0: Я бы хотела отметить, что с коллегами мы уже проводили мероприятие в июне прошлого года там мы обсуждали о том, как очаровать редактора своей научной статьёй, и Егор.
1: Геннадьевич Абрамов и Елена Валерьевна Дробот как раз рассказывали о том, как вот взаимодействовать с редакцией журнала и какие есть особенности, как правильно вот даже написать сопроводительное письмо в редакцию офор.
2: Метаданные текст статьи. Ну вот все вот это вот блок вопросов мы изучили и я размещу ссылку на запись этого вебинара здесь в чате, чтоб вы тоже могли потом посмотреть.
3: Потому что это всегда актуальные вопросы и важные, особенно для авторов, для редакторов, для рецензентов и так далее. Сегодня мы рассмотрим тексты, сгенерированные искусственным интеллектом. Науч.
4: Публикациях, методы, детекции, критерии, оценки и перспективные вызовы я с удовольствием представляю наших приглашённых экспертов Абрамов Егор Геннадьевич кандидат экономических наук, заместитель главного редактора журнала экономика труда.
5: Это 1 экономическое издательство и старший научный сотрудник лаборатории цифровой экономики центрального экономико математического института российской академии наук, и Елена Валерьевна Дробот, кандидат экономических наук, доцент, заместитель главного редактора.
6: Журнал экономические отношения 1 экономическое издательство коллеги, пожалуйста.
7: Вам слово.
8: Так, Елена, пока вас не слышно, можно, пожалуйста, я включу микрофон? Вот. Отлично, замечательно. Угу. Добрый день. Уважаемые коллеги, прежде всего хотелось бы поблагодарить команду, пульс науки за возможность организовать такой
9: Злободневный вебинар говорить мы сегодня будем о такой теме, как о такой проблеме для науки, как российской и международной, как генерирование текстов, научных публикаций с помощью технологии.
10: Искусственного интеллекта последние примерно полтора года к нам в издательство приходит огромное количество статей, текст которых либо частично, либо даже бывает полностью с помощью создан с помощью технологии генеративно
11: Искусственного интеллекта, таких как chat, gpt гига, чат и другие. И поток таких материалов, приходящих к нам в редакцию, ну, возрастает, можно сказать, в геометрической прогрессии в последнее время, если несколько
12: Лет назад основными причинами отклонения поступающих в редакцию материалов было либо наличие некорректных заимствований плагиата, либо исключительно реферативный характер материала, то сейчас это именно нали.
13: Сгенерированного контента. При этом в настоящее время ни в России, ни за рубежом не существует какого-либо алгоритма или программного средства, которое позволяло бы
14: Выявлять такой сгенерированный текст технически.
15: Более того, на просторах интернета уже размещено множество якобы обучающих материалов о том, как в кавычках написать научную статью за 2 часа с помощью искусственного интеллекта, то есть при отсутствии программных средств.
16: Выявление сгенерированного контента у нас остаётся, по сути, только наш собственный человеческий глаз и накопленный опыт, а за последние, ну, примерно полтора года, в течение которых мы с таким контентом сталкиваемся, мы в нашем издательстве.
17: Накопили, по сути, беспрецедентный опыт в части определения материалов, созданных посредством искусственного интеллекта. Обусловлено это прежде всего тем, что мы читаем и подробно изучаем абсолютно все материалы, которые
18: Поступают к нам в редакцию, и если год полтора назад сгенерированную с помощью искусственного интеллекта научную статью можно было определить, просто даже посмотрев на список источников.
19: Ссылки, которые были фиктивные, несуществующие, то сейчас уже материалы со сгенерированными источниками приходят Реже, то есть это практически единичные случаи, но для нас остаётся множество маркеров.
20: Наличие сгенерированного текста это и фразы, и слова, которые являются специфичными, например, для английского языка, такие как фреймворк, рамка, контур, архитектура либо текст в целом.
21: Носит искусственный характер, нехарактерный для русской речи, так также это может быть наличие сгенерированных таблиц, которые носят специфический вид неподтверждённых числовых данных в последние месяцы приходит все больше.
22: Материалов с сгенерированными результатами и опросов, социологических и корреляционного анализа и многое другое. Но обо всем об этом более подробно уже будет говорить Егор Геннадьевич во 2 части
23: Нашего сегодняшнего вебинара. Мне же хотелось бы более подробно остановиться на результатах научного исследования, которое мы с коллегами проводили в августе 2025 года, и тема нашего исследования звучала следующим
24: Образом Тёмная сторона генеративного искусственного интеллекта.
25: В последнее время интерес к исследованию проблематики развития генеративного искусственного интеллекта стремительно возрастает, а его применение становится все более распространённым во всех сферах общественной жизни значительный интерес и прогресс в разра.
26: Разработки технологии генеративного искусственного интеллекта обусловлен во многом появлением методов глубокого обучения, таких как дипленинг, в основе которых лежат нейронные сети, а обработка языка, распознавание изображения и звука это лишь некоторые области применения её
27: Генеративного искусственного интеллекта. В настоящее время 1 из направлений, в рамках которого применение искусственного интеллекта привлекает значительное внимание теоретиков и практиков. Это индустрия чат Ботов, таких как chat gpt, который пред
28: Представляет собой генеративную модель, построенную на архитектуре generate претрейн трансформа эта архитектура позволяет модели обрабатывать текстовые данные параллельно, учитывая контекст каждого слова и предложения чат gpt, как известно.
29: Был создан компанией open eye в 2018 году, и 1 версия gpt 1 содержала порядка 117000000 параметров и была обучена с использованием большого массива текстовых данных в более поздних версиях.
30: Gpt 2 и 3. Количество параметров уже было увеличено до полутора миллиардов и 175 миллиардов. Соответственно, что сделало их одними из крупнейших когда-либо созданных языковых моделей, из разногласий связанных
31: Потенциальной возможностью gpt 2 генерировать входящий, вводящий в заблуждение контент так называемые галлюцинации опен аи. Изначально скрывал полную версию модели от общественности, тем не менее многие известные представители бизнеса, включая билла гейтса Илона.
32: Маска уверены, что генеративный искусственный интеллект и chat gpt изменят нашу работу и повседневную жизнь для того, чтобы выявить опасности и угрозы, которые влечёт.
33: За собой распространение генеративного искусственного интеллекта мы проводили анализ научных публикаций на порталах елайбрари и science direct, в частности, на портале елайбрари.
34: В августе 2025 года мы сформулировали поисковой запрос генеративный искусственный интеллект, поиск, только в названиях публикации в результате была сформирована подборка из 491 публикации, 1 из которых датируется 2.
35: 2019 годом в 2023 году число публикаций составило уже 61, в 24 306, то есть их число увеличилось в 5 раз по сравнению с предыдущим годом.
36: Аналогично по поисковому запросу generate or official intelligence, поиск в названии публикации на портале science direct также была сформирована подборка из 413 публикаций, 1 публикация в этой подборке датируется 1907.
37: 57 годом и посвящена она анализу вклада искусственного интеллекта в научное изучение языка. Затем единичные публикации появляются лишь в 2018, 20, 22 году и рост исследова.
38: Интереса к концепту. Генеративный искусственный интеллект начинается уже с 2023 года. 36 публикаций. В 24 году число публикаций увеличивается в 4 раза 147 публикаций и в 25 году
39: Эта цифра ещё больше. Таким образом, можно отметить стремительный рост исследовательского интереса к концепту, генеративный искусственный интеллект как в России, так и за рубежом. Также мы анализировали, в каких отраслях
40: Используется генеративный искусственный интеллект на основе выделенных подборок в научных публикациях на порталах елари и science direct, анализируется применение генеративного искусственного интеллекта в следующих.
41: Отраслях это образование, включая самые разные предметные области, включая финансы, программирование, математику, иностранные языки, образовательные процессы в вузах, колледжах, школах и даже детских садах наука, здравоохранение.
42: Медицина, журналистика, психология, конфликтология, авторское право, архитектура, дизайн, инженерия и строительство, дизайн одежды и аксессуаров, нефтегазовая промышленность, разработка игр, государственное муниципальное управление, банковский.
43: Услуги сельскохозяйственная и потребительская кооперация, причём в бизнесе использование генеративного искусственного интеллекта, согласно данным исследований, находит применение практически во всех аспектах деятельности.
44: Включая управление организацией, управление, планирование производства, управление цепочками поставок и логистику, управление рисками, электронную коммерцию, розничную торговлю, сферу информационных технологий.
45: Управление персоналом, принятие управленческих решений, в том числе инвестиционных, а также маркетинг и рекламу. Далее мы анализировали, какая проблематика рассматривается учёными в исследованиях, посвящённых
46: Концепт генеративный искусственный интеллект. Для этого на портале лайбрери мы выделили 15 ключевых слов, которые наиболее часто встречаются в исследованиях выделенной подборке из 491 публикации и для каж.
47: Из ключевых слов была определена частота упоминания в подборке, наиболее часто с частотой более 10% выделенной подборке. Понятие генеративный искусственный интеллект связано с такими терминами, как charge.
48: 5 нейросеть чат бот не оставлены без внимания, и вопросы разработки языковых моделей образования особого внимания, также, на наш взгляд, заслуживают публикации, в которых рассматриваются риски генеративного искусственного интеллект.
49: Вопросы машинного обучения, авторского права, правового регулирования знаний, этики, производительности, распространения инновационных технологий, ответственности и
50: Дезинформации, то есть дип фейков. Далее выбранные 15 ключевых терминов мы перевели на английский язык и определили частоту их упоминания в подборке из 413 публикаций на портале.
51: Science direct в данной подборке чаще всего также с частотой более 10% понятие генеративный искусственный интеллект ассоциируется с такими терминами, как chat, gpt, языковая модель, образова.
