Российская наука берет на вооружение цифровые мозги

По опросам Высшей школы экономики (ВШЭ), 85% российских ученых уже применяют искусственный интеллект (ИИ) в своей работе. Однако внедрение инновационных технологий в практику еще не делает тех, кто ими пользуется, по умолчанию тоже инноваторами. Ученые становятся пользователями чужих, чаще зарубежных, разработок, помогающих автоматизировать рутинные процессы или завуалировать незнание иностранных языков – удобно, но недостаточно для научного прорыва. Опросы пока не выявили значимого влияния ИИ-технологий на конечные результаты научных исследований в России.

Доля российских ученых, использующих разные виды генеративного ИИ, в % от опрошенных исследователей, сообщивших, что они работают с нейросетями.  Источник: ВШЭ

Об этом свидетельствует онлайн-опрос, проведенный в мае Институтом статистических исследований и экономики знаний ВШЭ среди примерно 1,2 тыс. ученых, работающих в вузах и научно-исследовательских институтах.

Выяснилось, что примерно 85% российских ученых уже применяют на практике ИИ-технологии. Массовое распространение среди ученых получили модели генеративного ИИ – нейросети, способные создавать контент (текст, изображение, аудио, видео) на основе обучения на больших объемах данных.

Наибольшим спросом у российских исследователей пользуются универсальные ИИ-сервисы и чат-боты. К ним обращаются почти три четверти опрошенных ученых, освоивших генеративный ИИ. Подавляющее большинство из них используют зарубежные решения (88%), около половины – отечественные (51%); сумма превышает 100%, так как многие работают сразу с несколькими сервисами.

Возрастная дифференциация выражена слабо. Среди респондентов в возрасте до 44 лет с ИИ работают около 90%. В возрастных группах от 45 до 69 лет эта доля составляет от 83 до 86%. Среди ученых 70 лет и старше к ИИ обращаются 71% опрошенных, что тоже внушительно.

Масштабы использования генеративного ИИ зависят от специализации. В лидерах оказались социальные науки: уровень проникновения ИИ 89%. В технических, медицинских и естественных науках показатель тоже высок – от 84 до 87%. Несколько ниже уровень проникновения среди исследователей в гуманитарной сфере и  сельскохозяйственных науках ­– около 76–77%.

Для абсолютного большинства российских ученых знакомство с ИИ – новый опыт: каждый второй опрошенный пользователь ИИ-сервисов начал применять их один-два года назад, еще почти 30% – менее года назад.

Но генеративные ИИ-сервисы уже стали частью регулярной исследовательской практики. Более двух третей пользователей обращаются к генеративному ИИ не реже одного раза в неделю, а ежедневно с ИИ работают более трети.

В рамках опроса респондентам предлагался перечень из задач, с которыми современный ученый сталкивается на разных этапах исследования. 

Наиболее востребованными направлениями оказались разведывательный, подготовительный сбор информации, поиск и подбор научной литературы (составление библиографии) и перевод текстов с русского на иностранные языки – для решения всех этих задач сейчас применяют ИИ более 50% опрошенных ученых, использующих нейросети.

Также ИИ-сервисы часто помогают ученым улучшать написанный текст и переводить необходимые материалы с иностранных языков на русский – чуть меньше 50% упоминаний.

Помимо этого, треть ученых, которые опираются на помощь ИИ, используют эти технологии, чтобы устраивать почти на равных с искусственным интеллектом мозговые штурмы, генерировать исследовательские идеи, затем обсуждать эти идеи, а также чтобы подготавливать презентации, учебные материалы к образовательным курсам, составлять экзаменационные задания, писать научные статьи, редактировать их.

Каждый пятый ученый – пользователь ИИ пытается с его помощью генерировать или дорабатывать программный код – для анализа данных или создания визуализаций.

Однако массовое внедрение инновационных технологий в практику еще не делает всех, кто ими пользуется, по умолчанию поголовно инноваторами.

Оценки учеными влияния ИИ-сервисов на качество получаемых ими научных результатов оказались противоречивыми. «Позитивную связь наблюдают 42%, ее отсутствие – 47%. Это позволяет предположить, что генеративный ИИ пока остается вспомогательным инструментом, который повышает эффективность отдельных этапов работы ученого, не оказывая при этом существенного воздействия на конечные результаты научных исследований», – сделали вывод эксперты ВШЭ.

И даже если не ждать сенсационных открытий и прорывов, примечательно, что ИИ-технологии не помогают российским ученым в том числе просто увеличить число публикаций в отечественных или зарубежных научных журналах.

Несмотря на помощь ИИ в поиске и обобщении научной информации, подготовке черновиков, их редактировании, около 60% пользователей не отмечают заметных изменений в собственной публикационной активности.

Таким образом, опрос выявил, что ИИ-сервисы позволяют российским ученым автоматизировать часть рутинных процессов, завуалировать, как можно полагать, незнание иностранных языков, скинуть бюрократическую нагрузку, бумажную волокиту – все это удобно, в чем-то полезно, но для научного прорыва недостаточно. С тем же успехом раньше можно было бы хвастаться опытом работы с интернет-поисковиком или онлайн-переводчиком.

Хотя цифра 85%, демонстрирующая высокий уровень проникновения ИИ-технологий, безусловно, будет красиво выглядеть в докладах о цифровой трансформации отечественной науки. 

При этом стоит учитывать и методологическую сторону: исследование проведено в формате онлайн-опроса, ответы основаны на самооценке респондентов. Ученые, активно применяющие ИИ, вероятно, охотнее участвуют в подобных исследованиях.

Опрошенные «НГ» эксперты призвали не ставить знак равенства между охватом, доступностью технологии и научной эффективностью. «Реальный эффект следует оценивать по сокращению времени исследований, качеству публикаций, количеству патентов и внедренных разработок», – считает ведущий эксперт в области ИИ «Университета 2035» Ярослав Селиверстов.

«Высокий процент вовлеченности в какую-либо технологическую повестку не гарантирует реального научно-технического результата. Если под «использованием ИИ» понимается главным образом перевод текста, оформление статьи или подготовка презентации, то это скорее повышение операционной эффективности, чем технологический прорыв», – пояснила ведущий инженер-аналитик лаборатории ИИ компании «Газинформсервис» Ирина Меженева. 

По ее словам, такой показатель может хорошо выглядеть в отчетности, но он не отвечает на главный вопрос: создаются ли новые методы, модели, научные школы и прикладные решения мирового уровня. «Реальная ценность от искусственного интеллекта в науке – не количество пользователей, а качество задач, которые он помогает решать», – уточнил директор компании CDO Global Андрей Кондратьев.

Но вне зависимости от поставленных исследовательских задач и эффективности использования российскими учеными ИИ, риски, связанные с ИИ-технологиями, все актуальнее.

Один из таких рисков очевиден – галлюцинации. «ИИ способен выдавать недостоверную информацию или несуществующие факты. Поэтому любые результаты его работы необходимо проверять – напомнил замруководителя IT-холдинга Т1 Сергей Карпович.

В этом смысле показателен недавний скандал, случившийся в российском книгоиздательском бизнесе после выхода в свет научно-популярной книги, которая знакомила читателей с «мифологией» одного американского писателя. В этой книге были обнаружены следы использования нейросетей, вплоть до фактологических ошибок, внедрения в текст несуществующих цитат, отсылок к выдуманным исследованиям, переводчикам и т.д. Издательство признало проблему.

Есть и другие риски. В частности, правовые и технические: они возникают при использовании иностранных ИИ-сервисов. 

Как рассказал «НГ» Кондратьев, на потребительских тарифах, предполагающих относительно свободное (бесплатное или за небольшую сумму) использование зарубежных нейросетей, провайдеры по умолчанию вправе брать все входящие данные для дообучения своих моделей. И российское авторское право здесь не защита.

А тарифы, гарантирующие, что загруженные в нейросеть данные не станут основой для обучения зарубежной нейросети, недоступны российским юридическим лицам из-за санкций. «Это означает, что российские ученые работают именно на тех тарифах, где риск максимален», – пояснил эксперт.

Другими словами, когда исследователь загружает, например, в публичный ChatGPT черновик научной статьи, массив экспериментальных данных или описание методики, он фактически передает неопубликованную интеллектуальную собственность иностранной компании.

И хорошо если эта конфиденциальная информация «растворится» в обезличенном массиве, но также не исключено, что ее удастся вычленить на выходе с помощью специальных промптов (запросов к нейросети). А ведь речь может идти в том числе о сведениях, которые имеют отношение к гостайне или ноу-хау.

«Для организаций, работающих с закрытыми темами или коммерчески чувствительными разработками, это создает риски утраты приоритета и интеллектуальной собственности, а без инструментов контроля и мониторинга таких утечек организация зачастую узнает о них постфактум», – пояснил технический директор компании «Стахановец» Сергей Щербаков.

Примечательно также, что, по замечанию Кондратьева, уязвимости, связанные с авторским правом, возникают и при использовании отечественных ИИ-сервисов.

Кроме того, зависимость от зарубежной цифровой инфраструктуры опасна тем, что доступ к ней может быть в любой момент ограничен по любым причинам, предупредил научный сотрудник лаборатории математического моделирования экономических процессов Института Гайдара Дени Сугаипов: «Зависимость от внешних сервисов, не имеющих отечественных аналогов, создает уязвимость для непрерывной научной работы».