«Сегодня мы живем в эпохе “рутинной новизны”»
В НИУ ВШЭ продолжается реализация стратегического технологического проекта (СТП) «Национальный центр социально-экономического и научно-технологического прогнозирования». Новостная служба «Вышка.Главное» рассказывает о том, как в систему прогнозирования вписываются культура и общественные ценности и как на них влияет искусственный интеллект.
Александр Сувалко, заместитель директора Института исследований культуры факультета гуманитарных наук НИУ ВШЭ, является одним из авторов раздела «Культура и система общественных ценностей» сценарного прогноза развития России. По его словам, одна из фундаментальных задач проекта — анализ глубинных культурных трансформаций, которые определяют саму возможность и характер прогнозирования. Эксперты определили, что существует явный дефицит позитивных образов будущего, ландшафт прогнозирования характеризуется доминированием катастрофических и антиутопических сценариев без сдержанных «срединных» сюжетов.
Александр Сувалко
«Наша прикладная задача — выявить причины этой трансформации. Мы исследуем, как исторически менялись базовые модели концептуализации будущего — от циклических в традиционных обществах до линеарных в современности. Понимание этих моделей позволяет нам анализировать, как сегодняшнее общество и его институты способны инициировать, воспринимать и адаптировать инновации. Без этого культурно-исторического фундамента любое технологическое или экономическое прогнозирование рискует остаться поверхностным, не учитывающим базовые установки, ожидания и опасения людей. Мы создаем методологическую основу, которая позволяет делать прогнозы более объемными, учитывая не только экономико-статистические параметры, но также и культурный контекст, в котором они существуют», — поясняет он.
При этом ученые сталкиваются с ограничениями традиционных методов прогнозирования. Главное из них заключается в том, что классические прогностические модели, основанные на статистике, исходят из предположения, что будущее — это вероятностное продолжение настоящего. В современной культуре этот подход все чаще дает сбой, считает Александр Сувалко.
Поэтому необходимо сменить оптику. Например, современные алгоритмические методы прогнозирования, основанные на машинном обучении, работают принципиально иначе. Они не столько предсказывают будущее, сколько формируют его. Выявляя неочевидные корреляции в огромных массивах данных, они создают рекомендации и паттерны поведения, которые, будучи принятыми миллионами людей, становятся самосбывающимися пророчествами. «Сегодня мы живем в эпохе “рутинной новизны”, где инновации производятся массово, алгоритмически, превращаясь в постоянный поток эстетических стимулов, а не представляют собой качественно новые прорывы», — полагает ученый.
Развитие искусственного интеллекта — мощнейший катализатор и усилитель этих тенденций. «Его влияние на культурную идентичность отдельных государств будет двойственным и противоречивым», — отмечает Александр Сувалко и говорит о формировании двух принципиально разных, но взаимосвязанных векторов.
Первый вектор — это тотальная алгоритмизация и интенсификация «рутинной новизны». ИИ становится идеальной машиной для производства бесконечного потока эстетических стимулов. Второй вектор — это компенсаторный поиск подлинности и усложнение творчества. Парадоксально, но именно массовое производство контента с помощью ИИ обострит ценность всего уникального, рукотворного и невоспроизводимого.
«Идеальная картина, которую рисуют представители высокотехнологических компаний, заключается в том, что ИИ выступит как интеллектуальный помощник, который берет на себя рутину (поиск информации, обработку данных, технические операции), освобождая время человека для подлинного творчества. В этом сценарии культурная повестка сместится в сторону поддержки ремесленного труда, уникального авторского видения и живого, “аналогового” опыта, — рассуждает Александр Сувалко. — К счастью, в обществе позднего модерна массовые манипуляции невозможны, люди очень хорошо считывают неподлинный культурный продукт и отвергают его как поддельный, подвергая девалоризации и обесцениванию на культурных и туристических рынках, оставляя не только без финансовой поддержки, но и без должного внимания, которое является весомой валютой в обществе переживаний».
Он отмечает, что в этих условиях становится критически важной роль государства. Страны, которые сделают ставку исключительно на технологическую гонку и массовое производство с помощью ИИ, рискуют в долгосрочной перспективе утратить уникальную художественную и творческую идентичность.
Александр Сувалко напомнил, что в рамках реализации СТП «Национальный центр социально-экономического и научно-технологического прогнозирования» Институт исследований культуры в этом году выпустил количественное исследование «Эпоха творцов», посвященное создателям контента на современных цифровых платформах. «Такими работами мы закрепляем за институтом статус трендвотчингового центра, изучающего тренды в сфере культуры, досуга и туризма», — говорит он.
