Статья: КАДРЫ ДЛЯ НАУКИ: ВОСПРОИЗВОДСТВО В УСЛОВИЯХ КРИЗИСА (2024)

Статья посвящена истории проектирования и строительства академических городов науки во второй половине 1950-х - начале 1960-х гг. Их интенсивное строительство пришлось на хронологически сжатый исторический период - годы шестой пятилетки, превратившейся в единственную в советской истории семилетку, когда была поставлена задача масштабного перемещения исследовательских и конструкторских организаций из столичных центров на периферию. Частным случаем переноса научно-исследовательских учреждений за пределы столицы стал московский пояс научных центров, строительство которых связывалось с необходимостью интенсификации фундаментальных исследований в стратегически важных областях науки, ограничением строительства в Москве, секретностью и экспериментальным масштабом проводимых в них исследований. Они отличались от синхронно возводимых сибирских центров (новосибирского Академгородка) профилизацией, полузакрытым характером исследований, более тесной связью с АН СССР, уступали в приоритетности строительства в восприятии политического руководства. Тем не менее скорость возведения научно-исследовательских институтов и открытия на их базе научных центров в предельно сжатые сроки давала нужный «эффект достижения». Исследование строится на материалах из фондов Российского государственного архива новейшей истории и Государственного архива Российской Федерации, впервые вводимых в научный оборот.

Сейчас, в период нарастающей международной напряжённости и введения против России санкций, среди учёных и в правительственных кругах всё чаще говорят о необходимости перехода на мобилизационный режим научно-технического развития. В статье на основе анализа литературы выявлены основные меры по мобилизации науки, используемые в СССР и других странах в XX в. Проанализированы современные дискуссии по проблеме. Выявлено, что даже среди экспертов нет единого мнения о составе необходимых мобилизационных мер и их пользе. Проанализированы результаты социологического опроса российских учёных. Выдвинута гипотеза, что низкий уровень готовности российского научного сообщества к научной мобилизации связан с неопределённостью данного термина и наличием негативных исторических коннотаций. Предложены основные меры для успешной мобилизации научно-технического потенциала России в современных условиях. Сделан вывод о том, что мобилизация науки в России должна включать меры по централизации её управления и переориентации тематик исследований на более прикладные. В то же время российские учёные должны сохранить значительную долю творческой свободы, представители научного сообщества должны активно привлекаться к формированию научной политики, обсуждению и согласованию тем исследований и планов работ. Нельзя допускать введения политико-идеологического контроля в научном сообществе. Важной составляющей мобилизации науки должны стать увеличение её финансирования и расширение кадрового состава.

Открытый доступ (ОД) к публикациям уже продолжительное время является мировым трендом в издании научных журналов. Количество журналов ОД, в том числе и российских, стабильно растёт. Целью данного исследования стало определение основных тенденций реализации публикационных моделей открытого доступа в российских научных журналах. Представлены результаты исследования 396 журналов, включённых в базу данных Russian Science Citation Index: название журнала; URL-адрес его сайта; код международной классификации (группа OECD); квартиль; показатель Science Index; модель открытого доступа; тип лицензии; раздел журнального сайта, в котором размещена информация об отсутствии или наличии и размере платы за обработку статьи (APC - Article Processing Charge). Сделаны выводы о том, что преобладающая часть журналов реализует Bronze OA, который, во-первых, не соответствует ключевым принципам открытого доступа, так как не использует открытые лицензии, во-вторых, не даёт никаких гарантий, что открытый доступ и впредь будет открытым. Отсутствие доступной и прозрачной информации об условиях дальнейшего использования публикаций может вызвать серьёзные юридические вопросы у лицензиата. Для авторов в свою очередь, скорее всего, будет проблемой расчёт стоимости оплаты за публикацию.

