В вашем ИИ замечена подозрительная активность
Часть 6 (ранее: часть 1 -> часть 5)

К госповестке ИИ в высшем образовании и науке, вокруг которой сейчас идёт много телодвижений, главный вопрос тот же, что и к новой модели высшего: а кто "Королёв", главный конструктор? Или, выражаясь ИТ-классификацией, главный евангелист? Без ответа на него любые комментарии или вопросы будут вхолостую.

Но пройтись по сегодняшнему раскладу мы всё равно можем, хоть и в воздух.

• Начнём с госполитики в сфере высшего. Там есть четыре направления:

1.1 Идея ввода единого модуля по ИИ. Альянс ИИ, сквозное ФУМО, общая программа, общие платформенные решения и так далее. В некоторых образовательных программах модуль по ИИ уже даже попробовали ввести: «системы искусственного интеллекта». Кроме проблемы содержания с формализмом ещё встала очевидная проблема нехватки на то преподавателей.
Ирония: некоторые вузы играют в концепции замены преподов ИИ-тюьторами, а на ИИ-модулях не хватает преподавателей. Может тогда попробовать организовать ИИ-модули ИИ-тьюторами?

1.2 Отраслевые ИИ-модули под профили подготовки. Но тут у меня из головы не выходит вопрос о пропущенном шаге: мы не знаем пока, чему учить, где и как в отраслях ИИ применять - возможности применения не картированы, не исследованы, поэтому 80% таких модулей будут из разряда астрологии.

2. Вопрос о необходимости выделения в новой модели высшего отдельного направления подготовки/квалификации «разработчик систем ИИ». Благо тут у Альянса здравая позиция, что это не нужно.

3. ИИ как инструмент образовательного процесса. От ИИ-тьюторов до ИИ-КИМ. Тут я уже писал (раз и два), что больше склоняюсь к месту ИИ в апгрейде работы с вузовскими библиотеками (ИИ-ЭБС). Ну и плюс дискуссии о том, что на деле ИИ в работе преподавателей и студентов наоборот удорожает обучение.

4. ИИ как инструменты организации образовательной деятельности: расписания, заполнение мониторингов, ввод дипломов и так далее. Тут не совсем понятно, чем регуляторно выбор ИИ-агентов отличается от выбора фирмы ноутбука. В части же развития сервисов для подобного - будет спрос, будет и предложение. Без спроса навязывать предложение - это к Роструду и подобным.

• Теперь об ИИ в науке: наука об ИИ и применение ИИ в науке.

Понимаю, что есть ГПНТР, есть метрики количества НИР с ИИ и про ИИ и так далее, но, опять же, особенно к теме ИИ для науки: пропущен этап картирования. Причём в нескольких плоскостях: не только списки сценариев, но и инфраструктурные моменты.

В этом дальше всех продвинулся Сбер в своём AI4Science. И сценарии по областям науки описал, и эмергентные точки, и сквозную применимость моделей, и, что важно, инфраструктурную часть: PaaS, IaaS, а большинство ограничений, особенно "суверенных" - именно там. Но, думаю, в процессе триптихоцентричной подготовки материалов для бункерных стратсессий Чернышенко это потеряется, и мы снова будем играть как слепые котята в то, что ярче светится.

• Законопроект о регулировании ИИ. Он висит на регулейшене.

Из плюсов - он рамочный. Минцифры и Григоренко преднамеренно избегают избыточного регулирования. На том спасибо. Тема с закреплением статусов дата-центров - тоже хорошо (наверное).

Теперь к минусам. Сам законопроект - это глоссарий: устанавливает понятия. Правда понятия там немного размылись. Условно, машинное зрение для распознавания текста на фото-PDF документах в каком-нибудь СЭДе можно счесть тем же самым, что и LLM. Да, распознавание текста - это тоже вероятностная модель, но увязка всего под одну рамку может впоследствие привести к куче коллизий, когда будут строиться подзаконка и новые редакции самого закона.

Но главный вопрос - законы регулируют отношения, а тут до конца неясно, о каких отношениях идёт речь. Какие новые типы отношений создаются ИИ, и что там ещё не зарегулировано? Отношения с вероятностью? Если да, то снаряд сложнее, чем подступы к регулированию.

В общем, будущее ИИ в науке и образовании столь же туманно, сколь туманно понимание, как ИИ на самом деле свои выводы делает.

Далее - часть 7