В этом году сотрудники института участвуют в разработке мастер-плана двух участков Федеральной территории «Сириус» в команде специалистов со всего мира под руководством архитектурного бюро МАП. Александр Сувалко также опубликовал монографию «Ученые и академический класс будущего: случай наукограда Дубны» (при поддержке АНО «Креативная экономика») о том, как наукограды будут представлены в культурном пространстве будущего. Институт планирует провести полевые исследования в развитие этой темы.
Стратегический технологический проект «Национальный центр социально-экономического и научно-технологического прогнозирования» реализуется в рамках Программы развития НИУ ВШЭ на 2025–2036 годы, победившей в конкурсе программ стратегического академического лидерства «Приоритет-2030» в рамках национального проекта «Молодежь и дети».
Вам также может быть интересно:
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.
В НИУ ВШЭ появится суперкомпьютер для работы с ИИ
Высшая школа экономики готовит к запуску второй суперкомпьютер. Новый кластер будет ориентирован прежде всего на задачи ИИ и дополнит уже действующий суперкомпьютер cHARISMa. Его запуск планируется на конец 2026 года.
В НИУ ВШЭ создан Фонд науки и технологий
Фонд науки и технологий НИУ ВШЭ (ФНТ) будет финансировать перспективные научные инициативы, имеющие прикладную направленность и содействующие достижению технологического лидерства России. На поддержку могут рассчитывать проектные команды из всех кампусов университета. Заявку в ФНТ можно подать в любой момент. Рассматривать заявки будет созданный Совет по науке и технологиям НИУ ВШЭ.
Нейросеть НИУ ВШЭ iFORA.LLM включена в Реестр российского программного обеспечения
Адаптированная большая языковая модель для сферы науки, технологий и инноваций (далее — iFORA.LLM, модель), разработанная экспертами Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, включена в Реестр российского ПО. Модель создана для эффективного анализа массивов научно-технической информации — от поиска релевантных публикаций до оценки технологических трендов и формирования аналитических отчетов.
Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.
Студенты МИЭМ ВШЭ разработают два спутника собственной конструкции для орбитальных экспериментов
Аппараты, созданные студенческими командами, проведут в условиях космоса исследования свойств перспективных солнечных элементов, бортовых систем накопления энергии и серийной электроники для студенческих спутников.
В Вышке открыли проектно-учебную лабораторию совместно с Группой «Т-Технологии»
Группа «Т-Технологии» (головная структура Т-Банка) открыла проектно-учебную лабораторию на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ФКН НИУ ВШЭ). Проектно-учебная лаборатория Группы «Т-Технологии» в НИУ ВШЭ сосредоточится на проектах и задачах в области искусственного интеллекта, распределенных вычислений, анализа больших данных и информационной безопасности в финансовом секторе. Лабораторию возглавит Алексей Теплов, кандидат физико-математических наук.
«Защищать конкуренцию от ИИ нам придется с помощью самого искусственного интеллекта»
В НИУ ВШЭ прошел двухдневный семинар «Искусственный интеллект и конкурентная политика в странах БРИКС». Его участники обсудили две ключевые для конкурентной политики темы: трансформация конкуренции и рынков под влиянием технологий ИИ и усилени е регуляторного потенциала антимонопольных органов за счет технологий искусственного интеллекта.
Крупные города как драйверы роста и новая логика пространственного развития
Крупные города в России выступают не только центрами притяжения населения, но и ключевыми генераторами экономического роста, человеческого капитала и инфраструктурного развития. К такому выводу пришли авторы исследования «Новые модели пространственного развития. Международный опыт и актуальная ситуация в России». Работу проводят в 2026 году ученые НИУ ВШЭ при участии приглашенных экспертов МГУ имени М.В. Ломоносова и РАН.
Дрожь земли: ученые ВШЭ научились отслеживать опасные подземные вибрации в реальном времени
Исследователи из МИЭМ ВШЭ и ИПКОН РАН разработали новую математическую модель мониторинга, которая позволяет фиксировать источник опасных подземных вибраций в реальном времени. Технология поможет снизить риск повреждения зданий, дорог и другой инфраструктуры рядом с карьерами и шахтами. Работа ученых опубликована в журнале «Горная промышленность».