчиненность имитационному характеру искусственного интеллекта и сохранить за человеком право в решении вопроса о смыслах его существования.

В статье исследуется трансформация субъектности в образовательном процессе в условиях интеграции нейросетей. Автор предлагает постнеклассический подход к пониманию взаимодействия человека и искусственного интеллекта через концепцию «пересборки субъекта», дополненную вводимым концептом «субъектной мембраны». Данный концепт характеризует избирательную проницаемость границ субъекта при сохранении его внутреннего гомеостаза. В работе прослеживается эволюция образовательных парадигм: от субъект-объектной через субъект-субъектную к сетевой модели распределённой педагогики. Автор демонстрирует, как нейросети преобразуют не только методы обучения, но и саму онтологию образовательного пространства, создавая новую форму распределённой субъектности. Отмечается, что взаимодействие с нейросетями разворачивается в режиме «бытия между», формируя особое дифракционное пространство, где размываются традиционные эпистемологические границы. Рассматриваются этические проблемы, связанные с интеграцией искусственного интеллекта (ИИ) в образование, и предлагаются концептуальные основания для формирования новой образовательной этики в условиях цифровой трансформации. Особое внимание уделяется продуктивному парадоксу «образовательной аутоиммунности», когда взаимодействие с нейросетями требует частичного переосмысления устоявшихся когнитивных схем для формирования новых, более адаптивных мыслительных структур. В статье также предлагается новое понимание роли педагога как медиатора между человеческим и машинным интеллектом в гибридном образовательном пространстве.

Современный этап интеграции технологий искусственного интеллекта (ИИ) в образование характеризуется постепенным переходом к триаде «педагог - обучающийся - искусственный интеллект». Искусственный интеллект постепенно начинает брать на себя многие функции, ранее ассоциируемые с педагогом, и этим привносит изменения в традиционный процесс обучения, переводя его на новый, более сложный по степени решения когнитивных задач уровень. В свою очередь, это создаёт перед учителями и преподавателями потребность в решении новых дидактических задач, что требует пересмотра некоторых функций педагога и требований к его компетенции в области ИИ. Цель исследования - разработать структуру и содержание компетенции педагога в области искусственного интеллекта и определить, какими из структурных компонентов данного вида компетенции преподаватели высшей школы владеют на современном этапе. На основе анализа научной литературы были предложены следующие структурные компоненты компетенции педагога в области ИИ: 1) мотивационно-целевой; 2) нормативный правовой; 3) информационная безопасность; 4) этический; 5) промпт-инжиниринг; 6) обучение и контроль; 7) управление учебным процессом; 8) профессиональное развитие. В рамках эмпирической составляющей исследования было проведено онлайн-анкетирование на предмет определения структурных компонентов компетенции в области ИИ преподавателей высшей школы, которыми владеют педагоги. Респондентами выступили 219 преподавателей профильных дисциплин из 17 вузов РФ. Результаты исследования показали, что среди содержательных компонентов компетенции в области ИИ в бóльшей степени преподаватели владеют такими аспектами, как обучение и контроль = 3,35-3,71, Мо = 4), информационная безопасность = 3,56-3,88, Мо = 4), управление учебным процессом = 3,41-3,84, Мо = 4). Наибольшие сложности у педагогов на современном этапе вызывают нормативный правовой компонент = 3,35-3,47, Мо = 3) и промпт-инжиниринг = 2,97-3,21, Мо = 3). Предлагаемые в данной работе структура и содержание компетенции педагога в области ИИ носят рекомендательный и рамочный характер. На их основе в зависимости от специфики предметной области и наличия технических решений ИИ можно разрабатывать содержание компетенции в области использования ИИ педагогами конкретных учебных дисциплин или специальностей.