Chekhovich.AI

Сегодня Известия опубликовали мою колонку «Общество готовых ответов» https://iz.ru/2179315/iurii-chekhovich/obshchestvo-gotovykh-otvetov

Вот пара цитат:
«…просто «внедрить ИИ в образование» недостаточно. Если старое задание теперь выполняется одной кнопкой, добавление ИИ к старой методике — это не модернизация образования. Это автоматизация обходного пути.»

«Во-первых, технология распространяется почти без участия системы образования: студент уже принес ее с собой в телефоне. Во-вторых, прежние инструменты заменяли отдельные операции, а ИИ одновременно ищет, объясняет, решает, программирует, анализирует и пишет. В-третьих, разрушается связь между качеством результата и компетентностью автора. Можно сдать прекрасный текст, не умея писать, получить работающий код, почти не умея программировать, подготовить обзор, не прочитав ни одной статьи.
Для системы образования это фундаментальная проблема. Значительная часть ее механизмов построена на простой логике: мы оцениваем продукт и по нему судим о квалификации человека. Этот подход стремительно перестает работать.»

Кстати, бета-версия Дуэйд доступна всем бесплатно. Все подробности на странице продукта https://www.domate.ru/doaid
И пусть никто не уйдет обиженным!

Ровно год назад родился Думейт!

Оглядываясь назад, я удивляюсь тому, сколько удалось сделать всего за год.  По ощущениям, прошло уже 3-4 года, настолько были спрессованы события.

Итак, 2 сентября 2025 года мы объявили о появлении на российском рынке новой системы оценки научных и учебных работ Думейт ({do}mate).

Мы прошли огромный путь по развитию функциональных возможностей: объединение одинаковых источников и автоматическое удаление мусорного плагиата, анализ списка литературы и выявление потенциально несуществующих источников, развили ИИ-детектор до уровня ансамбля алгоритмов, создали тепловую карту ИИ, запустили ИИ-помощника в отчете Думейт – теперь пользователю не нужно прокликивать десятки ссылок и разбираться какой источник возник раньше – за него это делает ИИ. Помимо этого, по запросам клиентов мы сделали десятки больших и маленьких улучшений продукта в самые короткие сроки.

Мы получили признание на государственном уровне: компания Думейт стала ИТ-аккредитованной, а Думейт вошел в Единый реестр российского ПО. Кроме этого, Думейт получил государственную поддержку — проект «Разработка ИИ-ассистента для системы оценки научных и учебных работ Думейт» стал победителем конкурса «Старт-ИИ-1». Систему Думейт упоминал в своем докладе на Форуме в Тюмени министр высшего образования и науки Валерий Фальков.

В январе 2026 мы сделали важный шаг от проверки готового документа к поддержке автора в процессе работы над текстом и прозрачному использованию ИИ — запустили систему Дутрейс ({do}trace).
В феврале 2026 заработала система Думейт в исполнении для частных пользователей. В марте 2026 – появилась возможность использовать систему в Telegram и мессенджере MAX.

В августе 2026, с появлением в Думейт ИИ-помощника, а работа систем Думейт и Дутрейс начала объединяться в единый цикл: создание работы → прозрачная история взаимодействия с ИИ → оценка → рекомендации → доработка. В частности, МФТИ и компания Думейт подписали соглашение о сотрудничестве, которое предполагает, в том числе, и активное использование наших систем. В ближайшее время экосистему продуктов компании пополнят новые ИИ-решения – Дуэйд ({do}aid) и Дуфрейм ({do}frame).

За прошедший год мы подписали соглашения о сотрудничестве с ключевыми игроками рынка научной информации. Среди них ГПНТБ России, Высшая аттестационная комиссия РБ, Научная электронная библиотека Elibrary.ru, Издательство Наука, ассоциация АНРИ, электронно-библиотечные системы, производители вузовских систем.

Мы успешно прошли нашу первую большую экзаменационную сессию. За первые десять месяцев через Думейт прошло 634 тысячи документов, более 400 тысяч из них — за май и июнь. Доступность сервиса в этот период превысила 99,93 %. Мы стали первой отечественной платформой обнаружения заимствований, которая публикует данные о своей доступности и производительности в реальном времени.

Думейт интегрировался в инфраструктуру научных журналов. Система используется для проверки рукописей на платформах Elpub и Editorum, она рекомендована Ассоциацией АНРИ, члены ассоциации имеют доступ к возможностям системы, Думейт стал доступен на Национальной платформе периодических научных изданий РЦНИ .

За прошедший год более 500 организаций начали использовать систему Думейт. Из них уже более 70 подписали контракты на использование Думейт в своей работе. Каждый месяц не менее 10 организаций подключаются к Думейт на коммерческой основе.

За один год мы прошли путь от новой системы проверки текстов до экосистемы, которая помогает оценивать не только результат, но и процесс создания работы, не просто выдает пользователю цифры, а помогает принять решение.
Сегодня за нами уже сотни тысяч проверенных работ, новые продукты, крупные интеграции и, главное, совсем другой взгляд на то, какими должны быть технологии академической добросовестности.

Спасибо университетам, научным организациям, издательствам, библиотекам, партнерам и, конечно, нашим пользователям — всем, кто в этом году был вместе с нами.

Первый год закончился. Начинается второй.
С Новым годом, Думейт! 🚀

В мае Penn State опубликовал любопытный пресс-релиз о работе Robert Novy-Marx и Mihail Velikov. Исследователи показали, что с помощью современных моделей можно практически поставить производство научных статей на поток.

Авторы перебрали более 30 тысяч потенциальных предикторов доходности акций, отобрали 95 результатов, прошедших статистические проверки, а затем предложили ИИ сформировать для каждого несколько теоретических объяснений и оформить их в виде полноценных научных статей.

Результат — 380 статей примерно за 12 часов.
На эту работу интересно отреагировал Joep Cornelissen в статье “The Artificial Intelligence Con: The commodification of theory and the new and improved credibility crisis”. Если немного упростить, его мысль состоит в следующем. Опасность не в том, что искусственный интеллект научится плохо придумывать теории. Наоборот. Он научится очень быстро, очень дёшево и практически в неограниченном количестве создавать вполне убедительные теоретические объяснения для обнаруживаемых ИИ закономерностей.

Здесь возникает ещё более интересная проблема. Уже сегодня технически несложно построить примерно такой конвейер: база данных → агент поиска интересных закономерностей → агент формулирования гипотез → агент статистической проверки → агент проверки устойчивости результатов → агент поиска литературы → агент поиска альтернативных объяснений и попытки опровергнуть результат → агент подготовки текста статьи → агент поиска подходящего журнала → ученый (внезапно! 😉), бегло просматривающий результат → агент подачи рукописи → агент переписки с редакцией и подготовки ответов рецензентам.

Повторяем цикл много раз – на выходе произвольное количество довольно приличных статей. Важно то, что на таком конвейере будет производиться вполне приличные результаты: данные настоящие, статистические методы выбраны корректно, все расчёты воспроизводимы, источники существуют и действительно подтверждают утверждения, мспользование ИИ честно раскрыто, результаты не сфальсифицированы, ответы рецензентам содержательны.

Возникает простой вопрос: какая именно норма академической этики или научной добросовестности здесь нарушена? Мой ответ – скорее всего нарушений нет.

Я знаю довольно много примеров того, как авторы публикуют по выражению моего учителя Константина Владимировича Рудакова «параметрическое семейство статей». То есть регулярно выходит публикации, в которых проводится анализ свежих статистических данных по той или иной теме. То есть, проблема возникла не из-а ИИ, но развитие ИИ может довести ситуацию до абсолюта.
И тогда появляется другой, гораздо более сложный вопрос: а является ли такая деятельность наукой?

Когда-то путешествие в малоизученную часть мира само по себе могло быть научной экспедицией. Поярков в XVII веке исследовал бассейн Амура. Экспедиции Невельского в XIX веке исследовали низовья Амура, Татарский пролив и доказали, что Сахалин — остров.
Сегодня можно проехать, проплыть или пройти примерно теми же маршрутами. Это может быть сложно, интересно и наверное местами опасно. Но географическим открытием такое путешествие уже не станет.

Изменилось не действие. Изменилось состояние знания — и вместе с ним граница научной задачи.

Возможно, сейчас нечто подобное начинает происходить и с целым классом исследований, основанных на данных.
Если поиск закономерности, формулирование гипотезы, её проверку, поиск литературы, написание статьи и даже взаимодействие с журналом можно превратить в автоматический технологический процесс, то производство ещё одной корректной статьи может постепенно перестать восприниматься как самостоятельный научный результат.

И поэтому вопрос об ИИ в науке, возможно, стоит формулировать несколько иначе. Не только: «Можно ли использовать ИИ при проведении исследования или подготовке статей?» но и: «Не изменит ли массовое использование ИИ саму границу между тем, что мы называем наукой, и тем, что наукой уже не является?»