Artificial Intelligence Архіви

ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ ЗАХОПИВ 30% ДОСЛІДНИЦЬКИХ ВІДКРИТТІВ

На сайті Kudos опублікована стаття Чарлі Раппл «Штучний інтелект захопив третину дослідницьких відкриттів».

Вона присвячена результатам дослідження видавничої сфери в епоху ШІ та рекомендаціям стосовно того, як зробити контент видимим. Звіт Kudos про першу фазу проєкту «Приборкання крокодила» показує, що штучний інтелект вже захопив третину наукового пошуку інформації, причому багато дослідників не усвідомлюють, якою мірою їхнє сприйняття наукової літератури зараз опосередковане штучним інтелектом. Документ містить аналіз результатів двох опитувань, в яких взяли участь понад 11,5 тис. дослідників та 200 бібліотекарів, сканування понад 300 джерел, а також висновки та рекомендації для маркетингових, редакційних, відділів обслуговування клієнтів, управління обліковими записами та технологічних команд, а також дорожню карту довгострокових стратегічних дій. Встановлено, що наразі як мінімум третина дослідників починає пошук інформації за допомогою ШІ; 40% помилково вважають, що огляди, згенеровані ШІ, були створені або куровані людиною. Видавці мають відігравати активну роль у забезпеченні точного представлення наукового контенту системами штучного інтелекту. Необхідно узагальнювати найкращі практики роботи з ШІ, розробляти схеми базового аналізу та відстеження видимості ШІ, забезпечувати оптимізацію пошукових систем та належну видимість у графах знань та індексах; надавати ціннісні пропозиції щодо курованих публікацій; забезпечувати ефективне управління знаннями, включно з криптографічним підтвердженням для довірчого використання. У рамках наступної фази дослідження відбудеться перехід від діагностики до скоординованого реагування: бенчмаркінг того, як відкриття, засновані на штучному інтелекті, впливають на використання та доходи видавців; як вивчати поведінку дослідників для задоволення їхніх очікувань; як спільні стандарти необхідно розробити та запровадити для контенту (розмітки, машинозчитувані сигнали), щоб системи штучного інтелекту коректно отримували, інтерпретували та атрибували наукові матеріали.

Детальніше: https://blog.growkudos.com/news/ai-discovery-study-sets-out-actions-required-for-publishers-to-make-content-visible-via-new-channels, https://info.growkudos.com/croc-pu, https://3cxvc.share.hsforms.com/2Zkn8u513RXeavugD0GjT0A

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_НауковіВидання_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_АкадемДоброчесність #НРАТ_Бібліотекарям

2026-07-20

ОЕСР: ІМПУЛЬС ДЛЯ СУСПІЛЬСТВ, ЩО СТАРІШАЮТЬ

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала робочий документ «Потенційний імпульс від ШІ для суспільств, що старішають: перші висновки дослідження» із серії «Робочі документи департаменту економіки ОЕСР».

У ньому зазначається, що у найближчі десятиліття демографічні чинники послаблять економічне зростання у країнах ОЕСР. Демографічний перехід, викликаний збільшенням тривалості життя та зниженням народжуваності, є глобальним явищем, хоч і розвивається з різною швидкістю та інтенсивністю у різних країнах. Старіння населення зменшить тиск на трудові ресурси, скоротивши відносну частку працездатного населення, навіть якщо більш висока частка робочої сили може частково компенсувати прогнозоване зниження співвідношення працюючих до пенсіонерів. У той же час штучний інтелект надає можливості для підвищення продуктивності праці, потенційно пом’якшуючи дефіцит робочої сили та стимулюючи економічне зростання. Однак мало що відомо про те, як змінюється ступінь впливу ШІ упродовж життєвого циклу і що це може означати для упровадження ШІ в суспільствах, що старішають. На основі даних Програми ОЕСР з міжнародної оцінки компетенцій дорослих (PIAAC) встановлено, що загальний вплив ШІ на працівників (автоматизація та розширення можливостей) відбувається по перевернутій U-подібній кривій. Вплив автоматизації вищий у молодших вікових групах і швидко знижується з віком, оскільки досвід, як правило, доповнює ШІ. Проте така універсальна технологія, як ШІ, неминуче призведе до руйнівного впливу, а для повноцінного використання переваг ШІ знадобиться перерозподіл ринку праці, перекваліфікація та підвищення кваліфікації, стимулювання інновацій в бізнесі, які будуть слабшими саме у старіючих суспільствах.

