Искусственный интеллект стремительно меняет образование, научную работу и подготовку публикаций. Большую часть исследовательских, аналитических и учебных задач человек решает вместе с ИИ. При этом навыка пользоваться нейросетями недостаточно: необходимо тщательно проверять результаты, понимать ограничения алгоритмов и определять границы ответственности. Эти вопросы обсудили участники сразу нескольких секций II Дискуссионного экспертного форума НИУ ВШЭ.
Модель работы, в которой человек активно использует возможности искусственного интеллекта, превращая его в младшего коллегу и соавтора, уже получила яркое название — «цифровой кентавр». Такой подход становится все более актуальным, но людям приходится серьезно пересматривать привычные методы работы. Внедрение новой технологии требует не только компетенций, но и четких правил.
В программу секции «Кентавр-исследования: гибридный интеллект в социальных и гуманитарных науках», которая состоялась 15 октября, вошли сразу три мероприятия: экспертная сессия «Технология “цифровой кентавр” (искусственный интеллект и человек): новые горизонты социогуманитарных исследований», круглый стол «ИИ в научных коммуникациях и редакционной политике» и экспертная дискуссия «ИИ в образовании: новая модель компетенций выпускников».
Гибридный, но не бесконтрольный
Первая сессия началась с презентации манифеста «кентавра», определяющего критерии и условия работы с ИИ и производства знания в гибридном контуре. Модераторами выступили проректор, директор Института гуманитарных и социальных технологий НИУ ВШЭ Дмитрий Земцов и директор по науке этого института Иван Груздев.
Гибридный интеллект уже перестал быть только предметом теоретических споров и прочно вошел в нашу реальность: российские ученые широко используют ИИ в своей работе. При этом ИИ больше не рассматривается как нейтральный инструмент: он включен в познавательный процесс, обладает функциональной агентностью, а алгоритмы отражают ценности и предрасположенности обществ, на данных которых обучались. Поэтому на первый план выходят такие вопросы, как верифицируемость, интерпретируемость и ответственность за производимое знание.
Кентавр-подход позволяет обрабатывать более крупные массивы данных, но выбор данных, методов и выводов остается за человеком, согласились участники сессии. Для легитимации новых методов необходимы проверенные датасеты и пилотные проекты; при этом гуманитарное знание признается ценностно нагруженным и не претендующим на абсолютную истину.
В завершение Дмитрий Земцов предложил участникам подготовить пакет исследований разных команд в кентавр-модели и организовать зимнюю школу в формате хакатона, объединив социологов, психологов, историков и политологов для одновременной работы по нескольким направлениям.
Новые компетенции и границы
Школу мысли и школу «кентавра» следует сочетать, заявил заместитель проректора, директор по развитию Института гуманитарных и социальных технологий НИУ ВШЭ Илья Яськов, модерируя экспертную дискуссию «ИИ в образовании: новая модель компетенций выпускников». По его мнению, необходимо интегрировать ИИ в дисциплины сквозным образом, а не выделять для него отдельный модуль. Он предложил также оценивать созданные студентами артефакты с помощью ИИ по заранее заданным критериям.
Участники дискуссии обсудили, что работодатели все чаще спрашивают вчерашних выпускников не только о пройденных дисциплинах, но и о том, что они умеет делать вместе с ИИ-системами. Модель смещается от освоения знаний к способности работать в гибридном человеко-машинном контуре. Для этого нужны и фундаментальная подготовка, развивающая мышление, и практический навык применения знаний совместно с ИИ. Результатами студенческой работы могут становиться репозитории, датасеты, базы знаний и персонально настроенные агенты.
При этом участники отметили, что массовое применение ИИ создает множество дублирующих решений. Университетам предстоит структурировать этот хаос и собирать лучшие практики в единую систему. Здесь критически важны социальные компетенции студентов. Кроме того, было указано на риск роста разрыва между передовыми и отстающими вузами, неравный доступ к моделям и нехватку компетентных разметчиков данных.
Дмитрий Земцов пригласил собравшихся создать союз университетов, готовых запускать программы и модули совместного обучения человека и ИИ, обмениваться опытом, а также очертить границы: что специалист должен уметь без ИИ и как должна выглядеть его профессиональная деятельность вместе с ИИ. Также он предложил провести открытый экспертный разговор о методах социогуманитарного знания с гибридным инструментарием на Апрельской конференции НИУ ВШЭ в 2027 году.
ИИ в редакционной политике
Применение ИИ в научной работе и редакциях невозможно ни запретить, ни остановить, отметили участники круглого стола о научных коммуникациях. Модератором выступил главный редактор журнала «Высшее образование в России», главный научный сотрудник проектно-учебной лаборатории «Молодежная политика» Института гуманитарных и социальных технологий НИУ ВШЭ Владимир Никольский.
По данным международного опроса 2025 года, ИИ уже используют более половины рецензентов. Поэтому редакциям необходимо различать добросовестное и недобросовестное использование технологий.
Владимир Никольский обратил внимание на несогласованность действующих правил: крупные зарубежные издательства запрещают рецензентам загружать рукописи в ИИ, хотя сами применяют ИИ в собственных системах; для российских журналов без подобных систем такой запрет фактически означает полный отказ от использования технологии.
Итогом круглого стола стал проект декларации о добросовестном применении ИИ в научных журналах, описывающий обязанности автора, рецензента и редакции. Модератор предложил направить проект редакциям для выработки общей позиции российского редакционного сообщества.
Роботизация без самоцели: окупаемые решения для бизнеса
Кроме того, в рамках форума прошла экспертная сессия «Робототехника для отраслей экономики: где проходит грань между сервисной и промышленной робототехникой в российских условиях». Представители государства, бизнеса и научного сообщества обсудили перспективы российского рынка, развитие отечественных разработок и меры поддержки отрасли. Участники отметили, что спрос на сервисных роботов растет, однако для предприятий ключевое значение имеет не сама роботизация, а ее экономический эффект — повышение производительности, качества и безопасности труда. Успешное внедрение технологий зависит от способности адаптировать их под конкретные задачи бизнеса и обеспечить окупаемость решений.
В России действует 91 мера поддержки робототехники, но, по мнению участников, существующие инструменты не всегда отвечают запросам предприятий. Заведующий отделом правовых исследований в сфере науки и инноваций ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Виталий Дементьев предложил портфельный подход к управлению мерами поддержки с учетом потребностей компаний и стадий развития технологий.