Летняя школа «Возможности использования искусственного интеллекта в профессиональной деятельности экономсоциолога»

С 1 по 3 июля 2024 года в Высшей школе экономики прошла девятая Летняя школа Лаборатории экономико-социологических исследований « Возможности использования искусственного интеллекта в профессиональной деятельности экономсоциолога». В ней приняли участие научные сотрудники лаборатории, стажеры-исследователи, а также приглашенные эксперты: Иван Стерлингов (преподаватель Института образования), Антон Казун (директор Института анализа предприятий и рынков, доцент факультета экономических наук, департамента прикладной экономики), Сергей Кузубов (доцент факультета экономических наук, школа финансов), Валерия Конча (мл. научный сотрудник Института анализа предприятий и рынков, преподаватель факультета социальных наук, департамента политики и управления), Софья Стальская (старший преподаватель департамента иностранных языков).

Основными темами дискуссий стали проблемы вокруг искусственного интеллекта. Как ИИ меняет науку и преподавание? Является ли использование генеративных технологий расширением возможностей для научно-исследовательской деятельности, облегчением жизни для современных учебных и преподавателей или это источник больших рисков и угроз для научного сообщества и образовательного процесса? Конечно, отношение к ИИ – это больше философский вопрос. И для его осмысления в рамках летней школы был сделан акцент на практических занятиях, что позволило изнутри изучить специфику использования генеративных технологий, понять их возможности и ограничения, выработать некоторое отношение к новой реальности.

Школа началась с установочного выступления Вадима Радаева, а также сессии вопросов и ответов по поводу основной темы – искусственного интеллекта. В ходе сессии обсуждались вызовы, которые возникают перед университетом и учеными в условиях активного использования ИИ, объяснялись практики, которые Вышка начала применять в сфере регулирования использования ИИ в образовательной и научно-исследовательской сферах.

Первым тематическим выступлением на летней школе стала вводная лекция Ивана Стерлигова. Он рассказал об истории развития ИИ, а также о возможностях применения его моделей  в разных областях науки. Особое внимание было уделено применению ИИ в публикационном процессе, а именно вопросам плагиата и академической этики, функционалу для исследователей и рецензентов, связи с редакционной политикой ведущих журналов. Вторым вводным выступлением стала секция, модерируемая Сергеем Кузубовым. Она состояла из двух блоков. Сначала спикер предложил задуматься о задачах, которые могут делегироваться ИИ в преподавании и науке. Во второй, практической части были разобраны стратегии формулирования эффективных промтов для генеративных моделей. Кроме того, участники школы рассмотрели и сравнили результаты запросов, основанных на различных алгоритмах одной модели ИИ.

Второй день школы был наполнен практическими занятиями. Первый приглашенный спикер Антон Казун выступил с лекцией «Reinforced or Replaced: нужны ли искусственному интеллекту научные сотрудники для проведения исследований?».  Было показано, как можно эффективно использовать искусственный интеллект для проведения социологического исследования, на разных этапах его реализации: от формулирования темы и постановки проблемы до визуализации данных исследователю может помочь целый набор инструментов с встроенным ИИ. Второй приглашенный спикер, Валерия Конча, провела практическое занятие на тему «From Data to Research Paper: ИИ в современных социальных науках». Преподавательница поделилась идеями и возможностями использования ИИ в исследованиях. Например, каждый из сотрудников попробовал систематизировать литературу по своей теме при помощи платформы Consensus и оценить, насколько релевантные источники предлагает искусственный интеллект. Оказалось, что ИИ может фантазировать, и при его использовании нельзя обойтись без экспертного знания.

После практики сотрудники лаборатории обсудили проекты, предложенные стажерами-исследователями — состоялась дискуссия о том, какие стратегии развития лаборатории наиболее интересны и полезны как для сотрудников, так и для студентов. Второй день завершился обсуждением статьи стажеров-исследователей ЛЭСИ Семена Тарнавского и Кирилла Ескина «Где создается смысл: групповые механизмы sensemaking в студенческом IT-стартапе». Семен и Кирилл презентовали результаты своего проекта и получили комментарии от дискуссантов.

Заключительный день летней школы выдался не менее насыщенным. Первой выступила Софья Стальская. В своей лекции «Инструменты искусственного интеллекта в работе преподавателя: делегирование рутинных задач, генерация учебных материалов, визуальное оформление» она рассказала о собственном опыте генерирования заданий для студентов при помощи ИИ, а также поделилась ресурсами, позволяющими создавать презентации. После обеденного перерыва научные сотрудники ЛЭСИ Андрей Шевчук, Елена Белявская и Дарья Лебедева представили доклад «Опыт обучения GigaChat: к размышлению». Коллеги поделились опытом работы с российским чатом, способам обучения генеративных моделей и рассказали о том, как чат обращается с социологической информацией. Оказалось, что даже после обучения, нейросеть не всегда дает качественные ответы, которым можно доверять, а обучение сети не всегда дает ожидаемый эффект. Скорее всего построение качественной ИИ технологии – это длинный процесс, который требует усилий со стороны заинтересованных сторон, и не всегда приводит к желаемому результату.

Содержательная часть летней школы завершилась секцией «Как использовать ИИ в обучении, преподавании и исследованиях?». В ходе свободного обсуждения сотрудники делились как своими впечатлениями от летней школы, так и соображениями о том, какие задачи социолог уже сейчас может делегировать искусственному интеллекту. Финальное обсуждение стало обобщением всех высказанных в ходе летней школы идей и формулированием установок на будущую работу с генеративным искусственным интеллектом, который, возможно, относительно скоро станет частью профессиональной деятельности экономсоциологов. По крайней мере, учитывать современные реалии, возможности и ограничения, связанные с ИИ, необходимо.