Детальніше: https://www.oecd.org/en/publications/a-potential-boost-from-ai-in-ageing-societies_be002e40-en.html, https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2026/07/a-potential-boost-from-ai-in-ageing-societies_144607bb/be002e40-en.pdf, https://doi.org/10.1787/be002e40-en

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_OECD #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_Інноваторам_новини

2026-07-20

ІСТОРІЯ ЗАНЕПАДУ МОНАСТИРІВ НАГАДУЄ УНІВЕРСИТЕТАМ ПРО НЕБЕЗПЕКУ

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Джеффа Малгана «Як показує історія, університети мають пристосовуватися до мінливого світу або зникнути».

У ній автор розмірковує над тим, чому університети, попри свою безпрецедентну силу й вплив, дедалі частіше стикаються з викликами, які вимагають не окремих реформ, а переосмислення самої моделі їхнього існування. Останнім часом вища освіта пережила небачене розширення: якщо у 1960 році у світі навчалося близько 13 мільйонів студентів, то нині їх понад 260 мільйонів; кількість університетів зросла приблизно з однієї до понад п’ятдесяти тисяч, а їхній сукупний річний обіг наближається до трильйона доларів. Багато університетів стали ключовими економічними центрами своїх регіонів або важливими джерелами експортних надходжень. Проте саме цей грандіозний масштаб робить систему менш гнучкою та більш вразливою до мінливого світу. П’ять століть тому європейські монастирі були осередками знань, багатства й суспільного авторитету, вони здавалися непохитними інституціями, однак за декілька століть втратили своє значення через нездатність своєчасно усвідомити масштабні зміни, такі як поява книгодруку, реформація, поширення емпіричного наукового підходу. На думку автора, сучасні університети ризикують повторити цю помилку, якщо будуть й надалі недооцінювати зміни, що відбуваються, зокрема – стрімкий розвиток штучного інтелекту. Пітер Друкер наприкінці 1990-х років пророкував швидке зникнення університетських кампусів через цифрові технології, але очне навчання й надалі забезпечує соціальну взаємодію та передачу неформальних знань, які важко замінити технологіями. Разом із тим, сьогодні процеси викладання, навчання й наукових досліджень входять у період глибоких змін під впливом ШІ та нових цифрових моделей створення й поширення знань. Другим важливим чинником, який не можна нехтувати, є політичне середовище – посилення критики університетів, звинувачення їх в елітарності, надмірній бюрократизації, ідеологічній упередженості. Натомість відповідь самих університетів часто зводиться до вимог збільшити фінансування або гарантувати ширшу автономію, тоді як фундаментальні питання їхньої суспільної ролі залишаються без належного осмислення. Не вирішуються належним чином внутрішні проблеми університетської системи: установи, які базують свою діяльність на дослідженнях, експериментах і доказах, майже не застосовують ці підходи до власного розвитку. Натомість переважає інституційний ізоморфізм: університети дедалі більше копіюють один одного, використовуючи однакові формати навчальних програм, лекцій, підготовки докторів філософії та академічної кар’єри незалежно від особливостей країни чи суспільних потреб. Експерименти все частіше відбуваються поза межами традиційної системи, достатньо згадати нові освітні моделі London Interdisciplinary School, New Model Institute for Technology and Engineering, Krea University, а також крупні онлайн-платформи (Coursera, FutureLearn), Focused Research Organisations у сфері науки. Університетський сектор не має власних механізмів систематичного вивчення, оцінювання й масштабування таких інновацій, а їхня реакція на фінансові труднощі зосереджена на управлінських, а не стратегічних питаннях. Замість глибокого переосмислення своєї місії університети звертаються до консультантів, які пропонують злиття установ, централізацію управління та розширення бюрократичного апарату. Автор пропонує переглянути суспільний договір між університетами та державою, радикально спростити організацію наукових досліджень, переосмислити зв’язок між викладанням і дослідженнями, а також більш активно використовувати штучний інтелект для розвитку метакогнітивних умінь студентів, а не лише для підтримки традиційних освітніх моделей. Таким чином багатовікова історія університетів не гарантує їм незмінного та успішного майбутнього. Здатність критично переосмислювати власну діяльність і своєчасно адаптуватися до нових умов є необхідною передумовою того, що університети й надалі залишатимуться провідними осередками створення знань.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/opinion/history-shows-universities-must-adapt-changing-world-or-die

