Инструмент для скульптора

«Зачем мне компьютер, если я не программист», — удивлялись многие из нас на заре эпохи компьютеризации, всего каких-то 30 лет назад. А теперь уже сложно представить себе рабочее место без ЭВМ, будь ты технарь или гуманитарий. То же самое сегодня происходит и с нейросетями: из игрушки для айтишников они постепенно превращаются в универсальный инструмент эффективного решения задач в любой сфере, где необходимо обрабатывать и анализировать данные. Зачем гуманитариям искусственный интеллект и как с ним правильно обращаться, рассказал руководитель Школы молодого этнополитолога Владимир Савичев на научно-практической конференции «Вклад социальных наук в решение стратегических задач современного общества», недавно прошедшей в Уфе.

Выйти из эхо-камеры

Искусственный интеллект — это не просто какая-то модная штука, это инструмент, который сегодня формирует новую социальную реальность во многих направлениях, считает Владимир Савичев. Благодаря цифровым платформам, в частности социальным сетям, у нас появился новый формат коммуникации — многоканальный: мы обмениваемся не только текстами, но и фото, видео, голосовыми сообщениями, стикерами, лайками, причем одновременно и в формате дискуссии. И во всем этом активно участвует ИИ, формируя ленту и рекомендации, модерируя контент, помогая оформлять посты, переводя комментарии с других языков, распознавая фото.

Такое обилие информации вынуждает нас как-то фильтровать ее, чтобы избежать перегрузки мозга. И это создает новые вызовы для социологов, отметил эксперт. Например, эхо-камера — так называют явление, когда человек окружает себя только той информацией, которая приятна ему и совпадает с его ожиданиями и убеждениями, а все остальное остается как бы вне его сознания. Создавать эхо-камеру активно помогает ИИ: алгоритмы соцсетей и новостных агрегаторов анализируют поведение пользователя в сети и подсовывают ему то, что с большей вероятностью вызовет интерес и одобрение, огра-ничивая доступ к альтернативным взглядам.

— Именно поэтому далеко не все технологии и подходы, которые призваны сформировать у человека мотивацию и повлиять на его мировоззрение, сегодня оказываются эффективными, — отметил Владимир Савичев. — К примеру, если говорить о демографии — у нас очень много стимулов и различных факторов, которые вроде бы должны повлиять на увеличение деторождения. А вместо этого мы видим обратное: деструктивные факторы, например, пропаганда чайлд-фри, оказываются более интересными, более эффективными с точки зрения влияния на сознание.

Как же в этом бурном потоке информации выбирать и использовать самую правдивую и актуальную? Необходимо формировать критическое мышление, и это одна из важнейших задач современного образования, отмечает ученый.

Зачем дружить с ИИ?

Владимир Савичев объяснил, почему изучение и использование ИИ становится все более важным в гуманитарных, да и любых других научных исследованиях:

— Значительная часть контента в интернете генерируется с помощью искусственного интеллекта и нейросетей. Более того, когда мы ищем какую-либо информацию через поисковые системы интернета, так называемая «нулевая выдача» — это тоже дело рук нейросетей. И мы должны это понимать, используя эту информацию.

Нейросети сегодня активно используются в научных исследованиях для анализа больших баз данных. Современные технологии позволяют проанализировать огромный массив данных по различным критериям, выявить все взаимодействия. Еще одна недостижимая прежде возможность — с помощью ИИ скомбинировать различные события и факты в нужном формате, убрав всю ненужную, устаревшую и сомнительную информацию, являющуюся помехой для понимания процессов.

— Ну и, наконец, генеративный ИИ и нейросети сегодня активно применяются для того, чтобы получить какое-то решение. Причем решение, на принятие которого обычный человеческий мозг затрачивает минуты и даже часы, ИИ может принять за долю секунды, — отметил эксперт. — Разумеется, для этого необходимо научиться правильно ставить ему задачи. И здесь нужно понимать специфику написания промптов на разных языках. Английский язык — он синтетический, там все очень четко, и слова нельзя менять местами. У нас в русском языке комбинаторика слов в предложении может быть очень разной, и из-за этого те модели искусственного интеллекта, которые базируются на английском языке и его стандартах, не всегда четко обрабатывают наши запросы.

