В первом номере журнала за 2022 г. опубликована статья Андреа Гаспарини (Andrea Gasparini) и Хели Каутонен (Heli Kautonen) «Искусственный интеллект в научной библиотеке — обширный обзор литературы» (Understanding Artificial Intelligence in Research Libraries – Extensive Literature Review). В научном мире искусственный интеллект (ИИ) стал основой различных видов деятельности. Безусловно, он влияет и на то, как осуществляют свои услуги научные и университетские библиотеки и как будут использоваться данные, которые они хранят в своих репозиториях. В настоящее время это сложный и неопределенный ландшафт, в котором библиотечные специалисты и руководители должны сориентироваться. Авторы поставили перед собой задачу определить специфику исследований в данной области. Они предлагают обширный обзор литературы, посвященный самым разным аспектам взаимодействия научной библиотеки и искусственного интеллекта, предполагая, что использование последнего должно быть поднято на уровень стратегии. Проанализированы 126 статей, на основании чего описаны те роли, которые играют библиотеки и библиотекари, пользователи, а также искусственный интеллект в качестве субъекта взаимодействия.
Более четверти публикаций (33) из представленного списка являются докладами; в том числе это работы, посвященные профессиональной роли библиотекаря (14). Между тем, большая часть работ посвящена общим вопросам (79). Сорок одна статья отвечает критериям концептуальной или теоретико-исследовательской работы. Тридцать две работы представляют результаты эмпирических исследований (от частного случая до полномасштабного проекта). Публикации охватывают временной период в 60 лет. Почти половина статей опубликована после 2018 г. (первая публикация относится к 1975 г., последняя — к октябрю 2020 г.).
На основании анализа литературы делается вывод о том, что роль библиотекарей реализуется по 7 направлениям (профессиональное использование инструментов и сервисов ИИ, профессиональная разработка инструментов и сервисов ИИ, защита профессиональных ценностей, исследование перемен, замена человека искусственным интеллектом, партнерское участие в переменах, агент происходящих перемен).
Второй круг вопросов касается роли пользователей (студентов, научных сотрудников, других граждан); она связана с поиском информации, эксплуатацией со стороны ИИ, предвзятостью, участием в сообществе, изучением ИИ-технологий, потреблением ИИ-услуг, участием в создании новых знаний с использованием ИИ, взаимообмен с ИИ, участием в разработке ИИ, действиями в обход библиотекаря.
Роль ИИ как субъекта реализуется в нескольких направлениях: ИИ как инструмент/система, расширение круга человеческих возможностей, замена человеческого труда, «черный ящик», посредничество, роль агента/актора.
Лишь 24 публикации были посвящены проблемам дизайна ИИ в контексте библиотечных процессов: ИИ как интерфейс, человеко-ориентированный дизайн, ориентация на потребности, ИИ как инфраструктура, требования самого ИИ.
В анализе результатов авторы опирались на постгуманистические теории, которые порой ставят под сомнение прежде незыблемые утверждения о первенстве человеческого разума и призывают к глубокому анализу соотношения сил между всеми субъектами взаимодействия с технологиями. Результаты исследования представлены также в табличной форме.
УДК: 004.8:02
ГРНТИ: 28.23; 20.15.31; 13.31
DOI: 10.53377/lq.10934
Источник:
В шестом номере журнала опубликована статья Сепанта Шарафуддина (Sepanta Sharafuddin) и Ивана Белика (Ivan Belik), сотрудников Норвежской школы экономики, под заглавием «Эволюция анализа данных в бизнес-кейсах» (The evolution of data analytics through the lens of business cases). Анализ данных — динамично развивающаяся область деятельности, между тем, не получившая по сей день универсального определения. Анализ данных в бизнесе есть обобщение результатов различных видов деятельности и операций компаний и предприятий, применение процессов обработки данных в решении бизнес-проблем, то есть сбор данных, их формализация и обработка с целью получения знаний, решения конкретных экономических проблем и управления рабочими процессами.
Авторы предприняли комплексный обзор современного состояния и тенденций развития технологий анализа данных, применяемых в бизнес-практике с момента их появления. В настоящем исследовании внимание уделено природе и видам технологий, основанных на данных, которые с большой вероятностью получат развитие в последующих десятилетиях в различных сферах экономики.
Для анализа трех периодов развития информационной аналитики в бизнесе – в прошлом (1950-е–1990-е гг.), настоящем (2000–2020-е гг.) и будущем (2030-е–2050-е гг.) – рассмотрен соответственно опыт трех крупнейших компаний. Это оптово-розничная сеть Walmart, стриминговая развлекательная компания Netflix и ИТ-компания Affectiva. Все они показали пример потрясающей адаптации к технологическим сдвигам и решения сложнейших задач анализа данных в период эволюционного перехода от старых технологий к новым.
В контексте эволюции анализа данных опыт компании Walmart – это решение задач сбора, обработки и обобщения данных об индивидуальных клиентах/пользователях (например, данных о покупательском поведении). Опыт Netflix демонстрирует, как компании извлекают ценнейшую бизнес-информацию и на этой основе добиваются сверхэффективности, опираясь на большие данные и технологии машинного обучения. Подход компании Netflix к анализу данных — показательный пример эффективной дешифровки разнородных данных и их анализа.
Индустриальная концепция 4.0 подразумевает интеграцию ИТ с физическими системами, ведущую к появлению киберфизического мира, превращающего мир реальный в виртуальную реальность, часто без участия человека. Компания-разработчик искусственного интеллекта Affectiva создает новую технологическую категорию –искусственный эмоциональный интеллект (ЭИ) на основе обработки огромного массива информации, получаемой от действующих в реальном времени сенсоров и видеоустройств. Успех компании в разработке продуктов ЭИ основывается на четком понимании экспоненциального роста возможностей ИИ для обработки данных благодаря появлению автономных устройств сбора и обработки данных.
