День Земли: планета в кадре спутника Роскосмоса

22 апреля отмечается День Земли — международный праздник, призванный привлечь внимание к экологическим проблемам и объединить людей в борьбе за сохранение природы.

📸 Фото: «Электро‑Л» № 5

Космический аппарат был запущен в феврале с космодрома Байконур

Искусственный интеллект в науке и образовании
 
Привожу пост коллеги ⬆️ об использовании искусственного  интеллекта (ИИ) в процессе научных исследований. Представлю свои комментарии.
 
✅ Я неоднократно указывала, что ИИ – это инструмент, имеющий значимый положительный эффект, но которым надо уметь пользоваться.

🖌️Использование ИИ в поиске научных знаний кардинально меняет процесс работы с научными данными и литературой, превращая традиционный поиск по ключевым словам в интеллектуальное исследование смыслов.
ИИ превратился в помощника, который по многим параметрам «мыслит» как человек, который может вести интеллектуальный диалог. До ИИ поиск информации был статичен. Надо было самому определяться с ключевыми словами, использовать различные базы, которые имели свои поисковые особенности. Выборка материала носила зачастую несистематизированный характер. В отличие от поиска по ключевым словам, ИИ понимает контекст и концепции. Теперь можно задать вопросы на естественном языке (например, «Какие есть новые научные концепции, объясняющие отставание права от современного уровня технологий? Какие ученые разработали новые предложения? Какие общественные дискуссии возникали в этом направлении?»), и система найдет релевантные статьи, ссылки на аналитические отчеты, мониторинговые доклады, публикации в средствах массовой информации, даже если в заголовке нет точного совпадения слов. На основе начала диалога можно строить уточняющие вопросы. И этот диалог может продолжаться бесконечно.

✅ При необходимости ИИ-системы могут проанализировать десятки найденных статей и составить краткую таблицу с описанием методов, размеров выборки и основных выводов каждой работы, экономя недели ручного чтения. Вам остается только сверить полученные данные.

☝️Кроме того, есть сервисы, которые устанавливают связи между статьями. Это позволяет увидеть «генеалогическое древо» идеи: кто был первопроходцем, а чьи работы стали ключевыми в развитии темы. Уже по авторам можно увидеть, как развивалась концепция с течением времени, как критика влияла на ее содержание? Как цитаты из других работ подтверждают выводы заданной статьи, или опровергают? Можно использовать ИИ как навигатор, чтобы решить, стоит ли читать статью целиком. В этой части необходимо развивать навыки формулирования задач («промпт-инжиниринга»). Чем точнее описание запроса, тем качественнее будет результат.

☝️При этом надо обязательно учитывать: Использование ИИ – это навык, требующий критического мышления. Если от него отказаться, перекладывая все задачи на ИИ, инструмент этим воспользуется, постоянно нахваливая вас, и при этом предлагая решения, которые могут быть плодом «галлюцинации». Это можно наблюдать сейчас, когда я вижу ссылки на выдуманные статьи, автором которых как будто являюсь я. ИИ сгенерировал ссылку на несуществующую статью, считая меня признанным экспертом в определенных областях. Меня – честно напишу, такое «цитирование» раздражает. Полностью сгенерированные статьи не несут в себе научной нагрузки, для них уже появился свой термин – «мусорная наука» – массовое производство низкокачественного контента и прямой фальсификации результатов исследований. Подобные публикации проходят научное рецензирование, что поднимает также вопрос о трансформации системы оценки научных публикаций. Об этом напишу отдельный пост, поскольку сама неоднократно сталкивалась с безграмотной экспертизой своих публикаций, которые получали в последующем одобрение в высокорейтинговых журналах и отклик в научной общественности. Добросовестность научной экспертизы – это еще один аспект использования ИИ в науке.

✅ Именно поэтому выделяется специальный принцип «человек в контуре» –Human-in-the-loop: никогда не копируйте сгенерированные обзоры литературы напрямую в свою работу. Роль исследователя – критически осмыслить данные, найти противоречия и сформулировать собственную новизну; не надо быть транслятором ИИ, он сам с этим справляется прекрасно.
🖌️ На основе негативных примеров нередко можно услышать: надо запретить ИИ в науке и образовании.

