• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • J-методика – методика проведения групповой экспертизы с помощью генеративного искусственного интеллекта
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
15 июля 2026 г.
«Наука всемирна, она не знает границ»
Разработанные ординарным профессором, директором Международного центра анализа и выбора решений НИУ ВШЭ Фуадом Алескеровым и его коллегами методы сетевого анализа в библиометрии позволили определить особенности появления, взаимного влияния и цитирования публикаций в научных журналах. Частое цитирование разными изданиями одного или нескольких исследований означает высокое качество работы, а перекрестные ссылки внутри ограниченного круга журналов повышают вероятность формирования сети хищнических изданий.
16 июля 2026 г.
Российские ученые создали открытую базу данных для изучения концентрации внимания
Команда российских исследователей при участии ученых НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге разработала первую открытую мультимодальную базу данных с записями активности мозга, работы сердца и видеонаблюдения, которая поможет ученым понять, что происходит с мозгом человека во время глубокой концентрации. В будущем эта разработка позволит ускорить создание нейроинтерфейсов, технологий реабилитации и систем искусственного интеллекта. Статья опубликована в журнале Scientific Data.
15 июля 2026 г.
«Тело саботирует мозг»: ученые НИУ ВШЭ - Санкт-Петербург объяснили физиологическую природу компульсивного переедания
Исследователи НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург совместно с экспертами Тюменского государственного медицинского университета доказали, что при расстройствах пищевого поведения (РПП) организм теряет способность адаптироваться к стрессу. Попытки пациентов взять себя в руки при переедании часто не приносят результата: нервная система перестает реагировать на команды мозга.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

J-методика – методика проведения групповой экспертизы с помощью генеративного искусственного интеллекта

С. 7–12.
Джейранян А. Д., Плаксин М. А.

Описывается методика применения генеративного искусственного интеллекта для организации групповых экспертиз. Сформирован набор инстрактов, который может быть применен для данной цели. Демонстрируется применение методики в области управления рисками (в программировании и экономике). Проведено сравнение нескольких популярных генеративных чат-ботов. Корректность применения методики требует четкого понимания сути генеративного интеллекта и допустимой меры доверия к результатам его деятельности.

Язык: русский
Полный текст
Текст на другом сайте
Ключевые слова: управление рискамиrisk managementпрограммный проектчат-ботфедеральный проектchatbotpromptFederal projectsgenerative artificial intelligenceгенеративный искусственный интеллектCrawford cardssoftware projectsinstructинстрактgroup examinationпромтгрупповая экспертизаметод Кроуфорда