Можно с уверенностью предсказать, что ИИ будет предлагать бизнесу все более совершенные системы анализа данных и что происходящая революция, связанная с ИИ и ЭИ, с большой вероятностью трансформирует среду человеческого труда. Так, например, компания Affectiva уже сотрудничает с людьми, готовыми предоставлять свои индивидуальные данные для разработки и совершенствования технологий распознавания эмоций, которые в перспективе смогут быть использованы в маркетинговых исследованиях. Поскольку это не единственный опыт, то можно прогнозировать, что стремительное развитие информационных технологий направлено в сторону появления киберфизического общества, в котором человек, корпорации, устройства будут тесно взаимосвязаны. Такое общество будет как никогда открыто для обмена данными.
Анализ тенденций в области развития технологий и репрезентативные тематические исследования (кейсы) позволяют сделать вывод о динамичном развитии информационной аналитики и отсутствии стагнации в этой сфере. Изучение же динамики эволюции в той или иной области на реальных примерах способствует лучшему пониманию сдвига парадигмы и соответствующих технологических достижений в ИТ-бизнесе.
УДК: 004.8:001.103-047.44
ГРНТИ: 28.23
Источник:
https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/OIR-07-2021-0355/full/html
В статье Шарлин Чоу (Charlene Chou) и Тони Чу (Tony Chu) «Анализ использования BERT (модели обработки естественного языка) для компьютеризированного предметного индексирования в проекте «Гутенберг»» (An Analysis of BERT (NLP) for Assisted Subject Indexing for Project Gutenberg) рассматривается целесообразность использования моделей ИИ/ОЕЯ (Искусственный интеллект – Обработка естественного языка) для совершенствования процесса предметной индексации цифровых ресурсов. Модели BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers— двунаправленный кодировщик-трансформер) широко используются в машинном индексировании коллекции проекта «Гутенберг», когда для индексации предлагаются предметные рубрики Классификации Библиотеки Конгресса США (LCC), отобранные по кодовым обозначениям подклассов LCC. Результаты данного исследования могут стать фундаментом для последующих разработок по автоматической предметной индексации цифровых библиотечных фондов.
BERT — нейросетевая модель-трансформер, предназначенная для предварительного обучения языковых представлений с целью их последующего применения в широком спектре задач обработки естественного языка. BERT является автокодировщиком.
УДК: 004.934:025.32
ГРНТИ: 20.19.17, 20.23.15; 28.23.11; 16.31.25, 16.31.31; 13.31.19
DOI: 10.1080/01639374.2022.2138666
Источник:
Старший редактор колонки «Технология» журнала Мэтт Энис (Matt Enis) представляет итоги исследования, проведенного компанией Helper Systems, в статье «Новый опрос университетских библиотекарей о перспективах использования ИИ в высшем образовании» (New Academic Librarian Survey Offers Perspectives on AI in Higher Ed). В опросе приняли участие 125 библиотекарей. Всего восемь процентов респондентов отметили, что использование студентами искусственного интеллекта (ИИ) является мошенничеством — при этом 49 % с этим не согласны, и еще 42% считают такое использование нечестным лишь в определенных случаях. Важным для респондентов представляется контекст обращения к ИИ и возможность использования таких его инструментов, как ChatGPT, в рамках мозговых штурмов, для вторичных операций и анализа больших массивов, и в гораздо меньшей степени — для проведения оригинального исследования.
ChatGPT — чат-бот с искусственным интеллектом, созданный компанией OpenAI и способный работать в диалоговом режиме и поддерживать запросы на естественных языках.
Также был задан вопрос об этичности использования ИИ профессионалами на рабочем месте. Более половины респондентов (52%) считают, что этично, 14% — что неэтично, 33% — затрудняются с однозначным ответом. Респонденты выступают за прозрачность использования ИИ на отдельных этапах исследования. Всего 5% респондентов считают использование студентами ИИ обязательным, 14% — возможным и 81% совершенно не согласны с таким утверждением. Тревогу у респондентов вызывает не только возможность мошенничества в научно-исследовательской деятельности, но и снижение уровня критического мышления и оригинальности исследований, опасность вытеснения человека из отдельных профессий. Всего 13% респондентов признались, что их библиотеки предлагают ученым продукты, связанные с ИИ, при этом 24% заявили, что их библиотеки рассматривают такие планы, 63% не смогли сказать на этот счет ничего определенного.
По мнению участников опроса, будущее использование ИИ лежит в сферах персонализированных образовательных приложений, тестирования студентов в режиме реального времени, поддержки студентов, а также в рамках аналитических систем для анализа больших массивов данных.
УДК: 378:004.8+001.89:004.8+004.8:17
ГРНТИ: 28.23; 50.53; 12.51.85; 13.31.19; 14.01.85, 14.01.87
Источник:
В статье Лео Ло (Leo S. Lo) «Международная политика в области искусственного интеллекта: значение и рекомендации для библиотек» (AI policies across the globe: Implications and recommendations for libraries) перспективная политика в отношении использования технологии искусственного интеллекта и ее влияние на библиотеки рассматривается на основе сравнительного анализа законодательных актов США, Великобритании, Европейского Союза, Канады и Китая. Искусственный интеллект (ИИ) революционизирует работу библиотек, при этом он ставит перед ними сложные проблемы, связанные с этикой, вопросами конфиденциальности данных и равенства доступа. В статье рассмотрены решения, предложенные названными странами, в этих и других ключевых направлениях. Автор указывает также на области, требующие дополнительной проработки, такие как необходимость специальных рекомендаций по исключению предвзятости в системах ИИ, а также вопросы конфиденциальности личных данных. Даются практические рекомендации для библиотек, которые должны не только адаптироваться к предлагаемой политике, но и активно вносить свой вклад в ее разработку. Выбор стран для сравнительного анализа объясняется их значимостью как игроков на мировом пространстве ИИ при разнообразии подходов к регулированию использования этих технологий, от политики минимального вмешательства и поддержки инновационных решений, характерной для Великобритании, до основанном на анализе рисков универсальном подходе ЕС. Красной нитью в статье проходит мысль о безусловном влиянии принимаемых решений на развитие библиотек; приводятся практические рекомендации для библиотек, такие как учреждение комитетов по этике использования ИИ, подготовка установочных документов, совместная с библиотечными ассоциациями поддержка политики инклюзивности и равенства. Автор предлагает рассматривать законодательные акты, принимаемые в различных странах, как «дорожную карту» для библиотек на неизведанном поле использования технологии ИИ. Помимо этого, библиотеки должны использовать свои возможности для обучения ИИ-грамотности в защиту прозрачности, ответственности, критического отношения к продуктам, сгенерированным ИИ.
УДК: 004.8:02 + 021.89
ГРНТИ: 28.23; 13.31.20
DOI: 10.1177/03400352231196172
Источник:
https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/03400352231196172
Авторы статьи «Анализ знаний об искусственном интеллекте и его восприятия» (A study on the knowledge and perception of artificial intelligence) А. Субавеерапандиян (A. Subaveerapandiyan), С. Сунантини (C. Sunanthini) и Мохаммед Амеес (Mohammad Amees) поставили перед собой задачи оценки осведомленности библиотечно-информационных специалистов о технологиях искусственного интеллекта (ИИ), определения восприятия этих технологий, а также выявления навыков и компетенций, необходимых специалистам в век ИИ. Проведен опрос среди 245 библиотекарей Замбии. Результаты опроса проанализированы и представлены в статье также в табличном виде. Они показали, что библиотекари в основном положительно относятся к данной технологии и перспективам ее применения. Большинство специалистов осведомлены о возможности применения технологий ИИ в библиотеках. В среднем, 44,1% респондентов согласились с тем, что ИИ необходим для повышения эффективности библиотечного обслуживания, динамического развития библиотек. Между тем, 38,2% респондентов выразили свои опасения в связи с тем, что технологии ИИ угрожают занятости библиотечно-информационных специалистов. Также ответы респондентов (49,8%) указали на барьеры на пути внедрения ИИ в библиотеках, такие как отсутствие необходимых навыков владения технологиями ИИ, бюджетные ограничения, трудоемкость, недостаток провайдеров, специализирующихся на технологиях ИИ. Примерно 65% респондентов назвали необходимыми навыки и компетенции в таких сферах, как электронная коммуникация, программное и техническое обеспечение, Интернет-приложения, компьютерные системы и сети, кибербезопасность и управление сетями, контроль качества данных, курирование данных, интерпретация и представление данных, системы управления базами данных, проектирование механизмов ИИ, алгоритмы анализа данных. Также отмечалась необходимость включения соответствующих тем в образовательные программы библиотечно-информационной отрасли. Исследование может стать основанием для дальнейших репрезентативных исследований с более широкой выборкой и тематикой, связанной с технологиями ИИ и их применением; оно будет полезно библиотекам, внедряющим ИИ, поможет библиотечным советам и ассоциациям в разработке политики академических библиотек и будет способствовать осведомленности библиотекарей.
УДК: 004.8:02 + 023.5
ГРНТИ: 13.31.19, 13.31.16
DOI: 10.1177/03400352231180230
Источник:
https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/03400352231180230
Статья независимого автора Эмили Аделл (Emilu Udell) «Мир ИИ: как библиотеки внедряют и используют интеллектуальную технологию» (The World of AI. How libraries are integrating and navigating this powerful technology) представляет актуальные вопросы внедрения технологий ИИ в библиотечную практику. Речь, в первую очередь, идет о генеративном искусственном интеллекте. Автор провела интервью с заинтересованными представителями крупных библиотек США. Это Карим Бугида (Karim Boughida), руководитель библиотек Университета Стони-Брук, Николь Хеннинг (Nicole Hennig), разработчик систем электронного образования библиотек Университета Аризоны в Тусоне, Элисса Малеспина (Elissa Malespina), библиотекарь-педагог, Высшая школа Юниона (шт. Нью-Джерси), Ник Танзи (Nick Tanzi), заместитель директора Публичной библиотеки Саут-Хантингтона (шт. Нью-Йорк), Тревор Уоткинс (Trevor Watkins), Университет Джорджа Мейсона (шт. Вирджиния).
Прежде всего, автор отсылает собеседников и читателей к Приказу президента США от 1 октября 2023 г. «О безопасном, защищенном и надежном искусственном интеллекте» (Executive Order on Safe, Secure, and Trustworthy Artificial Intelligence), направленном на использование потенциала и управление рисками, связанными с данной технологией. Документ задает новые стандарты безопасности и защиты ИИ, призывает защитить право американцев на частную жизнь и конфиденциальность, а также гражданские права и принципы равенства, указывает на права потребителей и работников, обеспечивает поддержку инноваций и конкуренции, а также задает направление на лидерство США в данной области при сотрудничестве с другими странами.
Отмечается, что документ подготовлен в результате предварительной работы, в частности, добровольного обязательства, взятого 15 лидирующими в данной сфере компаниями по разработке безопасных, защищенных и достойных доверия продуктов ИИ. Администрацией ранее были опубликованы такие документы, как проект Билла о правах, связанных с ИИ (Blueprint for an AI Bill of Rights), а также Приказ для организаций по противодействию алгоритмической дискриминации (Executive Order directing agencies to combat algorithmic discrimination).
Интервьюируемые отмечают, что президентский приказ — это лишь план и указание, данное федеральным агентствам для разработки стандартов и процедур, связанных с искусственным интеллектом и направленных на минимизацию вреда и максимальное использование его преимуществ. Именно таких регулирующих документов библиотекам следует ждать от министерства образования США. Вместе с тем, такие указы не могут заменить собой действующее законодательство, да и носят временный характер, хотя в названном документе отражена озабоченность профессионалов такими проблемами, как сохранение конфиденциальности, алгоритмическая предвзятость, дезинформация и безопасность. Отдельно отмечается респондентами вторжение ИИ на рынок труда; тем не менее, опрошенные выражают уверенность в том, что, будучи информационным специалистами, библиотекари найдут свое место в новом технологическом ландшафте.
Вопросы конфиденциальности и плагиата, авторского права, возможности использования генеративного ИИ для подготовки студенческих работ, правомерности и этичности применения продуктов ИИ, точности и достоверности сгенерированных данных широко обсуждаются библиотеками высших учебных заведений.
