Опубликовано: 11.04.2025
10 апреля 2025 года во ФГАНУ «ВНИМИ» состоялся коллоквиум «Искусственный интеллект в науке», спикером которого явилась к.т.н., младший научный сотрудник лаборатории технологий биотрансформации и консервирования ВНИМИ Большакова Екатерина.
В рамках вебинара Екатерина осветила ключевые аспекты применения искусственного интеллекта в современных исследованиях. Особое внимание было уделено инструментам анализа данных, автоматизации рутинных задач и генерации научных текстов. «ИИ уже сегодня помогает оптимизировать рабочие процессы: от оформления списков литературы до статистической обработки результатов экспериментов», — отметила Екатерина.
Участники обсудили примеры использования языковых моделей, таких как ChatGPT и DeepSeek, в научной практике. Так, по данным внутреннего опроса ВНИМИ, 62% сотрудников института применяют ИИ для обработки данных, написания статей и подготовки презентаций.
В качестве успешных кейсов были приведены:
• Анализ иностранных публикаций с автоматическим поиском релевантных источников (инструмент Consensus);
• Генерация графических материалов для научных докладов;
• Оптимизация академического письма — коррекция стиля и грамматики текстов.
Отдельный блок вебинара посвятили этическим и правовым аспектам. Екатерина подчеркнула важность прозрачности при использовании ИИ: «Журналы, такие как Wiley и Springer Nature, запрещают указывать ИИ в качестве автора. Ответственность за контент всегда остается за исследователем». Также обсуждались вопросы конфиденциальности данных: например, в DeepSeek пользователи могут отключить сбор информации для обучения моделей, а ChatGPT шифрует данные в соответствии с международными стандартами.
В завершение спикер привела пример эксперимента по хранению сухого молока, где ИИ помог подобрать методы анализа и сформулировать гипотезы. «ИИ не заменяет ученого, но становится его незаменимым помощником», — резюмировала Екатерина.
Вебинар вызвал активную дискуссию. Участники отметили, что навыки работы с ИИ становятся критически важными для молодых ученых, а цифровое неравенство может повлиять на конкурентоспособность исследований.