Все это мне напомнило кампании по запрету калькуляторов, которые гасят математическое мышление. Запрет точно не поможет решить огромное количество проблем, которые, безусловно, возникают в силу распространения ИИ. И нарушение когнитивных функций в этом перечне проблем тоже присутствует. ИИ в науке и образовании – это мощный инструмент, который требует определенной цифровой гигиены и научной чистоплотности автора при его использовании. Поэтому запрет ИИ в науке и образовании не только контрпродуктивен, но и опасен: он создает иллюзию безопасности, загоняя проблему в «серую зону», где контроль над достоверностью данных становится невозможным. Использовать все равно будут, а основная задача будет заключаться в умении скрыть следы такого использования.

☝️ИИ – это не замена интеллекту исследователя, а его «когнитивный экзоскелет». Как калькулятор не отменил математику, а позволил ученым перейти от рутинных вычислений к высшим абстракциям, так и ИИ освобождает ресурс для точного и глубокого синтеза и креативного поиска. Кризис «генерируемой науки» – это не дефект технологии, а кризис этики. Необходимо формировать новую цифровую этику, где ценность работы определяется не гладкостью текста, а чистоплотностью исследователя, его достоверности «научного следа», четкостью авторской позиции. Именно  уникальный опыт ученого, его интуиция и ответственность за каждое слово становятся самой дорогой «валютой» в современной науке. Как только мы научимся ценить Человека, тогда и ИИ займет свое место, принадлежащее только ему в этом огромном цифровом пространстве.

⬜⬜⬜ Декан экономического факультета МГУ Александр Аузан рассказал Радио РБК, что есть как минимум пять качеств, которые можно развивать у школьников и студентов и которые позволят им выстроить партнерство с искусственным интеллектом. Первое качество — интуиция. По мнению ученого, интуицию можно развить, поскольку это навык принятия решений в условиях недостатка информации и стресса.

Второе качество — эмпатия. Третье качество — воображение. При этом с воображением дело обстоит критически плохо у молодого поколения, отметил Аузан.

«Когда мы читали книги, мы строили сами видеоряд. А это поколение воспитано на видео, им не нужно было производить образы, и они этого не делали», — пояснил ученый.

Четвертое качество, важное для развития навыка взаимодействия с ИИ, — это память. Пятое качество — критическое мышление. Аузан считает, что молодежь очень критична по отношению к старшему поколению, но не критична по отношению к ИИ.

🎙Слушайте запись эфира на Радио РБК.

▪️Канал РБК в MAX
▪️Приложение РБК для iOS и Android

✔️ Нет однозначного доказательства или хотя бы демонстрации полезности ИИ. Исследования, которые сейчас уже массово ведутся на Западе, дают разочаровывающие результаты. Так, производительность труда при внедрении ИИ — вроде бы — в среднем растёт на 1-1,5%, но каждому, кто занимался управлением, известно, что простое наведение порядка и налаживание бизнес-процессов даёт гораздо больший результат. В образовании риски уже реализовались: повсеместная фальсификация ученических работ с помощью ИИ — установленный факт. Так куда и зачем нам спешить?

✔️ Помимо перегретости темы, ИИ имеет некий флёр «божественности», особенно у гуманитариев. Их приводит в восторг способность машины выдавать тексты или картинки как бы «не хуже человека». Отсюда возникает почти религиозная вера в могущество этой технологии. И предположения, что она сможет учить людей, понимать людей, возвышать людей. Нет, технология этого не может и не сможет никогда. Оставьте Богу Богово.

✔️ То, что у нас сейчас повсеместно понимается под ИИ — это генеративные большие лингвистические модели (хотя это неверно, это один из многих видов ИИ, просто самый модный). Они у нас — все сплошь иностранные, за исключением двух — от Сбера и Яндекса. Строго говоря, большая лингвистическая модель Яндекса — тоже не совсем отечественная, полученная «дистилляцией весов» у китайских Квен и Дипсика, но при представителе Яндекса я не стала это уточнять. А иностранное ПО заведомо несёт много рисков: от навязанной идеологической повестки до целенаправленных закладок и искажений. Не говоря уж о том, что западные генеративные ИИ-сервисы блокируют российские IP, а наши регуляторы в свою очередь блокируют VPN, позволяющие пользователям из России ходить на эти ИИ-сервисы. Это у нас такое «импортозамещение»? Или сейчас внедрим иностранное и цельнотянутое, а замещать будем когда-нибудь потом?

И несколько слов конкретно про ИИ в образовании:

✔️ Образование – консервативная отрасль. И это правильно. Оно отвечает за передачу накопленных знаний. А не за самое модное и новенькое, которого завтра уже может не быть. Если немедленно внедрять в образование все, что мимо пробежало, это будет не образование, а профанация.

✔️ Знания, преподаваемые в учебных заведениях, должны проходить проверку истинности. А генеративный ИИ — технология исключительно вероятностная, галлюцинирующая, обученная — надо честно признать — неизвестно на чем и неизвестно кем. Значит, надо результаты её работы сначала подвергать перепроверке человеком или тестами на достоверность, чужую идеологию, ценности. А напрямую ИИ для преподавания использовать нельзя.

✔️ Если оценка знаний ученика делается при помощи ИИ и — в 90% случаев — пишется студентом при помощи ИИ же, то никакой объективной оценки знаний не происходит. Да и усвоения знаний — тоже. Опросы студентов, применявших ИИ для написания учебных работ, показывают, что они не помнят не только содержания сданных работ, но даже запросов, которые делали к ИИ. Это и называется «цифровая амнезия». И вуз, в результате, выпускает неизвестно кого. (Тогда я ещё не знала про призыв г-на Орешкина доверять экзамены искусственному интеллекту. Хорошо, что он не министр образования).

✔️ Многие исследования показывают, что постоянное использование ИИ снижает когнитивные способности. У студентов — потому, что те вставляют в работу выдачу ИИ, не задумываясь, и перестают учиться. У преподавателей — потому что те перестают вручную проверять работы, доверяя ИИ. ИИ пишет, ИИ проверяет, а люди — притворяются, что участвуют в процессе обучения. В пределе мы получим всеобщее отупение и привычку всё фальсифицировать. Что, кстати, говорил и Президент в конце ноября на выставке ИИ.

Интересно, что аудитория после моего выступления внезапно зааплодировала, что навело меня на подозрение, что не все так уж любят этот ИИ.

Лучше бы, вместо внедрения ИИ в образование, заняться демографией. Вот чего ИИ точно не сможет делать в обозримой перспективе — так это людей. Эта задача пока под силу только людям.

ИИ в системе образования

✅ Сейчас многие эксперты высказываются о роли искусственного интеллекта (ИИ) в системе образования. Привожу интервью (РБК) ⬆️ декана экономического факультета  МГУ А. Аузана, в котором он указывает на формы партнерства школьника-студента с ИИ. Профессор всегда высказывается взвешенно, считая, что эпоха ИИ настала и ее уже невозможно «отмотать» назад, как бы и кому это не хотелось. Иной вопрос: надо выстраивать отношения на новых началах, исходя из того, что ИИ – свершившаяся реальность. А вот в вопросах выстраивания новых отношений много неизвестных, пока мы только обсуждаем общие параметры. Основной риск заключается в стремительном развитии технологии, благодаря которому любые предложения, высказанные сегодня, могут стать уже завтра не актуальными. Этот парадокс уже получил свое название в мировой литературе – технологический детерминизм.

✅ Второй пост ⬆️ – позиция Н. Касперской, президент группы компаний InfoWatch, известный эксперт в области кибербезопасности. В нем присутствует громкий заголовок «Нет однозначного доказательства или хотя бы демонстрации полезности ИИ». В нем систематизированы основные угрозы, которые связаны с применением ИИ и не только в системе образования, но и вообще в иных сферах общественного взаимодействия. Основной аргумент связан с «перегретостью» темы: не много ли внимания мы уделяем ИИ, когда его преимущества не так уж и очевидны. Досталось и гуманитариям – «ИИ имеет некий флёр «божественности», особенно у гуманитариев». Приведу еще цитату: «Их приводит в восторг способность машины выдавать тексты или картинки как бы  «не хуже человека». Отсюда возникает почти религиозная вера  в могущество этой технологии. И предположения, что она сможет учить людей, понимать людей, возвышать людей. Нет, технология этого не сможет и не сможет никогда. Оставьте Богу Богово».

☝️Несколько собственных комментариев.
⚡️1. ИИ – очевидная реальность. Поскольку это технология, она несет в себе как положительные результаты, так и, закономерно, риски и угрозы. В этой части всегда помню академический пример еще от преподавателя уголовного права в далеком 90 году – Самое распространенное орудие убийства – обыкновенный кухонный нож. Исходя из этого, ИИ может нести пользу, а можно использовать во вред человеку. Кстати, преступные группы быстро осваивают новые технологии. У преступников нет лишних рассуждений об ИИ, они его применяют и очень активно.
⚡️2. «Обожествление» и «перегретый» термин. По крайней мере, ни одного серьезного исследователя-гуманитария, «обожествляющего ИИ», я не встречала. Хайп вокруг ИИ от различной «околонаучной тусовки» не стоит рассматривать как тенденцию, а уж тем более выдавать за обобщающий вывод.
⚡️3. О полезности ИИ в мире никто особо не высказывается (если не брать таких общих интервью), поскольку отмечать технологию с точки зрения ее полезности-неполезности немного надуманно (если будем ссылаться на серьезные исследования). Необходимо рассматривать шире: ее эффективность для решения задач, окупаемость на современном этапе, влияние на рынок труда, роль в повышении производительности, возможность решения новых задач. Параметров много и их можно долго перечислять. Причем многие параметры прогнозируются на перспективу, что требует еще более детального анализа. Поэтому спор о полезности ИИ больше спор о приоритетах. Что мы ставим во главу угла – контроль (и в первую очередь социальный) или широкое распространение новой технологии? Вот здесь, скорее всего, кроется основная проблематика. При широком распространении усиливаются все возможные угрозы, а как их минимизировать пока не все понимают. При акценте на контроль – конечно, все лучше запретить, но это создаст только иллюзию «острова безопасности». А с учетом бесперспективности закрытия информационного пространства в современных условиях, это лишь отдалит угрозы, но их не решит.
⚡️4. Зарубежный опыт показывает, что оценка рисков ИИ приводит к поиску новых подходов к участию Человека во всех общественных процессах. Это сложно, трудно и приводит к тому, что человеческий капитал становится определяющим.

Продолжение⬆️
А вот с этим большой большой дефицит. Обратимся к опыту Китая – у этой страны, действительно, есть чему поучиться: ценность ученого, стремление к инновациям, поощрение исследователя. И там о роли ИИ (с точки зрения его полезности-бесполезности) я не видела значимых дискуссий. Они его (ИИ) внедряют и ускоренными темпами.
⚡️5. Опасения Н. Касперской о кибербезопасности понятны. В условиях технологической гонки – это один из главных вопросов. Каждое государство должно выстраивать свою национальную политику. Здесь есть свое поле для рассуждений, и ИИ – элемент системы кибербезопасности, который используется во многих цифровых решениях. Об этом сейчас также много пишет Е. Касперский. Надо находить баланс между кибербезопасностью и приоритетом новой технологии.

1 мая - день Весны и Труда

А вот Китай 🇨🇳 опять нам подкинул новое изобретение.

Новый китайский робот KAI, которого предлагают использовать в качестве домашнего работника.
Стоимость и не дешевая, но и не запредельно дорогая- порядка двадцати тысяч долларов.

☝️Главным преимуществом KAI называют встроенную нейросеть.
Робот может учиться новым задачам прямо в процессе, без обновлений.

🖌️ Многие уже задались вопросом: что если нейросеть в привычном ей стиле начнет глючить, и смотря чему она научится от общения с некоторыми людьми…

Если честно, просмотр презентационного видео не вызывает восторга. Надо ли себя подменять до такой степени машиной? - вопрос очень серьезный.

Статистические данные о защите кандидатских диссертаций

✅ Институт статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ анализирует новые данные Росстата о защите кандидатских диссертаций.

🖌️ В 2025 г. выпуск из аспирантуры составил 17,7 тыс. чел., из них 2 тыс. сумели защитить кандидатские диссертации в период подготовки — на 21% больше, чем в 2024 г. Во многом такой прирост — результат всплеска интереса к аспирантуре в 2022 г., когда на соответствующие программы поступили 45,1 тыс. чел.

☝️См.: Миронова А. В. (2026) «Отсроченные» защиты: новая реальность аспирантуры. Режим доступа: https://issek.hse.ru/news/1154200973.html

✅ Традиционно базовым показателем эффективности аспирантуры считается удельный вес выпущенных с защитой диссертации в период подготовки. В 2025 г. этот показатель вырос до 11,4%, однако он все еще ниже отметки 2010 г. (28,5%). Между тем такой формальный подход оставляет без внимания защиты диссертаций, которые проходят после выпуска из аспирантуры, даже в ближайшие несколько лет. Так, по данным Росстата, в 2025 г. защитили кандидатские диссертации почти 4 тыс. чел., прошедших подготовку в предыдущие годы, что в два раза превышает показатель по выпущенным в текущем году. Тренд на преобладание числа защит, проведенных уже после выпуска из аспирантуры, наблюдается с 2016 г.