Многие академические библиотеки пытаются внедрять данные технологии, организуют дискуссионные и учебные группы, помогают своим специалистам получить практический опыт, работают с преподавательским составом учебных заведений, преодолевая предубежденность и демонстрируя возможности ИИ, в частности ChatGPT, для организации учебного процесса, готовят рекомендации для студентов по использованию чат-бота, разрабатывают с его помощью библиотечные продукты.
Использование ИИ и ChatGPT современными студентами — явление непростое. С одной стороны, владение технологиями дает им преимущество как будущим профессионалам. С другой стороны, можно ли полностью полагаться на технологии и продукты, которые приходят и уходят, хотя бы в связи с тем, что их разработка может оказаться не столь прибыльной для производящих компаний?
Преимущества — это пользовательский опыт, персонализированные рекомендации, рост эффективности и продуктивности, обучение языкам, поддержка образовательного процесса. Студенты активно используют ИИ через популярные приложения и социальные сети.
Библиотекари вновь возвращаются к вопросу об информационной грамотности — в данном случае ИИ-грамотности. На проблему использования студентами ChatGPT один из интервьюируемых предлагает взглянуть как на проблему педагогическую, а не как на проблему плагиата. Отдельно стоит проблема оценки работ, созданных студентами с использованием ИИ.
Необъективность, предвзятость алгоритмов связана с необъективностью моделей их обучения, когда разработчики изначально отдают предпочтение одной группе пользователей или источников. Есть проблема и в том, что для обучения могут использоваться произведения искусства, защищенные авторским правом, или же контент, созданный на иностранном языке. Статья представила мнение авторитетных специалистов, при этом обозначила лишь малый круг вопросов, связанный с ИИ.
УДК: 004.8:027.7
ГРНТИ: 13.31.19, 13.31.20, 13.31.11; 20.15.31; 13.31.91
Источник:
https://americanlibrariesmagazine.org/2024/03/01/the-world-of-ai/
Редактор раздела «Технология» Мэтт Энис (Matt Enis) предлагает обзорную статью актуальной тематики «Следующее поколение ИИ: работа библиотек с ChatGPT и новейшими инструментам ИИ» (Next Gen AI: Libraries Work with ChatGPT and Other Emerging AI Tools). Год 2023 оказался воистину революционным для генеративного искусственного интеллекта (ИИ), и кому как не библиотекарям оказывать поддержку читателям в освоении данной технологии и работе с ней. Уже много лет люди взаимодействуют с инструментами, основанными на использовании ИИ: от проверки правописания и рекомендаций агрегаторов фильмов до голосовых помощников и систем выявления фальшивых кредитных карт. Но когда 30 ноября 2022 г на сцену ступил ChatGPT, все это вдруг показалось нам примитивным. Всего за два месяца чат-бот набрал сто миллионов подписчиков. Большая языковая модель, официальное название которой «Chat Generative Pre-trained Transformer», вступает в активные беседы с пользователями, быстро отвечает на вопросы, кажется, на любую тему, пишет по запросу сравнительно несложные компьютерные программы. Вскоре на рынке были представлены и другие инструменты, такие как Bing Chat компании Microsoft (февраль 2023 г.), Bard AI компании Google (март 2023 г.). Все больше пользователей обращается к платформам ИИ, способным генерировать изображения на основе словесного описания, таким как Midjourney, DALL-E и Stable Diffusion.
Со временем эти технологии позволят автоматизировать повторяющиеся, времязатратные операции в различных сферах профессиональной деятельности — в библиотечном деле это, например, создание метаданных, каталогизация, справочное обслуживание, генерирование персонифицированных рекомендаций по различному контенту. Безусловно, это вызывает некоторые опасения относительно существования нашей профессии как таковой. Создатели и владельцы контента в различных сферах, например, издательства, также почувствовали нависшую на собой угрозу.
Так, в марте 2023 г. Институт будущего Земли (Future of Life Institute) подготовил письмо, подписанное более чем 1000 ученых, академиков, руководителей технологических компаний, которые заявили, что в истории планеты наступила новая эра, которая требует планирования, выверенного управления и ресурсов. Подписавшие заявление призвали к немедленной заморозке разработки технологии на 6 месяцев с целью оценки рисков, которые несут данные системы. Однако этого не произошло.
М. Энис привлекает к обсуждению этической стороны применения генеративного ИИ в библиотечном деле видных специалистов. Джой Дюбос (Joy DuBose), доцент, директор по проблемам расширенной реальности и игровых технологий, Библиотеки Университета шт. Миссисипи и сопредседатель Специальной экспертной группы по искусственному интеллекту и машинному обучению в библиотеках Американской библиотечной ассоциации (ALA), подчеркивает, что библиотекари двойственно относятся к появлению генеративного ИИ в их профессиональной реальности.
Дэвид Ланкес (David Lankes), профессор библиотечного дела Университета Техаса в Остине, рассказал, что многие средние учебные заведения и университеты, поспешно запретившие использование генеративного ИИ, уже идут на попятную. Это связано еще и с тем, отметил Ланкес, что крупные технологические компании, например, уже встроили инструменты ИИ в свои продукты, которыми студенты пользуются ежедневно. Так, в программное обеспечение Office от Microsoft был интегрирован помощник с искусственным интеллектом для приложений и служб Microsoft 365 Copilot AI.
Таким образом, ближайшей задачей библиотек станет поддержка студентов и преподавателей с точки зрения этики использования ИИ в обучении. Отмечается, что у библиотек есть возможности для этого — стоит обратиться к их опыту поддержки научно-исследовательской и публикационной деятельности.
Специалисты рекомендуют библиотекарям практиковаться в использовании ChatGPT, задавая задачи, лежащие в сфере своих интересов.
Библиотеки могут стать ключевым игроком, вписавшись в будущее ИИ, приняв определенные установки: создание условий и среды применения технологий ИИ, овладение необходимыми инженерными навыками для поддержки пользователей библиотеки в их профессиональной деятельности с использованием ИИ, информационная грамотность на уровне, позволяющем оценить информацию, предлагаемую инструментами генеративного ИИ, создание инклюзивной цифровой сети с фокусом на ИИ, предотвращение роста цифрового разрыва и ответственное использование ИИ.
