Совет молодых политологов РАПН

«Как искусственный интеллект меняет повседневность в политико-социологических исследованиях?»

Святослав Костенко — руководитель сектора качественных исследований Russian Field

➖Последние несколько лет мы наблюдаем «ускорение» социо-технического воображения: появляются все новые и новые технологии, которые описываются как прорывные и меняющие повседневность, которые необходимо интегрировать во все сферы жизни. Однако на практике большинство из таких технологий очень скоро либо забываются, либо оказываются не насколько влиятельны, как анонсировало. На данный момент ИИ (а точнее LLM) выглядит как наиболее успешное из таких обещаний, из-за чего возникает вопрос: не возвращаемся ли мы к «высокой футурологии»?

Трансформации, которые приносит ИИ:

1️⃣Оптимизация рабочего процесса и конфигурации проектных команд.

С большинством задач Junior-уровня ИИ справляется существенно быстрее чем человек. Кроме того, обладание знаниями как конкурентное преимущество работника все больше девальвируется, тк деятельность по их нахождению и получению существенно упростилась. Из-за этого меняется логика необходимых компетенций: от набора профильных знаний — к умению применять подходы для их поиска, быстрое обучение. На этом фоне постепенно встанет вопрос о новом взаимодействии между университетом и рынком.

2️⃣Переход от реактивных к нереактивным данным.

В рамках профессиональных конвенций, а также отношений заказчик-исследовательское агентство приоритет продолжает отдаваться методам по сбору реактивных данных (будь то опросы или интервью). Тем не менее, повсеместное внедрение ИИ может стать шагом по пересмотру этих конвенций, большей валоризации исследований, основанных на нереактивных данных (прежде всего цифровые следы). Это может помочь, например, для более специфичных географических охватов, помогает «достигать» жизненные миры более узких и сложных социальных групп. В общем, нижается зависимость от доступности респондентов. Появляется возможность формировать более узкие программы для малых целевых аудиторий.

3️⃣Доступ к common sense.

Базовое интуиция связанная с развитием ИИ состоит в том, что его внедрение позволит выявлять более сложные и менее очевидные связи и создавать объяснительные модели. Это кажется большим преувеличением. Однако ИИ помогает очень быстро и оперативно выявлять обобщённые тенденции — своего рода «среднюю температуру по больнице» по разным темам, что зачастую также является важным и ценным.

4️⃣Производство доверия.

Ключевой вопрос: как будет формироваться доверие к самим ИИ-технологиям и можно ли будет считать их надёжными источниками знания? Так, замеры Russian Field показывают, что сохраняется скепсис относительно повсеместного внедрения ИИ практически во всех возрастных когортах.

➖ИИ в исследованиях становится не просто инструментом обработки данных, а фактором, задающим новые стандарты и горизонты политической и социологической аналитики.

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

❤7

www.tgoop.com/forumsmp/438

565 viewsSep 22 at 12:27

«Как искусственный интеллект меняет повседневность в политико-социологических исследованиях?»

Святослав Костенко — руководитель сектора качественных исследований Russian Field

➖Последние несколько лет мы наблюдаем «ускорение» социо-технического воображения: появляются все новые и новые технологии, которые описываются как прорывные и меняющие повседневность, которые необходимо интегрировать во все сферы жизни. Однако на практике большинство из таких технологий очень скоро либо забываются, либо оказываются не насколько влиятельны, как анонсировало. На данный момент ИИ (а точнее LLM) выглядит как наиболее успешное из таких обещаний, из-за чего возникает вопрос: не возвращаемся ли мы к «высокой футурологии»?

Трансформации, которые приносит ИИ:

1️⃣Оптимизация рабочего процесса и конфигурации проектных команд.

С большинством задач Junior-уровня ИИ справляется существенно быстрее чем человек. Кроме того, обладание знаниями как конкурентное преимущество работника все больше девальвируется, тк деятельность по их нахождению и получению существенно упростилась. Из-за этого меняется логика необходимых компетенций: от набора профильных знаний — к умению применять подходы для их поиска, быстрое обучение. На этом фоне постепенно встанет вопрос о новом взаимодействии между университетом и рынком.

2️⃣Переход от реактивных к нереактивным данным.

В рамках профессиональных конвенций, а также отношений заказчик-исследовательское агентство приоритет продолжает отдаваться методам по сбору реактивных данных (будь то опросы или интервью). Тем не менее, повсеместное внедрение ИИ может стать шагом по пересмотру этих конвенций, большей валоризации исследований, основанных на нереактивных данных (прежде всего цифровые следы). Это может помочь, например, для более специфичных географических охватов, помогает «достигать» жизненные миры более узких и сложных социальных групп. В общем, нижается зависимость от доступности респондентов. Появляется возможность формировать более узкие программы для малых целевых аудиторий.

3️⃣Доступ к common sense.

Базовое интуиция связанная с развитием ИИ состоит в том, что его внедрение позволит выявлять более сложные и менее очевидные связи и создавать объяснительные модели. Это кажется большим преувеличением. Однако ИИ помогает очень быстро и оперативно выявлять обобщённые тенденции — своего рода «среднюю температуру по больнице» по разным темам, что зачастую также является важным и ценным.

4️⃣Производство доверия.

Ключевой вопрос: как будет формироваться доверие к самим ИИ-технологиям и можно ли будет считать их надёжными источниками знания? Так, замеры Russian Field показывают, что сохраняется скепсис относительно повсеместного внедрения ИИ практически во всех возрастных когортах.

➖ИИ в исследованиях становится не просто инструментом обработки данных, а фактором, задающим новые стандарты и горизонты политической и социологической аналитики.