Дневник Андреевой

Забавное. РНФ 6 августа 2026 года обнаружили, что ученые "начали" использовать ИИ🤭 Но ещё интереснее реакция РНФ. Заместитель генерального директора РНФ Андрей Блинов высказался об этом максимаааально обтекаемо: это, говорит, и хорошо и плохо, мы, говорит, и осуждаем и не осуждаем. В общем думайте сами, решайте сами, иметь или не иметь😉 https://rscf.ru/news/intervyu-s-rukovodstvom-i-ekspertami-fonda/andrey-blinov-uchenye-nachali-ispolzovat-ii-dlya-podgotovki-zayavok-na-granty-rnf/

Ничего полезного, только отпуск😜

Нейросети разносят чушь — и это медицинский факт Подсунуть нейросетям «липу», чтобы они начали пересказывать ее как факт, оказалось не просто, а очень просто. Хватило двух фальшивых препринтов, чтобы несуществующая болезнь получила цифровую прописку — Nature. Шведская исследовательница Альмира Османович Тунстрем из Гетеборгского университета разместила на препринт-площадках две нарочито нелепые статьи о несуществующей болезни. Она назвала ее «биксониманией» — по легенде, синий свет от экранов вызывает потемнение кожи вокруг глаз, резь и зуд. Уже одно название должно было выдать подделку — суффикс «-мания» в офтальмологии не используют, это термин из психиатрии. Главным «автором» значился Lazljiv Izgubljenovic, что в переводе значит «лживый неудачник». Работал он в несуществующем Asteria Horizon University из вымышленного Нова-Сити. В благодарностях фигурировала профессор Мария Бом из Академии Звездного флота, якобы предоставившая лабораторию на борту «Энтерпрайза». Среди спонсоров значились «Фонд профессора Сайдшоу Боба по развитию продвинутого мошенничества» и «Университет Братства Кольца и Галактической Триады». А в разделе «Методы» прямым текстом сообщалось, что вся статья выдумана. Кажется, оставалось только дописать крупными буквами «ЭТО ФЕЙК». Хотя, судя по результату, и это вряд ли помогло бы. Нейросети проигнорировали все красные флаги и проглотили «утку» со всеми потрохами. Copilot сообщил, что биксонимания — это «интригующее и относительно редкое состояние». Gemini начал советовать лечение и отправлять пользователей к офтальмологу. Perplexity выдумал, что болезнь встречается у 1 человека из 90 000. ChatGPT однажды назвал биксониманию «вероятно, выдуманным, маргинальным или псевдонаучным ярлыком». Но уже через несколько дней подтвердил, что болезнь настоящая. Но самое смешное (или грустное) — на эту удочку попались не только алгоритмы. Группа исследователей из Индии умудрилась опубликовать статью в рецензируемом журнале Cureus, где процитировала один из этих фейковых препринтов. Статью в марте этого года отозвали, но факт остается фактом. По сути, это наглядный пример того, как в цифровой среде может формироваться ложная картина. Здесь срабатывают сразу две ловушки. Чем чаще повторяется выдумка, тем правдоподобнее она кажется — это называют эффектом иллюзорной правды. А похожие ответы разных сервисов создают иллюзию консенсуса — кажется, что факт подтвердили несколько независимых источников, хотя все они могут опираться на «отравленные» источники. Те же ловушки по полной программе используют авторитарные режимы. О том, как нейросети помогают пропаганде, читайте здесь. #debug

Ой, обожаю такое😍

https://rutube.ru/video/f3c899a4e61ac5aa2aec11bb5d3437ad/?r=a Третий форум «Искусственный интеллект в высшем образовании» В этом году его участники обсуждали, каким должно быть образование будущего и как в этом может помочь ИИ В новом видео эксперты и представители университетов рассказали об особенностях этого форума и поделились, чем запомнились два дня активной работы #ИИвТюмени #ИИвобразовании