УДК: 004.8:021
ГРНТИ: 13.31.19; 14.01.87
Источник:
В последнее время библиотеки, библиотечные организации, а также провайдеры запустили несколько инициатив, связанных с технологией ИИ. В опубликованном в мае обзоре «Новые образовательные ресурсы, условия лицензирования, хакатоны и многое другое: Обзор возможностей ИИ» (New educational resources, licensing terms, hackathons, and more. AI roundup) редактор журнала Мэтт Энис (Matt Enis) рассматривает те из них, которые появились весной 2024 г.
Компания Sage запустила бесплатный двухчасовой онлайн-курс The Art of ChatGPT Interactions, обучающий построению интегрированной среды CLEAR (аббревиатура от англ. слов «краткость, логика, очевидность, адаптивность, рефлексия» при использовании ИИ-инструментов на основе большой языковой модели, таких как ChatGPT. Издательство Университета Джонса Хопкинса (Балтимор, шт. Мэриленд, США) выпустило пособие для преподавателей, посвященное использованию инструментов и ресурсов ИИ, их интеграции в образовательную среду. Авторами публикации «Обучение с ИИ: практическое руководство для новой эры в образовании человека» (Teaching with AI: A practical Guide to a new era of human learning) являются Хосе Антонио Боуэн (José Antonio Bowen) и Эдвард Уотсон (C. Edward Watson). Стэнфордский институт искусственного интеллекта (штат. Калифорния, США) опубликовал свой седьмой по счету ежегодный отчет (2024 AI Index), в котором отражены достижения и тенденции, связанные с развитием ИИ, такие как технологические разработки, информация о реакции общества и геополитической динамике и т. д. В отчете отмечается, что ИИ обогнал человека в таких показателях, как классификация изображений, понимание визуальных данных, распознавание английской речи, однако по-прежнему он отстает во многих других. Коммерческие ИИ-решения опережают университетские и научные разработки: в 2023 г. коммерческая отрасль представила человечеству 51 эффективную модель машинного обучения, в то время как академические организации – лишь 15. Расходы на обучение ИИ-моделей достигли беспрецедентного уровня: OpenAI оценивает свои расходы по обучению GPT-4 в 78 млн долларов, в то время как Google потратил на Gemini Ultra 191 млн. Коалиция научных изданий и академических ресурсов SPARC (Scholarly Publishing and Academic Resources Coalition) провела вебкаст в надежде подтолкнуть библиотеки к принятию ограничений в лицензионных контрактах, связанных с ИИ.
Ассоциация научных библиотек США (Association of Research Libraries, ARL) подготовила и опубликовала руководящие принципы для научных библиотек по использованию ИИ (Research libraries principles for Artificial Intelligence). В документе подчеркивается, что этичность и прозрачность остаются фундаментальными ценностями в использовании ИИ, в то время как в своей политике популяризации ИИ и сотрудничества в этой сфере организациям предлагается опираться на следующие принципы:
• Библиотеки должны демократизировать доступ к инструментам и технологиям ИИ, способствуя распространению цифровой грамотности среди населения.
• Библиотеки должны осознавать, насколько предвзятой и неточной может быть информация, представленная ИИ-моделями и приложениями.
• Библиотеки выступают за прозрачность и достоверность информации, будучи убежденными в том, что «без человека нет ИИ».
• На первое место при использовании ИИ-инструментов, технологий и обучающих данных для ИИ библиотеки должны ставить безопасность и конфиденциальность пользователей.
• Библиотеки соглашаются с тем, что закон об авторском праве США и Канады достаточно гибок и функционален, отражая многочисленные аспекты взаимодействия с высокими технологиями и ИИ.
• Научные библиотеки по-прежнему верны принципу использования информации в целях поддержки науки и научных исследований, в том числе информации, представленной в цифровых форматах.
Помимо этого, ARL в сотрудничестве с Коалицией за сетевую информацию (Coalition for Networked Information, CNI) представила сценарии развития ИИ в научно-исследовательской среде на период до 2035 г. (2035 Scenarios: AI-Influenced Futures in the Research Environment).
Коалиция за сетевую информацию, совместная инициатива ARL и образовательной ассоциации EDUCAUSE, продвигает использование цифровых информационных технологий в поддержку науки и образования. Коалиция понимает такую поддержку не только как решение технических и технологических задач, но и как охват многообразного цифрового контента и передовых приложений для создания, обмена, распространения и анализа такого контента в целях научно-исследовательской и образовательной деятельности.
Некоммерческая организация Ithaka S+R опубликовала в сети предварительные результаты опроса, касающегося использования чат-ботов ИИ в образовании (AI Chatbots in Education). В период с ноября 2023 по февраль 2024 г. в опросе приняли участие 77 факультетов, 111 специалистов и 224 студента Университета Брайанта (Смитфилд, штат Род-Айленд, США).
Библиотеки Университета Карнеги-Меллона (Питтсбург, штат Пенсильвания, США) провели в апреле хакатон, посвященный проблемам ИИ-грамотности и разработке образовательных материалов в этой сфере.
Реферативная база цитирования Scopus объявила в своем блоге о четырех новых функциональных возможностях Scopus AI: 1) карта понятий — визуальный инструмент, позволяющий расширить картину тематического запроса; 2) новый инструмент ранжирования результатов поиска; 3) добавлен еще один уровень отражения, что позволяет видеть контекст ответов, генерируемых ИИ; 4) библиографию, выдаваемую при использовании Scopus AI, теперь можно экспортировать на исследовательскую платформу SciVal компании Elsevier.
Компания Clarivate, которая в прошлом году объявила о планах использовать возможности генеративного ИИ в базах данных Web of Science, подтвердила, что в сентябре 2024 г. начнет действовать цифровой помощник с ИИ Web of Science Research Assistant.
УДК: 004.8:021
ГРНТИ: 28.23; 13.31.19
Источник:
В очередном номере журнала опубликована статья Эвана Фрухауфа (Evan Fruehauf), Эндрю Бимана-Кавалларо (Andrew Beman-Cavallaro) и Леэтты Шмидт (LeEtta Schmidt) «Поиск оснований для удовлетворения информационных потребностей пользователей генеративного ИИ через развитие междисциплинарных связей» (Developing a foundation for the informational needs of generative AI users through the means of established interdisciplinary relationships).
