«Развитие экономики без фактора ИИ уже невозможно»
В Шанхае стартовал международный летний институт по исследованиям искусственного интеллекта в образовании, организованный Институтом образования НИУ ВШЭ совместно с Восточно-китайским педагогическим университетом (ВКПУ). На него приехало свыше 50 участников и ключевых спикеров более чем из десяти стран Азии, Европы, Северной и Южной Америки. Они обсудили использование ИИ-технологий в образовании и других сферах.
Открывая программу, профессор Мэн Ю и заместитель декана факультета компьютерных наук Восточно-китайского педагогического университета Сюй Фэй подчеркнули, что стремительное развитие технологий ИИ требует международного сотрудничества и междисциплинарных исследований. «Мы рады объединить усилия с Институтом образования Высшей школы экономики и уверены, что неделя в Шанхае станет отправной точкой для долгосрочных совместных проектов», — отметили Мэн Ю и Сюй Фэй.
Директор Института образования Евгений Терентьев напомнил, что исследовательские альянсы российских и китайских университетов приобретают стратегическое значение и открывают новые горизонты сотрудничества. Он также представил результаты одного из последних исследований Инобра — типологию реакций российских университетов на генеративный ИИ: от запрета до активного внедрения. Анализ показал, что большинство университетов пока остаются в серой зоне, не формализуя правила использования новых технологий.
Научный руководитель НИУ ВШЭ Ярослав Кузьминов в своем выступлении обозначил пять направлений, в которых ИИ уже трансформирует высшее образование. Во-первых, это необходимость изменения учебных практик и образовательной рутины. Во-вторых, новая роль когнитивных навыков человека. В-третьих, возможность преодоления образовательной неуспешности путем налаживания механизма персонализированной обратной связи. Кроме того, это новые форматы обучения (в том числе игровые). Пятое направление — новые механизмы встраивания в рынок труда, основанные на реальных навыках, а не на возможности выполнения рутинных операций.
Он также подчеркнул возможные направления использования ИИ во благо, для укрепления человека. «Эффективное (грамотное) внедрение ИИ в образование, основанное на прозрачных правилах, мотивации студентов к выполнению более сложных задач с помощью ИИ, чем без него, а также персонализированные рекомендации — все это вместе может снизить образовательную неуспешность и высвободить экономический потенциал, создавая равные возможности для формирования конкурентоспособной рабочей силы и обеспечивая устойчивое развитие. Поэтому давайте двигаться в направлении грамотности будущего и ИИ-грамотности с пониманием того, что развитие экономики без фактора ИИ уже невозможно, а вот регресс в случае неаккуратного, безграмотного использования вполне вероятен», — сказал Ярослав Кузьминов.
Этот лейтмотив продолжила Екатерина Кручинская, старший преподаватель кафедры высшей математики НИУ ВШЭ. Она рассказала о результатах опроса студентов десяти селективных (топовых) вузов России. Опрос показал, что студенты чаще всего используют генеративные модели для пересказа текстов, анализа данных и программирования, однако экономия времени остается минимальной из-за необходимости проверять результаты. При этом практики использования все еще не организованы, и в основном студенты пользуются ИИ для того, чтобы больше отдохнуть, но не для того, чтобы использовать возможности генеративных моделей для выполнения более сложных, креативных задач.
«Опасность использования генеративного ИИ значительно снизится, когда эти практики его использования станут более институционализированы, а студенты будут мотивированы не имитировать, а улучшать свои реальные результаты», — резюмировала Екатерина Кручинская.
С лекцией выступил Окан Булут, профессор Университета Альберты (Канада), который рассказал о проблемах применения искусственного интеллекта в образовании. Он выделил ключевые трудности в оценке использования ИИ и обсудил, как эту технологию можно направить на благо обучения. В продолжение темы доцент Университета образования Гонконга Мик Фанги рассказал об изменении традиционных представлений о компьютерно-поддерживаемом совместном обучении. Он объяснил, что, если раньше технологии рассматривались лишь как средства взаимодействия студентов друг с другом, теперь же сами ИИ-инструменты становятся полноценными участниками процесса. На примере групповой работы с текстом профессор Фанги подсветил и новые риски фрирайдерства — случаи, когда студенты используют ИИ прежде всего для экономии времени, а не для углубления совместной работы, — и предложил исследовательскую повестку, фокусирующуюся на поведении отдельных участников.
