Научный архив: статьи

В статье исследуется трансформация рынка креативных профессий в условиях экспансии генеративного искусственного интеллекта (ИИ), выделяются кластеры профессий, наиболее подверженных риску замещения: от сфер киноиндустрии и музыки до литературы и перевода. Изменения носят двойственный и противоречивый характер. С одной стороны, искусственный интеллект автоматизирует рутинные операции; снижает порог входа в профессию, любой пользователь может создать изображение, текст или аудио с помощью нейросетей; ускоряет процессы генерации контента, редактирования в реальном времени; создаёт новые форматы и т. д. С другой стороны, это порождает серьёзные вызовы: угроза сокращения рабочих мест (особенно на начальных уровнях и в рутинных специализациях); размывание границ авторского права и творческой уникальности; риски дезинформации (дипфейки, сгенерированный контент без маркировки); этические противоречия (замена живых актёров виртуальными моделями, имитация стиля реальных артистов и т. д.). По мнению авторов статьи, полная замена человека ИИ в креативном секторе невозможна. Необходимо учитывать, что ИИ достиг результатов в обработке огромных массивов информационных данных, в комбинаторике форм, но лишен экзистенциального опыта, способности к чувственному переживанию и глубокому осмыслению результатов творческой деятельности. Поэтому замена человека ИИ возможна только в том случае, если человек не предлагает герменевтическую глубину - способность связывать текст с уникальным историческим моментом, личным эмоциональным опытом и этическим контекстом. Тогда сохранится статус человека как творца культуры, культурных смыслов и ценностей, способных преображать внутренний мир личности и обеспечивать историческую преемственность человеческого духа, и, как следствие, культурная безопасность. Поэтому ИИ не должен заменять творчество как таковое, а только механизированные формы интеллектуального труда.

Одним из наиболее актуальных вызовов для современных медиа стал искусственный интеллект. В 2024 году он уже способен генерировать тексты для нетребовательных читателей и иллюстрации, которые сложно отличить от реальных фотографий. Использовав в качестве методики несколько опросов и экспертных интервью, авторы представили общие тенденции развития в данном направлении. Помимо генерации текстов и иллюстраций, нейросети используются журналистами при выполнении целого ряда задач: транскрибация, поиск информации, переводы и пр. При этом нововведения быстрее внедряются медиафрилансерами, чем штатными журналистами. Авторы предполагают, что это лишь начало, и в дальнейшем процент медиаспециалистов, использующих нейросети, будет расти

Работа посвящена анализу политической роли современных технологий искусственного интеллекта. На примере президентской избирательной кампании в США 2024 года рассматривается «восприятие» двух основных кандидатов – Дональда Трампа и Камалы Харрис – одним из популярнейших приложений искусственного интеллекта – «Чатом Джипити» (ChatGPT). Цель данной работы заключается в том, чтобы выявить особенности репрезентации двух политических лидеров в текстах, генерируемых «Чатом Джипити» на основании определенных текстовых запросов и установить, существует ли какой-либо «смещенный» акцент в пользу того или иного политика. Результаты проведенного исследования показали, что в целом приложение ИИ генерирует тексты большего объема по текстовым запросам, посвященным Камале Харрис. Выявлены конкретные текстовые запросы, по которым ИИ генерирует тексты наибольшего объема (они совпали в случае с обоими политическими лидерами). Применение фрейм-анализа позволило выявить наличие как минимум двух фреймов – «Эффективный политик» и «Неэффективный политик» и оценить, как часто они встречаются в сгенерированных ИИ текстах

В статье ставятся следующие исследовательские вопросы: Какие возможности и риски предоставляет использование чат-бота ChatGPT для студентов с нарушением слуха в учебном процессе? Каковы особенности пользовательского опыта применения ChatGPT для поиска информации у студентов с нарушением слуха? Проведено сравнение стратегий поиска, анализа и синтеза информации у обучающихся на каждом этапе выполнения задания, обоснованы риски в работе с ChatGPT, препятствующие качественной познавательной деятельности глухих и слабослышащих студентов. Научную новизну исследования составляют выявленные особенности пользовательского опыта применения чат-бота ChatGPT для поиска, анализа и синтеза информации в сравнении с поисковыми системами