Широкое распространение программ искусственного интеллекта (ИИ), управляющих большими языковыми моделями, вызывает озабоченность профессорско-преподавательского состава университетов и заставляет искать ответы на многие вопросы, связанные с использованием ИИ в образовательной и научно-исследовательской деятельности. Университетское сообщество волнуют такие явления, как плагиат, обучение студентов использованию новейших инструментов, распознание надежности информации, сгенерированной при помощи ИИ-инструментов. Дополняя существующие учебные материалы, проводя учебные мероприятия, создавая новые информационные ресурсы, библиотека способна оперативно выстроить фундамент, на котором она сможет удовлетворять меняющиеся информационные потребности профессорско-преподавательского состава и учащихся, использующих генеративные программы и инструменты ИИ. В статье представлен опыт библиотеки Университета Южной Флориды, США.
Еще до того, как был открыт бесплатный доступ к ChatGPT для всего университета, в рамках вуза был учрежден Институт ИИ (Institute for AI+X) — междисциплинарный научно-исследовательский и образовательный центр (Х в данном случае относится к связанным с проблемами ИИ областям, таким как нейрология, когнитивные и компьютерные науки). Совместно с университетским Центром инновационного обучения и образования, уже после открытия доступа к ChatGPT, Институт запустил серию дискуссионных мероприятий, к которым присоединились и сотрудники библиотек.
В результате совместных обсуждений было опубликовано библиотечное руководство, в котором нашли отражение проблемы, обсуждавшиеся на дискуссионных площадках, информация о специализированных инструментах генеративного ИИ, о том, чем на самом деле является генеративный ИИ, описание инструментов ИИ, созданных специально для научных исследований, информация о принципах цитирования и издательской политике в отношении сгенерированных материалов, а также пользовательское руководство к распознаванию надежной информации, обнаруженной в сети.
В статье приведен краткий обзор литературы по теме. Описана стратегия, которая может быть воспроизведена и другими академическими библиотеками для решения проблем, связанных с использованием генеративного ИИ в образовательной и научно-исследовательской деятельности. Принципами такой стратегии в приведенном примере стали работа с профессорско-преподавательским составом, расширение партнерских отношений внутри университета, развитие и дополнение уже существующего контента.
УДК: 004.8:021 + 027.7:001.89
ГРНТИ: 13.31.19; 20.51.17
DOI: 10.1016/j.acalib.2024.102876
Источник:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0099133324000375
В статье «Рекомендательные системы открытой науки для университетских библиотек» (Open Science recommendation systems for academic libraries) междисциплинарная группа специалистов Библиотек Университета Карнеги-Меллона (Питтсбург, штат Пенсильвания, США) – Ленсиа Бертран (Lencia Beltran), Гриего Чаз (Griego Chasz) и Геркис Лорен (Herckis Lauren) – предлагает результаты комплексного тематического исследования, описывающего построение предиктивной модели как основание для разработки рекомендательной системы в области открытой науки в образовательном сообществе Университета Карнеги-Мелона.
Предиктивные модели используются для прогнозирования значений функции или поведения конструкции продукта без проведения дополнительных полномасштабных экспериментов или численных расчетов.
Данная инициатива поможет пользователям выбрать те сервисы открытой науки, которые отвечают их образовательным требованиям, приведут ученых-исследователей к нужным им ресурсам и ликвидируют недостающие звенья в обслуживании, предлагаемом университетскими библиотеками.
Как научно-исследовательская организация, известная своими достижениями в области компьютерных и технических наук, а также развитии искусственного интеллекта, Университет Карнеги-Меллона активно участвует в движении открытой науки. Библиотеки университета прилагают все усилия, чтобы внедрить данную практику в образовательный ландшафт, имея для этого многие возможности.
Авторы занимались разработкой предиктивной модели, которая в доработанном виде может превратиться в рекомендательную систему. В процессе работы они столкнулись с рядом этических вопросов, таких как конфиденциальность данных, привлечение к работе студентов, разработка убедительной рекомендательной системы. Для исследователей было важно ответить на эти вопросы, с тем чтобы рекомендации были ориентированы на пользователя, а пользовательская индивидуальная автономия сохранена.
Авторы активно сотрудничали с различными подразделениями университета, студентами, профессорско-преподавательским составом и старались на протяжении всего процесса разработки придерживаться этических принципов. В результате система, которая будет создана, обеспечит осведомленность о библиотечных сервисах и индивидуализацию рекомендаций по выбору исследовательских инструментов и процедур.
Данное тематическое исследование служит примером того, как университеты могут внедрять принципы открытой науки и разрабатывать системы, в которых интересы пользователя окажутся в приоритете, которые будут поддерживать междисциплинарное сотрудничество и аккумулировать ресурсы для развития инновационных, междисциплинарных исследований.
УДК: 004.8:027.7 + 002.1-021.341
ГРНТИ: 13.31.19, 13.31.35; 20.23.29, 20.15.31; 13.31.91
DOI: 10.7191/jeslib.804
Источник:
https://publishing.escholarship.umassmed.edu/jeslib/article/id/804/
Статья «Этические вопросы интеграции ИИ в библиотечное консультирование научно-исследовательской деятельности: оценка возможностей и ограниченности чат-ботов GPT» (Ethical considerations in integrating AI in research consultations: Assessing the possibilities and limits of GPT-based chatbots) представляет собой отчет об исследовании, проведенном совместно представителем библиотеки по общественным наукам Университета Иллинойса в Урбана-Шампейн, США, Яли Фенгом (Yali Feng), преподавателем Школы социальных работ этого же университета Стивеном Андерсоном (Steven G. Anderson) и специалистом по ИИ, независимым исследователем Жуном Вангом (Jun Wang). Цель исследования — собрать информацию о надежности и релевантности контента, сгенерированного по запросам с использованием инструментов искусственного интеллекта (GPT). Подобные запросы типичны для библиотечных консультаций по исследовательской деятельности студентов, проходящих обучение в области социальной работы. Четыре чат-бота (ChatGPT3.5, ChatGPT4, Bard и Perplexity) получили идентичные запросы, а их ответы были оценены на предмет релевантности и точности. Моделирование сопровождалось также анализом реальных диалогов пользователей с чат-ботом ChatGPT3.5 с использованием файла ShareGPT, включающим в себя более ранние диалоги с пользователями.
