Стал ли ИИ частью научной повседневности? — результаты опроса российских исследователей

Искусственный интеллект всё активнее входит в научную работу — от поиска литературы и анализа данных до подготовки публикаций. Насколько широко российские исследователи используют такие инструменты и как оценивают их влияние, выяснили специалисты Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ. Результаты опроса, посвященного масштабам и направлениям применения ИИ в научной деятельности, а также предполагаемому влиянию ИИ на научную деятельность, опубликованы 1—2 июля 2026 года.

Опрос проводился в мае 2026 года. В нем приняли участие 1209 исследователей: 769 работали в высших учебных заведениях, 318 — в научно-исследовательских институтах, еще 122 совмещали работу в организациях обоих типов. Искусственный интеллект применяли 85% опрошенных. Наибольшее распространение получили генеративные технологии: ими пользовались 84% всех участников, или 99% тех, кто сообщил об использовании ИИ. Специализированные инструменты и методы, включая машинное обучение, применяли 27% респондентов.

Для большинства ученых знакомство с ИИ оказалось сравнительно недавним: 48% пользователей начали обращаться к таким сервисам в 2024–2025 годах, еще 28% — менее года назад. Тем не менее ИИ уже стал частью регулярной исследовательской практики. Более трети пользователей генеративных сервисов — 35% — обращались к ним ежедневно, а 68% использовали их не реже одного раза в неделю.

Чаще всего генеративный ИИ применяли представители социальных наук — 89% опрошенных в этой области. В технических, медицинских и естественных науках этот показатель составлял от 84 до 87%, в гуманитарных — 77%, в сельскохозяйственных — 76%. Отдельные данные по психологам в публикациях не приводятся. Возрастные различия оказались относительно небольшими: среди исследователей моложе 45 лет ИИ использовали около 90%, среди ученых от 45 до 69 лет — 83–86%. Даже в группе от 70 лет и старше к таким технологиям обращалось большинство респондентов — 71%.

Основными задачами для генеративного ИИ стали разведывательный поиск информации для исследования — его назвали 55% пользователей, перевод собственных текстов с русского на иностранные языки — 53%, поиск научной литературы и составление библиографии — 52%, улучшение уже написанного текста — 49%, перевод публикаций и других материалов на русский язык — 48%. Для мозгового штурма и генерации исследовательских идей ИИ применяли 34% опрошенных, для подготовки презентаций — также 34%, для создания изображений, графиков и схем — 30%. Написание научных публикаций или их отдельных разделов доверяли ИИ 28%, подготовку рецензий — 22%, генерацию и доработку программного кода — 18%, подготовку экспертных заключений — 10%.

Оценки влияния генеративного ИИ оказались преимущественно положительными, хотя и не однозначными. Почти 52% пользователей считали его полезным для своей области науки, еще 41,4% — полезным в одних случаях и бесполезным в других. Менее 5% называли такие сервисы бесполезными. Наиболее высоко их возможности оценивали представители медицинских наук: о пользе ИИ сообщили 64% пользователей. Среди представителей гуманитарных наук эта доля составляла 41%. Женщины чаще мужчин давали противоречивую оценку технологиям — 46% против 36%. От возраста исследователей оценка пользы ИИ не зависела.

Главным преимуществом ИИ участники считали экономию времени. Об ускорении поиска научной литературы сообщили 71,2% пользователей, анализа данных — 64,6%, подготовки научных текстов на иностранном языке — 64,5%. Кроме того, 60,4% отметили повышение качества поиска литературы, а 52,4% — улучшение качества текстов на иностранном языке. При этом влияние технологий на конечные результаты научной работы оценивалось заметно сдержаннее. Положительное влияние на качество результатов исследований заметили 42,2% пользователей, тогда как 47,2% не обнаружили изменений. Около 60% респондентов также не увидели заметного влияния ИИ на возможности публикации работ в российских или зарубежных научных журналах.

Среди ограничений генеративного ИИ авторы публикаций называют ошибки и «галлюцинации», включая некорректные расчеты, формулы и ссылки на несуществующие источники, а также низкое качество отдельных текстов, ограниченный творческий потенциал и зависимость от данных, использованных при обучении моделей. Несмотря на это, большинство участников оптимистично оценивают будущее технологии: 68,2% считают, что через пять лет генеративный ИИ будет полезен для их научной области. Противоречивого влияния ожидают 24,5%, отсутствия пользы — 3%.

Важно, что исследование основано на самооценках участников онлайн-опроса, а не на объективном измерении результатов их работы. В публикациях также не описаны процедура формирования и репрезентативность выборки. Полученные данные показывают прежде всего то, как сами опрошенные ученые воспринимают роль ИИ: сегодня он уже помогает им быстрее выполнять отдельные этапы исследования, однако его влияние на качество конечных результатов и публикационную активность пока остается менее определенным.Источники: