Studia Societatis

текстов про ИИ в науке сейчас много, но в основном это философские рассуждения без конкретики. Вот тут - про то, какие этапы качественного исследования можно передать ИИ, какими инструментами это делается и где начинаются риски. 🔹 Большинство исследователей используют генеративный ИИ примитивно, в качестве «умного поисковика» в режиме одноразового запроса. Однако ИИ-агент, объединяющий языковую модель с инструментами, памятью и оркестратором, способен стать полноценным активным соавтором научного проекта. 🔹 Автор предлагает как и где ИИ-агент встраивается в полный цикл качественного исследования: • Гипотеза и картографирование поля • Работа с источниками • Автоматическая транскрибация • Первичное кодирование • Аналитическое программирование • Количественная аналитика и интерпретация 🔹 Риски: «Галлюцинации» ИИ, проблема авторства, предвзятость англоцентричных моделей и воспроизводимость результатов. 🔹 Ключевые компетенции исследователя будущего: системное мышление, критическая верификация и этическая осознанность. 🔹 Автор фиксирует переход от парадигмы AI-assisted research (ИИ как помощник) к AI-augmented research (ИИ как расширение возможностей). В новой парадигме исследователь – это архитектор интеллектуальных систем, который сохраняет полную ответственность за научный результат. 📖 подробнее – Дубровский С.В. (2026) ИИ-агент как соавтор исследования: агентный подход к качественной социологии // Мир России. Т. 35. № 4. С. 34–47. #методология