Каждый из чат-ботов выдал на запросы релевантную информацию, однако природа и качество информации, а также форматы предоставления информации существенно различались. Отмечены серьезные проблемы, касающиеся точности информации; часть ссылок оказалась ошибочной и даже несуществующей. Лишь один продукт из рассмотренных, платный чат-бот ChatGPT4, выдал в целом качественную информацию. Такая ситуация вызывает озабоченность с точки зрения равенства доступа к качественным технологиям. Анализ диалогов с ShareGPT также указал на проблемы, связанные с этичным использованием чат-ботов для выполнения курсовых работ, подготовки диссертационных и прочих научных исследований.
Авторы считают, что новые инструменты несут в себе серьезный потенциал для обучения и образования при условии правильного использования, в частности, решения вопросов этического характера. Это может быть обеспечено через сотрудничество библиотекарей с преподавателями, пользовательским сообществом, администрацией учебных заведений.
УДК: 025.5:001.891 + 004.8:02
ГРНТИ: 13.31.19; 02.51.25
DOI: 10.7191/jeslib.846
Источник:
https://publishing.escholarship.umassmed.edu/jeslib/article/id/846/
В своей статье «ChatGPT: диалоговый ИИ в библиотечно-библиографическом обслуживании» (ChatGPT: Unleashing the power of conversational AI for library reference services) Шарон Янг (Sharon Q. Yang) библиотекарь и преподаватель Университета Райдера, штат Нью-Джерси, США, рассказывает об исследовании, призванном показать, насколько эффективно на данный момент использование диалогового чата на базе искусственного интеллекта (ИИ) в библиотечно-библиографическом обслуживании.
Так, генеративный чат ChatGPT получил 22 вопроса справочного характера, и его ответы оценены на предмет качества и точности. Вопросы абсолютно реальны, получены от студентов и преподавателей университета в период с 1 июня по 31 июля 2023 г. и заданы чату в тех же формулировках и выражениях, в каких поступили от пользователей. Характер вопросов разнился от способа получения доступа к ресурсам университета и подпискам до нахождения забытых в библиотеке вещей.
Каждому из данных чатом ответов давалась оценка в баллах от 0 до 10 в зависимости от качества, точности, релевантности. Чем выше полученный балл, тем ближе качество полученной от чата информации к той, что мог бы дать библиотекарь-библиограф.
Восемь из 22 ответов ChatGPT получили оценку «0». Большей частью это запросы о доступе к конкретным журналам, статьям, базам данных или материалам по той или иной теме. Это означает, что пользователи были заинтересованы в информации, отражающей университетскую политику доступа и подписки, между тем как ChatGPT не проходил обучение с использованием локальных данных и мог сообщить лишь общую информацию о базах данных или по теме поиска. Также по запросу чатом были рекомендованы девять статей. Однако при ближайшем рассмотрении все эти статьи оказались несуществующими. Исследование позволило обнаружить важные характеристики ChatGPT, в частности, его исключительную способность понимать вопрос, как бы он ни был сформулирован и каким бы неоднозначным ни был для самих людей. В некоторых случаях ChatGPT уточнял вопрос, задавая свои, как это делал бы библиотекарь, однако поддерживать сложный диалог чат оказался не в состоянии. Автор отмечает, что сильными сторонами ChatGPT являются его постоянная доступность, широкая база знаний, на которой он прошел обучение, быстрые ответы. Одна из проблем чата ChatGPT в его общественно-доступной бесплатной версии –отставание обновлений знаний. В период исследования информация, которую он выдавал, базировалась на данных, относящихся к периоду до сентября 2021 г., однако двухлетнее отставание неприемлемо для пользователей. Автор говорит также об отсутствии эмоций и неспособности чата понимать контекст, правильно вести диалог таким образом, чтобы точно понять, что же в конечном итоге нужно читателю библиотеки.
Автор признает, что результаты исследования не могут считаться репрезентативными из-за масштаба исследования, однако в практическом смысле они позволяют более глубоко понять, как работают ИИ и генеративный чат ChatGPT.
УДК: 004.8:021
ГРНТИ: 13.31.19, 13.41.52, 13.31.35
DOI: 10.23974/ijol.2024.vol9.1.375
Источник:
https://journal.calaijol.org/index.php/ijol/article/view/375
В статье «Библиотеки планируют интегрировать ИИ в свою работу» (Majority of Libraries Planning for AI Integration) Мэтт Энис (Matt Enis), редактор раздела «Технология» журнала рассказывает о результатах исследования, проведенного компанией Clarivate.
Более 60% библиотек планируют в настоящее время внедрить инструменты искусственного интеллекта (ИИ) в свою деятельность или изучают такую возможность. Это показал глобальный опрос, проведенный компанией Clarivate, в которую входят такие гиганты, как ProQuest, Ex Libris, Web of Science и пр. В исследовании приняли участие более 1500 библиотекарей совсего мира. Отчет «Пульс библиотек» (Pulse of the Library) подготовлен по итогам как анкетирования, так и интервью специалистов университетских, публичных и национальных библиотек всего мира. Отмечается значительная заинтересованность библиотек во внедрении технологий ИИ. Несмотря на то, что всего 7% библиотек находятся на стадии внедрения ИИ, 43% респондентов подтвердило, что использование ИИ инструментов в обслуживании пользователей и пользовательских сервисах является приоритетом развития их библиотек на ближайшие 12 месяцев.
Данные отчета обнаруживают существенный разрыв между публичными и университетскими библиотеками в отношении внедрения ИИ-технологии. 58% респондентов, представляющих публичные библиотеки, сообщили, что их организация не планирует использовать ИИ или не интересуется активно возможностями ИИ, и о том же заявил лишь 31% респондентов из университетских библиотек.