Финалом первого дня стал академический «спид-дейтинг»: участники обменялись идеями своих проектов и обозначили задачи, над которыми будут работать в течение недели в Шанхае. Впереди у них серия лекций, мастер-классов и воркшопов по методам исследования. По итогам работы каждый участник презентует свое исследование с учетом полученных в рамках летнего института рекомендаций от экспертов Института образования НИУ ВШЭ и ВКПУ.
Вам также может быть интересно:
Научная экспедиция на Хайнань: ученые ВШЭ организовали конференцию по статистическому ИИ в Китае
С 24 по 28 августа 2026 года в городе Санья на острове Хайнань (Китай) прошла международная конференция Statistical AI («Статистический искусственный интеллект»). Мероприятие собрало ведущих специалистов в области статистики, машинного обучения и прикладного ИИ. Среди организаторов конференции — Алексей Наумов, директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, и Сергей Самсонов, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных.
В НИУ ВШЭ пройдет международная конференция об обучении служением и искусственном интеллекте
21–23 октября 2026 года в НИУ ВШЭ пройдет Международная научно-практическая конференция «Обучение служением и искусственный интеллект: человекоцентричная социальная миссия университета». Конференция объединит представителей российских и зарубежных университетов, органов власти, некоммерческих организаций и бизнеса. Регистрация уже открыта.
Исследователи НИУ ВШЭ оценили вклад стран БРИКС в ведущие конференции по машинному обучению
Наукометрический центр НИУ ВШЭ проанализировал более 104 тысяч работ за 2020–2025 годы, которые были представлены на десяти конференциях высшего уровня A* по рейтингу ICORE 2026. Исследователи изучили вклад Бразилии, России, Индии, Китая и ЮАР: на эти страны пришлось около 40,8 тысячи публикаций — 39,2% от всего массива. Однако распределение крайне неравномерно, и единого исследовательского пространства БРИКС пока нет.
Лаборатория будущих сетей: в НИИТ ВШЭ создали стенд для исследований 5G/6G
Стенд 5G/6G в НИИТ ВШЭ становится исследовательской площадкой, образовательной лабораторией и основой для разработки новых программных компонентов сетей будущего. Он позволяет не просто наблюдать за работой мобильной сети, а менять условия ее работы и измерять результат: скорость передачи данных, задержки, ошибки, использование радиоресурсов и другие параметры. На его основе исследователи планируют развивать технологии MIMO, O-RAN, xApp и IAB, а также экспериментировать с искусственным интеллектом.
Ученые НИУ ВШЭ научили нейросеть превращать 3D-модели в готовые технологические карты
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали систему CAD2TechSpec, которая автоматически превращает 3D-модели деталей в готовые технологические карты — пошаговые инструкции для станков. Разработка направлена на сокращение времени подготовки технической документации в машиностроении, авиастроении и других высокотехнологичных отраслях. Результаты исследованияо публикованы в журнале PeerJ Computer Science.
В НИУ ВШЭ запущен реестр ИИ-сервисов и моделей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН разработал сервис для регистрации и учета достижений в области искусственного интеллекта (ИИ). Платформа уже доступна для сотрудников и студентов университета.
Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».
Исследователи ВШЭ показали, как создавать регуляторную ДНК напрямую
Исследователи НИУ ВШЭ разработали модель для генерации промоторов и энхансеров — участков ДНК, регулирующих работу генов. Модель работает с нуклеотидами ДНК напрямую, без промежуточного преобразования в непрерывное числовое пространство. Разработка может быть полезна в синтетической биологии и генной терапии. Результаты исследования представлены на воркшопе конференции ICLR 2026.
ФКН ВШЭ и ЧГУ реализовали три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту
В 2025/26 учебном году факультет компьютерных наук (ФКН) ВШЭ совместно с Череповецким государственным университетом реализовал три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту. Инициатива была представлена в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации». Эксперты НИУ ВШЭ совместно с индустриальными партнерами разработали линейку отраслевых образовательных модулей в области искусственного интеллекта.
ИИ для врачей: ФКН ВШЭ провел курс для студентов Российского университета медицины
В июне завершился курс, посвященный использованию искусственного интеллекта в медицине, который факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ провел для студентов первого курса направления «Педиатрия» Российского университета медицины. Курс реализован при поддержке гранта, полученного НИУ ВШЭ в соответствии с мероприятиями федерального проекта «Искусственный интеллект» национального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства».