Российские ученые: нейросети все еще не добрались до серьезного уровня

Первым делом Аскер Тумов, как ученый, касается проблематики проникновения ИИ в сферу науки. Развитие ИИ достигло такого уровня, что он пишет научные статьи лучше большинства профессоров. Всего за $100 можно заказать научный материал уровня Q1, который будет подготовлен за несколько часов. Нейросеть делает обзоры и рецензирование, а пользователи могут прочитать краткие резюме этих работ в ChatGPT.

«Академическая статья в ее нынешнем виде — вымирающий формат», — делает неутешительный вывод доцент Тумов. Это касается и коммерческой системы научных журналов. Уже сейчас число заявок на статьи, написанные ИИ, вырос в 5 раз, но 90% статей подвергаются отказу в публикации на этапе рецензирования, поскольку ИИ нет-нет да галлюцинирует.

Привычный процесс рецензирования нарушен. Как итог, на смену традиционным научным журналам может прийти новый формат. Молодые ученые в ближайшем будущем столкнутся с самым большим шоком и самой большой возможностью, уверен Аскер Тумов.

Нейросетям можно передать техническую рутину в виде подготовки списка ссылок и т. п., а исследователю остается выдавать оригинальные идеи и делать верификацию (проверку информации). Один аспирант с ИИ может заменять целую лабораторию, правда, этим аспирантом может стать кто угодно. Но есть и плюс в данной трансформации: планка доступа в науку будет задрана слишком высоко.

Кроме того, ИИ исключает необходимость в ассистентах и соавторах, поскольку их работу — чистить данные и писать обзоры — будет делать именно нейросеть. От соавторов будут требовать только оригинальности и экспертизы. Не нужны будут и ученики профессору, он будет довольствоваться чат-ботом. Правда, кого он будет взращивать в качестве кандидатов и докторов, — большой вопрос.

Безусловно, с LLM (Large languge model, «Большая языковая модель» — программа распознавания и генерирования текста) границы знания раздвигаются быстрее. Особенно это касается социально-гуманитарных наук. Впрочем, с появлением ИИ с огромным количеством научных материалов, сгенерированных ИИ, ученые чисто физически не успевают ознакомиться и поэтому делегируют эти полномочия LLM. Получается замкнутый круг. Таким образом, точки зрения в научной среде на использование ИИ разнятся, причем зачастую диаметрально.

Можно отметить еще один плюс использования ИИ: качественные исследования и сбор данных вырастут в цене, поскольку ИИ не способен проводить полевую работу, брать интервью в закрытых сообществах, то есть действовать в труднодоступных контекстах. Мировая наука становится эффективнее и доступнее, например, для не-носителей иностранных языков.

В довершение, ИИ обнажает негативные проявления академической науки: накрутка цитирований, никому не нужные статьи и пр.  «Человеческий академический мусор просто стал видимым», констатирует доцент Тумов. Вызывает вопросы и использование ИИ в журналистике.

По словам директора по развитию цифровых проектов ГК Softline Романа Инюшкина, которого цитирует РБК, «журналистика — это профессия, где человек традиционно воспринимается как главный носитель смысла, интонации, эмпатии и авторского взгляда», и умная машина в этой сфере может восприниматься вторжение на «священную территорию». Впрочем, ИИ давно встроен в медиапространство, и выигрывают те, кто быстрее превращает его в рабочий инструмент.

«Главная ценность ИИ не в том, что он может что-то написать вместо автора, а в том, что он возвращает редакции то, чего ей хронически не хватает — время. Не время на бездумное ускорение, а время на то, что действительно создает ценность: поиск героев, полевую работу, проверку фактов, развитие темы и сильную подачу», — делится Роман Инюшкин. Да и роботы поисковиков также учатся отличать тексты, сгененрированные ИИ — такие имеют минимальные шансы попасть в рекомендации читателям.

Помимо прочего нейросети помогают в деле мониторинга, первичного анализа, поиска контекста, работы с архивами, транскрибации интервью, адаптации материала под разные каналы, а также перевода.

Переводческая деятельность также, на первый взгляд, оказывается под угрозой в эпоху распространения нейросетей. И такие опасения возникают не спроста. Появление онлайн-сервисов для перевода стало причиной исчезновения 28 тысяч рабочих мест для специалистов по иностранным языкам. Зафиксировано снижение оплаты труда переводчиков во всем мире на 30-50%.

В России имеются такие же тенденции. 67% российских компаний регулярно используют приложения и платформы на базе ИИ для генерации и перевода текстов. Но с другой стороны вырос спрос на специалистов, умеющих работать с нейросетями — на целых 25-40%. Соответственно их зарплаты выше, чем у простых специалистов иностранных языков. Закономерно возникает вопрос, насколько актуально в наше время изучать иностранные языки, когда люди из разных стран зачастую общаются уже при помощи онлайн-переводчиков, пусть и на бытовые темы, а для письменного перевода активно используют ИИ. Но и тут не все однозначно.

По результатам исследования, проведенным International Journal of Business Communication (США), на которые ссылается РБК, чрезмерное использование нейропереводчиков несет репутационные риски для компании, особенно если речь идет о переписке между руководителями компаний. Нейроперевод, хоть и точен, но не способен учитывать культурный контекст, идиом и оборотов речи, юридические тонкости, которые также влияют на точность перевода. Поэтому ни в бизнесе, ни, например, в сложных переговорах доверить перевод нейросетями никто не осмелится. Таким образом, профессию переводчика ИИ не способен полностью отнять у человека. Как минимум, требуется тщательная проверка и редакция текста перевода, сделанного нейросетью, которая не способна уловить все тонкости и нюансы языка.