skip to main |
skip to sidebar
Занадто часто чую у медіях, що багато потужних українських науковців нині працюють закордоном, злякалися війни, повтікали, а мудрі державні мужі безперервно мізкують як їх повернути додому. У новому препринті про публікаційну активність та міграційні тенденції українських вчених у галузі соціальних та гуманітарних наук під час перших двох років російсько-української війни стверджується, що все це зовсім не так. Автор проаналізував продуктивність тих українських вчених, які опублікували щонайменше три статті за рік у наукових журналах, індексованих у SSCI та AHCI.
CARE (Collective Benefit, Authority to Control, Responsibility, Ethics) – це набір принципів, що доповнюють FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable), однак на відміну від принципів FAIR, CARE фокусується не лише на технічних характеристиках даних, а й на людях, громадах та етичних аспектах, пов’язаних з використанням даних. Не досліджував історію цього питання, однак принципи CARE чомусь спрямовані на вирішення історичних нерівностей і надання саме корінним народам можливості брати активну участь у створенні, використанні та управлінні даними. Ці принципи дуже співзвучні з ідеями Майкла Гурштейна, дивуюся чому творці обмежилися таким “локальним” застосуванням.
Щоразу, як бачу коментарі на тему "плата за публікацію статті в журналі", мене не покидає одне запитання: чому на це є гроші, а на передплату книг чи обладнання – ні?
Зазирнімо у Prozorro: університети та інститути виділяють мізерні суми (або й взагалі нічого) на закупівлю наукових книг для своїх бібліотек. Це книжки, які коштують лише кілька сотень гривень і мають впродовж років слугувати тисячам студентів і дослідників. Спеціалізоване наукове обладнання коштує значно дорожче, однак воно необхідне і його також купують, щоб користуватися не один рік.
У відповідь на виклики, з якими стикаються метадослідження, створено MetaROR (MetaResearch Open Review) – платформу, що працює за моделлю публікувати-рецензувати-курувати. Традиційну видавничу модель нині часто критикують через свою закритість та повільність, натомість підхід publish-review-curate пропонує: 1) Спершу відкрита публікація – дослідники представляють свої результати як препринти, щоб забезпечити швидкий доступ до знань; 2) Відкрите рецензування – рецензії доступні та інтегровані в наукову екосистему як окремий тип публікацій; 3) Кураторство – результати досліджень групуються у тематичні колекції, що супроводжуються редакційними коментарями та різними бонусами (наприклад, додаткові метадані, резюме, переклади).
Платформа Matilda являє собою онлайн інструмент для бібліографічних і бібліометричних досліджень, що орієнтований на підтримку принципів відкритої науки. Мета платформи – забезпечити користувачам зручний доступ до даних про цитування, до відкритих наукових текстів та наборів дослідницьких даних. Цей підхід передбачає охопити науковий контент, що раніше ігнорувався комерційними наукометричними інструментами, і надати рівні можливості для всіх академічних документів та метаданих.
«Моделі штучного інтелекту руйнуються при тренуванні на рекурсивно згенерованих даних». Так вважає Ілля Шумайлов разом з колегами, які на сторінках Nature досліджують явище "колапсу моделі" – процес, під час якого поступово знижується якість моделей ШІ, що треновані на даних, згенерованих попередніми версіями моделей ШІ. Автори дослідження демонструють, що моделі втрачають інформацію у кожному новому поколінні та наводять приклади колапсу для різних типів, зокрема великих мовних моделей, варіаційних автокодувальників та моделей суміші Гауса.
Штучний інтелект вже змінив сучасну науку, питання тільки – чи хакне ШІ саму науку? Тобто остаточно відкине дослідницькі принципи та техніки якими повільні малоефективні люди користувалися протягом століть. Чи знайде ШІ, що наукового можна доручити цим повільним недосконалим білковим істотам, а тим паче чи варто витрачати час на людей і намагатися їм щось пояснювати про світ навколо? Проблема навіть не в цілком реальній “когнітивній атрофії”, а загалом в можливостях людського пізнання.