52: Производительность знания и риск. Если провести сравнительный анализ выделенных ключевых слов, характеризующих концепт, генеративный искусственный интеллект по частоте их упоминания в 2 выделенных подборках, то как мы
53: Видим, в обеих подборках, по лидирует термин чат gpt 18 и 27%, соответственно, термины языковая модель образования, риск знания, производительность в публикациях на портале.
54: А директ встречаются в 2 3 раза чаще, чем на портале елайбрари, и, наоборот, на портале елайбрари термины нейросеть авторское право правовое регулирование встречается намного чаще, чем на пор.
55: Science direct, в частности, термин нейросеть и авторское право встречаются чаще в 5 с половиной раз, а термин правовое регулирование в 10 раз. Представляется, что число исследований, посвящённых генеративному искусственному.
56: Интеллекту в ближайшее время будет только расти проведённый наукометрический и контекстный анализ концепта. Генеративный искусственный интеллект позволяет нам выделить ряд опасностей и угроз, которые возникают или могут возникнуть
57: В процессе использования генеративного искусственного интеллекта в различных сферах жизнедеятельности это отсутствие регулирования рынка искусственного интеллекта, опасности возникновения дезинформации и так называемых галлюцина.
58: Опасности потери рабочих мест вследствие автоматизации, угрозы нарушения конфиденциальности персональных данных и неприкосновенности частной жизни, угрозы социального манипулирования и нарушения этических норм и прав.
59: Рост социально экономического неравенства вследствие углубления технологического разрыва и techno стресс хотелось бы остановиться подробней на некоторых из этих опасностей и угроз.
60: Значит, если говорить об отсутствии регулирования рынка искусственного интеллекта, то это достаточно серьёзная проблема, связанная с проблемой, коррелирующей проблемой ответственности модели искусственного интеллекта, такие как chat gpt, они работают автономно.
61: Генерируя ответы на основе изученных шаблонов без вмешательства человека, это затрудняет установление ответственности за действия или выходные данные в случае ошибок или негативных последствий, вытекающих из ответов чата gpt могут.
62: Возникнуть вопросы о том, кто же должен нести ответственность разработчики, пользователи или сама модель генеративного искусственного интеллекта. При этом отсутствие чётких механизмов подотчётности ответственности может иметь серьёзные последствия, например, для бизнес.
63: Если chat gpt предоставляет неточные финансовые рекомендации пользователям как частным лицам, так и предпринимателям, то в результате следования этим рекомендациям могут возникать финансовые потери, в результате которых доста.
64: Достаточно сложно определить, кто же должен нести ответственность за убытки, а это может привести к юридическим спорам и сложностям в установлении ответственности, не говоря уже о финансовом ущербе, утрате репутации организации и частных лиц, следовательно, отсутс.
65: Регулирование ответственности при разработке, использовании технологии генеративного искусственного интеллекта становится серьёзной проблемой отсутствие регулирования рынка искусственного интеллекта также вызывает обеспокоенность по поводу влияния техноло.
66: На процесс принятия решений, поскольку модели искусственного интеллекта располагают большими возможностями для генерации текстовых ответов, похожих на человеческие, существует риск того, что люди могут чрезмерно полагаться на контент.
67: Созданный искусственным интеллектом без критической оценки полученных результатов, это может повлиять на процессы принятия решения, где точная и достоверная информация имеет решающее значение.
68: Внедрение контента, созданного с помощью искусственного интеллекта, также может привести к снижению креативности человека, когда технологии генеративного искусственного интеллекта широко используются для задач, требующих творческого подхода, таких как созда.
69: Контента, написание текстов, разработка стратегии это потенциально может уменьшить вклад человека и необходимость его участия в таких задачах. А все это может иметь последствия для рынка труда, поскольку в менеджменте креативность, критическое мышление и
70: Навыки принятия решений ценятся очень высоко.
71: И, наконец, нерегулируемый рынок искусственного интеллекта может привести к правовой неопределённости в сфере защиты прав на объекты интеллектуальной собственности и неприкосновенности частной жизни. Например, контент, созданный с помощью искусственного интеллекта, такой, как
72: Статьи, изображения, дизайнерские проекты может вызвать споры по поводу оригинальности материала, авторства авторских прав или прав собственности, отсутствие регулирования на рынке искусственного интеллекта здесь может привести к юридическим спорам и проблемам связан
73: С такими правами нам видится, что в данном случае проблема может решена быть только созданием какого-то международного правового или на просторах Российской Федерации, российского правового или этического кодекса.
74: Регулирование рынка искусственного интеллекта. Если говорить об опасностях возникновения дезинформации дипфейков и галлюцинаций, то здесь можно отметить, что это 1 из основных Узких
75: Chat gpt, хотя модель способна генерировать последовательные и соответствующие контексту ответы, их содержание часто может быть бессмысленным, а сам текст казаться искусственным и как раз вот это очень видно в сгенерированных статьях, это
76: Происходит потому, что chat gpt, отвечая на запросы, порой не понимает заданные вопросы он обучен просто работать с огромным массивом данных, собранных в сети интернет, что вполне естественно, вызывает опасения по поводу надёжности и точности этих данных.
77: Не говоря уже о точности предоставляемых чатом gpt ответов.
78: При этом благодаря последним технологическим достижениям в области искусственного интеллекта и машинного обучения человеку становится все труднее обнаруживать поддельный контент, а возможности для обмана здесь практически безграничны, несмотря на то, что сама модель не была.
79: Разработана специально для этой цели. Её способность создавать правдоподобный текст делает её мощным инструментом как раз вот для такой
80: Дезинформация ещё 1 угроза это опасность потери рабочих мест вследствие автоматизации. Здесь, с 1 стороны, существует потенциальная возможность того, что использование
81: Технологии искусственного интеллекта, обеспечивает создание новых рабочих мест и повышает производительность труда, но для других категорий работников это дополнительные риски и угрозы.
82: В частности, предполагается, что значительная часть некоторых видов деятельности, которые в настоящее время выполняется людьми, будет автоматизирована, а это может привести к трансформации структуры занятости, требуя от работников адаптации к новым условиям и при
83: Обретение новых компетенций. Значит, по оценкам экспертов, искусственный интеллект потенциально может привести к негативным последствиям, 1 из которых это ликвидация порядка 45% всех рабочих мест. Например, Китай.
84: Специалисты дают такой прогноз в течение следующих 20 лет искусственный интеллект может заменить около 76% занятой в настоящее время рабочей силы Китая.
85: Исследования также показывают, что потребность в низкоквалифицированной рабочей силы в компаниях, внедряющих искусственный интеллект, как правило, снижается. Ещё 1 прогноз даёт такие данные. К 2030 году около 375000000 человек, а это около
86: 14% мировой рабочей силы могут быть вынуждены сменить профессию вследствие внедрения технологии искусственного интеллекта с другой стороны профессии, требующие высокого уровня креативности.
87: Критического мышления, межличностных взаимодействий, комплексного принятия решений, таких как юриспруденция, образование, управление, социальные, общественные услуги, на наш взгляд, подвержены риску автоматизации в значительно меньшей степени, поскольку
88: Сложность и вариативность задач, необходимость эмпатии, выстраивания коммуникаций, способность нестандартной мыслить все это остаётся прерогативой искусственно чело исключительно человеческого интеллекта.
89: Следующая угроза это нарушение конфиденциальности персональных данных и неприкосновенности частной жизни здесь прежде всего беспокойство вызывает возможность использования технологии искусственного интеллекта для создания искусств.
90: Изображений или видеозаписей людей без их согласия, что может привести к негативным последствиям, включая кражу персональных данных и даже шантаж для снижения рисков, связанных с нарушением персональных данных, разработчики генеративного
91: Искусственного интеллекта, на наш взгляд, должны внимательно относиться к разработке систем, в которых приоритетное внимание должно уделяться вопросам обеспечения безопасности пользователей. А с другой стороны, са,
92: Пользователи должны уделять внимание так называемой цифровой гигиене. Ещё 1 угроза это угроза социального манипулирования и нарушения этических норм и правил, учитывая способность генеративного искусственного
93: Интеллекта, создавать достоверные и похожие на человеческие тексты. Использование таких текстов может приводить к распространению вводящей в заблуждение и ложной информации, которая может быть использована для влияния на
94: Эмоции людей и манипулирование ими, например, с помощью чата gpt корпорации могут создавать правдоподобные истории о своём участии в деятельности в области корпоративной социальной ответственности, чтобы повысить свою.
95: Репутацию.
96: Ну, например, в последнее время это уже даже целый термин появился. Это гринвошинг. Согласно данным исследований, использование чата gpt аналогичных инструментов искусственного интеллекта при разработ.
97: Профессионального контента, а также в рамках проведения научных исследований и публикации их результатов может привести к нарушению ещё 1 этического принципа. Это принципа добросовестности. То есть речь идёт о плагиате в академическом мире.
98: Признана давно уже выдача чужих работ за свои собственные актом плагиата, но с момента появления чата gpt сам плагиат стал предметом ещё более бурных дискуссий в сфере образо.
99: Научных исследований, поскольку инструменты искусственного интеллекта начали применяться студентами как для сдачи экзаменов, так и написания эссе научных статей и даже исследователями для создания текстов, при этом у студён.
100: По сути, отсутствует системное понимание того, что именно может считаться плагиатом с помощью искусственного интеллекта и как они могут легально использовать материалы, созданные с помощью технологии искусственного интеллекта.
101: Данная проблема, на наш взгляд, может быть решена только путём разъяснительной работы, которую преподаватели в школах, колледжах и вузах необходимо проводить с учениками и студентами и, кроме того, целесообразным выглядит.
102: Создание какой-то нормативно правовой основы в вузах своеобразного кодекса использования генеративного искусственного интеллекта в учебном процессе, который бы регламентировал сферу и степень его примене.
103: Студентами использование искусственного интеллекта также связано с риском нарушения прав интеллектуальной собственности. С 1 стороны, ведутся жаркие дискуссии по поводу нелицензионного использования материалов и имитации кон.