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_TimesHigherEducation #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2026-07-17

ОЕСР: НАВИЧКИ В ЕПОХУ ШІ

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала аналітичний документ «Навички в епоху штучного інтелекту» із серії «Документи ОЕСР про штучний інтелект».

У ньому зазначається, що штучний інтелект стає перетворюючою універсальною технологією, яка змінює економіку та суспільство так само, як минулі промислові революції. Він підвищує продуктивність, покращує прийняття рішень та сприяє інноваціям, має значний потенціал для стимулювання економічного зростання та покращення умов праці. Разом із тим, поширення ШІ викликає побоювання щодо змін на ринку праці й посилення нерівності. Підприємства все частіше використовують технології ШІ для автоматизації рутинних завдань, оптимізації розподілу ресурсів та підвищення якості товарів та послуг. Однак використання залишається нерівномірним у компаніях, секторах та країнах. Крупні фірми та інноваційні підприємства лідирують в освоєнні ШІ, тоді як як малі та середні підприємства стикаються з бар’єрами, пов’язаними з вартістю, інфраструктурою та нестачею кваліфікованих кадрів. Без цілеспрямованих політичних заходів ці відмінності ризикують посилити існуючі прогалини у продуктивності та обмежити поширення ШІ в економіці. У цьому документі розглядається перетворюючий вплив ШІ на бізнес, роботу та цифрове суспільство. Зокрема, представлена інформація про навички, необхідні для процвітання в епоху ШІ; обговорюється роль політики у розвитку навичок; розглядаються тренди на ринку праці, зміна вимог до кваліфікації; пропонуються політичні заходи для ефективного використання трансформаційного потенціалу ШІ, які забезпечать одночасне пом’якшення соціальних та економічних ризиків.

Детальніше: https://www.oecd.org/en/publications/skills-in-the-ai-age_972bd15e-en.html, https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2026/07/skills-in-the-ai-age_e8d8c1e6/972bd15e-en.pdf, https://doi.org/10.1787/972bd15e-en

Фото: скріншот

2026-07-14

ПОРАДИ З ПІДВИЩЕННЯ ГРАМОТНОСТІ У СФЕРІ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

На сайті Times Higher Education опубліковані поради щодо просування знань стосовно ШІ у наукових та освітніх установах.

