Уровень внедрения ИИ в российскую науку зависит от области исследований

Уровень внедрения ИИ в российскую науку зависит от области исследований. Чаще всего его применяют в естественно-научных и медицинских дисциплинах, реже – в гуманитарных Исследователи НИУ ВШЭ сделали вывод об ограниченном уровне использования искусственного интеллекта (ИИ) российскими учеными. Причем степень его применения может различаться в зависимости от научной сферы. Об этом говорится в аналитическом докладе Института статистических исследований и экономики знаний ВШЭ, обратили внимание «Ведомости».

Отбор респондентов для исследования проводился на основе показателей публикационной активности ведущих российских ученых. Для этого использовалась международная база данных Scopus, в которой проиндексировано 22 000 научных изданий, включая журналы, монографии, материалы с научных конференций. Авторы доклада отправили приглашение на интервью почти 400 ученым, но согласились участвовать в исследовании только 30 человек. В их числе 18 докторов и 11 кандидатов наук и один ученый без степени (16 опрошенных работают в вузах, 11 – в НИИ, 3 – в организациях обоих типов). Интервью с ними проводились в июне – октябре 2025 г.

Низкая доля откликнувшихся может говорить об отсутствии опыта применения ИИ, а также о неуверенности в собственной экспертности в данной области, делают вывод авторы доклада. Многие приглашенные отказались от участия, указав именно эти причины. При этом базовый опыт применения ИИ для выполнения отдельных простых задач, по мнению респондентов, есть у многих ученых-коллег.

Барьером распространения ИИ в науке и одним из факторов, снижающих качество получаемых с его помощью результатов и степень удовлетворенности ИИ, выступает ограниченность объема и качества данных, говорится в докладе. Проблема данных в равной степени актуальна для всех областей науки: медицины, биологии, химии, археологии, лингвистики и др. Препятствовать более активному использованию ИИ может также нехватка компетенций внутри коллектива или отсутствие медиатора. Речь идет о специалисте, у которого есть навыки использования ИИ и понимание специфики конкретной научной области. Он мог бы облегчить взаимодействие ученых, разработчиков и программистов, говорится в докладе.

Как следует из результатов исследования экспертов ВШЭ, чаще всего с ИИ работают представители естественно-научных и медицинских областей. При этом и среди интервьюируемых 14 ученых были представителями естественно-научных дисциплин. Пять человек представляли социальные направления, три – гуманитарные, по четыре – медицинские и технические.

ИИ лучше всего внедряется там, где уже есть общепризнанные и частично формализованные знания предметной области, считает руководитель Института ИИ ИТМО Александр Бухановский. С их помощью проще обучать и проверять модели ИИ, оценивать качество результата, а также обходиться меньшим объемом вычислительных ресурсов. По его словам, такие безусловные своды знаний как раз характерны именно для технических, естественных и медицинских наук – они представлены в виде учебников, справочников и методичек. Своды знаний в гуманитарных и социальных дисциплинах начинает автоматизированно строить сам ИИ, добавил Бухановский.

Его мысль продолжил научный директор Института ИИ МФТИ Юрий Визильтер. По его словам, использование генеративного ИИ в последние годы оказалось наиболее эффективным в математике и программировании. В этих дисциплинах легко формально проверить, есть ли ошибка в сгенерированных ИИ формуле или доказательстве, работает ли сгенерированная программа. В областях, где сложно верифицировать правильность ИИ-генерации, – истории, философии, филологии – такого прогресса не наблюдается, добавил Визильтер. В таких дисциплинах оценки всегда более субъективны и опираются на определенный консенсус научного сообщества: там важно мнение лидеров сообщества, а также возможны различные трактовки событий и научных работ. Это не недостаток этих областей науки, а их важная особенность, подчеркнул он. Участвовавший в исследовании НИУ ВШЭ ученый-археолог подтвердил, что влияние и применение ИИ в этой области пока минимальны.

Респонденты отметили, что ИИ чаще применяют те, кто выполняет задачи, а не формулирует их, говорится в докладе НИУ ВШЭ. Это связано с тем, что ИИ-сервисы в основном используются для технической работы, которую нередко делегируют начинающим исследователям. Все опрошенные начали применять ИИ по собственному желанию, без какого-либо внешнего принуждения.

Среди ученых востребованы универсальные ИИ-продукты, например ChatGPT, DeepSeek, Perplexity и GigaChat. Помимо этого есть и специализированные сервисы, в том числе разрабатываемые учеными или научными коллективами самостоятельно. Они применяются для специфических задач, чаще всего – в естественных и медицинских науках.

При этом, как следует из доклада, ученые отдают предпочтение зарубежным ИИ-сервисам и моделям, в том числе генеративным. Респонденты отметили, что у отечественных ИИ-разработок есть существенные недостатки, среди которых низкое качество работы с текстами на английском языке, неудовлетворительный перевод с русского языка на английский, непрофессиональное редактирование текста. Сюда же они добавили неудобный интерфейс и неудовлетворительный поиск в открытых интернет-источниках.

ИИ сам по себе не делает исследование автоматически более глубоким или более качественным – он прежде всего ускоряет работу, отметил ведущий научный сотрудник общеакадемического факультета РАНХиГС Ринат Файзуллин. Этот инструмент нужно воспринимать не как замену исследователя, а как усилитель его возможностей. По его словам, молодые исследователи могут быстрее осваивать новые инструменты, но опытные ученые сохраняют то, что ИИ заменить не может: постановку научной проблемы, понимание методологии, критическую оценку результатов, научную интуицию и ответственность за выводы. Тем не менее Файзуллин допустил, что между научными коллективами может возникать неравенство, если одни встроили ИИ в исследовательскую практику, а другие – нет.

В подготовке материала участвовала Анна Киселева