skip to main |
skip to sidebar
Зазвичай про людську природу знання говорять філософи, історики чи гуманітарії. Однак, цього разу про це заговорили математики. У червні група провідних математиків опублікувала Leiden Declaration on Artificial Intelligence and Mathematics. Підписанти декларації не виступають проти ШІ як такого, але закликають математичну спільноту не втрачати контроль над розвитком власної дисципліни в умовах стрімкої автоматизації. Найбільше мене вразила їхня головна теза – метою математичних досліджень є не просто отримання правильних відповідей.
Як продовження попереднього допису про бібліотеки Європи – кілька вражень від бібліотеки Центральноєвропейського університету (Central European University, CEU) у Будапешті. Для тих, хто раптом не знає, це той самий університет, створення і розвиток якого значною мірою фінансував Джордж Сорос. Загалом на університет було витрачено близько 900 мільйонів доларів. Як вчений та бібліотекар вважаю, що це значно корисніше вкладення грошей, ніж п'ятиповерхова яхта чи футбольний клуб.
У непростий воєнний час вдалося побувати за кордоном, зокрема в Австрійській національній бібліотеці. Щось побачив, про щось доповів, тому особливо прикро, що українські чиновники продовжують створювати проблеми з перетином кордону для науковців лише тому, що можуть. Якщо ігнорувати розумних і начитаних людей, то від цього ані світогляд, ані тексти регуляторних документів кращими не стануть. Втім, повернімося до Österreichische Nationalbibliothek.
Команда Google DeepMind спільно з істориками з університетів Оксфорду, Ноттінгема й Уоріка, презентували Aeneas (Еней) – генеративну нейромережу, створену для того, щоб допомогти вченим відновлювати пошкоджені тексти, визначати їх географічне та хронологічне походження й знаходити паралелі між написами. Автори на сторінках журналу Nature запевняють, що результати роботи цього ШІ-інструмента просто дивовижні: 90% істориків визнали знайдені паралелі корисними для подальших досліджень, похибка датування скоротилася з 31 до 14 років, точність географічного визначення зросла з 27% до 68%, а помилка при відновленні текстів знизилася з 39% до 21%.
Писати наукову статтю – це до біса складно. Від вибору теми, огляду літератури, структурування результатів – і аж до формулювання висновків і оформлення списків використаної літератури. ChatGPT не напише за вас наукову статтю, але може стати потужним помічником, який допоможе: сформулювати вдалу назву, тему та дослідницьке питання, підібрати оптимальну структуру роботи, покращити мову, перевірити текст на ляпи, переписати речення так, щоб пояснити складні й заплутані ідеї простими словами.
Платформа DeSci Publish намагається змінити підхід до академічного видавництва, об’єднуючи рукописи, дані та код в одному місці. Платформа забезпечує інфраструктуру для створення відкритої версії наукового доробку, яка відповідає сучасним стандартам інтероперабельності та збереження наукових даних. DeSci Publish є безплатним як для окремих дослідників, так і для установ та редакцій журналів. Кожен користувач отримує 100 ГБ безплатного сховища з можливістю розширення. Крім того, автоматичне створення DOI та інтеграція з ORCID дозволяють авторам отримувати визнання за публікацію даних чи коду навіть до виходу статті у журналах.
Recent correspondence in Nature highlights the growing integration of large language models (LLMs) in scientific work. However, the issue of addressing academic misconduct in this context demands a more critical approach. The use of LLMs to generate texts that researchers then sign with their own names, without proper disclosure, violates fundamental principles of academic integrity. This is not genuine scientific inquiry but its mere imitation, and appeals to fears of “stigmatization” should not excuse such practices. If a researcher shifts their core intellectual activities onto AI without meaningful contributions of their own, it raises a pressing question: why allocate grants or retain such individuals in academic positions when their work could just as well be performed by a machine?
