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