Московская прачечная

📊 ИИ добрался и до науки: уже 85% российских учёных его используют Майский опрос НИУ ВШЭ показал: искусственный интеллект стремительно входит в научную среду. 85% исследователей уже применяют нейросети в работе — и в первую очередь генеративные. Причем практически на всех этапах: от поиска информации до генерации кода. Разобралась вместе с Независимой газетой, что ИИ дает науке и какие риски несет. ✍️ Кто и как использует ИИ? Специализированные ИИ-инструменты пока менее распространены — их применяют 27% опрошенных (около трети от всех пользователей ИИ). При этом 88% ученых используют зарубежные решения, и около половины (51%) — отечественные (сумма больше 100%, так как многие работают с несколькими сервисами сразу). Возрастных различий почти нет: среди ученых до 44 лет ИИ используют около 90%, а в возрасте 70 лет и старше — 71%. Активнее всего технологии применяют представители естественных и медицинских наук. В основном нейросети помогают с поиском и анализом информации, работой с научной литературой, переводом текстов и генерацией кода. 🚀 Что дает ИИ науке? Главный эффект — скорость сбора данных и проверки. То, на что раньше могли уходить месяцы, сегодня, при грамотной постановке задачи, можно собрать за день. Для науки это важно, потому что сбор информации и проверка гипотез — большая и трудоемкая часть исследовательского процесса. ИИ позволяет быстрее увидеть массив данных, сопоставить источники, протестировать предположения и понять, в какую сторону двигаться дальше. При этом 52% учёных считают, что ИИ помогает развитию их области науки, а ещё 41% видят в нём пользу в отдельных случаях. Полностью бесполезными нейросети считают менее 5% пользователей. ⚠️ Но не все так радужно Но есть и обратная сторона: те же технологии могут ускорить не только качественные исследования, но и псевдоисследования. С их помощью можно быстро сгенерировать текст, имитацию анализа или выводы без достаточной доказательной базы. К тому же, у самих ИИ-моделей есть технические ограничения, которые несут риски: ➖ Галлюцинации — модель может уверенно придумать источник, формулу или вывод. По данным ВШЭ, именно серьезные ошибки и ссылки на несуществующие источники называют основной причиной сдержанных оценок ИИ ➖ Утечка данных — в такие сервисы, особенно зарубежные, нельзя бездумно загружать неопубликованные результаты, персональные данные, закрытые датасеты и материалы, связанные с коммерческой или государственной тайной 💡 Что дальше? Свыше 68% ученых считают, что через пять лет генеративный ИИ будет полезен для их области науки. Потенциал технологии для науки еще не раскрыт полностью, и большинство исследователей настроены оптимистично. Главное — помнить о рисках и не доверять нейросетям без проверки. ⏺«Богатырева о цифре» в Максе