Проверяй, а не доверяй

Однако в работе с использованием ИИ хватает и подводных камней, предостерег ученый. Очень важно понимать: нейросети не объективны. От того, как они настроены, как расставлены акценты — и нами, и прежде всего разработчиками — зависит поиск, обработка и оценка ими любой информации.

— Генеративный искусственный интеллект — большой выдумщик, — рассказал Владимир Савичев. — И он запросто может подсунуть вам ссылку на научную работу, которой реально не существует. То есть исследователь, журнал и тематика будут реальными, а вот название научной работы и ссылку на нее ИИ придумает сам. И если вы не перепроверили за ним информацию, то можете серьезно себя подставить.

Кроме того, изучая новую систему коммуникации — соцсети, мы должны уметь отличать ботов от реальных пользователей, отметил он. Ведь современная социология изучает не технологии, которые применяют какие-то субъекты для влияния на наше сознание, а реакцию живых людей в социальных сетях.

А бывает порой и так. Написал ученый статью, поделившись результатами собственных свежих исследований. Отдал ее в научный журнал, а там проверили и говорят: извините, у вас оригинальность текста очень низкая.

— Почему так происходит? Потому что сегодня самое простое — «вычитать» текст с помощью генеративного искусственного интеллекта. Мы с помощью ИИ проверяем свои статьи на ошибки, на соответствие заданным параметрам — а тексты попадают в его базу данных и после этого уже не считаются новыми, оригинальными, — пояснил эксперт. — В связи с этим возникает задача для научных сообществ — формирование своих внутренних, закрытых моделей ИИ, где можно было бы обрабатывать тексты и анализировать данные, не опасаясь, что новейшие исследования и открытия раньше времени попадут в публичное пространство.

Кстати, на мировом рынке уже предлагаются такие локальные закрытые программы, которые могут работать исключительно в рамках института или кафедры.

Не творец, а помощник

— Искусственный интеллект не в состоянии сгенерировать новые научные знания. Он лишь дает нам возможность скомбинировать данные и увидеть какие-то новые взаимосвязи, а за этим — причинно-следственную связь, но итоговый вывод должен делать сам исследователь, — подчеркивает Владимир Савичев. — Причем для ученого очень важно иметь компетенции, которые позволяют отличить реальные причинно-следственные связи от вещей просто похожих, от случайных совпадений — ИИ этого не умеет.

Нередко можно услышать опасения — а не заменят ли со временем нейросети ученых? Владимир Савичев уверен: нет. ИИ служит инструментом для обработки данных, способствует повышению эффективности исследований и производительности труда, но решающая роль всегда остается за человеком.

— Наш мозг мультилогичен, — объясняет он. — Мы оцениваем реальность с помощью нескольких логик одновременно. А любой генеративный искусственный интеллект основан на монологичном алгоритме. И поэтому он не в состоянии обобщить все и на базе мультилогичности прийти к комплексному выводу, создав тем самым ранее неизвестное знание, что и является научным открытием, прорывом в познании неизведанного. То есть он может обобщить, скомбинировать только уже известные факты, и за пределы этого он не выйдет. Поэтому ИИ — это просто инструмент. А мы должны быть скульпторами, и с помощью этого инструмента создавать шедевр — это и будет критерием нашей компетентности, нашей роли в современной науке. И этот инструмент лет через десять станет такой же обыденностью в исследовательской работе, как компьютер или электронная почта.

ПРЯМАЯ РЕЧЬ

Радий ХАБИРОВ, глава республики:

— В головах людей искусственный интеллект связан с представлениями, которые сформировал Голливуд — «Терминатор», «Восстание машин» и тому подобное. До сих пор в обществе идет дискуссия: искусственный интеллект — это зло или добро? Я предлагаю вообще не заморачиваться на эту тему и не давать оценок. Мы должны сконцентрироваться на другом: что нам нужно от этого искусственного интеллекта? Мы переходим от отдельных цифровых решений к системной работе по внедрению ИИ во все сферы жизни. Ключевая задача — не в технологических экспериментах, а в практическом улучшении качества жизни людей.