Тем временем следим за судебными кейсами с ИИ 🤖 Рубрика #дочь_юриста Новый кейс хоть и не из сферы образования, но преподавателям определённо есть над чем задуматься. Суть дела: Топ-менеджер московской инженерной компании была уволена за разглашение коммерческой тайны, в том числе через нейросеть DeepSeek. Сотрудница загрузила внутренние служебные документы из защищённого корпоративного ресурса в китайскую модель, а также пересылала конфиденциальные файлы на личную почту. Когда компания инициировала увольнение, она подала в суд, требуя «золотой парашют» в 5 млн рублей. Суд требования отклонил: «У истца отсутствовала производственная необходимость извлекать информацию из защищённых носителей работодателя и размещать её на ресурсе стороннего сервиса DeepSeek». Что это значит для нас, педагогов? - Загружая в нейросеть служебные материалы, методички, данные студентов или внутренние документы, мы передаём их третьей стороне. Даже если модель «просто помогает сформулировать мысль» данные могут сохраняться, анализироваться, использоваться для дообучения. - Персональные данные обучающихся, результаты диагностик, внутренние регламенты вуза - всё это охраняемая информация. Использование ИИ-сервисов без согласования с политикой организации = риск не только дисциплинарной, но и юридической ответственности. - Суд чётко обозначил: производственная необходимость ≠ личное удобство. Если преподаватель использует ИИ для ускорения работы - это должно происходить в рамках регламентов, с верификацией результатов и без передачи защищённых данных. Практический чек-лист для педагога: (1) Перед использованием ИИ-инструмента свериться с локальными актами вуза о работе с данными (2) Не загружать в публичные ИИ-сервисы: персональные данные, служебную переписку, черновики методических материалов с грифом (3) Использовать верификацию: любой сгенерированный ИИ текст/код/задание требует экспертной проверки (4) Фиксировать использование ИИ в учебных материалах (если это требуется политикой учреждения) (5) Помнить: даже «бесплатный» сервис может иметь условия, по которым ваши данные становятся частью обучающей выборки Источник https://ria.ru/20260727/tayna-2107183808.html #ИИвобразовании

Начинаем морской🐳

Дачный сезон завершён, буду скучать 💚

Вкусное! Как университеты России и мира регулируют использование искусственного интеллекта: политики, регламенты, практики. Проект реализован при поддержке Университетского консорциума исследователей больших данных и компании «Антиплагиат». https://antiplagiat.ru/reglamenti-vuz/ #ИИвобразовании

Когда в работе 4 Скопуса, 2 ВАКа, монография, учебное пособие и диссертация Отпуск прекрасен☀️ #академическаяжизнь

Интересная визуализация на подумать. Каждая точка примерно 3,2 млн человек. Цвет показывает опыт взаимодействия с нейросетями 🔘 6,8 млрд вообще не используют ИИ 🟢 1,3 млрд эпизодически пробуют бесплатные чат-боты 🟡 15-25 млн платят за ИИ, используют регулярно 🔴 2-5 млн выстраивают продвинутые рабочие процессы или разрабатывают приложения Для абсолютного большинства искусственный интеллект всё ещё terra incognita #ИИвобразовании

Самый надёжный способ продвижения – идти малыми шагами. Складывайте на свою чашу весов незначительные факты, скромные детали, маленькие победы. Альберт Сафин иллюстрация: Lidia Cals

Дача☀️

Кто общался со своим любимым издательством и полон новых идей - тот я☺ Рекомендую познакомиться с нейросетью издательства Лань - ЛаньGPT👌 В отличие от универсальных ИИ-моделей, ЛаньGPT опирается только на проверенные академические источники — книги и статьи из фонда ЭБС Лань, общим объемом 1 миллион наименований. Все ответы формируются в структурированном виде и сопровождаются ссылками на конкретные фрагменты источников, что обеспечивает достоверность и минимизацию галлюцинаций. https://e.lanbook.com/news/1222 #ИИвобразовании

🇷🇺 Закон об ИИ: что регулирует закон, принятый Госдумой 7–8 июля Госдума в два дня тремя чтениями приняла закон № 1271570-8 «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации». По факту это уже совсем не тот законопроект «Об основах государственного регулирования сфер применения технологий ИИ», который выносился Минцифрой на публичное обсуждение весной и получил критику по всем фронтам. Предмет регулирования — только большие фундаментальные модели ➡️ Закон прямо ограничивает предмет (ст. 1): регулируются исключительно отношения по разработке, внедрению и применению «больших фундаментальных моделей ИИ» (БФМ). ➡️ Определение БФМ (ст. 3): программа для ЭВМ от 1 млрд параметров, применяемая для решения большого числа разных задач и служащая основой для создания другого ПО. Никаких «систем», «сервисов», «операторов» или «владельцев сервисов» как отдельных регулируемых субъектов в законе больше нет — единственный определённый субъект — «разработчик БФМ» (ст. 3). Суверенные и национальные модели — центральная конструкция Суверенная модель требует полной технической воспроизводимости цикла разработки российским юрлицом; национальная — мягче, допускает использование зарубежных и открыто лицензированных компонентов. Обе требуют хранения данных в российских ЦОД и подтверждения соответствия законодательству и традиционным ценностям. Важный нюанс: обязанности разработчика (ст. 8) и меры поддержки (ст. 7) распространяются только на тех, кто получил статус суверенной/национальной модели. Разработчик обычной БФМ, не претендующий на этот статус, под эти нормы не подпадает вовсе. ➡️ Маркировка добровольная (ст. 9): обеспечивается лишь техническая возможность разместить предупреждение об ИИ; для площадок с аудиторией от 500 тыс. пользователей в сутки — обязанность предоставить эту возможность пользователям, а не маркировать всё подряд. ➡️ TDM-исключение (ст. 10 ч. 2) сформулировано уже, чем в весеннем проекте: обучение на объектах авторского права не является нарушением, но это прямо привязано к обучению именно суверенной модели — для прочих БФМ такой явной защиты в тексте нет. ➡️ Международное сотрудничество (ст. 12) по умолчанию не ограничивается для граждан и юрлиц РФ, включая совместные исследования — ограничения возможны только по отдельным направлениям, которые определит Правительство. ➡️ Сроки: базово закон вступает в силу с 1 сентября 2026 года; детальные критерии суверенных/национальных моделей, обязанности разработчиков, маркировка и нормы об ИС (ст. 5 ч. 2 п. 3–5, ст. 6 ч. 2–5, ст. 8–10) — с 1 марта 2027 года. Для действующих систем предусмотрен переходный период до 1 сентября 2032 года: требование применять исключительно суверенные/национальные модели на них не распространяется, если данные обрабатываются и хранятся в РФ. Что это значит для науки?  Прямой научной оговорки в законе по-прежнему нет — ни Минобрнауки, ни РАН нигде не упомянуты. Но реальная защита для науки другая и неочевидная: закон в принципе не касается моделей, которые не являются «большими фундаментальными» в узком смысле (от 1 млрд параметров и решение широкого круга разных задач). Типичная доменная научная модель — например, узкоспециализированный предиктор свойств материалов — скорее всего под это определение не подпадает вообще, и тогда закон её просто не видит. Риск сохраняется именно для флагманских foundation-моделей AI4Science, если те заявятся на статус суверенной/национальной модели ради доступа к господдержке — тогда на них ложится полный комплект требований по локализации и статьи 8. Отдельно стоит отметить: ст. 13 ч. 4 прямо допускает специальное регулирование по 258-ФЗ (ЭПР), изменяющее применение именно ст. 3 (определения) и ст. 6 (критерии суверенных/национальных моделей) — это прямая правовая зацепка под зонтичный ЭПР применения ИИ в науке, о котором просили эксперты. 💬 Тест Тьюринга. События в сфере ИИ. Подписаться

24–25 сентября у нас в Политехе пройдет Всероссийская дискуссионная площадка «Лучшие образовательные практики: готовим профессионалов в эпоху ИИ» Буду очно и очень надеюсь увидеть там вас! О чём будем говорить: • Как пересобрать образовательный процесс под реалии ИИ • Как сохранить академическую честность в эпоху «постплагиата» • Какие компетенции помогут выпускнику конкурировать с алгоритмами • Как поддержать авторитет преподавателя в новых условиях • Как управлять качеством программы в режиме многозадачности Подробнее по ссылке bep.spbstu.ru/ #ИИвобразовании

Literally me👌 #ИИвобразовании

Отличный слайд у дорогого Сергея Куликова👌 #ИИвобразовании