104: Созданного человеком и защищённого авторским правом организации, которые продают инструменты искусственного интеллекта, часто не владеют материалами, которые они используют для его обучения, что ставит под сомнение законность их использования и может повлечь судебное разбира.
105: С другой стороны, до сих пор нет единого мнения о применимости прав интеллектуальной собственности к контенту и продуктам, созданным генеративным искусственным интеллектом. И здесь возникают 2 пока риторических вопроса. Во первых, в какой степени
106: Контент, созданный генеративным искусственным интеллектом, может считаться оригинальным во вторых, защищён ли этот контент авторским правом ещё 1 угроза связана с Ростом социально экономического неравенства вследствие углубления технологии.
107: Логического разрыва эксперты выделяют 3 уровня цифрового неравенства 1 уровень относится к неравенству в доступе к чату gpt, 2 уровень включает неравенство в использовании цифровых навыков и технологий, 3 уровень цифрового
108: Равенство связано с преимуществами и негативными эффектами, связанными с использованием чат. Gpt chat gpt не требует вложений со стороны пользователей существуют его бесплатные версии, необходим лишь доступ к сети интернет, таким образом, он доступен.
109: Широкому кругу людей во всем мире, однако, как оказалось, использование чата gpt сильно варьирует по странам и зависит от уровня дохода населения и уровня образования так, население в странах с низким уровнем дохода, а также с более
110: Низким научным инновационным потенциалом используют chat gpt. Существенно Реже. Очевидно, что развитые страны имеют все возможности для внедрения генеративного искусственного интеллекта благодаря достигнутому прогрессу во внедрении цифровых технологий. Что даёт
111: Некое конкурентное преимущество и, напротив, многие развивающиеся страны сталкиваются с такими проблемами, как неразвитость цифровой инфраструктуры, ограниченный потенциал в области инноваций, инвестиций, а также низкий уровень квалифика.
112: И цифровой грамотности населения, что не позволяет им догнать развитые страны в части внедрения технологии искусственного интеллекта. И, наконец, последняя опасность это технотренд, согласно
113: Определению вейла и розена, сформулированному ещё в 1997 году, технострое представляет собой негативное психологическое и физиологическое воздействие технологии на человека к проявлениям технострахи, оо отнести повышенную тревожность.
114: Беспокойство, напряжённость, а также эмоциональное выгорание, которое является следствием внедрения и использования новых технологий. Эксперты выделяют 5 категорий такого техно стресса во первых, это технологическая перегрузка, во вторых, технологии
115: Вторжение, когда технологии влияют на личную жизнь. В третьих, это технологическая сложность, в четвёртых, технологическая незащищённость. И, в Пятых, это технологическая неопределённость, чтобы свести
116: К минимуму. Риски техно стресса, связанные с использованием генеративного искусственного интеллекта. Важно обеспечить Разумный баланс между работой, личной жизнью, использованием искусственного интеллекта и отдыхом от него. Так представляется, что
117: Споры об опасностях и угрозах, связанные с разработкой и применением генеративного искусственного интеллекта и таких технологий, как chat gpt, будут продолжаться потенциальные угрозы конфиденциальности и безопасности персональных данных, этические вопросы и
118: Создание вводящего в заблуждение контента все это, на наш взгляд, требует и от разработчиков искусственного интеллекта, и от пользователей, а также от органов государственной власти повышенного внимания к вопросам регулирования рынка генеративного искус.
119: Интеллекта. Большое спасибо. Теперь я хотела бы передать слово егору геннадьевичу.
120: Елена Валерьевна, большое спасибо. Да, действительно, у нас немного затянулось введение к, можно сказать, основной теме, но тема искусственного интеллекта и сгенерированных текстов, она
121: Настолько сложная, и она действительно требует ещё раз повторения ещё раз многих известных фактов для того, чтобы понять действительно, о чем мы говорим и в моём выступлении сейчас.
122: Тоже будет много оговорок по поводу того, даже не что мы делаем, как нам определять тексты сгенерированные и а начиная с того, зачем это делать, что мы хотим от этого получить.
123: То есть давайте как раз приступим и сейчас посмотрим, собственно говоря, к чему вся эта ситуация нас привела вот в 2026 году, и что нам с этим делать. И когда мы говорим, конечно, сейчас
124: 1 из ключевых вопросов во многих областях как нам определить, насколько текст сгенерирован и или написан человеком, и, скажу сразу, не существует и не может существовать.
125: Стопроцентных методов определения, например, в отличие от тех же заимствований, потому что когда мы ищем заимствования, мы можем показать, что, ну вот определённый текст пересекается с каким-то источником, да, поэтому
126: Уже следующий вопрос опять же, здесь тоже не все так однозначно вопрос кто был 1 автором этого текста и кто у кого позаимствовал, нам тоже никто не может дать ответ на этот вопрос, порой, кроме самих авторов, вот и текстами тоже.
127: Вряд ли мы когда-то получим стопроцентный надёжный инструмент, но это не значит, что нам нечего делать в этой области. Конечно, то, что разрабатывает антиплагиат, то, что разрабатывает думей, это очень полезные инструменты, которые обязательно долж.
128: Должны быть в арсенале. Просто нужно уметь ими пользоваться и понимать их ограничения. С 1 стороны, да, они не дадут стопроцентной оценки стопроцентной гарантии, но с другой стороны,
129: Их результатов работы порой действительно достаточно, чтобы сделать уже какой-то вывод. Вопрос в том, зачем этот вывод мы хотим сделать. Итак, действительно, при определении и текста самый главный вопрос, который возникает
130: Это зачем нам это нужно определить, с какой целью, потому что-то, что та работа, которую мы начали в нашем издательстве, в редакции всех журналов, мы уже полтора года просматриваем все отклонённые рецензентами статьи.
131: Для того, чтобы выделять какие-то интересные, необычные моменты, чтобы потом по ним, уже на этапе редакционного рассмотрения сразу принимать решение о каких-то статьях, и это экономит кучу времени.
132: Поэтому, действительно, какой ответ мы хотим получить, наша задача, как вот редакции каждого журнала не публиковать там оригинальные тексты, не публиковать тексты, написанные человеком, а публиковать.
133: Статьи, в которых есть что-то новое, которые будет интересно читать, которые сделают какой-то вклад в развитие вот соответствующей области науки. Поэтому с этой позиции мы и смотрим, и когда мы определяем и
134: Текст, наша цель не просто понять, какой процент заимствований, там есть или процент сгенерированного текста, а какие проблемы это вызывает. То есть это не проблема сама по себе всегда есть реальная проблема, которая стоит за и
135: Текстом, то есть отсутствие смысла, либо какие-то серьёзные ошибки, либо то, что автор не может сам нести ответственность. Итак, в принципе, действительно, при определении нужно начать с главного
136: Кто такие авторы, которые используют сейчас современные инструменты генерации текста, это действительно мошенники, которые пытаются нас обмануть? Или все-таки это первопроходцы, которые осваивают новые инструменты, то есть все-таки и во многом
137: Это будущее, поэтому кто-то должен пытаться это сделать и невозможно делать что-то новое, осваивать что-то новое, не делая ошибок, поэтому мы максимально стараемся относиться к понима с пониманием, к таким авторам.
138: No. Естественно, с оговорками дальше оценка очень сильно отличается в том, что именно мы оцениваем, то есть оценка и текста вкр, и в научной статье это принципиально разные вопро.
139: Потому что действительно, в вкр, в квалификационной работе по итогам должна быть присвоена квалификация, поэтому нам нужно понять, обладает ли автор определённой квалификацией в научной статье порой важен сам результат.
140: Поэтому каким путём автор пришёл к этому результату это уже 2 вопрос если это действительно хороший результат, который можно подтвердить, который будет полезен, то так ли нам важен вообще процент и текста в этой статье?
141: Если, конечно, это не влечёт какие-то другие проблемы. То есть статью, например, трудно считать. В статье есть логические ошибки и так далее. И 3 важный вопрос кто принимает итоговое решение?
142: В той сфере. Вот зачем мы определяем наличие и текстов, то есть, либо мы должны сами принять решение, ну как мы это делаем в реакции в редакции. Поэтому, например, для нас отчёт какой-то системы
143: О наличии ii текста или об отсутствии и текста он не является решающим, он не может быть основанием для принятия какого-то решения, это вспомогательная информация для того, чтобы мы могли уже более серьёзно разобраться в вопросе.
144: И понять, как к этому относиться, потому что опять же, у системы типа антиплагиата достаточно много ложных срабатываний, которые тоже прекрасно знают много статистических моментов, которые отличают и те,
145: От человеческих, и на них они как раз ориентируются. Поэтому, если у вас в тексте есть несколько перечислений, например, по 3 4 пункта, если вы, например, используете очень длинные тире, что достаточно
146: Просто сделать на маке, но не используется обычно в ворде для windows, либо вы любите пояснять свои мысли в скобках, как это тоже очень любит делать, например, дипси.
147: То вот на именно такие вот технические моменты и может, могут срабатывать эти системы и показывать наличие ии, но как они сами об этом пишут в своих инструкциях никогда отчёт
148: Системы типа антиплагиат не может быть стопроцентной гарантией наличия или отсутствия текста. То есть решение должен принимать эксперт и это можно посмотреть по ссылке. Вот поэтому
149: Когда мы ищем следы.
150: И текста. Мы пытаемся ответить на вопрос вообще, автор, читал ли сам свою рукопись? К сожалению, такое бывает не всегда, и когда мы в этом убеждаемся, для нас это уже мы уже понимаем, с кем мы.
151: Мы общаемся и дальше следуют вопросы готов ли автор нести ответственность вообще за содержание своей статьи, потому что если автор не прочитал свою статью, если он не уверен, что находится внутри?
152: То может ли он сам вообще быть автором этой статьи, поэтому, может быть, нам не рассматривать её в принципе по этому критерию. То есть нам пришла какая-то статья, оказывается, что у неё в принципе нет автора. Вот, и что дальше мы
153: Хотим понять для себя, хочет ли автор поделиться чем-то новым или и таким образом, хочет ли обогатить там всю науку, либо он преследует им исключительно свои какие-то личные цели.
154: Или чтоб повысить свои.
155: Показатели публикационной активности. И вот это самый важный вопрос, который нам нужно понять. И вот если у нас есть положить
156: Ответы на эти вопросы. Тогда мы можем продолжать работать с автором. Если есть сомнения, то и бессмысленно продолжать работать с такой статьёй и с таким автором, потому что, скорее всего, даже и автору это не поможет. Поэтому
157: Такие статьи нет смысла рассматривать детально, и есть много причин, по которым статьи полностью сгенерированы, и не то, что трудно читать, не то что трудно рецензировать, а прямо даже не рекоменду.
158: Это делает нашим рецензентам, и я дальше расскажу, почему за последние полтора года мы сейчас пока расскажу про те признаки, которые мы используем в
159: Наших в работе наших редакций и
160: Опять же это не стопроцентные маркеры участия ii у каждого из этих признаков есть определённая вероятность, и то есть это не признак в математическом смысле, а скорее действительно просто.
161: Какой-то след. И когда мы видим какое-то определённое сочетание, то мы понимаем, что, скорее всего просто уже человек не может нести ответственность за
162: Этот текст, да, спасибо за комментарий. Действительно, это длинный дефис. Да. Итак.
163: К этим следам мы относим технические метки, которые могут просто оставаться от, ну это принципы, по которым эти инструменты и генерируют текст. Это какие-то галлюцинации, то есть, например, несуществующие источники, либо какие т.
164: Другие несуществующие факты это могут быть какие-то другие признаки, например, источники только 1 типа это, например, отсутствие грамматических и пунктуационных ошибок.
165: Да, это не конечно же, не может быть критерием для оценки статьи, но тем не менее, это может нам что-то говорить вместе с другими признаками это могут быть термины, результат плохого.
166: Перевода, это могут быть какие-то совершенно даже несуществующие термины. Также это может быть какой-то бесцельный обзор, который как будто бы не связан со своей со всей статьёй. И это, например,
167: Модели, по которым строится статья, то есть когда статья посвящена разработке какой-то универсальной модели интегрального алгоритма, то есть попытки все объединить вместе, порой даже необъединимое, это тоже довольно частый признак того, что статья написана не человеком.
168: Сейчас, да, и это результаты анализа статей только за 2025 год от 2026 прошло вроде бы 3 с небольшим месяца, но у нас ещё есть почти такой же список, но
169: Было бы слишком долго рассказывать об этом в 1 вебинаре. Итак, теперь примеры того, как это происходит. То есть, например, этнические метки. Действительно, это могут быть какие-то отдельные символы, отдельные знаки препинани.
170: Это могут быть пояснения в скобках, это могут быть перечисления. Зачем нам это нужно знать? Ну, как минимум это то, что может вызывать ложные
171: Срабатывание в системах типа антиплагиат, поэтому
172: Если вы проверяете, например, свой собственный текст, который вы написали сами, и вот это может быть 1 из причин, поэтому часто можно просто переформулировать этот текст, и все станет нормально.
173: Ну, когда действительно речь идёт о тексте, который написан человеком, просто здесь проблема не в том, что он сгенерирован и в том, что он похож на сгенерированный, и это проблема порой не меньшая, чем сами сгенерированные тексты.
174: Это, конечно же, галлюцинации.
175: То здесь, опять же, у меня есть несколько примеров, когда, например, в статье 2026 года мы видим в источниках публикации свежие публикации людей, которых уже много лет.
176: Нет с нами каких-то академиков или мы видим какие-то странные едн в списке источников. Вот тут довольно забавно иногда это выглядит. И причём до сих пор мы это встречаем, но
177: Что касается галлюцинаций, то хочу сказать, что это не то, что, наверное, вчерашний день, это даже даже не прошлый, это скорее даже позапрошлый год, потому что сейчас инструмент
178: Искусственного интеллекта очень заметно эволюционировали и довольно редко допускают такие ошибки. Ну по крайней мере это в нашей практике происходит, поэтому нам приходится искать какие-то другие методы.
179: Как с этим работать и сталкиваться с гораздо более серьёзными сложностями?
180: Ещё на что мы обычно обращаем внимание до отправки статьи на рецензирование. Это когда в статье источники относятся только к 1 типу. То есть это могут быть, например, только книги, это могу
181: Могут быть только зарубежные источники, это могут быть источники только за определённый период времени.
182: Странно. Ну, вообще, в принципе, это должно вызвать вопросы, когда мы видим статью, которая посвящена вроде бы свежим проблемам в области. Вот.
183: Той же там экономики труда, а цитируются почему-то книги, написанные полвека назад, причём вышедшие на английском языке даже вот если логически подумать, как там аспирант 1 года, почему он пользовался именно такими источниками для своей статьи?
184: Ну понятно, что что-то здесь не так. И, скорее всего, эта статья не будет опубликована, и отдельно хочу остановиться на этом моменте по поводу источников вроде бы довольно часто.
185: Мы встречаем.
186: Такие ответы от авторов, что, ой, ну типа, это технический момент. Давайте мы все исправим и сейчас пришлём новый вариант, где все будет хорошо. Почему мы не работаем с такими статьями? Потому что если
187: Мы видим галлюцинации в источниках, либо ещё какие-то вот странности в источниках, то, о чем нам это говорит, что текст был написан отдельно и не на основе каких-то научных источников, поэтому как мы можем в принципе доверять
188: Этому тексту и дальше попытка вот проставить правильные источники для какого-то текста это уже будет фабрикацией и нам точно не стоит дальше работать с этой стать.
189: Потому что правильным будет, ну, написать статью заново. А этой статье уже к этой статье вряд ли у нас уже будет доверие, поэтому это довольно серьёзный критерий, который действительно ведёт к отклонению статьи.
190: Ну, про отсутствие грамматических, пунктуационных ошибок не скажу, что это прям признак критерий. Просто довольно часто мы для себя отмечаем, что как же приятно.
191: Видеть порой статью вот с какими-то ошибками, когда мы видим, что там используется где-то дефис вместо тире, где-то там с падежами какая-то несогласованность и так на самом деле на душе от этого
192: Тепло. То есть мы понимаем, что действительно, скорее всего, эту статью писал человек, и, значит, её можно читать дальше, поэтому не буду долго останавливаться, но
193: Действительно, порой, когда авторы используют нейросети не для того, чтобы генерировать текст, а для того, чтобы исправлять орфографию и пунктуацию, все равно такие статьи нужно вычитывать, потому что
194: Нейросети очень трудно заставить делать именно то, что нам нужно. У них это все равно 100%. Вот чёрный ящик. Мы не знаем, что происходит внутри, и никогда не узнаем. И после любой операции все равно свою статью нужно вычитывать.
195: Потому что внутри может произойти все, что угодно. Иногда они исправляют то, о чем их совершенно не просят по какому-то своему усмотрению. То есть они могут исправить. То есть мы просим исправить просто пунктуацию, но
196: Что они могут там с понимать под пунктуацией он может убрать лишние переносы, которые, ну, следы от переносов, которые остаются после копирования текста, хотя мы его об этом не просили. Таким образом, могут, как
197: Какие-то слова получить совершенно другой смысл и дальше. Вот именно поэтому мы не знаем что что будет, каким будет наш текст после того, как мы его прогнали там просто
198: Через инструмент проверки правописания, поэтому обязательно нужно статьи вычитывать.
199: Итак, с каким ещё, с какой ещё проблемой мы столкнулись где-то во 2 квартале 2025 года? Это
200: Плохой перевод это термины, которые возникли в результате того, что ii их неправильно перевёл на русский язык, точнее, не совсем правильно перевёл на русский язык, а просто использовал.
201: 1 попавшийся перевод и вот 1 признак для нас был это выражение концептуальная рамка, оно у нас стало уже тоже нарицательным. Действительно, сейчас это встречается даже порой в серьёзных текстах.
202: Но изначально, ну, в русском языке нет смысла у этого выражения просто, да, это появилось из английского языка.
203: Там есть концептуальная рамка, теоретическая рамка, то есть в общем виде это было теоретика фреймворк, который на русский можно перевести вполне себе нашим привычным выражением теоретические основы, теоретическая база, и к этому мы
204: Выкли, но когда мы встречаем в статье словосочетание теоретическая рамка или вот аналитическая ось тоже в статьях на английском языке аналитика лексис постоянно встречаетс.
205: Но у в российской практике у авторов все-таки другое представление. То есть, ну, наши люди не используют такие выражения просто так, и это действительно тоже может быть признаком того,
206: Того, что автор сам не прочитал свою статью, потому что это выглядит, причём довольно привычно если мы часто читаем статьи на английском языке, то на русском нам кажется, что все в порядке, но если задуматься,
207: То на русском в этих выражениях нет смысла. Поэтому да, мы тоже обращаем на это внимание этот процесс. Причём мы автоматизируем каждый раз, когда мы встречаем новые термины, мы добавляем их в наш словарик.
208: И уже сразу видим, ещё до того, как отправить статью на рецензирование.
209: Дальше у нас появляются прям несуществующие термины, которые и любят придумывать. И порой, когда мы читаем статью, либо когда её читает редактор, либо когда её потом уже смотрит рецензент, то кажется,
210: То все в порядке. Ну, когда быстро читаешь, не обращаешь внимания, но стоит остановиться, задуматься, посмотреть, что что-то не так. И понимаешь, что, ну, таких терминов нет и быть не может. Особенно, например, в статьях по
211: Экономики просто все журналы по экономике поэтому, да, немножко, с 1 стороны, ограниченная выборка. С другой стороны, мы как это как раз это и позволило нам сфокусироваться и увидеть, чем отличаются
212: Статьи сгенерированный и, ну, короче, которые точно не стоит публиковать. И тоже мы, ну, словарик, таких терминов мы не составляем, но порой делимся ими просто чтобы поднять друг другу настроение.
