Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ выпустил в серии «Будущее науки» новый аналитический доклад, который обобщает результаты первого этапа проекта, посвященного комплексному изучению ИИ-трансформации российской науки.
Главные выводы:
Применение ИИ в российской науке пока неоднородно. По оценкам респондентов, интенсивность использования ИИ существенно варьирует по областям науки: активнее всего с такими технологиями работают представители естественных и медицинских наук. Также уровень использования зависит от возраста ученых (более характерно для молодежи) и их роли в исследовательском процессе — чаще ИИ применяют те, кто задачи выполняют, а не ставят, что связано со спецификой решаемых при помощи ИИ задач.
Ведущие российские ученые следят за новыми цифровыми инструментами для науки и стараются осваивать по мере их появления. Большинство респондентов обратились к технологиям ИИ 1–3 года назад, как только они стали доступными для пользователей. Все опрошенные ученые начали применять ИИ по собственному желанию, без какого-либо внешнего принуждения. Среди мотивов можно выделить три главных — прагматику (желание сэкономить время, потребность оптимизировать решение исследовательских задач и др.), личный интерес (любопытство, стремление к новым знаниям и опыту) и следование социальным трендам, желание не отстать от других.
Универсальные ИИ-сервисы (GigaChat, AliceGPT (ранее — YandexGPT), ChatGPT, DeepSeek, др.) облегчают ученым работу с текстом (генерация драфтов разделов публикаций или отчетов, редактирование, перевод), информацией (поиск, систематизация, анализ данных) и кодом (генерация кода для анализа данных, создания визуализаций). Такие сервисы, по мнению респондентов, востребованы примерно в равной степени во всех областях науки и применяются в том числе для решения административных задач. А вот специализированные ИИ-инструменты и архитектуры активнее используют в естественных и медицинских науках (например, для каталогизации галактик, тестирования лекарств, создания собственных прогностических моделей).
Главный позитивный эффект от применения ИИ — экономия времени благодаря делегированию ИИ-сервисам технических, «несутевых» задач. К другим значимым эффектам респонденты отнесли сокращение расходов, рост качества научных текстов на английском языке и, как следствие, повышение шансов на публикацию в высокорейтинговых зарубежных журналах, а также новые возможности для анализа данных.
#ии #AI
____
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)
Согласно международным опросам, ИИ в научных исследованиях уже используют 76–78% ученых, чаще всего — для поиска литературы и ее обобщения, редактирования собственных текстов, сбора и анализа данных, генерации идей. Помимо представления о масштабах применения ИИ учеными, важно понимать, что ими движет, когда они выбирают (или не выбирают) ИИ для работы, какие именно технологии и решения и как именно они используют, какие позитивные эффекты и риски фиксируют. Эмпирической базой исследования, результаты которого представлены в докладе, послужили материалы глубинных интервью с ведущими учеными — лидерами в различных областях науки по показателям публикационной активности и цитируемости, руководителями крупных научных коллективов (N=30, июнь — октябрь 2025).
Главные выводы:
Применение ИИ в российской науке пока неоднородно. По оценкам респондентов, интенсивность использования ИИ существенно варьирует по областям науки: активнее всего с такими технологиями работают представители естественных и медицинских наук. Также уровень использования зависит от возраста ученых (более характерно для молодежи) и их роли в исследовательском процессе — чаще ИИ применяют те, кто задачи выполняют, а не ставят, что связано со спецификой решаемых при помощи ИИ задач.
Ведущие российские ученые следят за новыми цифровыми инструментами для науки и стараются осваивать по мере их появления. Большинство респондентов обратились к технологиям ИИ 1–3 года назад, как только они стали доступными для пользователей. Все опрошенные ученые начали применять ИИ по собственному желанию, без какого-либо внешнего принуждения. Среди мотивов можно выделить три главных — прагматику (желание сэкономить время, потребность оптимизировать решение исследовательских задач и др.), личный интерес (любопытство, стремление к новым знаниям и опыту) и следование социальным трендам, желание не отстать от других.
Универсальные ИИ-сервисы (GigaChat, AliceGPT (ранее — YandexGPT), ChatGPT, DeepSeek, др.) облегчают ученым работу с текстом (генерация драфтов разделов публикаций или отчетов, редактирование, перевод), информацией (поиск, систематизация, анализ данных) и кодом (генерация кода для анализа данных, создания визуализаций). Такие сервисы, по мнению респондентов, востребованы примерно в равной степени во всех областях науки и применяются в том числе для решения административных задач. А вот специализированные ИИ-инструменты и архитектуры активнее используют в естественных и медицинских науках (например, для каталогизации галактик, тестирования лекарств, создания собственных прогностических моделей).
Главный позитивный эффект от применения ИИ — экономия времени благодаря делегированию ИИ-сервисам технических, «несутевых» задач. К другим значимым эффектам респонденты отнесли сокращение расходов, рост качества научных текстов на английском языке и, как следствие, повышение шансов на публикацию в высокорейтинговых зарубежных журналах, а также новые возможности для анализа данных.
#ии #AI
____
@rujournals - Научные журналы и базы данных (НЖБД)