В мировом масштабе библиотекари достаточно оптимистично настроены в отношении ИИ: 42% считают, что ИИ позволит автоматизировать рутинные операции, освободив рабочее время библиотекарей для решения стратегических и творческих задач. 52% отметили недостаточность компетенций, связанных с ИИ, необходимость соответствующего обучения и влияние на перспективу трудоустройства, которое такие навыки будут иметь уже в краткосрочной перспективе. Некоторые респонденты отметили, что в их планах соответствующие семинары, онлайн-курсы и иные формы повышения квалификации, однако 32% заявили, что ничего не знают о таких возможностях у себя в организации, причем в США таких респондентов оказалось даже больше – 43%.
Представители публичных библиотек (42%) чаще, чем университетские библиотекари, выражали тревогу, связанную с возможной потерей рабочих мест (42% и 31% соответственно), причем в США уровень озабоченности в связи с этим вновь оказался выше, чем в странах Азии и Европы. Доступ к тексту отчета с возможностью визуализации данных открыт для всех на специально созданном для этого микросайте Clarivate.
УДК: 004.8:021
ГРНТИ: 13.31.19
Источник:
https://www.libraryjournal.com/story/majority-of-libraries-planning-for-ai-integration
В своей статье «Университетские библиотекари, искусственный интеллект и ИИ-грамотность: задачи, обязанности, ответственность» (Academic Librarians in Times of AI and AI Literacy: Tasks, Responsibilities, and Leadership) Пламен Милтенофф (Plamen Miltenoff), Университет Миннесоты, Дулут, США, исследует вопросы практического взаимодействия библиотечных специалистов с искусственным интеллектом (ИИ).
Необходимость просвещения всех заинтересованных сторон в области использования ИИ заставляет высшие учебные заведения формулировать свою политику и тактику, исходя из общегосударственной стратегии в данной области. Библиотекари и информационные специалисты, имеющие огромный опыт в обучении информационной, цифровой и медийной грамотности, способны стать наилучшими проводниками грамотности в области ИИ. В статье описан и проанализирован опыт университетских библиотекарей в данном направлении. Практический опыт в консультировании, обучении и обеспечении научных коммуникаций, в частности, в вопросах соблюдения авторских прав, принципов конфиденциальности и других вопросах юридического и этического характера, а также педагогические навыки делают их незаменимыми участниками процесса принятия технологий ИИ в университетском кампусе.
УДК: 004.8:021.1 + 025.5:027.7
ГРНТИ: 13.31.19; 20.15.31
DOI: 10.1080/10572317.2024.2381182
Источник:
https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/10572317.2024.2381182
В очередном номере журнала опубликована статья «Адаптации ученых и исследователей к использованию чат-ботов искусственного интеллекта (ИИ): анализ на базе единой теории принятия и использования технологии (UTAUT)» (Exploring artificial intelligence (AI) chatbots adoption among research scholars using unified theory of acceptance and use of technology (UTAUT)). Авторы – Гуанхуа Чен (Guanhua Chen), Университет Донгшин, Южная Корея, Хьямэй Фан (Jiamei Fan), Университет науки и технологий Сучьжоу, КНР, Мехрин Азам (Mehreen Azam), Правительство провинции Пенджаб, Пакистан.
Целью исследования, проведенного международным коллективом, является определение ключевых факторов, влияющих на принятие учеными и профессорско-преподавательским составом университетов возможности использования в своей деятельности чат-ботов ИИ, а также проверка в этом контексте единой теории принятия и использования технологий (UTAUT). Данные исследования собраны путем преднамеренной выборки, проведен сквозной анализ. Целевая группа представлена учеными трех государственных университетов Пакистана. Оценка производилась по восьмифакторной модели с использованием подтверждающего факторного анализа на основе тридцати достоверных элементов. Исследование показало, что социальное влияние, доверие и благоприятность условий играют первостепенную роль в прогнозируемости поведенческих намерений ученых в отношении чат-ботов ИИ. Результаты исследования позволяют предположить, что предполагаемые риски, связываемые с использованием чат-ботов ИИ, могут быть минимизированы благодаря разработке пользовательских рекомендаций и формированию у ученых грамотности в области использования ИИ. Информационные специалисты и библиотекари, обладающие компетенциями этики научных коммуникаций, сумеют «выстроить мост» между возможностями новейшей технологии и пользовательскими потребностями и правами. Разработанная восьмифакторная модель принятия чат-ботов ИИ обладает существенным потенциалом для понимания влияния ожидаемой производительности, ожидаемого усилия, предполагаемого риска и благоприятных условий на поведенческие намерения с точки зрения принятия чат-ботов ИИ. В исследовании модель UTAUT дополнена конструктами, характеризующими доверие и предполагаемые риски.
УДК: 004.8:001.891
ГРНТИ: 13.31.91, 13.31.19; 12.41.55, 12.31.31
DOI: 10.1177/09610006241269189
Источник:
Хезер Мулесон-Сэнди (Heather Moulaison-Sandy) и Зак Кобле (Zach Coble) из Школы информатики Университета Миссури, Колумбия, США, посвятили свою статью «Возможности ИИ в каталогизации: что работает и почему?» (Leveraging AI in Cataloging: What Works, and Why?) популярной теме применения технологий искусственного интеллекта (ИИ). ИИ — это комплекс технологий, формирующийся с 1960-х гг., и сегодня библиотекари пытаются понять, как извлечь из этих технологий максимальную пользу.
Генеративные системы ИИ и ChatGPT – технологии, предназначенные для выполнения задач, традиционно выполняемых человеком. К таким задачам относится создание каталожных записей или элементов записей. Несмотря на то, что системы, подобные ChatGPT, способны создавать каталожные записи, точность и соответствие нормам конечного продукта не могут быть приняты на веру. Не следует думать, что бесплатные, доступные сегодня универсальные системы ИИ способны легко, одним нажатием клавиши, решать проблемы, возникающие при каталогизации, при единственном условии верной формулировки запроса, — по крайне мере, пока. Тем не менее следует думать о будущем и творчески подходить к использованию этих технологий с учетом названных ограничений.
УДК: 004.8:025.3
ГРНТИ: 13.31.19, 13.31.33
DOI: 10.1080/07317131.2024.2394912
Источник:
https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/07317131.2024.2394912?src=exp-la