213: Как определить несуществующий термин вот если вы читаете статью и вам кажется, что что-то не так, открываете google поиск и вводите этот термин в поиск именно google, у него есть интересный.
214: Инструмент это и ответ. И когда вы, допустим, спросите, что такое пространственный градиент цен и от google моментально даст вам подробное объяснение. Но когда вы дальше будете смотреть результаты, нигде в научных статьях вы не увиди.
215: Такого термина вот если ii про это знает, но про это не знают люди, это верный признак того, что это ii сам и придумал и ну следующий вопрос действительно, нужен ли этот термин в практике? Потому что чаще всего
216: Либо в нём вообще нет смысла, либо он копирует уже какую-то дублирует какой-то известный термин. Поэтому вот в этом уже можно отдельно разобраться. Но, по крайней мере мы знаем, что в принципе это нарушение, если автор использует
217: Какой-то термин, который он не ввёл в оборот, и до него никто не ввёл в оборот, то, ну это уже какой-то другой язык. Так нельзя делать. Это ошибка. И как минимум мы должны задать автору вопрос, если
218: Встречается несколько таких терминов новых серьёзных терминов в статье магистранта 1 года, то тут в принципе все понятно, но обычно нормальные магистранты не увлекаются тем, чтобы сразу вводить в 1 статье кучу принципиально новых
219: Терминов, поэтому тоже для нас становится все ясно.
220: Дальше момент, который довольно трудно автоматизировать, мы даже не знали, как его точно назвать, но это какой-то бесцельный обзор, который никак не связан с самой темой статьи.
221: То есть мы вроде бы читаем, вроде бы опять же выглядит все в порядке. То есть указаны какие-то работы, Зоре литературы, там есть какие-то ссылки, но если вдуматься, то это, это все никак не свя.
222: Связано с темой самой статьи. То есть это не обосновывает актуальность статьи, это не обосновывает её новизну. И вот таким образом, когда мы смотрим обзор, выполненный с помощью ии, то нам приходится проверять буквально каждую цитату на
223: Связь с темой статьи и с её результатами, потому что не всегда она прям очевидна. Ну то есть не всегда она вообще существует, но даже если эти источники существуют, то либо это может быть цитирование каких-то
224: Банальных истин прописных, то, что работа поставщика и подрядчика должна строиться на взаимовыгодной основе. И дальше цитируется какая-то работа, там, 1981 года, там написано
225: Там на английском языке, опубликованная в каком-то американском журнале. Но вот такие моменты тоже всегда вызывают вопросы, хотя когда быстро просматриваешь текст, их очень трудно заметить, поэтому, да, обзор
226: Обзоры от ii хороши тем, что они довольно чётко выстроены, поэтому, в отличие от обзоров, которые пишут люди, поэтому их довольно легко проверить и довольно легко найти ошибки, за это, конечно, и спасибо.
227: И последний вот такой вот признак, о котором я хотел бы рассказать, тоже из практики, это статьи, которые посвящены каким-то универсальным механизмам, интегральным алгоритмам, то есть попытки
228: Объединить что-то в 1 статье, причём совершенно не объединяемое, то есть это же может быть там какая-то концептуальная основа и так далее. То есть вот такие статьи, когда
229: Здесь, что обычно вызывает у нас вопросы?
230: Статьи довольно часто пишут либо магистранты, либо аспиранты 1 года, а вот описать концептуальные основы какого-то явления, ну это задача довольно для серьёзного исследования, потому что исследователя, потому что нужно все-таки обладат
231: Большим опытом в этой сфере и такие статьи просто оказываются неактуальными после проверки. Поэтому, да, мы их направляем на рецензирование, но с пометкой, что именно обратить особое внимание вот на этот момент и очень
232: Часто они возвращаются с отрицательными отзывами, потому что действительно, порой в этом нет смысла. Ну, если проводить аналогию вот с другой практикой, то такие вот универ.
233: Решение в науке это как мультитул, то есть как швейцарский ножик, который может пригодиться там 2 раза в год, когда мы выезжаем там в лес на пикник, а профессионалы все-таки используют
234: Узкоспециализированные инструменты. И вот тоже самое вполне можно отнести к научным результатам. То есть какие-то специализированные инструменты, они оказываются более применимыми, их гораздо легче проверить, гораздо легче оценить и гораздо
235: Вписать в какой-то процесс.
236: Ну, в принципе, эту презентацию можно будет скачать, она останется в истории на сайте организаторов, и можно будет пересмотреть эти
237: И как-то уже посмотреть, допустим, на те статьи или те квалификационные работы, которые приходят, чтобы проверить на эти признаки, потому что тоже самое вот сейчас, буквально в апреле, в мае будет происходить в каждом
238: Университете на каждой кафедре, когда куча студентов будут присылать свои работы. И в них тоже самое. Вот мы наверняка встретим очень много вот таких вот следов.
239: Итак, вот теперь хотелось бы подвести небольшой итог этим практическим заметкам, надеюсь, они будут полезны и рассказать.
240: В чем ещё 1 проблема и текстов. То есть многие говорят о том, что у них есть какой-то вот кто-то называет это каким-то синтетическим привкусом, кто-то называет это машинным запахом.
241: Кто-то называет это зловещей долиной.
242: В чем проблема этих текстов? Они построены немножко по другим принципам, не по тем принципам, по которым люди строят свои тексты. То есть
243: Гораздо шире терминологическое поле, и это действительно вызывает проблемы на практике. То есть это очень неизученная тема. Когда мы искали материалы по этому вопросу, то нашли буквально несколько публикаций.
244: И те были только на английском языке и опубликованы буквально вот несколько месяцев назад. И это только были постановочные статьи, но, в принципе уже многие исследователи замечают, что
245: И тексты, они отличаются по структуре от человеческих, и с ними связаны определённые практические проблемы. Скорее вот грубую аналогию можно провести с hdr диапазоном при.
246: Фотографирование у каждого из вас в телефоне есть вот этот вот режим hdr, когда фотографии получаются более яркими, более интересными, но при этом они все-таки выглядят неестественно, то есть в жизни такое не встречается, и вот пример.
247: Такой эффект возникает, когда мы видим сгенерированный текст или фрагмент текста, то, что он слишком хороший, слишком Гладкий, слишком, с 1 стороны, понятный.
248: Но потом мы сталкиваемся с другими проблемами.
249: Во первых, эти тексты очень трудно пересказывать, практически невозможно, потому что они созданы по другим принципам, и вы можете сами проверить, сгенерировать какой-то текст, а потом попробовать пересказать хотя бы 1 абзац.
250: Это будет какой-то очень странный ступор, потому что вроде бы то, что вы прочитали, все понятно, все логично, но его очень трудно пересказать, потому что как устроен наш мозг и как устроен мозг нейросети, все-таки
251: Они построены на разных принципах. И вот эти внутренние проблемы вот именно в таком плане проявляются.
252: И тексты практически невозможно отредактировать. То есть это ещё 1 ловушка, с которой сталкиваются наши авторы и, допустим, те же самые студенты, магистранты, аспиранты, то есть 1 ловушка это с пересказом.
253: Возникает соблазн, допустим, сгенерировать себе текст, а потом попытаться его рассказать, вот пересказать сгенерированный текст это сложно, как я уже говорил, и это 1 ловушка, в которую порой многие попадают. Поэтому лучше, если текст
254: Нужно будет рассказывать, лучше его написать самому. 2, этот текст практически невозможно отредактировать. Опять же, многие авторы считают, что, ну вот у меня есть какой-то текст, уже хорошая основа. Сейчас я что-то там подпра.
255: What проверю на все эти ошибки и все будет хорошо начинают исправлять 1 с 1 абзацем да, они его переписывают почти полностью 2, 3 и так далее, где-то к середине, к середине 3 страницы.
256: Они понимают, что дальше все в порядке, а дальше ничего править не надо и нет там никаких ошибок, все хорошо, значит, к этому моменту при чтении такого текста уже отключилось критическое мышление, и все это воспринимается напрямую.
257: Да, отключение критического мышления при чтении и текстов это большая проблема, которая только начинает исследоваться, пока мы об этом мало что знаем, но мы уже видим результаты этого поэто.
258: Мы обычно не берёмся за работу с такими текстами, это, знаете, аналогии, как с плохим, как с плохо переведённым текстом с английского языка, когда мы видим машинный
259: Перевод и нам говорят, что да, там в принципе все переведено, только нужно подправить несколько там терминов там и так далее. Но этот текст построен не по правилам русского языка, поэтому для переводчика это
260: Более сложная задача ему проще посмотреть оригинал и уже перевести его сразу на русский, чем исправлять текст, переведённый компьютером вот с редактированием и текстов возникает такая же проблема.
261: То есть сначала нужно понять всю эту логику, что находится в тексте, а понять это практически невозможно, потому что он построен по другим принципам. Поэтому это 2 проблема. Почему очень
262: Тяжело работать с и текстами в редакциях и почему порой проще отказаться от работы с такими статьями, и уж действительно, почему мы фактически организовали отдельную службу и это?
263: Отдельная работа по выявлению вот таких вот статей, таких признаков, потому что очень часто рецензенты тоже попадают в эту ловушку. Они привыкли читать тексты, которые созданы людьми, поэтому они их смо
264: Смотрят по каким-то своим критериям, то есть смотрят, не читают текст от и до, а смотрят на какие-то свои признаки хороший текст или не очень, и вот это и научился эмулировать.