✅ Выше средней по стране доля выпускников, прошедших защиту диссертации в период подготовки, в 2025 г. в Приволжском (14,7%) и Северо-Западном (14,2%) федеральных округах. Значительно ниже — в Дальневосточном ФО (2,6%). Среди регионов лидировали Курская (101 выпущенный аспирант, из них 33,7% защитили диссертации в срок), Новгородская (21 чел., с защитой 28,6%), Кировская (39 чел., с защитой 28,2%) и Белгородская (249 чел., 25,7% с защитой) области.

☝️Более половины защитивших диссертации в период обучения в аспирантуре (58,3%) относятся к группе 27–29 лет; удельный вес таких выпускников здесь выше средней отметки — 13,7%. Самый высокий показатель — в наиболее молодой (до 26 лет), но и наиболее малочисленной группе (выпущены 1 тыс. чел, из них с защитой — 15,6%).
В группах старше 30 лет удельный вес выпущенных с защитой в срок подготовки снижается, и наименьшая доля отмечается среди выпускников аспирантуры 40 лет и старше.

Джон Тернус – новый глава Apple
 
✅ Мы должны быть в курсе мировых событий.
Джон Тернус – с 1 сентября возглавит Apple. И сейчас очень много новостей связано с этой компанией.

☝️Тим Кук, легендарный директор, занявший эту должность после ухода Стива Джобса, будучи его партнером по бизнесу, покидает свой пост.

💰 30 апреля 2026 г. Apple отчитался о блестящих результатах за I-й квартал, показав рост выручки на 17% благодаря 22% росту продаж iPhone. В начале этого года гораздо больше потребителей обновляют свои старые iPhone, чем это было в последнее время. 

✅ Преемником станет руководитель подразделения аппаратного обеспечения Джон Тернус.
В четверг на конференции Кук и Тернус обменялись щедрыми комплиментами. Тернус назвал Кука «одним из величайших бизнес-лидеров всех времен», а Кук восторженно заявил: «На этой планете нет никого, кому бы я больше доверял в вопросе руководства Apple в будущем, чем Джону Тернусу».
 
☝️При этом Apple  объявляет о некоторых изменениях.
1. Компания увеличила расходы на исследования и разработки на 34%, хотя Apple ранее не славился своими расходами на науку: в процентном отношении к выручке расходы на научные разработки в последние несколько лет составляли около 8%. Иные BigTech тратят гораздо больше. Основной объем затрат будет связан с развитием технологий искусственного интеллекта (ИИ).
2. Меняется финансовая политика. Компания будет больше копить денежных средств, чем раньше (несмотря на то, что компания повысила дивиденды и объявила о новой программе выкупа акций).
3. Смена фокуса на «железный» ИИ. Назначение Тернуса – это четкий сигнал: Apple планирует внедрять ИИ не только в облако, но и в саму архитектуру устройств. Как человек, годами отвечавший за «железо», Джон будет курировать создание чипов нового поколения, способных обрабатывать нейросети прямо в кармане пользователя, сохраняя ту самую приватность, которая стала религией бренда.
 
☝️Несколько слов о Джоне Тернусе.
Родился в мае 1975 года в Калифорнии.
Окончил престижный Пенсильванский университет (Лига плюща) в 1997 году. По диплому он – инженер-механик. Интересный момент: его дипломный проект в университете был посвящен созданию механической «руки-манипулятора» для людей с параличом конечностей, которая управлялась движениями головы. Это подчеркивает его давний интерес к технологиям, которые реально помогают людям.
В студенческие годы выступал за университетскую сборную по плаванию и даже становился чемпионом на дистанции 50 метров вольным стилем.
До Apple (с 1997 по 2001 год) работал в компании Virtual Research Systems, где проектировал шлемы виртуальной реальности. В Apple пришел в июле 2001 года, начинал с дизайна мониторов и корпусов ноутбуков. Его называют «человеком, который починил Mac». Именно он курировал переход компьютеров на собственные чипы Apple Silicon, что спасло линейку Mac от стагнации. С 2013 года занимал пост вице-президента по аппаратной разработке. В 2021 году вошел в ближайший круг руководства как старший вице-президент.
 
✅ Внутри компании его называют «самым надежным парнем». Тернус считается одним из самых обаятельных топ-менеджеров компании. Он часто выступает на презентациях, выглядит уверенно и спокойно. Внутри компании его любят за то, что он умеет «сглаживать углы» и объединять разные команды ради одной цели. Джон Тернус – приверженец экологии. Для него экологичность – это не просто маркетинг, а инженерная задача.

Больше половины всех текстов в Интернете сгенерировано ИИ – проверим утверждение
 
🖥️ По многим интернет-площадкам прошла информация с достаточно громким заголовком – Больше половины всех текстов в Интернете сгенерировано нейросетями. Скажу честно: после прочтения зародилось сомнение – так ли это на самом деле? Тем более, что тон многих публикаций больше носил апокалипсический характер – людей вытесняют из цифрового пространства.
 
✅ Поэтому решила проверить все сама. Вот несколько интересных обобщений.
 
☝️Компания цифрового маркетинга Graphite относительно недавно опубликовала исследование, показывающее, что более 50% статей в интернете генерируются искусственным интеллектом. Выборка проводилась в англоязычном сегменте, анализировались тексты, опубликованные с 2020 по 2025 гг. Но не все, а около 65 тысяч случайно выбранных статей объемом не менее 100 слов. Необходимо отметить, что основной сгенерированный текст пришелся на материалы общего интереса: новости, пошаговые инструкции, публикации о стиле жизни, обзоры и описания продуктов. Компания считает, что число таких текстов вышло на плато. По-видимому, такая же сегментация будет сохраняться. Так что основное число сгенерированных текстов будет давать развлекательный контент (условно его так обозначим).
 
🖌️ Для самостоятельного изучения исследования ссылку прилагаю: https://graphite.io/five-percent/more-articles-are-now-created-by-ai-than-humans
 
☝️Вот еще одно исследование (январь 2024 г.) под названием «Шокирующее количество веб-контента уже представляет собой мусор, переведенный ИИ»: AWS AI Labs опубликовала результат – 57,1% предложений в многоязычном параллельном веб-контенте, вероятно, генерируются или переводятся алгоритмами ИИ, что часто приводит к созданию низкокачественного текста для обработки поисковыми системами.
🖌️ Ссылка: https://www.vice.com/en/article/a-shocking-amount-of-the-web-is-already-ai-translated-trash-scientists-determine/
 
✅ Детальное изучение аналитического материала показывает его определенную специфику. Речь идет о странах Глобального Юга, где есть языковые проблемы. ИИ обучается на данных, в числе которых основное место занимают публикации в Интернете, которые для этих стран создаются не самого высокого качества. Это означает, что ИИ потребляет низкокачественную информацию, а затем ее множит в своих результатах по запросам. С учетом того, что активно используется Гугл-переводчик, то для стран Глобального Юга перевод не будет отличаться высоким качеством. Вот в чем смысл приведенного исследования. Иными словами риски дискриминации только усиливаются.
 
☝️Еще одно исследование (от 30 апреля 2026 г.) – согласно данным агрегатора Podcast Index, из 10 871 нового подкаст-фида, появившегося за последние девять дней, 39% содержат признаки генерации с помощью искусственного интеллекта. Так что если вы увлекаетесь подкастами, то возможно вы слушаете сгенерированный голос на сгенерированную тему.
 
🖌️ Ссылка: The Audio Industry Is Grappling with the Rise of ‘Podslop’ / https://www.bloomberg.com/news/newsletters/2026-04-30/-podslop-proliferation-is-challenging-the-audio-industry?
 
Российское исследование:

«Почти половина российских студентов пишет курсовые и дипломные работы с помощью искусственного интеллекта».

 
☝️Обсуждение новости можно почитать здесь:
В Петербурге обсуждают систему контроля использования ИИ в работе над дипломами / https://bfmspb.ru/novosti/v-peterburge-obsuzhdayut-sistemu-kontrolya-ispolzovaniya-ii-v-rabote-nad-diplomami/
 
✅ Чуть позже напишу еще некоторые сведения об использовании ИИ в формировании научного контента. Много чего интересного, а  в некоторых случаях уже и комичного.

И самое главное: этот пост подготовлен только с помощью естественного интеллекта 😎

Рыбки - роботы

В Поднебесной решили, видимо, роботизировать все, что получится. К антропоидным роботам мы уже привыкли. Теперь рыбки-роботы.

