Искусственный интеллект в российской науке: барьеры и риски

Исследование ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, основанное на серии глубинных интервью, показывает разрыв между потенциалом ИИ и реальностью его применения в России. В то время как организации Евросоюза активно интегрируют интеллектуальные системы — показатель достигает 40,3% в научной среде — отечественный сектор сильно отстает. Основным драйвером использования нейросетей остается автоматизация рутины: транскрибация аудио, верстка кода, перевод текстов и разметка массивов данных. В естественных науках инструменты применяются точечно для создания прогностических моделей и фармацевтических разработок.

Главным сдерживающим фактором остается посредственное качество ответов существующих моделей и сложности с доступом к передовым зарубежным сервисам из-за санкционных ограничений. Ученые также выражают опасения, что чрезмерное доверие к алгоритмам ведет к атрофии исследовательских навыков, а доступ к мощным вычислительным ресурсам может углубить неравенство между дисциплинами. Для преодоления этих барьеров научное сообщество ожидает от государства прямой финансовой поддержки, включая оплату подписок на специализированный софт и подготовку профильных кадров.