30 жовтня о 12:00 на платформі Google Meet відбувся майстер-клас «Алгоритмічна непрозорість штучного інтелекту та виклики для академічної свободи і доброчесності».
Спікери заходу:
👨🏫 Олександр Демчик – кандидат філософських наук, доцент кафедри соціології та філософії;
🎓 Денис Глушков – здобувач 3 рівня вищої освіти (PhD) спеціальності В10 «Філософія».
🧠 Під час майстер-класу спікери розвінчали популярні міфи про ШІ та перевели дискусію з абстрактних побоювань у площину технічної деталізації та нормативного регулювання:
🔹 Анатомія великих мовних моделей: LLM – це не «розум» і не пошукова система. Модель оцінює лише ймовірність вибору наступного токена (авторегресія зліва направо). Вона оптимізована під статистичну правдоподібність, а не під об’єктивну наукову істину.
🔹 Мовний та економічний дисбаланс (Кирилиця vs Латиниця): наведено конкретні розрахунки токенізації: один і той самий академічний текст українською мовою коштує у 2+ рази більше токенів, ніж англійською. Це призводить до того, що україномовні запити вдвічі швидше вичерпують контекстне вікно моделі та збільшують витрати при використанні моделі.
🔹 «Галюцинації» та вигадування наукового апарату: пояснено технічну природу галюцинацій. АІ генерує ідеальний синтаксис та стиль із повністю вигаданими джерелами, прізвищами авторів та неіснуючими цифровими ідентифікаторами DOI.
🔹 Корпоративне втручання: проаналізовано політичні рамки та цензуру на прикладі китайської моделі DeepSeek. Окрему увагу приділили явищу деградації та вимиванню рідкісних наукових гіпотез через навчання нових версій моделей на синтетичних даних, згенерованих попередніми АІ.
🔹 Ілюзія детекторів АІ: продемонстровано, чому інструменти типу Turnitin чи ZeroGPT не можуть слугувати доказом згенерованого тексту. Вони вимірюють випадковість слів та варіативність речень. Оскільки науковий стиль за своєю природою стандартизований, це призводить до помилкових звинувачень, особливо щодо дослідників, для яких англійська мова є нерідною.
📜 Етичний вихід та нормативна рамка МДПУ – учасники майстер-класу розглянули практичні алгоритми роботи через призму Кодексу академічної доброчесності МДПУ.
⚠️ За приховане використання ШІ Кодекс передбачає конкретні санкції – від повторного виконання завдань до позбавлення наукових ступенів, права керівництва та відрахування/звільнення.
💡 Також було сформульовано Маніфест прозорого АІ (3 золотих правила науковця):
🔸 Прозорість: обов’язкове декларування використання інструментів АІ із зазначенням конкретної системи та методу.
🔸 Принцип «Human-in-the-Loop»: особиста відповідальність дослідника. Жодна цитата чи факт від АІ не потрапляє в працю без вручну виконаного фейкчекінгу через Scopus, Web of Science чи Google Scholar.
🔸 Зазначення характеру внеску: чітке розмежування ролей (наприклад: «АІ використано виключно для перекладу та перевірки граматики»).
💛💙 Щиро дякуємо спікерам за глибокий аналітичний виклад, а усім учасникам – за гостру та фахову дискусію! Працюємо далі задля розбудови якісної та доброчесної вищої освіти!