✅ Представленные модели выглядят почти как настоящие араваны — пресноводные рыбы из Амазонии, которые очень ценятся любителями аквариумов, но очень требовательные к содержанию.

Настоящим рыбам нужна сверхчистая вода, полутораметровый аквариум и живая пища. Роботам — зарядка раз в 12 часов. Ими можно еще и управлять дистанционно.

☝️Стоить рыба-робот будет порядка $5 тыс. Однако живые араваны могут стоить десятки и даже сотни тысяч долларов.

Так что скоро придешь в зоомагазин, а там тебе ни живых рыбок или черепашек будут предлагать, а последние версии роботизированных копий.

Китай меняет критерии эффективности научных исследований и ученых
 
☝️Показатели развития науки в Китайской Народной Республике впечатляют. По многим универсальным критериям они находятся на первом месте среди всех стран мира. Так, согласно Глобальному индексу инноваций 2025 года, Китай занял 10-е место в мире, впервые войдя в десятку лучших стран по инновациям.
 
При этом Китай не останавливается и ищет новые подходы, позволяющие сохранять лидирующие позиции. Сейчас внимание привлекает масштабная реформа под громким названием –  «Преодоление пяти ограничивающих критериев».
✅ Реформа была объявлена еще в 2018 году с целью снижения чрезмерной зависимости от пяти критериев оценки: научных работ, званий, дипломов, наград и почетных званий.
В 2020 году реформу расширили до комплексной инициативы по оценке научных исследований.
 
🖌️ С чем связано реформирование. Обозначим несколько моментов, которые созвучны с тем, что происходит в Российской Федерации.
1. Большинство знаковых мировых научных журналов работают по принципу открытого доступа, который первоначально обозначался как путь к доступности результатов исследований: любой исследователь из любой точки мира может прочитать нужную ему статью. Однако стоимость публикаций в таких журналах стала высокой – от 1800 долларов до 3500 долларов США. Согласно отчету Национальной научной библиотеки Китайской академии наук, средняя стоимость обработки статей в 2024 году превысила 3000 долларов США за статью. Китайские ученые опубликовали 313 500 таких статей, что составляет около одной трети от общего числа в мире, и потратили на это 909 миллионов долларов США, что на более чем 20 процентов больше, чем годом ранее. Получается, что Китай финансирует зарубежные издательства, хотя с учетом открытости информационного пространства многие задаются вопросом о роли таких изданий в продвижении современной науки.
2. Высокая стоимость публикаций «съедает» грантовое финансирование, создает дискриминационные риски за счет доступа к материальным ресурсам на опубликование результатов исследования.
3. Звания, дипломы, награды выдаются однократно, но предоставляют по своей сути пожизненную ренту в виде надбавок к заработной плате, иных различных доплат. При этом есть ученые, которые достигнув статусных признаков, перестают оставаться реальными лидерами в науке, занимая при этом руководящие должности и тем самым, оберегая себя от возможной ротации.
4. Национальная наука в Китае достигла определенного уровня, когда международное признание происходит не в силу публикации в зарубежном журнале, а в силу самого открытия, которое может быть представлено национальным издателем.
5. Погоня за количеством публикаций привела к тому, что есть высокий соблазн оплаты статьи в «мусорном» журнале. Тем самым при нулевом эффекте для развития науки тратятся финансовые ресурсы.
 
☝️Одной из показательных мер стало то, что Китайская академия наук с марта 2025 г. запретила использовать средства академических фондов и ассигнования центрального правительства для оплаты публикационных сборов в 30 международных журналах открытого доступа, включая Nature Communications, Cell Reports и Science Advances (это высокорейтинговые журналы, публикация в которых отличается максимально высокой стоимостью). Кроме того, запрещена компенсация расходов на обработку статей, опубликованных в журналах, подозреваемых в академических нарушениях.
Следующей мерой стало требование для всех проектов, финансируемых с 2025 г., о публикации не менее 20% статей по отчетам в журналах КНР.
Многие университеты КНР изменили критерии отбора научных и преподавательских работников, отказавшись от безусловной оценки общего числа публикаций и рейтинговых значений (индекс Хирша, импакт-фактор журнала представленных публикаций и т.д.).
 
✅ Следует признать, что многие проблемы носят универсальный характер:
1. Приоритет количества публикаций над качеством. Библиометрия стала какой-то игрой, в которой нужно только знать ее правила, чтобы умело манипулировать.