В условиях стремительного роста объема научной литературы и усложнения исследовательских задач технологии генеративного искусственного интеллекта становятся неотъемлемой частью современной научной практики. Без интеллектуальных инструментов исследователь рискует оказаться в ситуации информационной перегрузки, тогда как ИИ позволяет эффективно ориентироваться в массиве данных, выявлять скрытые закономерности и формировать новые исследовательские решения.
Тема модуля «Инструмент, ассистент, коллега или конкурент? Технологии генеративного ИИ в научных исследованиях» посвящена осмыслению роли ИИ в научной деятельности — от прикладного использования до методологических и этических вызовов. Генеративные модели уже активно применяются на различных этапах исследования: от постановки гипотез и выбора методов до анализа данных и подготовки научных текстов. Они способны не только ускорять исследовательский процесс, но и трансформировать саму логику научного поиска.
В первом блоке модуля приглашенные эксперты представили последовательный разбор полного цикла научного исследования с использованием ИИ — от освоения новой предметной области до подготовки публикации. Были рассмотрены практики поиска и анализа научной литературы, генерации и структурирования гипотез, а также инструменты работы с верифицированным научным контентом.
Среди ключевых выступлений:
- Денис Косяков — о трансформации науки в эпоху генеративного ИИ и изменении правил научной коммуникации
- Ирина Селиванова — об эффективном освоении новых научных областей с помощью ИИ
- Александра Малышева — о современных инструментах поиска и анализа научной литературы
- Антон Ермаков — о возможностях генерации и структурирования гипотез
- Владислав Никифоров — о решении ЛаньGPT как ИИ-ассистенте для работы с проверенным контентом
Во втором блоке состоялась дискуссия, посвященная этическим аспектам и рискам применения ИИ в научных исследованиях. Участники круглого стола обсудили вопросы авторства, ответственности, воспроизводимости результатов и границ допустимого использования генеративных моделей.
Модуль является частью программы повышения квалификации «Трансформация образовательных моделей в эпоху ИИ» и ориентирован на преподавателей и исследователей, заинтересованных в интеграции современных цифровых инструментов в научную и образовательную практику.
Курс повышения квалификации для преподавателей — Трансформация образовательных моделей в эпоху ИИ