С целью изучения вовлечённости отечественных научных и образовательных учреждений в совместные проекты по созданию архивов открытого доступа (ОД) было проведено исследование сайтов 106 российских вузов - участников программы «Приоритет-2030» и 453 научно-исследовательских институтов (НИИ) первых трёх категорий. В результате проведённой работы выявлено, что 38% сайтов образовательных учреждений содержат институциональные репозитории (ИР), но половина из них закрыта для удалённого доступа. 20% репозиториев образовательных организаций участвуют в совместных проектах по обеспечению ОД. Только на 6% сайтов научных организаций найдены ИР, которые представлены в основном как часть электронной библиотеки (ЭБ), а не как самостоятельные хранилища. Кроме того, 10,5% от общего количества НИИ не содержат собственных репозиториев или ЭБ, но предоставляют сведения о результатах исследований своих сотрудников, важнейших научных достижениях учёных, а также доступ к оцифрованным текстам наиболее значительных работ, опубликованных в рамках совместных проектов. При этом на сайтах научных учреждений информация об участии в этих проектах не отражена. Исследование сайтов отечественных образовательных и научных учреждений показало, что их участие в проектах по созданию совместных архивов ОД проявляется неравномерно: на фоне безучастности одних учреждений другие принимают активное участие сразу в нескольких проектах, предоставляют сведения о себе в зарубежных агрегаторах. В результате исследования были найдены 7 проектов, направленных на интеграцию информационных ресурсов ОД на единой платформе, реализованных в основном в ЭБ, различных по численности участников, количеству и хронологической глубине предлагаемого контента. Выявленные проекты условно можно разделить на многодисциплинарные и тематические, национальные и региональные. Установлено, что некоторые ЭБ обеспечивают ОД всего контента только для участников проекта: удалённый пользователь имеет возможность ознакомиться только с публичными страницами либо для него открыта лишь незначительная часть контента.

После ухода из России Web of Science и Scopus на повестке дня остро встал вопрос о максимальной сепарации от глобальных наукометрических систем. Роль российских научных журналов для информационного обеспечения науки принципиально возросла в современных условиях санкционной атаки. Задачей исследования являлось сравнение содержательного наполнения различных списков журналов, используемых для оценки научной деятельности в России и поиск путей для разработки максимально взвешенной методики ранжирования научных изданий. Объектом исследования являлись российские периодические издания в информационных системах, включая Белый список, основной и дополнительный Перечни Высшей аттестационной комиссии (ВАК). Были собраны массивы российских изданий, проиндексированные в базах данных: Web of Science Core Collection, Scopus, Russian Science Citation Index. Методом наложения полученная информация об изданиях из перечисленных баз данных сравнивалась с Белым списком и Перечнями ВАК (основному и дополнительному). Была собрана информация о пересечениях российских изданий в перечисленных списках, позволившая сопоставить рейтинговые позиции одних и тех же журналов - по уровням Белого списка и категориям ВАК. Уровни и категории журналов дополнялись сведениями о процентилях рейтингового индекса Science Index (РИНЦ). Списки журналов были изучены с содержательной и качественной сторон. В результате исследования было обнаружено, что ни один из списков не удовлетворяет основным требованиям: 1) полноте охвата наиболее значимых изданий по максимальному кругу научных направлений без ущемления интересов хотя бы одного из них; 2)тщательной проработанности методологии рейтингования по категориям или уровням. Довольно точное понимание качественного уровня журналов можно получить с помощью нового индикатора научных периодических изданий - процентилей журналов в рейтинге Science Index (РИНЦ).

Сотрудничество организаций в исследованиях и разработках является одним из основных каналов распространения новых знаний для создания инноваций. Поэтому важно понимать, как именно предприятия используют этот канал. Цель данной работы заключается в выявлении структуры такого сотрудничества, определяемой как неоднородностью партнёров, так и размерностью организаций. Данная структура рассматривается в динамике. Анализ основан на данных Росстата, характеризующих участие в совместных проектах в исследованиях и разработках инновационно-активных организаций с 2019 по 2022 г. Такой подход позволяет установить, как изменяется структура совместной деятельности под воздействием кризисных условий. Однако в отличие от большинства отечественных исследований, посвящённых этой деятельности, в данной работе также устанавливается связь между выбором партнёров и абсорбционными способностями организаций. Различия в абсорбционных способностях (т.е. способностях организаций к поиску, усвоению и применению на практике новых знаний из внешних источников) во многом определяют выбор партнёров в инновационной деятельности и результаты сотрудничества. В работе установлено, что, несмотря на усилия правительства, в России происходит ослабление связей между наукой и бизнесом: в настоящее время не только малые, но даже крупные организации в основном сместили свои предпочтения к проектам с менее высокими рисками. Закрепление таких моделей сотрудничества ведёт к снижению и даже утрате абсорбционных способностей, позволяющих усваивать и использовать новые знания для создания радикальных инноваций. Следовательно, необходимы меры, чтобы не только сохранить масштабы совместной деятельности в исследованиях и разработках, но и избежать негативных изменений в её структуре. В числе таких мер должны быть и стимулы к наращиванию предприятиями способностей к абсорбции знаний, которым, к сожалению, уделяется мало внимания и в практике управления инновационной деятельностью, и в отечественной экономической литературе.

Рассмотрены рынки результатов интеллектуальной деятельности (РИД) России. Проведён анализ затрат на инновационную деятельность в части закупки РИД и НИОКР в целом по экономике и для сектора промышленного производства как наиболее масштабного сектора с точки зрения закупки РИД. Показано, что масштаб расходов на РИД составляет около 1% общих затрат на инновации и имеет тенденцию к росту в последние годы. Проанализированы затраты на закупку РИД по отраслям, показано, что их наибольший объём приходится на сферу промышленного производства. В этой сфере доля затрат на приобретение РИД выше, чем по экономике в целом, и в среднем составляет 1,5%. Рассмотрена доля закупок РИД у внешних поставщиков. В целом по экономике у сторонних организаций приобретается 54,6%, а в промышленном производстве - 59,3% РИД. Проанализированы затраты на закупку РИД за счёт собственных и внешних источников финансирования и показано, что в сфере промышленного производства тратится наибольший объём собственных средств - 64,0% (против 55,1% в целом по экономике). Исходя из масштабов рынков проанализированы оптимальные варианты защиты РИД для различных типов организаций. Рассмотрены примеры вариантов защиты РИД для крупных организаций с большим объёмом выпуска продукции и малых инновационных предприятий с относительно небольшим выпуском. Сделан вывод о целесообразности использования для небольших компаний защиты через введение режима коммерческой тайны. Проведён анализ затрат на закупку исследований и разработок у сторонних организаций по отраслям промышленности. Показано, что рынки НИОКР существенно превышают рынки РИД, что также делает продажу РИД через НИОКР более привлекательной, чем через продажу лицензий. В целом подтверждается тезис, выдвинутый в предыдущей статье, о том, что низкая активность по работе с РИД определяется экономическими факторами.

Временное отвлечение от сложившейся парадигмы «научно-технологическая система в обществе» и оформление новых контуров как разворачивание дизайна будущего в виде определения состояния и управления более широким комплексом - инновационной экосистемой - дополняются пониманием её развития как переходов в следующие поколения путём разработки нескольких качественно отличных друг от друга моделей целевых сценариев. Рассмотренный во второй части работы метод Startup Genome, используемый для ранжирования и анализа фаз жизненного цикла экосистем стартапов, с дополненными нами в его рамках задачами по связи с организациями науки и технологий имеет усечённый охват. Чтобы эмпирически нащупывать или выстраивать «под принципы», «под прогнозы», «под западный опыт», «под заказ», «под национальные цели» и/или «под успешное историческое наследие» подходящую для выбранного круга заинтересованных сторон одну дальнюю рамочную конфигурацию для сектора науки и технологий или даже для всей экосистемы, приходится проявлять чрезмерную гибкость между консервативным и радикальным подходами. Однако такая идеальная рамка, как контур будущей экосистемы, ускользает. В настоящей работе мы изучаем проблемы трансформации инновационной экосистемы из поколения в поколение как серии близких рамочных конфигураций к состоянию её устойчивого саморазвития как конечной цели. Мы используем всеобъемлющий подход М.Лаунонена и Ю.Виитанена к характеризации экосистем в специфическом срезе и проводим его сравнение с методом Startup Genome. Мы обосновываем введение дополнительного слоя фондирования в их схеме и подчёркиваем особое значение и роль центральных региональных организаций - инновационных хабов. Несмотря на яркие отличительные особенности различных стран мы считаем, что имеется универсальная всеобъемлющая структура, так что, усиливая текущую структуру и политику трансформационным методом, можно продвигаться вверх по уровням полноты и зрелости инновационной экосистемы.

Статья представляет в развёрнутом виде идеи и предложения, заявленные автором в 2021 г. в рамках круглого стола журнала «Управление наукой: теория и практика» (на тему «Наука в инновационной экономике»). Предлагаемые меры видятся всё более актуальными перед лицом долгосрочного противостояния коллективному Западу, стремящемуся к научно-технологической и экономической изоляции современной России, а также в свете национальных целей и задач, поставленных государственным руководством страны на перспективу до 2036 г. Во второй части статьи рассмотрены структурные и административно-правовые особенности отечественного научно-технического комплекса, насчитывающего свыше четырёх тысяч организаций, выполняющих исследования и разработки в существенной мере обособленных секторах «гражданской» и «оборонной» науки и техники. В итоге на суд читателей выносится предложение интегрировать исследования и разработки, производящие новые фундаментальные научные знания, сквозные наукоёмкие технологии и соответствующие результаты интеллектуальной деятельности в интересах социально-экономического развития, обеспечения обороны страны и безопасности государства, в профильной государственной корпорации, наделив её полномочиями по нормативно-правовому регулированию научной и научно-технологической деятельности, в том числе в отношении остальной массы разноведомственных, а также частных российских научных организаций. Решительную реформу в сфере отечественной науки предлагается оформить соответствующими новыми федеральными законами.

Рассмотрены некоторые аспекты явления «искусственный интеллект», в том числе возможные политико-экономические причины его появления. Обозначены направления развития искусственного интеллекта, которые могут принести реальную пользу государству и обществу в настоящий момент, прежде всего это дальнейшее развитие цифровизации государственного управления и совершенствование устройств по повышению производительности труда. Приведены признаки, которые, по мнению автора, выдают участие чат-бота при подготовке текста. Для информирования читателей об использовании чат-бота предложено ставить специальные метки возле таких текстов. Сделано предположение, что использование чат-бота при подготовке научных статей является иллюзией того, что отсутствие способностей, опыта и профессионализма может быть заменено технической компетентностью и материальными ресурсами, что в перспективе, при масштабном применении, может привести к искажению смысла не только образовательной деятельности, но и перерождению деятельности исследователя.

Статья представляет собой развёрнутое резюме основных идей и выводов, сформулированных авторами в докладе, представленном на VI Международной научно-практической конференции «Большая Евразия: национальные и цивилизационные аспекты развития и сотрудничества». Предлагаемые тезисы представляются актуальными в контексте проблематики развития системы правового регулирования бытия технологий искусственного интеллекта (ИИ) в России и на международном уровне. Установлено, что целостная система правового регулирования бытия технологий ИИ в России и в мире только формируется. Действующий комплекс нормативно-правовых актов, относящихся к бытию технологий ИИ не эмерджентен, а пока что лишь суммативен. Международные акты, ограничивающие развитие технологий ИИ в России, в настоящее время отсутствуют. На уровне федерального законодательства правовое регулирование технологий ИИ осуществляется в экспериментальном режиме - на ограниченной территории в ограниченные сроки. Сделан вывод о высоком удельном весе документов стратегического планирования в общей массе правовых актов. Отмечается, что государственная политика в области ИИ выработана. Она объективно существует, системно реализуется и является долгосрочной. Сформулировано предложение о разработке проекта федерального закона «Об основах правового регулирования развития искусственного интеллекта в Российской Федерации».