В течение нескольких последних лет, с момента появления развитых генеративных инструментов искусственного интеллекта, обсуждение авторства в отношении созданных с помощью таких инструментов произведений вызывало больше вопросов, чем ответов. Творческая деятельность, до того безраздельно принадлежащая человеку, стала претерпевать изменения. Проблемы в определении статуса созданных инструментами искусственного интеллекта работ стали приводить к неопределённости в творческих индустриях, в сферах образования, библиотечного комплектования и т. д. Одновременно возник конфликт из-за использования охраняемых авторским правом произведений в целях обучения систем генеративного искусственного интеллекта. В последние два года законодатели разных стран сделали попытки внести упорядоченность в спорную область деятельности и найти работающие решения. В статье представлен обзор новейших инициатив, рекомендаций, начавшихся судебных рассмотрений, отражающих интересы и точки зрения как создателей и пользователей систем искусственного интеллекта, так и правообладателей. Из всего спектра возникающих при использовании искусственного интеллекта вопросов авторы сосредоточились на двоякой проблеме: с одной стороны, как быть с охраняемыми авторским правом произведениями, используемыми как исходные данные для обучения инструментов искусственного интеллекта; с другой стороны, кому принадлежат права на генерируемый такими инструментами контент. Приведённые в статье аргументы и рекомендации могут быть полезны при выработке подхода к рассмотрению статуса произведений, созданных при помощи искусственного интеллекта, во многих областях деятельности, в том числе в библиотечной сфере.

В данной статье анализируется одно из важных направлений в современной системе образования - вопрос повышения эффективности самостоятельного обучения. В частности, проводится сравнительный анализ процессов самостоятельного обучения, организованных традиционными методами, и форм самостоятельного обучения, организованных с использованием технологий искусственного интеллекта (ИИ). В рамках исследования в качестве основных показателей были выбраны уровень усвоения знаний студентов, их активность в учебном процессе, навыки самостоятельной работы, интерес к обучению и эффективность использования времени. На основе экспериментального метода были сопоставлены результаты двух групп студентов, а эффективность образовательной модели, организованной с использованием технологий ИИ, была подтверждена конкретными показателями. Согласно результатам исследования, самостоятельное обучение с использованием ИИ позволило не только автоматизировать учебную деятельность студентов, но и достичь высоких результатов за счет индивидуального подхода, обратной связи в режиме реального времени, адаптивных учебных модулей и возможностей персонализированного обучения. При этом в статье подробно рассматриваются преимущества и ограничения традиционной системы и даются предложения по разработке комплексной модели обоих подходов. Данное аналитическое исследование глубоко освещает практическую значимость технологий ИИ в сфере образования и может послужить научной основой для формирования будущих образовательных стратегий.

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.

Цель исследования: разработать и научно обосновать архитектуру персонализированной системы спортивной тренировки по пауэрлифтингу на основе искусственного интеллекта и экспериментально доказать эффективность её внедрения.

Методы и организация исследования. Исследование выполнено на базе двух вузов с 48 пауэрлифтерами мужского пола 18-23 лет различной спортивной квалификации, разделённых на ЭГ и КГ. В работе использовались следующие методы исследования: теоретический анализ литературы, структурно-функциональное моделирование и педагогический эксперимент, методы экспертной оценки и математической статистики. Для интеллектуального сопровождения применялся сервис ChatGPT с доступом к GPT-5 Plus и возможностями компьютерного зрения для анализа видеозаписей приседа, жима лёжа и становой тяги и формирования отчётов.

Результаты исследования и их обсуждение. Разработана модель замкнутого контура (сбор данных – интеллектуальный анализ в ChatGPT – интерпретируемый отчёт и рекомендации – тренировочный цикл – повторная коррекция), включающая целевой, технологический, содержательный и результативный блоки. Интеллектуальные отчёты обеспечивали фазовый разбор техники и «триггеров» ошибок (траектория грифа, стабильность корпуса и таза, фазность, темп, признаки утомления) и связывали выявленные нарушения с вероятными причинами и средствами коррекции. По итогам эксперимента ЭГ продемонстрировала более высокий прирост суммы в троеборье по трем видам по сравнению с КГ, различия между группами были статистически значимыми (χ², p<0,05). Наибольший эффект получен у спортсменов I-II разрядов, что указывает на эффективность ИИ-сопровождения на этапе активного формирования техники и силовой базы.

Заключение. Интеграция ИИ-сопровождения в тренировочный процесс пауэрлифтеров повышает эффективность подготовки и подтверждается экспериментальными данными, полученными в исследовании.

В статье рассмотрен круг вопросов, возникающих по мере развития и внедрения ИИтехнологий в России. Проанализированы основные положения Национальной стратегии развития искусственного интеллекта в редакциях 2019 и 2024 гг. Дан обзор актуальных мнений и обсуждаемых кейсов в области внедрения и использования ИИ. Автор приходит к выводу, что существующие опасения по поводу перспектив искусственного интеллекта по большей части лишены оснований, однако его активное внедрение в разные сферы жизни, включая образование и науку, порождает серьезные проблемы, требующие своего решения.

К настоящему времени накоплен значительный задел в исследовании проблемы формулирования запросов к искусственному интеллекту (ИИ), или промпт-инжиниринга. Вместе с тем, в литературе по теме сохраняются заметные лакуны, в том числе связанные с проведением социального анализа и прогнозированием будущего. В статье представлен обзор публикаций и результаты лабораторного тестирования различных инструментов ИИ. В частности, приводится подробный список белых пятен в исследованиях, составленный на основе анализа существующей литературы. Установлено, что при условии грамотно сформулированного запроса ИИ выполняет социальный анализ и прогнозирует будущее не хуже или даже лучше, чем опытные эксперты. Изучение литературы свидетельствует, что для обеспечения необходимой надежности следует четко разграничивать два аспекта деятельности специалистов по подготовке запросов (промпт-инженеров): их формулирование как таковое и контроль качества информации, которая не сводится к ответам на запросы. Предложены схема рабочего процесса в виде модели применения ИИ для сбора информации и обоснование возможного в перспективе снижения зарплат менеджеров высшего звена

Статья посвящена анализу воздействия генеративных нейронных сетей на политическое сознание. Актуальность исследования обусловлена стремительным распространением систем искусственного интеллекта среди населения и отсутствием комплексных исследований их влияния на политические установки граждан. Разработан методический инструментарий для анализа идеологической направленности нейросетей, включающий структурированную анкету из 43 вопросов по семи блокам политического сознания. Проведен сравнительный анализ шести нейросетевых систем (ChatGPT, Claude, DeepSeek, YandexGPT, GigaChat, Mistral. ai), представляющих четыре страны. Выявлены 11 механизмов воздействия нейросетей на политическое сознание, включая информационное капсулирование, имитацию авторитетности, упрощение смыслов и замещение критического мышления. Установлена технологическая зависимость российских нейросетей от западных систем, проявляющаяся в использовании общих обучающих данных и отсутствии альтернативного ценностного наполнения.

Результаты показывают, что нейросети не являются политически нейтральными и системно транслируют ценности и установки своих разработчиков.

Цель статьи – рассмотреть педагогические возможности и ограничения использования генеративных нейросетей в процессе формирования межкультурной компетенции студентов-лингвистов. Актуальность темы обусловлена необходимостью модернизации методик преподавания иностранных языков с учётом стремительного внедрения технологий искусственного интеллекта в образовательную практику.

Методология и методы. Методологическую основу исследования составляет междисциплинарный подход, интегрирующий положения трёх научных направлений: когнитивно-коммуникативного подхода (М. Байрам, М. Беннетт), в рамках которого межкультурная компетентность рассматривается как процесс развития интеркультурной чувствительности и способности к этнорелятивизму; лингвокультурологической школы (Е. М. Верещагин, В. Г. Костомаров, В. В. Красных), акцентирующей внимание на соотнесении языка и культуры и роли фоновых знаний в межъязыковом взаимодействии; педагогики цифровой образовательной среды (И. В. Роберт, Е. Ю. Семаго, А. В. Хуторской; Н. Селвин, П. Мишра, М. Варшауэр), исследующей трансформацию педагогических практик под влиянием интеллектуальных технологий и цифровых инструментов.

Методы исследования: контент-анализ текстов, сгенерированных ИИ, на предмет наличия/ отсутствия культурно маркированных элементов; кейсовый анализ учебных ситуаций с использованием генеративных нейросетей для имитации межкультурного общения; сравнительный анализ традиционных и ИИ-ориентированных форм обучения с точки зрения развития компонентов МКК.

Результаты. В результате исследования выявлены как потенциальные преимущества использования ИИ (расширение лингвокультурного кругозора, развитие навыков понимания культурно маркированных контекстов), так и ограничения (риск стереотипизации, недостаточность культурной глубины, невозможность эмпатической интерпретации).

Теоретическая и/или практическая значимость. Теоретическая значимость заключается в обосновании роли нейросетевых технологий как инструмента формирования межкультурной компетенции. Практическая значимость выражается в возможности интеграции ИИ в учебные курсы по иностранным языкам, ориентированные на развитие кросс-культурных навыков у студентов-лингвистов.

Выводы. Использование генеративных нейросетей в языковом образовании оказывает положительное влияние на формирование межкультурной компетенции студентов-лингвистов при условии их методической настройки и сопровождения. Для минимизации рисков необходим критический подход, педагогическая интерпретация и интеграция ИИ в образовательный процесс в рамках междисциплинарных программ.