Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ изучил барьеры, мешающие более активному использованию искусственного интеллекта в академической сфере. Несмотря на то, что более 90% учёных, применяющих генеративный ИИ, считают его полезным для развития своих научных областей, распространение технологии пока не стало повсеместным. Ключевые препятствия различаются на уровне организаций и отдельных исследователей. Опросы охватили 424 руководителя вузов и НИИ, а также 1209 учёных.
Среди организаций более четверти (28%) не используют ИИ. Почти половина из них (45%) опасаются получить неверные результаты. К другим значимым барьерам относятся нехватка квалифицированных кадров (36%), вычислительных мощностей (33%) и высокие затраты на внедрение (31%). Почти четверть организаций не видят потребности в ИИ (24%) либо не сталкиваются с задачами, которые можно решать с его помощью (23%).
Среди учёных, не использующих генеративный ИИ (16%), более половины (55%) не считают технологию необходимой для своей работы. Ещё по 23% называют её бесполезной либо объясняют отказ отсутствием навыков. Технические ограничения играют меньшую роль: лишь 9% не используют ИИ из-за отсутствия доступа к сервисам, столько же считают их применение небезопасным. При этом среди тех, кто пока не работает с генеративным ИИ, освоить его хотел бы лишь каждый второй (49%), тогда как среди уже использующих — 80% стремятся расширить практику.
Для тех, кто использует специализированные ИИ-решения (собственные или адаптированные модели), главные препятствия — нехватка навыков (57%) и времени на освоение (50%), ограниченный доступ к инструментам (39%), недостаток оборудования (25%) и вычислительных мощностей (20%). Проблемы с данными (недостаточный объём, качество, затраты на сбор), недостаточное финансирование проектов с ИИ (25%) и правовые ограничения на обмен данными (19%) также тормозят внедрение. Как отмечают авторы, преодоление этих барьеров — ключевое условие перехода от отдельных практик использования ИИ к его системному внедрению в российской науке. Подробнее — по ссылке.