Зазначається, що грамотність у сфері штучного інтелекту виходить далеко за рамки простих завдань. Необхідно знати, як працюють інструменти штучного інтелекту, як можна ефективно їх використовувати для підтримки викладання, навчання та досліджень, якими є обмеження та етичні наслідки. Штучний інтелект поширюється на різних робочих місцях, понад 88 % організацій вже його використовують. Щоб залишатися конкурентоспроможними на нестабільному ринку праці, випускники повинні розвивати «людські навички», які машини не можуть відтворити, але разом із тим не менш важливо, щоб вони також розуміли, як використовувати ШІ на доповнення до власних здібностей. ГШІ автоматизують значну частину роботи, яка раніше делегувалася співробітникам початкового рівня та все частіше використовується для виконання більш складних професійних завдань. Різне ставлення до ШІ серед викладачів означає й нерівномірне упровадження та різний прогрес у цій сфері. Культура допитливості, довіри та експериментування може допомогти подолати страх і підозри викладачів. Професійний розвиток та можливості для взаємного навчання співробітників університету, якщо їх добре реалізувати, можуть сприяти підвищенню рівня грамотності в галузі штучного інтелекту. Для викладачів може бути спокусливо експериментувати з якомога більшою кількістю інструментів штучного інтелекту. Але цілеспрямований підхід краще підтримуватиме викладання, оцінювання, розробку курсів та адміністрування. За допомогою ШІ можна зменшити навантаження на викладачів: ШІ відповідатиме на запитання студентів, надаватиме зворотній зв’язок та підтримуватиме створення цікавого навчального контенту. Потрібно заохочувати учнів розмірковувати над своєю взаємодією з інструментами ШІ, встановлювати чіткі параметри їх належного використання. Слід навчати студентів використовувати інструменти ГШІ для мозкового штурму, розроблення ідей, розуміння контексту, редагування результатів. Штучний інтелект вже використовується під час досліджень, отже потрібно розвивати уважність до проблем дезінформації, вміння критично оцінювати наукові твердження, аналізувати, відходити від однорядкових запитань до системи чітких підказок, які забезпечують надійні результати. За умови правильного використання політики щодо ШІ, установи допомагатимуть студентам залишатися у безпеці, бути критичними, комунікабельними та відповідальними в середовищах, де цифрові системи стають все більш помітними. Потрібно підвищувати кваліфікацію бібліотечних фахівців, щоб вони могли краще підтримувати викладачів і студентів з питань, пов’язаних зі штучним інтелектом. Бібліотека може бути ідеальним місцем для просування ШІ-грамотності – етичного та ефективного використання інструментів штучного інтелекту, де бібліотекарі є не лише експертами з інформації, а й фасилітаторами ШІ. Освітяни не повинні конкурувати з чат-ботами та великими мовними моделями, але ШІ може допомогти їм спрямувати учнів від пасивного навчання до синтезу інформації. Поєднання можливостей штучного інтелекту з етичними нормами, ефективним інституційним управлінням та відповідальним наглядом є кращим шляхом для розвитку освіти і науки у мінливому технологічному світі.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/campus/boosting-ai-literacy-across-your-institution, https://www.timeshighereducation.com/campus/campus-talks-what-does-ai-across-curriculum-look-practice

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_TimesHigherEducation #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2026-07-13

ОЕСР: ВИМІРЮВАННЯ ВПЛИВУ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала робочий документ «ОЕСР вимірює вплив штучного інтелекту: зіставлення показників можливостей ШІ ОЕСР з професіями» із серії «Документи ОЕСР про штучний інтелект».

У ньому зазначається, що технології штучного інтелекту стрімко розвиваються та застосовуються у різних галузях, що робить актуальним питання змін на ринку праці та у навичках. Важливо не лише розуміти, які професії найбільше схильні до впливу ШІ, а й передбачити, як цей вплив може змінитися по мірі вдосконалення ШІ. Експерти пропонують новий показник ОЕСР щодо впливу ШІ на професійну діяльність, побудований на основі індикаторів можливостей ШІ ОЕСР. Він ураховує потребу в перспективному, прозорому та оновлюваному підході до оцінки того, як ШІ може вплинути на роботу, навички та освіту у наступні 5-10 років. Увагу зосереджено на дев’яти когнітивних, соціальних та фізичних сферах. Дослідження демонструє, що сучасні можливості ШІ найбільше затребувані у професіях, пов’язаних з рутинною обробкою інформації, адміністративною роботою та кодифікованими завданнями, і найменше – у професіях, що вимагають контекстуального судження, міжособистісного розуміння, складного прийняття рішень та відповідальності. Вплив ШІ є багатовимірним: деякі професії знаходяться під впливом мовних та логічних систем, тоді як інші – під впливом робототехніки і машинного зору.

Детальніше: https://www.oecd.org/en/publications/the-oecd-ai-exposure-measure_f3da0f0a-en.html,https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2026/05/the-oecd-ai-exposure-measure_489cfd42/f3da0f0a-en.pdf, https://doi.org/10.1787/f3da0f0a-en

Фото: скріншот

2026-07-13

ДЕТЕКТОРИ ШІ СТВОРИЛИ НОВИЙ ТІНЬОВИЙ РИНОК ПОСЛУГ

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Бенджаміна Люка Мурхaуса та Джеймса Міана Цзя «Університети мають припинити діяльність нелегальної економіки навколо детекторів штучного інтелекту».