265: Довольно неплохо, и таким образом рецензенты тоже могут попасть в заблуждение либо когда они начинают, допустим, с источников, с актуальности, с результатов, либо когда они даже начинают читать текст от и до.
266: Все равно вот этот вот механизм отключения критического мышления, он работает, и рецензент порой смотрит, и ему кажется, что все в порядке. Да, нормальная статья, что-то его смущает, но может прислать и
267: Как бы какое-то заключение, ну не отрицательное. Что с этим делать? Есть такой приём у корректоров, чтобы мозг не исправлял автоматически на лету какие-то ошибки корректоры читают.
268: Текст в обратном порядке, то есть начинают с последнего предложения, потом предпоследнее, потом предпоследнее и так далее, тогда мозг не видит между ними логической связи, воспринимает каждое предложение отдельно, и таким образом корректор может увидеть все ошибки в тексте.
269: Ну это старый приём. Вот при чтении и текста, чтобы увидеть какие-то ошибки, можно использовать этот же самый приём, то есть смотреть текст не подряд, а выборочно, причём начинать где-то со 2 половины.
270: Вот куда автор уже обычно не доходит, или редактор, которого привлёк автор, тоже обычно они не доходят до этого этапа, и вот там обычно уже виден весь ужас, который встречается.
271: В этих статьях и дальше по этим признакам мы можем понять либо мы уверены, что человек написал статью и нам можно продолжать работать именно с человеком, потому что все равно мы работаем с человеком, а не со статьёй.
272: Потому что мы должны переписываться с человеком, мы должны человеку как-то озвучить наше решение. И если у нас есть сомнения, то мы, конечно же, порой задаём провокационные вопросы, чтобы автор
273: Там что-то объяснил, то есть все редакторы уже знают, на какие моменты смотреть и что уточнить, и дальше смотрим на ответ автора иногда бывает, что
274: Автор хорошо ориентируется в своём тексте, может дать пояснения, даже признает какие-то ошибки, и в результате после этой сложной работы мы все-таки получаем хорошую статью в последнее время мы стали стал
275: С тем, что иногда авторы не то что присылают полностью сгенерированные статьи, они даже всю переписку и все исправление замечаний тоже поручают нейросетям, потому что когда мы отправляем какие-то
276: Вопросы, то ответ на простой вопрос. Порой у автора начинается с пространного объяснения. Да, спасибо за хороший вопрос. Позвольте мне пояснить, почему я выбрал именно вот такой подход и так далее. Ну понятно, что
277: Это очень обходительный стиль deep Сика, который стал очень популярным инструментом при генерации научных текстов да, он хорошо работает с научными формулировками, да, у него меньше всего ошибок.
278: С источниками, но тем не менее, у него тоже есть характерный почерк, который мы видим. И, ну, это в принципе недопустимо автору не самому общаться, а поручать это нейросети, потому что для нас это означает только 1, опять же,
279: Автор отказывается нести ответственность за свою статью, поэтому разговаривать нам, скорее всего, не о чем дальше, и теперь про ещё буквально пару слов про.
280: Детекторы и тоже интересный момент, который мы заметили и которым хотели поделиться порой инструменты. Ну, сейчас много существует детекторов. Практически у каждой нейросети есть свой же детектор, да, они заинтересованы в том, чтобы определять
281: Сгенерированные тексты, даже даже больше, чем все остальные, чтобы они учились на человеческих текстах, а не на сгенерированных другими нейросетями. Для них это коммерческий и очень важный вопрос, но мы столкнулись вот с чем.
282: Иногда, когда у нас есть подозрения, мы берём часть текста, какую-нибудь незначительную, пытаемся её проверить, если тем более все с этим согласны, там порой даже с участием автора и
283: Мы видим, что детекторы не показывают, что там есть какой-то ii, то есть и текст 0% все хорошо, мы проверяем эту статью через полгода, и мы замечательно видим все.
284: Фрагменты, чем это порой вызвано. Во первых, детекторы работают на основе самих вот очевидных признаков, ну, про которые я рассказывал. То есть у них тоже есть какие-то свои критерии оценки текста.
285: Которые они используют, a2 сами нейросети, они эволюционируют, регулярно появляются новые версии, в чем проявляется эта эволюция? В том, что они исправляют какие-то предыдущие ошибки именно в своих алгоритмах, в обработке входящих
286: Информации, то есть они дают уже другие ответы. И вот по этим ошибкам они как раз и могут определить, что текст сгенерирован когда-то раньше моделью предыдущего уровня, поэтому
287: Что здесь можно сказать в плане того, что можем ли мы там зарыть голову в песок и делать вид, что ничего не происходит. То есть когда статья вызывает подозрения, но мы смотрим на отчёт антиплагиата и 0%. И стоит ли нам делать вид, что
288: Все в порядке. Вот никто нам не гарантирует, что этот и не появится через какое-то время, и учитывая количество сгенерированных текстов, которые находятся в научных статьях, которые опубликованы в журналах, которые
289: Там уже есть в ELARI, которые находятся в дипломных работах, которые, база которых есть в антиплагиате, то когда-нибудь, если кто-то захочет устроить перепроверку.
290: То это может быть какой-то взрыв, сопоставимый вот с тем, что было примерно 10 лет назад, когда у всех там искали плагиат в диссертациях. Вот.
291: Это большая проблема, не знаю, задумает ли кто-то это сделать или нет, но это может привести к очень интересным результатам, потому что даже проверить опубликованные статьи на предмет только фантомных ссылок это уже может очень сильно.
292: Поменять ранжирование журнала в каких-то списках. И это может опять же, если вот таким образом перепроверить какие-то защищённые работы, это тоже может привести к куче проблем.
293: Поэтому наше мнение общее, редакционное, что не стоит полагаться на какие-то внешние инструменты, потому что, с 1 стороны, все тайное может стать явным и, скорее всего, станет.
294: И 2, все-таки, когда мы отбираем статьи для публикации, то, ну это неформальный процесс. Рецензирование это не экспертиза и естественно,
295: Все-таки совесть должна быть важнее, чем какие-то документальные подтверждения, наличия или отсутствия ии. Ну, это политика нашего издательства.
296: Что нас ждёт дальше? Да, вот буквально на днях я увидел новость, решил вставить в презентацию про то, что у нас создали, и по генерации статей высокого уровня, которые не допускают галлюцинации и их статью даже приняли на какой-то серьёз.
297: На международную конференцию, да, где-то мы это проходили. Далеко не факт, что организаторы этой конференции тоже все не попали в какую-то из этих ловушек строить какие-то
298: Прогнозы на будущее очень сложно, потому что мы уже дошли до точки невозврата, уже уже нет смысла. В этих самых прогнозах ситуация меняется.
299: Достаточно быстро мы это увидели на примере нашей работы со статьями. То есть мы видим какие-то проблемы, ярко выраженные недостатки статей, которые даже не попали вот в этот сегодняшний
300: Рассказ, мы думаем о том, о, здорово было бы это автоматизировать. Давайте посмотрим, где это используется. Пока мы только согласовываем тз с разработчиками, это уже становится вчерашним днём. То есть
301: И уже перерастают это и перестают делать такие ошибки. Мы их практически не встречаем, и мы отказываемся от этой работы, естественно, потому что в этом уже нет смысла, потому что уже нужно искать какие-то другие проблемы в статьях, а это уже не проблемы. То есть
302: И что появится вот завтра, мы не можем сказать. Поэтому, да, к сожалению, какие-то проблемы остаются и здесь, перефразируя старый принцип, наверное, и приведёт.
303: К тому, что умные станут умнее и, соответственно, наоборот, глупые глупее, то есть и он
304: Хорош тем, что он очень быстро помогает увидеть, что действительно находится внутри самого текста. Поэтому
305: Не знаю, что, что может быть дальше, может быть, человек вообще исчезнет из этого процесса. У нас тоже была такая идея, что будет, если взять 1 ii агента и обучить его на базе статей, a2 ии агента обучить на базе рецензий и.
306: Заставить 1 и агента писать статьи по итогам замечаний рецензентов и по итогам того, что по итогам тех перспективных направлений, которые выявили другие и агенты, то есть во что это вообще, к чему это?
307: Все приведёт через какое-то время, но, может быть когда-нибудь проведём этот эксперимент. Для этого нужна большая база, но мы не можем использовать большую базу статей без разрешения. Вот. Поэтому
308: Действительно, что будет дальше, очень трудно сказать. Опять же, наша позиция в том, что научные исследования 1 из немногих сфер, где и вряд ли полностью заменит человека, потому что у и
309: Как? Ну как оказалось, у него нет своих проблем. В принципе. Вот ещё 1 1 отличие.
310: Человеческого мышления и мышления в том, что человек, ради чего начинает заниматься поиском ответов на какие-то вопросы, потому что это волнует его лично, это влияет на его жизнь, это влияет на жизнь его близких. В конце Концов, мы этим
311: Зарабатываем на жизнь, мы этим получаем какое-то признание. Ну в общем, все, что мы можем получить от общества в результате какой-то нашей полезной работы. Вот, и напрямую не связан с обществом. То есть
312: У него нет каких-то своих проблем, ему не нужно ходить в магазин, покупать еду, ему не нужно там получать какое-то признание коллег. Вот. Поэтому он действительно вряд ли, вот как он тогда.
313: Сможет определить, что эта проблема актуальна, потому что перед началом работы над научной статьёй это 1 из самых больших проблем понять, вот актуален ли вопрос, которым ты занимаешься, и это чуть ли не единственное, чего не могут сделать.
314: Начинающие авторы, которые могут писать хорошие статьи, но часто они начинают писать статьи на неактуальные темы, которые просто особо не нужны и им некому подсказать вот такая же проблема с ii то есть как понять, что он занимается не бесполезной рабо?
315: А человеческое время человеческой жизни ограничено, чтобы все это перепроверять. То есть мы физически не сможем все это перепроверить и прочитать все это сгенерированное, чтобы понять, что правильно, что нет. Поэтому, наверное, нужно искать какие-то другие варианты. Реше.
