Наука в эпоху ИИ: знания, данные и доверие
Международный научный совет и Комитет по данным МСК
Сессия 216
Предыстория
Искусственный интеллект меняет структуру научного предприятия, но в ведущихся в настоящее время дискуссиях в области управления недостаточно внимания уделяется системным последствиям ИИ для науки как системы знаний. В то время как социальные, экономические, этические и технические аспекты ИИ обсуждаются на многосторонних форумах, их влияние на производство, подтверждение и совместное использование научных знаний в основном упускается из виду. Этот разрыв особенно значителен для научных учреждений и исследователей в странах Глобального Юга, перед которыми стоят конкретные проблемы: общедоступные научные данные, созданные в их регионах, все чаще собираются для обучения коммерческих систем ИИ без взаимной выгоды или без рамок управления данными, защищающих научный суверенитет.
Программа Science Systems Futures Международного научного совета и инициатива по раскрытию информации об ИИ в исследованиях, наряду с работой CODATA по СПРАВЕДЛИВЫМ данным и управлению ИИ, демонстрируют, что международное научное сообщество начало заниматься этими вопросами. Однако эти инициативы по-прежнему разбросаны по институциональным сетям. Форум ВВУИО обеспечивает важнейшую площадку для представления этой доказательной базы и ее подключения к более широким дискуссиям о цифровом управлении, гарантируя, что ставки науки в ответственном развитии ИИ будут видны директивным органам и многосторонним процессам.
Темы сессий
На сессии рассматриваются три взаимосвязанных аспекта: (1) ИИ и генерирование знаний — как роль автономного ИИ в исследованиях влияет на научный метод и кто считается производителем знаний; (2) научные данные и модели ИИ — противоречие между принципами открытой науки и суверенитетом данных, особенно для Глобального Юга; и 3) надежность и целостность исследований – какие механизмы управления необходимы для того, чтобы результаты работы ИИ попадали в научный архив.
Соответствующие проекты и практика
Сессия опирается на данные нескольких инициатив: работа ISC над глобальным стандартом раскрытия информации об ИИ для исследований (Ванкуверский стандарт); Рабочие группы CODATA по качеству данных и управлению для ИИ; и национальные примеры научных систем, управляющих государственно-частным партнерством в области появляющихся технологий на Глобальном Юге. Эти инициативы обеспечивают практическую основу для обсуждения вопроса о том, какие нормы, стандарты и системы необходимы.
Концепция ВВУИО на период после 2025 года
Приверженность ВВУИО науке как глобальному общественному благу (отраженная в Направлении деятельности C7 по электронной науке) должна развиваться, с тем чтобы учитывать роль ИИ в определении того, какие знания производятся, кто их производит и кто получает от них пользу. ВВУИО на период после 2025 года определит научно-исследовательское сообщество в качестве основных заинтересованных сторон в управлении на основе ИИ, обеспечив при этом, чтобы обсуждение вопросов управления данными (задача 4 ГЦД) и ответственного ИИ (задача 5 ГЦД) основывалось на потребностях и проблемах справедливости глобального научного предприятия, особенно в странах Глобального Юга.
-
С2 Информационная и коммуникационная инфраструктура
-
C3. доступ к информации и знаниям
-
C4. Наращивание потенциала
-
C6. Разрешающая среда
-
C7. применение ИКТ: преимущества во всех аспектах жизни - Электронная наука
-
С10. Этические аспекты информационного общества
-
С11. Международное и региональное сотрудничество
C2 (Информационно-коммуникационная инфраструктура): Для управления использованием ИИ необходимо понять, как инфраструктура данных – где они хранятся, кто их контролирует, как они перемещаются, – формирует научный потенциал в различных регионах.
− C3 (Доступ к информации и знаниям): принципы открытой науки пересекаются с использованием научных данных в ИИ; − Структуры управления должны обеспечивать баланс открытости со справедливым контролем и совместным использованием выгод.
C4 (Создание потенциала): Научным учреждениям требуются новые навыки и управленческие способности, чтобы ориентироваться в интеграции ИИ в исследования, особенно в странах Глобального Юга.
C6 (Благоприятная среда): Для поддержки ответственного использования ИИ в научных исследованиях при одновременной защите научной целостности и суверенитета данных необходимы политические рамки.
• C7 (Приложения на базе ИКТ: электронная научная деятельность): Это основное направление деятельности; на этой сессии непосредственно рассматривается, как ИИ как появляющийся ИКТ изменяет системы научных открытий и исследований.
• C10 (Этические аспекты информационного общества): ИИ в науке поднимает фундаментальные вопросы этики исследований, подотчетности и общественных интересов.
C11 (Международное и региональное сотрудничество): Справедливое управление ИИ в научных целях требует многостороннего сотрудничества и рамочных основ, которые служили бы всем регионам.
-
Цель 4: Обеспечить инклюзивное и справедливое качественное образование и содействовать созданию возможностей для обучения на протяжении всей жизни для всех
-
Цель 9: Создание устойчивой инфраструктуры, содействие устойчивой индустриализации и стимулирование инноваций
-
Цель 16: Поощрение справедливых, мирных и инклюзивных обществ
-
Цель 17: Активизация глобального партнерства в интересах устойчивого развития
ЦУР 4 (Качественное образование): Роль ИИ в производстве знаний влияет на развитие естественно-научного образования и подготовки научных кадров.
ЦУР 9 (Индустриализация, инновации, инфраструктура): Наука и технологические инновации все больше зависят от ИИ; Управление этим пересечением определяет направления инноваций в глобальном масштабе.
ЦУР 16 (Мир, правосудие и эффективные институты): Честность исследований и надежные знания являются основой для разработки политики на основе фактических данных.
ЦУР 17 (Партнерство в интересах устойчивого развития): Равноправные государственно-частные партнерства в научно-технических секторах зависят от структур управления, защищающих общественные интересы и справедливость Глобального Юга.
- Задача 1: Ликвидировать все цифровые барьеры и ускорить прогресс в достижении Целей устойчивого развития
- Цель 4: Развивать ответственные, справедливые и совместимые подходы к управлению данными
- Цель 5: Улучшение международного управления искусственным интеллектом на благо человечества.
https://council.science/events/wsis-forum-2026/
https://council.science/our-work/science-systems-futures/