ТАСС: В России пересмотрят требования к гуманитарным диссертациям в эпоху развития ИИ

Министерство науки и высшего образования РФ совместно с Российской академией наук намерено актуализировать критерии оценки диссертационных исследований по гуманитарным направлениям в связи с активным внедрением технологий искусственного интеллекта. Об этом сообщил ТАСС со ссылкой на заместителя министра науки и высшего образования Константина Могилевского в ходе круглого стола, посвящённого вопросам информационного суверенитета и применению отечественных ИИ-моделей в сфере истории и культуры.

По словам замминистра, распространение нейросетей кардинально меняет подход к оценке научной компетентности: "С появлением нейросетей само по себе умение написать стройный исторический текст перестает быть основным критерием оценки компетентности специалиста". Он отметил, что многие гуманитарные вузы уже столкнулись с проблемой, когда грань между авторским исследованием и работой, созданной с помощью ИИ, становится практически неразличимой.

"Думаю, что нам вместе с Российской академией наук настало время обсудить и уточнение требований к диссертациям по гуманитарным специальностям. Здесь тоже много уже назревших вопросов", — подчеркнул Константин Могилевский.

При этом представитель ведомства призвал не демонизировать новые технологии. Несмотря на обоснованную критику влияния ИИ на академическую среду, искусственный интеллект представляет собой "шанс вывести образование и науку на качественно новый уровень". "Он может послужить драйвером выхода из этого кризиса, и угрозу мы можем превратить в возможность", — добавил он. Позитивным сигналом замминистра назвал запуск в ведущих российских университетах программ, обучающих историков работе с нейросетями. Среди пилотных площадок он выделил МГУ им. М.В. Ломоносова, Казанский федеральный университет, Балтийский федеральный университет им. И. Канта и НИУ "Высшая школа экономики".

Ожидается, что новые методические рекомендации помогут сохранить академическую честность, не блокируя при этом внедрение перспективных цифровых инструментов в научную работу.