У ній розглядається питання широкого упровадження систем виявлення текстів, створених за допомогою генеративного штучного інтелекту та формування неофіційного ринку відповідних послуг із перевірки студентських робіт на «ймовірність використання ШІ», а також обговорюються наслідки для академічної доброчесності та освітнього процесу в цілому. Після появи ChatGPT постачальники антиплагіатних систем швидко інтегрували до своїх продуктів функції визначення ймовірності використання штучного інтелекту. У багатьох університетах отримані показники вже використовуються під час розгляду справ про можливі порушення академічної доброчесності, а окремі заклади навіть визначають порогові значення, перевищення яких може стати підставою для дисциплінарних процедур. Водночас студентам не завжди достатньо чітко пояснюють, як саме інтерпретуються такі результати та яке місце вони займають у процедурі оцінювання. Невизначеність породжує тривожність, а вона стає підґрунтям для появи нового ринку. На популярних електронних платформах з’явилися продавці, які за невелику плату пропонують здійснити детекцію ШІ у студентських роботах, причому здобувачі освіти можуть багаторазово надсилати свої тексти, редагувати їх відповідно до отриманого показника й лише після цього подавати остаточну версію через офіційну систему навчального закладу для перевірки. Постачальники подібних послуг запевняють клієнтів, що завантажені тексти не зберігатимуться в базах даних антиплагіатних систем, проте жодних гарантій цьому немаєВідомі ситуації, коли після використання таких сервісів роботи здобувачів освіти зберігались в цих системах і були доступні при перевірці університетами на плагіат та ШІ. Процес доопрацювання академічного тексту традиційно допомагає студентам уточнювати аргументацію, критично переосмислювати власні висновки та вдосконалювати стиль академічного письма. Проте дедалі частіше редагування перетворюється на спробу будь-якою ціною знизити показник «ШI-ймовірності». У соціальних мережах активно поширюються поради, націлені не на покращення змісту роботи, а на те, як зробити текст менш схожим на створений штучним інтелектом, іноді – навіть шляхом навмисного внесення граматичних помилок. Звісно, університети не мали наміру створювати «економіку детекторів ШІ», однак їхня практика використання таких інструментів стала одним із чинників появи цього ринку послуг. Водночас є і позитивні приклади: ряд університетів вже відмовився від використання функції розпізнавання текстів, створених штучним інтелектом, або суттєво обмежив їх застосування. Переосмислення ролі інструменту детекції ШІ, відкритий діалог зі студентами та зрозумілі правила використання генеративного штучного інтелекту мають в комплексі підтримувати академічну доброчесноість. Упровадження нових цифрових інструментів здатне породжувати не лише нові можливості, а й неочікувані економічні, соціальні та освітні наслідки. У сфері академічної доброчесності задіяння технологічних рішень має бути прозорим, побудованим на довірі та чітких правилах.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/opinion/universities-must-help-shut-down-illicit-ai-detection-economy

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_АкадемДоброчесність #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_TimesHigherEducation

2026-07-10

САНКЦІЇ ЗА АКАДЕМІЧНІ ПОРУШЕННЯ: ЯК ЗНАЙТИ БАЛАНС МІЖ ПОКАРАННЯМ ТА СПРАВЕДЛИВІСТЮ

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Джека Гроува «Чи потрібні більш жорсткі санкції за порушення академічної доброчесності?».

У ній автор розмірковує про те, чи відповідають традиційні механізми реагування на наукові порушення – сучасним викликам, спричиненим поширенням технологій ГШІ, що вже призвело до масової появи недоброякісних наукових публікацій та зростання кількості відкликаних статей. Поштовхом стало рішення сервера препринтів arXiv про запровадження річної заборони на подання рукописів авторами, у роботах яких виявлено вигадані бібліографічні посилання. Частина дослідників підтримала жорсткі санкції, вважаючи їх необхідною відповіддю на поширення недобросовісних практик. Інші застерігають від прирівнювання ненавмисних помилок до свідомого шахрайства. Один з критиків суворого підходу вважає, що поява неіснуючих посилань у тексті не завжди свідчить про намір обманути наукову спільноту. Дедалі більше наукових організацій переглядають підходи до академічної доброчесності. У В’єтнамі запроваджуються правила протидії науковим порушенням із можливістю повернення грантових коштів та заборони участі у майбутніх дослідницьких проєктах. В Індії заявники на грантове фінансування незабаром повинні будуть повідомляти про відкликання своїх публікацій за попередні п’ять років, а національний рейтинг університетів враховуватиме концентрацію відкликаних статей у конкретних закладах. У Китаї окремі науковці вже втратили свої посади після виявлення порушень. У США суд тимчасово відсторонив адвокатів, які подавали процесуальні документи з вигаданими судовими прецедентами, створеними штучним інтелектом. Нездатність автора перевірити бібліографію ставить під сумнів достовірність усього дослідження, а відкликання статті є не покаранням, а механізмом очищення наукової літератури від ненадійних результатів. Інші експерти закликають до більш виваженого підходу, адже наукові роботи часто створюються великими авторськими колективами, проходять багато етапів редагування, а окремі помилки можуть виникати без злого наміру. Надмірно жорсткі санкції можуть призвести до небажаних наслідків: університети стануть менш зацікавленими у добровільному відкликанні проблемних публікацій, а дослідники — у відкритому визнанні власних помилок. Окреме місце в матеріалі займає питання відкликаних статей та як це впливає на професійну кар’єру дослідника. Таке відкликання має виправляти корпус знань, а не бути виключно підставою для адміністративних рішень щодо фінансування, кар’єрного просування чи руйнування репутації науковця. Матеріал показує, що поява генеративного штучного інтелекту змушує університети, видавців, грантові організації та самих дослідників переосмислювати межі академічної відповідальності. Пошук балансу між захистом доброчесності, справедливістю санкцій та підтримкою довіри до наукових результатів стає одним із ключових викликів сучасної дослідницької системи.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/depth/do-we-need-harsher-sanctions-research-misconduct

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_TimesHigherEducation #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_АкадемДоброчесність #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2026-07-09

ОГЛЯД ЛІТЕРАТУРИ БЕЗ ВИГАДАНИХ ДЖЕРЕЛ: ПРАКТИЧНІ ПОРАДИ ЩОДО ВИКОРИСТАННЯ РІЗНИХ ІНСТРУМЕНТІВ ГШІ

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Цзе Чжана, Лілі Цзю та Ї Ло «Запобіжники проти галюцинацій генеративного штучного інтелекту під час підготовки оглядів літератури».

У ній розглядаються практичні підходи до відповідального використання генеративного штучного інтелекту при підготовці наукових оглядів без ризику втрати достовірності, відтворюваності та академічної доброчесності. Автори зазначають, що ГШІ дедалі активніше використовується дослідниками для пошуку наукових праць, ознайомлення з новими предметними галузями, узагальнення змісту публікацій й підготовки оглядів літератури. Водночас одним із найсерйозніших ризиків залишається так звана «галюцинація» — ситуація, коли система створює переконливі, але неіснуючі бібліографічні посилання, придумані цитати або наукові твердження, які є нісенітницею. При складанні огляду літератури, який має ґрунтуватися виключно на перевірених джерелах, це підіриває довіру до результатів дослідження. Перший спосіб запобігання галюцинацій – грамотне формулювання запитів до моделі. У такому запиті слід прямо визначати, що точність важливіша за повноту відповіді. Генеративний ШІ має посилатися лише на ті публікації, існування яких він може впевнено підтвердити, а у випадках невизначеності — повідомляти про це, а не вигадувати відсутні відомості. Особливу увагу рекомендується приділяти наданню повних бібліографічних описів, цифрових ідентифікаторів DOI, дослівних цитат із зазначенням сторінок або розділів, а також обмежувати пошук статтями, індексованими у Web of Science або Scopus. Після отримання відповіді всі запропоновані джерела необхідно самостійно перевіряти. Другий спосіб – розширення набору ключових слів. У різних наукових дисциплінах близькі за змістом явища можуть бути описані різною термінологією, отже при розумному поводженні людини ГШІ може допомогти виявити альтернативні назви понять, споріднені концепції та різні варіанти професійної лексики. Проте безпосередній пошук публікацій рекомендується здійснювати вже у спеціалізованих наукометричних базах даних, таких як Google Scholar, Scopus або Web of Science. Окрему увагу приділено академічним інструментам штучного інтелекту, які працюють на основі перевірених наукових баз даних. Платформи Elicit і Consensus поєднують можливості генеративного ШІ з доступом до реальних наукових публікацій. Такі системи допомагають знаходити релевантні дослідження, аналізувати методологічні підходи й узагальнювати результати, не втрачаючи зв’язку з першоджерелами. Ще одним гарним способом перевірки є інструменти візуалізації наукової літератури, зокрема Connected Papers і ResearchRabbit. Вони відображають публікації у вигляді мережі взаємопов’язаних досліджень, побудованої на основі реальних цитувань. Такий підхід допомагає визначити фундаментальні праці певної галузі, простежити розвиток наукових ідей та переконатися, що всі використані джерела представлені в реальному академічному інформаційному просторі. Використання ГШІ – це послідовний багатоступеневий процес: спочатку модель може допомогти сформувати систему ключових слів, потім дослідник виконує пошук у наукових базах даних, після цього аналізує взаємозв’язки між публікаціями за допомогою засобів візуалізації, а вже на завершальному етапі використовує інструменти ГШІ для узагальнення відібраних матеріалів. Саме така організація роботи, на думку авторів, є найбільш ефективною. Слід пам’ятати, що інструменти штучного інтелекту можуть суттєво прискорити наукову роботу, однак не мають повністю замінювати людську працю. Достовірність дослідження визначається не можливостями цифрових інструментів, а здатністю дослідника критично оцінювати інформацію та спиратися на верифіковані наукові докази.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/campus/safeguards-against-genai-hallucination-literature-reviews