«Моделі штучного інтелекту руйнуються при тренуванні на рекурсивно згенерованих даних». Так вважає Ілля Шумайлов разом з колегами, які на сторінках Nature досліджують явище "колапсу моделі" – процес, під час якого поступово знижується якість моделей ШІ, що треновані на даних, згенерованих попередніми версіями моделей ШІ. Автори дослідження демонструють, що моделі втрачають інформацію у кожному новому поколінні та наводять приклади колапсу для різних типів, зокрема великих мовних моделей, варіаційних автокодувальників та моделей суміші Гауса.
Штучний інтелект вже змінив сучасну науку, питання тільки – чи хакне ШІ саму науку? Тобто остаточно відкине дослідницькі принципи та техніки якими повільні малоефективні люди користувалися протягом століть. Чи знайде ШІ, що наукового можна доручити цим повільним недосконалим білковим істотам, а тим паче чи варто витрачати час на людей і намагатися їм щось пояснювати про світ навколо? Проблема навіть не в цілком реальній “когнітивній атрофії”, а загалом в можливостях людського пізнання.
Торік довелося проводити багато оглядів літератури й, зізнаюся, планую проводити ще більше, тому спробував пошукати онлайн сервіс для автоматизації цих завдань. Натрапив на Rayyan – хмарне програмне забезпечення для дослідників, які проводять систематичні огляди літератури та метааналізи. Платформа слугує централізованим майданчиком для всього процесу огляду, пропонує інтуїтивно зрозумілий інтерфейс та функції.
24 жовтня 79 року відбулося виверження Везувію. Помпеї, Геркуланум та ще кілька містечок Римської імперії накрило шаром попелу та лави. Жахлива трагедія і скарб для істориків. На початку XVIII століття археологи відкопали в Геркуланумі палац у якому знайшли приблизно 2 тисячі обвуглених сувоїв. Це поки єдина бібліотека античного світу, що збереглася дотепер. З одного боку – виверження вулкана законсервувало сувої (місто вкрив вулканічний попіл, який охолонув і застиг). З іншого – після вибуху вулканічного газу сувої папірусу обвуглилися так, що перші копачі помилково вважали, що це не сувої, а шматки вугілля.
У Journal of Library Metadata з'явилася дорожня карта щодо застосування принципів FAIR для дослідницької інформації у відкритих інфраструктурах, яку розроблено авторами з двох країн – Німеччини та України. FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable) – це набір керівних принципів, які забезпечують відшукуваність, доступність, сумісність і багаторазовість використання дослідницьких даних. Відповідно до мети цього проєкту, під час серії онлайн воркшопів, принципи FAIR були повторені, переосмислені та інтерпретовані для застосування в дослідницьких інфраструктурах. Не буду переповідати увесь зміст цієї роботи, проте хочу зробити акцент на деяких практичних вітчизняних аспектах цих принципів.
Оригінальна робота від дослідників з Берлінського університету імені Гумбольдта – автори запитали штучний інтелект Philosopher AI, що використовує GPT-3, про природу, цінність і майбутнє бібліотекознавства й отримали кілька банальностей, пародій, а також цікаві та тривожні відповіді. Зрозуміло, що сучасні технології штучного інтелекту (поки?) не дають людству абсолютних істин, можуть генерувати кліше та беззмістовні тексти, проте можуть створювати й оригінальні коментарі та прогнози, що здатні підкинути нам кілька хороших ідей. Не переказуватиму суперечки про природу та цінність бібліотечної науки, а відразу перейдімо до машинних порад і прогнозів як бібліотеки служитимуть майбутнім поколінням.
Crossref спільнота вже давно виношує плани оновити схему депонування метаданих: додати мови, CRediT, JATS… Що це за JATS і для чого нам ще один XML-формат? Journal Article Tag Suite (JATS) – це мова розмітки XML для опису наукової літератури, що опублікована в Інтернеті. JATS дозволяє описувати повний зміст наукової статті, або ж тільки її вихідні відомості. Кожен опис складається з основної частини та може включати до трьох необов’язкових частин, що вказуються у певному порядку: основний титульний елемент, що містить метадані статті (автор, назва, рік…), основний зміст статті, що зазвичай складається з абзаців та розділів, прикінцеві матеріали, наприклад, глосарій, додатки, список використаної літератури, ілюстрації та інші структурні елементи такі як таблиці, рисунки тощо.
