Штучний інтелект Архіви

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

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

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

ПІВСОТНІ УНІВЕРСИТЕТІВ ЗАБОРОНИЛИ У СЕБЕ ДЕТЕКТОРИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

На сайті Detection Drama опубліковано матеріал «Університети, які заборонили детектори штучного інтелекту: повний список 2026».

У ньому стверджується, що станом наразі більше 50 університетів з різних країн світу вже заборонили, відключили або офіційно не рекомендували використовувати інструменти автоматичного виявлення текстів, згенерованих за допомогою штучного інтелекту. Разом із тим, близько 40 % коледжів США продовжують застосовувати такі системи, а ще 35 % розглядають можливість їх запровадження. Основною причиною перегляду університетської політики щодо ШІ автори називають недостатню надійність сучасних детекторів. Так, результати незалежного дослідження 14-ти інструментів виявлення текстів, створених за допомогою штучного інтелекту показали, що жоден з них не має точності понад 80 %, що ставить під сумнів можливість використання таких систем як самостійного доказу академічної недоброчесності. Існує також проблема хибнопозитивних результатів, яку наочно продемонструвало дослідження Стенфордського університету: 61,3 % автентичних есе, написаних англійською мовою неносіями мови, були помилково визначені як згенеровані за допомогою ШІ. Навіть OpenAI відмовився від власного експериментального детектора ШІ після того, як він продемонстрував лише 26 % точності. Разом із тим, проблема використання генеративного штучного інтелекту в освіті продовжує швидко загострюватись. За статистикою Turnitin, із квітня 2023 року сервіс проаналізував понад 200 мільйонів студентських робіт, 15 % яких містять понад 80 % тексту, створеного за допомогою штучного інтелекту. Генеративні моделі отримали значне поширення у навчальному процесі, тоді як немає надійних інструментів його виявлення. Австралійський католицький університет повідомив про 6 тис. випадків підозри на несанкціоноване використання штучного інтелекту за період з 2024 року, однак 25 % подібних підозр згодом було скасовано після додаткової перевірки. Лише 18 % опитаних викладачів вважають, що сучасні детектори ГШІ є достатньо точними та ефективними. Публікація містить не лише перелік університетів, які відмовилися від використання детекторів ШІ або обмежили їх застосування, а й огляд наукових досліджень щодо точності таких інструментів, аналіз проблеми хибнопозитивних результатів, приклади реальних випадків, що призвели до зміни університетської політики, інформацію про використання у практиці ЗВО систем автоматичного виявлення текстів, створених штучним інтелектом. Дискусія в академічному середовищі поступово зміщується від питання масового запровадження детекторів до пошуку більш надійних і справедливих способів забезпечення академічної доброчесності.

Детальніше: https://detectiondrama.com/universities-that-banned-ai-detectors/

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_АкадемДоброчесність #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

2026-07-02

ОЕСР: ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ ТА МАЙБУТНЄ ГРОМАДЯНСЬКОЇ УЧАСТІ

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала звіт «Штучний інтелект та майбутнє громадянської участі: типологія застосування, можливості та виклики для демократичних інновацій» із серії «Огляди державного управління ОЕСР».

У ньому зазначається, що інструменти ШІ можуть допомогти урядам у практичному вирішенні проблем громадянської участі шляхом покращення дизайну та доступності, комунікації, інтерпретації результатів участі громадян, а також зниження відповідних витрат. У документі наводиться типологія, що складається з дев’яти типів застосування інструментів ШІ для підтримки та покращення процесів участі громадян в частині підготовки інформації, транскрипції, архітектури, віртуальної підтримки, модерації, фасилітації, моделювання тощо. Для кожного описані способи використання інструментів ШІ як у фронт-офісі (інтерфейс громадян та уряду), так і в бек-офісі уряду (внутрішні операції). У ряді випадків інструменти ШІ можуть створювати нові можливості для забезпечення доступу до інформації, урядової комунікації. Уряди всього світу вже використовують інструменти штучного інтелекту для розроблення й упровадження процесів участі громадян на всіх рівнях управління. Але відбувається все здебільшого на ситуативній основі або шляхом реалізації пілотних ініціатив. Все більша кількість національних урядів розробляє скоординовані стратегії або інструменти для інтеграції штучного інтелекту у процеси громадянської участі.

Детальніше: https://www.oecd.org/en/publications/artificial-intelligence-and-the-future-of-citizen-participation_a1ee2e0a-en.html, https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2026/07/artificial-intelligence-and-the-future-of-citizen-participation_0608e00e/a1ee2e0a-en.pdf, https://doi.org/10.1787/a1ee2e0a-en

Фото: скріншот

2026-07-02

ОЕСР: ШІ ТА ЦИФРОВІ ІНСТРУМЕНТИ ДЛЯ СТАЛОГО ФІНАНСУВАННЯ МСП

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала аналітичний документ «Використання штучного інтелекту та цифрових інструментів для сталого фінансування малих та середніх підприємств» із серії «Документи ОЕСР щодо МСП та підприємництва».

У ньому зазначається, що малі та середні підприємства відіграють важливу роль у переході до більш стійкої та життєздатної економіки – на них припадає близько 50% виробництва і впливу на довкілля. Водночас вони недостатньо представлені у сфері сталого фінансування. І хоча ринки сталого фінансування значно розширилися останнім часом, це не призвело до широкої участі малих і середніх підприємств. Необхідно запроваджувати стійке кредитне фінансування, яке підходить для МСП, щоб це було прийнятно як для постачальників, так і для користувачів фінансування. Багато країн просувають інструменти сталого фінансування, багато фінансових установ адаптують свою практику до сучасних вимог до розкриття інформації, пов’язаної з ESG. Це допоможе компаніям знизити операційні витрати за рахунок інвестицій в енергоефективність, відповідати стандартам сталого розвитку, що висувають покупці, брати участь у глобальних ланцюжках створення вартості та скоротити витрати на звітність за рахунок більш ефективного управління даними. Основні перешкоди пов’язані з тим, що дані про сталий розвиток є доволі коштовними для створення, їх важко перевірити, вони фрагментовані та представлені в різних несумісних системах звітності. У звіті продемонстровано, як штучний інтелект та цифрові інструменти можуть допомогти вирішити ці проблеми у рамках життєвого циклу фінансування – від створення даних та звітності до оцінювання кредитоспроможності та моніторингу портфелю у фінансових установах. На конкретних прикладах показані варіанти практичного застосування інструментів та чотири пріоритети політики: побудова сумісної інфраструктури даних, зміцнення механізмів перевірки, створення дієвих стимулів для звітності МСП та забезпечення відповідального використання ШІ у фінансових рішеннях.

Детальніше: https://www.oecd.org/en/publications/leveraging-ai-and-digital-tools-for-sme-sustainable-finance_e8fb0d10-en.html, https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2026/06/leveraging-ai-and-digital-tools-for-sme-sustainable-finance_ee058144/e8fb0d10-en.pdf, https://doi.org/10.1787/e8fb0d10-en

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_OECD #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_ЦСР_SDG #НРАТ_ВідкритіДані #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_Інноваторам_новини

2026-07-01