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_TimesHigherEducation #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_ВідкритаНаука #НРАТ_ВідкритіДані #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_НауковіВидання_новини #НРАТ_Бібліотекарям

2026-07-08

УНІВЕРСИТЕТАМ СЛІД ВИКОРИСТОВУВАТИ ГШІ НА ОСНОВІ ПЕДАГОГІЧНОЇ МЕТОДОЛОГІЇ

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Джульєти Роусел «Підхід до штучного інтелекту «усе або нічого» загрожує загальмувати інновації».

У ній автор привертає увагу до позиції директора навчальних ініціатив Google DeepMind Міріам Шнайдер, яка вважає, що непродумані рішення стосовно використання генеративного штучного інтелекту в університетській освіті можуть перешкодити розвитку сучасної педагогіки. ГШІ не обов’язково має змінювати педагогіку, натомість його потенціал полягає у підтримці та посиленні ефективних освітніх практик. Поява новітніх технологій стала приводом для переосмислення фундаментальних питань про цілі навчання, роль викладача та характер взаємодії між учасниками освітнього процесу. Критику викликає бінарний підхід, за якого університети або повністю забороняють використання штучного інтелекту, або дозволяють його без істотних обмежень. Така поляризація відволікає увагу від набагато важливішого питання – не про характеристики моделей штучного інтелекту, а про те, як вони можуть впливати на взаємини між викладачами й студентами, мотивацію до навчання та розвиток цілісних освітніх підходів. Технологічні компанії дедалі більше уваги приділяють створенню інструментів, орієнтованих саме на навчання. Наприклад, режим Guided Learning у сервісі Gemini, розроблений на основі методології LearnLM. Його метою є не надання готових відповідей, а підтримка процесу навчання через постановку запитань, поступове пояснення матеріалу та стимулювання самостійного мислення студентів. Водночас ефективне використання великих мовних моделей потребує спеціального педагогічного проєктування. Помилково очікувати, що універсальна мовна модель автоматично стане якісним навчальним інструментом, – це схоже на ситуацію, коли випадкову людину без педагогічної підготовки ставлять перед аудиторією й пропонують виконувати функції викладача. Освітні системи ШІ мають створюватися з опорою на результати досліджень у сфері науки про навчання, а не лише на досягнення інформаційних технологій. Університетам необхідно переглянути не лише технічні правила використання ГШІ, а й загальні підходи до організації навчального процесу. Ключовим завданням стає пошук такого поєднання технологічних можливостей і педагогічних принципів, у якому цифрові інструменти сприятимуть розвитку мислення, взаємодії та мотивації студентів, а не підмінятимуть їх.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/news/all-or-nothing-approach-ai-risks-shutting-down-innovation

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_TimesHigherEducation

2026-07-03