Искусственный интеллект (ИИ), реализованный на базе нейросети, сравнивают с человеческим, поскольку он способен заменить человека при выполнении ряда задач. Однако есть важные различия, не позволяющие ставить его на один уровень с человеком. Зависимость современного варианта ИИ от человека кроется не только в его происхождении, технологии создания и материальном воплощении, но и в решаемых задачах и материале, доступном ему для анализа. Он оперирует системой понятий, абстракций и связей между ними, созданной человеком. ИИ находится в той же пещере Платона, что и сам человек, и ограничен его картиной мира, не осознавая границы непознанного. Второе важное отличие ИИ от человека заключается в его эффекте памяти, что роднит его с Демоном Лапласа, который не способен к самостоятельному развитию. И третье отличие обусловлено техническим исполнением современного ИИ, реализованного на компьютерном устройстве, не обладающем гибкостью структур, формирующихся в человеческого мозге.

В статье рассмотрены основные вопросы когнитивизма как базы искусственного интеллекта (ИИ) в современной философской трактовке этих сущностей. Дана классификация ИИ по уровню когнитивизма базовых функций. Рассмотрены вопросы эволюции когнитивных возможностей искусственного интеллекта. Подняты проблемы предсказуемости негативного воздействия ИИ на социум. В статье выделены основные когнитивные искажения, которые возможны при применении искусственного интеллекта в научных исследованиях, а именно иллюзия исследовательской широты. Авторы дают рекомендации для учёных и редакций научных журналов по грамотному использованию ИИ в научных экспериментах. В данной работе также поднята проблема доверия в области кибербезопасности систем ИИ. Авторы рассматривают гипотезу о наличии сознания у чат-ботов и делают однозначные выводы о его отсутствии.

В статье обсуждаются основания схожести общественного мнения об искусственном интеллекте в разных странах. В то же время оно отличается от суждений по этой тематике, которые высказывают эксперты. Эти сходства и различия объясняются близостью народных теорий, которые возникают у граждан в силу ограниченного опыта взаимодействия с искусственным интеллектом. Оценки рисков, которые дают эксперты, не полностью учитывают результаты и выводы когнитивных наук, имеющие непосредственное отношение к искусственному интеллекту. Приводится ряд результатов, полученных в когнитивных науках, и выделяются некоторые из них, которые полезно учитывать при оценке искусственного интеллекта.

Обсуждается проблема регулирования разработки и использования технологий искусственного интеллекта (ИИ). Рассмотрен генезис технологии ИИ. Показано, что принятое изначально определение ИИ как совокупности методов моделирования психических функций человека с помощью компьютерных программ не соответствует реальной направленности исследований в силу недостаточного знания и неполного понимания механизмов высшей нервной деятельности. В действительности речь должна идти о создании когнитивного технологического устройства, методы которого, не повторяя и не воспроизводя механизмы функционирования головного мозга человека, способны реализовывать все виды его творческой деятельности. Если решение подобной задачи окажется успешным, то это повлечёт необходимость полного пересмотра экзистенциальных позиций человека и человечества во всех сферах жизнедеятельности, включая ценностной базис современной цивилизации.

Научная дискуссия о том, является ли искусственный интеллект интеллектом, далека от завершения, но новые технологии уже ворвались в жизнь современного общества. Области широкого практического использования искусственного интеллекта уже сейчас обширны, а способы применения разнообразны. Так, в медицине он применяется для сохранения здоровья и спасения жизни человека, в военной сфере - для прямо противоположных целей. Всё это порождает одновременно надежды и опасения, даже эйфорию и ожидание конца человеческой истории. Ни пределы возможностей искусственного интеллекта, ни последствия его применения как в ближайшей, так и тем более в отдалённой перспективе пока не понятны. Сумеет ли человечество развивать и использовать новые технологии во благо или впустит в жизнь могущественные разрушительные силы? На что действительно способны новые технологии, а что останется пустыми фантазиями? По каким направлениям пойдёт развитие новых технологий? Всё это остаётся пока дискуссионной областью.

В России с 2012-2013 гг. действует заимствованная в Европе система оценки научной деятельности с помощью библиометрических показателей публикационной активности. И европейские, и российские учёные постоянно возражали против этой системы, отмечая, что она основана на ложных допущениях, утверждённых сверху волевым порядком в качестве аксиом. В Европейском Союзе осознана ошибочность такой системы управления наукой и с середины 2022 г. начался её радикальный пересмотр.