316: Но в целом, да, вот то, что-то, что касается оценки статей и текстов, мы примерно знаем, что будет вот те признаки, которые мы влияем, выявляем и используем, что будет дальше в этой сфере.
317: Очень трудно сказать, поэтому мы бы здесь не взялись делать какие-то прогнозы.
318: Ну и, собственно, на этом хотелось бы закончить. Спасибо за вопросы. Сейчас постараемся на них ответить. И если у вас есть какие-то свои признаки, что вы встречали в сгенерированных текстах, мы будем очень рады, если вы поделите
319: Потому что все-таки мы собрались для того, чтобы бороться с общей проблемой, которая касается всех. И если вы что-то есть вам добавить, может быть у вас есть какие-то возражения, то с радостью выслушаем, будем очень признательны.
320: Спасибо.
321: Так, Кристина, наверное, микрофон не включён. Да, извините. Спасибо. Уважаемые эксперты, Егор Геннадьевич и Елена Валерьевна, благодарим вас за очень полезный содержательный вебинар. Я
322: Прочитала тоже комментарии и хотелось бы обратиться к участникам, что у каждого из нас свой разный стиль выступления в публичных именно, да, в онлайн мероприятиях. И каждый человек обладает своим вот уникальным стилем.
323: Важно помнить, что в этом нет правильного или неправильного подхода. Каждый выступает в своём режиме, как ему удобно. Давайте поблагодарим наших экспертов и поставьте, пожалуйста, ваши реакции за то, что они нашли время и желание поделиться своим богатым опытом.
324: И рассказали о тех проблемах, с которыми сталкиваются. Это очень ценно и помогает всем нам тоже в своей деятельности это все использовать, особенно учитывая, что, ну, не так часто редакторы журнала выступают и рассказывают
325: Своём опыте. Спасибо я вижу, что вы ставите реакции. Это очень классно. Давайте тогда посмотрим, какие у нас есть вопросы. Очень много обсуждения в комментариях, дискуссии все эти вот между участниками это очень
326: Здорово. Спасибо большое, что вы, как раз ваша тема. Ваше выступление сегодня такое вот создали, да, дискуссию давайте посмотрим. Я за всем пыталась следить. Так, да, я буду очень рада.
327: Если вы поделитесь своими реакциями, именно и впечатлениями в чате, я вижу, что здесь Елена Валерьевна на многое ответила. Спасибо большое вам. Когда вот выступал Егор Геннадьевич, то мы практически
328: Все здесь ответили. Сейчас я посмотрю, что мы ещё оставили. Так.
329: Сейчас, секундочку. Здесь просто очень много. Вот, например, ваша редакция использует искусственный интеллект в своей работе.
330: Можно микрофон включить, да, про какое именно использование? Ну, проще будет, наверное, сказать, что мы не используем искусственный интеллект для рецензирования.
331: И мы категорически против использования искусственного интеллекта для рецензирования статей. Причём даже если мы видим, ну что для нас в принципе очевидно, что статья сама по себе сгенерирована, то есть, как правило, в этом нет смысла. Мы
332: Против рецензий, сгенерированных и потому, что в них точно так же мало смысла, и как автору, который знает, о чем сказать, и ему порой только мешает в написании статьи и хороший инстру.
333: Для анализа информации. Но чтобы написать хороший текст, автору проще это сделать. Вот с рецензиями тоже самое. То есть и порой уводит не в ту сторону, и в этом нет смысла. То есть, да, у нас в этом плане более мягкая политика.
334: Мы не заставляем рецензентов писать рецензии какого-то определённого большого объёма, там не менее, там страницы, мы даже у нас, у нас есть какие-то формы, ну в разных журналах они могут отличаться, но даже это
335: Не является порой обязательным. То есть от рецензента. Главное, чтобы он мог свободно высказать своё мнение. Это гораздо важнее, поэтому нет, есть много причин, по которым и нельзя использовать. Ну, как минимум мы не можем
336: Эти данные, они станут, таким образом, доступны всей модели, и пока ещё нет надёжных инструментов для вот локального использования и для лицензирования. Хоть крупные издательства этим занимаются, но все равно пока ещё таких официальных
337: Инструментов нет, и мы предпочитаем не рисковать и не пользоваться этим. Ну и в принципе, с другой стороны, люди вполне справляются, только человек может увидеть вот такие вот проблемы в тексте. Порой и это оказывается более эффективным.
338: Да, благодарю за ответ. Так, сейчас у нас здесь тоже есть вопросы. Давайте будем разбирать, продолжать, значит,
339: Вот я не знаю, люди тоже по разному пишут, кто-то развёрнуто, кто-то сжато или ёмко, притом сам без и поэтому не показатель. Ну ладно, это опустим, это комментарии. Так, очень много комментариев. Могли бы вы дать ссылки на публи?
340: Кации, в которых анализируются особенности структуры и текстов и перечисленные эффекты, отключение критического мышления и так далее. Вот, может быть вы что-то в своей работе используете, на что основываясь, я
341: Могу поделиться тем, что мы нашли это буквально несколько ссылок. Ну не прям сейчас здесь есть наши контакты. Вот сейчас на слайде есть наша контактная информация. Если это интересный вопрос, пожалуйста, пришлите письмо и нет никаких проблем. Я отправлю эти ссылки. Просто мы не
342: Стали это включать в доклад. Мы не стали этим делиться, потому что это сама по себе незавершённая тема. И мы даже ещё не со всеми публикациями ознакомились. То есть недостаточно там их, ну, они только недавно появились, поэтому надо как-то это осмыслить, связать.
343: С другими работами недостаточно просто только 1 статью прочитать и сразу ей верить. Поэтому да, то, что у нас есть сейчас, это актуальная тема, и этим мы готовы поделиться. Поэтому пришлите письмо и да, отправим ссылки. Это действительно интересные стать.
344: И потому что это прям настолько новый, новые отличия и текстов, о которых вообще в принципе мало кто знает, но уже мы сталкиваемся с проблемами, то есть не можем мы этот текст пересказать, не можем его отредактировать, поэтому скоро эти проблемы
345: Получит большее распространение и стоит об этом знать заранее.
346: Да, спасибо большое. Так, вот здесь вот у нас есть очень большой блок вопросов по инструментам для детекции ии. И сейчас вот здесь вот я зачитаю, ну, так, чтоб объеди.
347: Значит.
348: Сейчас, секунду.
349: Ну вот, например, ну, конечно, детекторы текст внесут в свой архив, а потом через полгода выдадут за сгенерированный. Возможна фальсификация результата детектора. Вот такое есть. Потом ещё о том. Ну, Елена Валерьевна уже на это тоже подробно ответил.
350: Что, например, а как же антиплагиату, вуз? Ведь он технически позволяет определить использование искусственного интеллекта. Вот какие-то по детекция для, ну, детекция мии, вы сказали, а может быть, ещё
351: Что-то прокомментируете? Что в своей работе используете?
352: Нет, наверное, здесь, чтобы избежать вот этих ловушек, просто выкручиваем критическое мышление на максимум, максимально подозрительно просматриваем текст. То есть сначала мы его смотрим.
353: Чтобы понять, стоит его читать или нет. И если видим какие-то признаки, что его не стоит читать, это 1 ситуация. Если видим, что вроде да, похож на человеческий, тогда его можно читать, потому что, ну, это хотя бы будет безопасно для своего же
354: Для своей собственной головы, да, вот здесь, да, вот здесь добавлю, что есть вопрос, как раз именно я его искала. Что делать, если антиплагиат, например, показывает, что использовался искусственный интеллект, не выделяя какие-либо фрагменты, а из за этого журнал
355: Он не хочет принимать статью, а и не использовался совсем. То есть нужно непонятно какой отрывок принят за генерацию, что нужно исправить. То есть вот как вы с этим работаете с авторами? Может быть вот автор говорит, что, ну, я
356: Вот, не использовала и совсем, но инструменты, детекции. И как раз говорят о том, что это все было использовано. Вот, что в этой ситуации это довольно частая ситуация. Здесь, ну, к Сожа.
357: Я бы даже не стал рекомендовать.
358: Открывать какую-то полемику с журналом, потому что, во первых, самостоятельность работы редакции гарантирована все-таки законом о сми, поэтому пытаться повлиять на решение редакции ну это все-таки противозаконно, как me.
359: Минимум. Вот не хотелось бы вдаваться в эту область, но если журналы не будут действовать на основе вот полной самостоятельности, то они очень быстро попадут под влияние, и мы потеряем всю область научных журналов, которые хотя бы какое-то
360: Представляет какой-то барьер, чтобы отделять стоящие тексты от нестоящих. Поэтому, да что тут сказать, у редакции есть такое право, и никто не может его отнять. Вот просто отклонить статью по любой причине и достаточно много формальных при
361: Причин, по которым можно это сделать. Поэтому, ну, с другой стороны, у нас в наших списках достаточно много других журналов. В конце Концов, если вашу статью не хотят принимать в 1 журнал, ну, отправьте её в другой журнал, в чем проблема? Вот, либо
362: Довольно часто это бывает именно из за технических каких-то следов. То есть, может быть у вас есть перечисление в статье, может быть там вы в скобках что-то там раскрываете, попробуйте просто чуть чуть это все отредактировать хотя бы на примере 1 страницы.
363: Посмотреть, что покажет антиплагиат, может быть, в этом проблема, то есть даже сам текст не придётся трогать, то есть только знаки препинания поменять, и все станет нормально.
364: Да, благодарю за ответ. Скажите, пожалуйста, вот здесь я вижу, что, Елена Валерьевна, можете подробнее вот уточнить, на что вы ответили, что, правильно ли я поняла, что статьи, которые вы субъективно относите, сгенерированным ии,
365: Вы отклоняете на бланке, то есть без рецензии. Можно тогда озвучить точную формулировку отказа от публикации подобных статей. Ну как я тут уже начала, значит, отвечать. И там ещё аналогичный вопрос был в чате, да?
366: От ирины николаевны. А что является основанием для формулировка в этом случае отказа может быть абсолютно разная, то есть там нет какой-то da 1 общепринятой, поскольку тексты кото
367: Содержат признаки сгенерированного посредством и контента они либо бессмысленные, либо реферативные, либо в них содержатся какие-то числовые данные, которые не подтверждены ссылками, более того ну, red.
368: Тоже при поступлении статей посмотреть эти числовые данные, там просто забив их в google и увидев серьёзные расхождения с актуальной статистикой. Ну то есть это говорит о том, что этот контент, ну,
369: Ложный, да, скажем так, и, соответственно, основанием для отказа может быть в данном случае отсутствие научного исследования, отсутствие подтверждённых данных в научном исследовании или общая формулировка несоответствие.
370: Требования журнала. Вот как-то так. Может быть Егор Геннадьевич ещё что-то добавит на этот вопрос?
371: Что-то я не слышу вас, Егор Геннадьевич.
372: Так, все. А вот слышу, простите, да, это действительно слишком многогранный вопрос. Но с чего? Вот я начал своё выступление, мы никогда не отклоняем статьи по причине наличия и текста, то есть
373: Это не может быть проблемой само по себе, то есть это только источник проблем, а проблемы заключаются в другом. То есть, если в статье есть фантомные ссылки, то, ну, всякие там галлюцинации, то
374: О чем это говорит, что автор не использовал источники, когда проводил исследования, а потом их дописал, то есть статья такая статья отклоняется по причине фальсификации результатов научных исследований и почему?
375: Результатов, потому что статья это 1 из форм представления результатов исследований, поэтому фальсификация какой-то части статьи является, можно её назвать фальсификацией результатов исследования, и статья отклоняется по этой причине.
376: Если статья посвящена какому-то неактуальному вопросу, то достаточно действительно указать, что это просто неактуальная тема. Ну почему не просто неактуальная, просто, скорее всего, не соответствует тема.
377: Tiki журнала не соответствует его редакционной политике, и журнал да, может не публиковать такие статьи, либо это могут быть какие-то проблемы в опять же статья может быть отклонена по причи.
378: Не проблем с научным стилем, то есть когда текст статьи не соответствует научному стилю, когда он не соответствует критериям логичности, обоснованности, связанности.
379: Да, действительно, к стилю проблемы со стилем это то, что есть во всех редакциях, во всех журналах, и это очень трудно исправить, но мы тоже на это смотрим, и мы не говорим, что в статье есть ii мы говорим, что
380: Статья, ну, не соответствует там критериям, там, логичности, когда там обо всем и ни о чем. Вот как в обзоре, про который я говорил. Поэтому по этой причине может быть статья отклонена. Поэтому очень долго можно перечислять, почти, наверное,
381: По всем причинам может быть отклонена статья, потому что проблема не в самом и. А в сложностях, которые следуют, которые содержат сгенерированный и текст.
382: Все, да, благодарю за развёрнутые ответы. Ну вот здесь вот, конечно, у нас очень много всех комментариев. Я думаю, что мы остановимся и будем завершать на рецензии вопрос именно о том, как, ну, используется ли искусственный интеллект для подготовк.
383: Рецензии здесь уже Елена Валерьевна тоже ответила может быть, подробнее тоже прокомментируете? В общем, 1 участник поделился тем, что для подготовки рецензии он использует искусственный интеллект как 1 вариант, от которого иногда
384: Ничего не остаётся, а следующий участник прокомментировал, что это не нарушает права автора текст опубликованной работы не будет использован для неё будет использован для обучения ии. Насколько знает этот участник иногда.
385: Этой причине рецензентам запрещают использовать. Вот. В общем, они между собой уже обсуждают. Елена Валерьевна, может быть, более подробно как-то прокомментируете, да, в нашем издательстве мы такую практику не применяем, потому что текст, если да,
386: Грузить его в модель искусственного интеллекта, да, он, соответственно, там останется это нарушает права авторские автора публикаций и ну, соответственно, здесь мы действуем в пределах
387: Действующего законодательства, то есть текст рецензии пишется исключительно человеком без применения искусственного интеллекта. Да, благодарю. Значит мы разобрали все. Но вот я бы хотела
388: Здесь ещё есть про фантомные ссылки. Как раз тоже между участниками возникла дискуссия. Может быть, я видела где-то, что Елена Валерьевна отвечала но, может быть, вы тоже опять прокомментируете? Вот вы проверяете источники библиографии, что указано
389: Потому что сейчас эти фантомные ссылки очень стали такой вот, ну, актуальной проблемой. И даже на конференции на конференциях это рассматривается. И есть некоторые участники, которые без конца, как бы, вот как появилось это, с какого там, с конца 20
390: Года. И вот на 1 и той же тему, они постоянно вот про это говорят, что-то можете прокомментировать? Ну, у нас в издательстве эта проблема вообще не стоит и не стояла. То есть у нас организована работа таким образом, что у нас работает команда библиографов, которые
391: Проверяют абсолютно каждую ссылку в списке источников. Ну, каждый источник из списка, да, и каждую ссылку. Ну и, соответственно, в общем, тут у нас сложностей нет. Это очень трудоёмкая работа действии.
392: Она занимает очень много времени, но у нас изначально была работа так поставлена. То есть это, наверное, наше конкурентное преимущество, такое серьёзное. Вот. Ну, то есть для нас это не проблема. Почему я в начале и говорила, что если полтора года назад к нам очень
393: Много статей приходило с вот этими фальсифицированными источниками, то сейчас это уже к нам присылали, перестали присылать. Просто, видимо, эти материалы подобные. Я так думаю, да, благодарю за
394: Ответ ну вот последний уже вопрос, потому что здесь все-таки они идут. Так, а если автор из снг пишет, что использование искусственного интеллекта только для исправления использовали искусственный интеллект, только для исправления грамматики, улучшения содержания текста стать
395: То в этом случае ваш журнал возьмёт как бы такую статью ну, тут надо, во первых, статью саму смотреть, потому что, бывало, приходили такие статьи именно с комментарием автора, что я иностранный автор и использовал, значит, ii.
396: Для исправления грамматики. Но в данном случае все равно вопросы будут к самой статье, о чем и говорил Егор Геннадьевич, то есть он, может быть, в данном случае и использовал для исправления, но текста там нет.
397: То есть тут вопрос индивидуально к каждой статье просто там может использовать, да, но только он должен помнить о том, что если он загрузил текст своей статьи в модель искусственного интеллекта, этот текст может потом где-то всплыть, и он сам своё авторское право.
398: Ставит под угрозу в данном случае, да, понятно. Спасибо. И вот завершая опять же, там к вашему комментарию, тоже к вашему ответу про фантомные ссылки, но здесь вот написали, что и у них в журнале
399: Тоже проверяются ссылки редактором, библиографом последние 30 лет. То есть иногда даже непонятно, почему возникла такая проблема про фантомные ссылки, потому что, ну, раньше же тоже до искусственного интеллекта тоже все проверяли, и как бы вот
400: Ну, эта дискуссия у нас. Хорошо, что это ваша тема вебинара, и ваше выступление вызвали столько дискуссии по каждому вообще вопросу. Ну, я думаю, тема эта возникает, извините, Кристина, что перебью, потому что не все журналы, на самом деле, прове,
401: Теряют ссылки. Ну, понятно, вот как раз редакторы другого журнала поделились, что у них вот последние 30 лет они, ну, редактором, библиографом проверяются. И я, конечно, не редактор, да, ну и не работаю.
402: В издательстве, но думала, что это принцип такой вот работы всех издательств. Вот, в общем, мы ответили на все вопросы и письменно, и вот голосом, да.
403: Так развёрнуто. Поэтому, если что, вдруг у вас возникли ещё вопросы, и вы, или мы здесь что-то пропустили, то, пожалуйста, вот на слайде есть контакты наших экспертов. Можете, пожалуйста, обратиться и уточнить, тем более там есть
404: Вроде вопрос был как раз к егору геннадьевичу по поводу литературы, да, вот если что, то, пожалуйста. Ну а я хотелось ещё раз поблагодарить егора геннадьевича елену валерьевну за то, что вы сегодня рассмотрел.
405: Такую тему. И так вот здесь даже уже реакции ставят, поговорили о том, как распознать использование искусственного интеллекта в статьях, подробно рассмотрели, как вот что делать с подобными рукописями и
406: И, ну что нас ждёт впереди тоже Егор Геннадьевич рассказал и в общем то, спасибо вам большое за такой содержательный, прекрасный вебинар и материалы, которые мы тоже поделимся с участниками в ближайшее время.
407: Я бы хотела присоединиться к обратной связи, которую участники оставляют в чате, здесь уже много слов благодарности и отзывы за ваш вебинар, что позиции совпадают.
408: С другими редакторами, ну и представителями издательств, что было очень много полезной информации. В общем, я ко всем им присоединяюсь тоже. Спасибо вам большое и спасибо большое участникам, что вы
409: Были очень активны сегодня. И кто не успел поделиться, пожалуйста, поделитесь впечатлениями. В чате мы все прочитаем. И Егор Геннадьевич, Елена Валерьевна, все видят.
410: Коллеги, огромное спасибо, что пришли. Было очень вам признательны за вопросы, за мнение, потому что это очень актуальная тема, и она будет продолжаться. И у нас наверняка будет ещё и продолжение этой темы. И если у вас есть что добавить, есть, если вы не
411: Или что-то спросить, пожалуйста, пишите нас. Эта тема очень волнует, поэтому будем рады продолжить с вами в любом формате коммуникацию.
412: Да, коллеги, спасибо огромное, что нашли время наши координаты.