Наукові роботи про COVID-19 побили усі попередні рекорди щодо приросту кількості публікацій. Аналіз топових медичних журналів показав, що в період пандемії редакції вдвічі швидше публікували статті, що пов’язані з проблематикою COVID-19. Як правило, приріст швидкості відбувався внаслідок зменшення часу на рецензування, тому інколи у рецензовані журнали потрапляв і хлорохін. Словом, вакцину потрібно шукати, а робіт так багато, що їх годі всі прочитати, крім того, деякі з них сумнівної якості. Як намагаються розв'язати цю проблему? — За допомогою створення спеціалізованих е-колекцій та технологій штучного інтелекту.
Користувачі бібліотек України мають право на якісне обслуговування незалежно від раси, кольору шкіри, статі, політичних, релігійних та інших переконань… однак, підозрюю, цей принцип не поширюється на фанатів операційної системи Макінтош. Попри величезну популярність айфонів та інших продуктів корпорації Apple серед українських користувачів, у наших книгозбірнях переважно використовують Windows, або дистрибутиви Linux. Чи це свідомий вибір українських бібліотекарів? Закордоном такої тотальної переваги продуктів Майкрософт у бібліотеках не помітив — невже це така українська особливість?
У січні установи, що раніше оформили доступ до Scopus та Web of Science за кошти держбюджету, автоматом отримали й доступ до електронних книг Springer 2017 р. та журналів Springer 1997-2020 рр. Понад 9500 книг стали доступними українським користувачам назавжди, тому їх можна сміло представляти у своїх бібліотечних каталогах. Для цього, не непотрібно щоразу створювати вручну новий запис для кожної книги, а просто скористаємося Springer Nature Metadata Downloader, проставляємо відповідні позначки, блискавично вантажимо відповідні записи у потрібному MARC-форматі і додаємо їх у базу свого бібліотечного каталогу.
Ролан Барт нервово палить в стороні, але рано чи пізно це мало статися. Видавництво Springer Nature опублікувало свою першу книгу, яку згенерувала машина. Springer Nature разом з дослідниками Франкфуртського університету розробило алгоритм Beta Writer, що працює з рецензованим контентом платформи SpringerLink, кластеризує інформацію, упорядковує її в глави і розділи, створює стислі резюме та списки використаної літератури. Написана комп’ютером електронна книга містить огляд найновіших досліджень про літій-іонні акумулятори і вільно доступна для завантаження на SpringerLink. Компанія вже заявила, що планує розширити цей пілотний проект і на інші предметні області.
На веб-сайті Національної бібліотеки України імені В. І. Вернадського сумно лежить собі сторіночка проекту розробки національного формату представлення бібліографічних даних УКРМАРК, який датовано ще далеким 2004 роком, і, схоже, десь тоді й вичерпалася фінансова підтримка цього проекту Міжнародним фондом «Відродження». Попри те, що цей формат повністю сумісний з UNIMARC, який використовується в ІРБІС, УФД/Бібліотека, МАРК-SQL, Koha… УКРМАРК так і залишився на стадії проекту. Не буду сперечатися з тим фактом, що всі бібліотекарі країни страшенно зайняті, просто цікаво – на які такі невідкладні справи вони переключились, що за всі ці роки не знайшлося, хоч дрібочки часу на УКРМАРК?
Якщо ви вже співпрацюєте з реєстраційною агенцією Crossref і справно присвоюєте DOI своїм документам, то варто взяти участь й у безкоштовній програмі Cited-by, яка дозволить з'ясувати, хто цитував публікації вашого журналу та підраховувати кількість цих цитувань. Учасники Crossref передають інформацію про процитовані документи у своїх журналах, а натомість можуть запитати, які документи цитують їхні публікації. Таким чином, члени Crossref допомагають читачам знаходити потрібні матеріали та досліджувати зв'язки між науковими публікаціями.