В книге

Интеллектуальные информационные системы: теория и практика. Сборник научных статей по материалам V Международной конференции (Курск, 19–21 ноября 2024 года)
Курск: Курский государственный университет, 2024.
Похожие публикации
AI writes, we collaborate—or vice versa? Group strategies for using generative AI in collaborative writing assignments
Корчак А. Э., Костли Д. Х., Fanguy M., COMPUTERS AND EDUCATION OPEN 2026 Vol. 11 Article 100390
Добавлено: 13 июля 2026 г.
Мотивация использования искусственного интеллекта: адаптация диагностического инструментария
Волкова Н. В., Кочетков Н. В., Чикер В. А., Психологическая наука и образование 2026 Т. 31 № 3 С. 35–49
Контекст и актуальность. Искусственный интеллект является технологией, потенциально способной кардинально изменить все сферы жизни человека. Его быстрая интеграция в повседневную реальность интенсифицирует исследования, посвященные психологии использования нейросетей. Однако развитие эмпирических исследований в отечественном научном поле ограничено недостатком валидизированного психодиагностического инструментария, позволяющего оценивать отношение пользователей к нейросетям и особенности мотивации их использования. Цель. Адаптировать для российской популяции методику ...
Добавлено: 5 июля 2026 г.
Этика использования искусственного интеллекта в качественных исследованиях
Богданов Т. В., ИНТЕРакция. ИНТЕРвью. ИНТЕРпретация 2026 Т. 18 № 2 С. 30–50
Статья посвящена этическим и методологическим аспектам использования искусственного интеллекта (ИИ) в качественных социологических исследованиях. Широкое применение генеративного ИИ в научных исследованиях запустило междисциплинарную дискуссию об инструментальной эффективности и моральной допустимости применения технологии в процессе получения научного знания. Наиболее активные дебаты происходят в области социальных наук, в частности, среди исследователей, применяющих качественную методологию. Цель статьи — ...
Добавлено: 3 июля 2026 г.
Пережить невиданные ИИ-перемены
Кузьминов Я. И., Кручинская Е. В., Россия в глобальной политике 2026 Т. 24 № 4 С. 92–109
В статье анализируется структурный разрыв между увеличивающейся когнитивной нагрузкой и снижающейся отдачей от неё. Подход, при котором развитие научных и образовательных школ, ориентированных на тренировку суждения, может стать альтернативой количественному наращиванию вычислительных мощностей, которое служит основной стратегией Китая и США. Применительно к России традиция фундаментального образования и сильных исследовательских школ приобретает в новых условиях значение ...
Добавлено: 1 июля 2026 г.
Библиографический промптинг. Статья 8
Федоров А. О., Современная библиотека 2026 № 3 С. 12–16
Статья посвящена проблеме использования генеративных нейросетей для автоматического оформления библиографических ссылок и списков литературы по российским стандартам.  Автор показывает, что прямое обращение к ИИ без правильно составленного запроса часто приводит к ошибкам, «галлюцинациям» и несуществующим источникам. Решение видится в освоении навыка библиографического промптинга — практики детального проектирования входных данных для ИИ. В статье предлагается универсальная структура ...
Добавлено: 24 июня 2026 г.
Искусственный интеллект как роза научной деятельности: исследование Тимоти Гауэрса
Поддьяков А. Н., Троицкий вариант. Наука 2026 № 12 С. 24–25
В научно-популярной заметке представлен обзор содержания поста филдсовского медалиста Тимоти Гауэрса о возможностях ИИ в математике и содержания комментариев под постом. Обзор сделан в основном чат-ботом DeepSeek. В заключение обсуждается возможность не только решения задач искусственным интеллектом, но и их постановки. ...
Добавлено: 18 июня 2026 г.
Новации финансовых институтов
Егоров А. Ю., Карминский А. М., Дранев Ю. Я. и др., М.: ИНФРА-М, 2026.
В монографии рассматриваются методологические и практические основы формирования и внедрения новаций в финансовых институтах, прежде всего в кредитных организациях. Раскрываются задачи и инструменты новаций, включая особенности и внедрение цифровых активов и цифровых валют, использование многосторонних цифровых платформ и экосистем, оценивание эффектов внедрения инноваций в финансовой сфере и в смежных областях, в том числе за счет ...
Добавлено: 15 июня 2026 г.
Медиатизация персональных воспоминаний с использованием генеративных фотореалистичных изображений
Миловидов С. В., Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Литературоведение, журналистика 2026 Т. 31 № 2 С. 485–497
Статья посвящена анализу медиатизации персональных воспоминаний посредством генеративных технологий искусственного интеллекта. Исследование опирается на четырёхуровневую аналитическую рамку, объединяющую концепции глубокой медиатизации (Hepp), гибридной агентности, анализ медиалогики, действующей в изучаемых практиках, и новой экологии памяти (Hoskins). Методология сочетает кейс-стади и метод нетнографии — цифровой этнографии интернет-сообществ, эмпирическая база включает проекты (2022–2025) из разных стран, использующие генеративные ...
Добавлено: 18 мая 2026 г.
Формирование навыков работы с генеративными нейронными сетями у студентов творческих специальностей
Миловидов С. В., Булгаков В. А., Информатика и образование 2026 Т. 41 № 2 С. 32–43
Данное исследование продолжает дискуссию в академическом сообществе относительно внедрения в образовательный процесс технологий глубокого машинного обучения или так называемого искусственного интеллекта и их влияния на сложившиеся в российской системе высшего образования практики. На протяжении последних лет уже сформировался корпус исследований, посвященных взаимодействию с подобными алгоритмами в рамках решения научно-практических задач. При этом довольно редко рассматривается ...
Добавлено: 18 мая 2026 г.
Проектирование инструментов визуализации данных на основе интеграции возможностей предметно-ориентированного моделирования и генеративного искусственного интеллекта
Джейранян А. Д., Ларионова Я. А., Лядова Л. Н., В кн.: ГрафиКон 2025 : материалы 35-й Международной конференции по компьютерной графике и машинному зрению (Россия, Йошкар-Ола, 30 сентября – 2 октября 2025 г.).: Йошкар-Ола: Поволжский государственный технологический университет, 2025. С. 353–366.
Аннотация. Средства визуализации данных представляют собой ключевые инструменты аналитиков, облегчающие выявление зависимостей, тенденций и закономерностей. Эти средства находят применение у широкого круга пользователей (аналитиков, учёных, руководителей предприятий, менеджеров, преподавателей и специалистов других областей, где точное и понятное представление информации критически важно для повышения эффективности анализа данных). Существующие инструменты визуализации ограничивают возможности кастомизации, предлагают лишь базовые ...
Добавлено: 5 мая 2026 г.
Правда и вымысел генеративного ИИ. Статья 7
Федоров А. О., Современная библиотека 2026 № 2 С. 28–34
Cnfnmz посвящена критическому осмыслению возможностей и ограничений больших языковых моделей. Предлагаtncz начать развивать  ИИ-грамотность через систему практических упражнений/ ...
Добавлено: 10 апреля 2026 г.
Особенности управления проектами в условиях цифровой экономики
Штефан А. Н., Макушева Ю. А., Кирьян О. М. и др., Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии 2026 № 3 С. 361–365
Современная экономическая среда характеризуется беспрецедентной скоростью технологических изменений, что объективно обосновывает необходимость трансформации подходов к управлению деятельностью организаций. Цифровая экономика становится доминирующей парадигмой, требующей от компаний не просто внедрения отдельных программных продуктов, а фундаментального пересмотра бизнес-процессов и методологий управления. В этих условиях проектное управление является инструментом реализации стратегических инициа- тив, позволяющим структурировать изменения, контролировать ресурсы ...
Добавлено: 2 апреля 2026 г.
Роль искусственного интеллекта в обнаружении недостоверной информации: обзор новейших исследований и их значение для социальных наук
Смекалин И. А., Социология науки и технологий 2025 Т. 16 № 4 С. 155–171
Рост популярности больших языковых моделей (БЯМ) меняет информационное поведение пользователей, включая способы поиска и оценки достоверности информации. Настоящее исследование представляет обзор предметного поля, посвященный роли искусственного интеллекта (ИИ) в обнаружении и интерпретации недостоверной информации. Целью обзора стало выявление ключевых направлений исследований на стыке ИИ и недостоверной информации, а также определение существующих пробелов в понимании влияния ...
Добавлено: 23 марта 2026 г.
Труды международной сетевой научно-практической конференции «Генеративный искусственный интеллект в отраслях экономики и социальной сфере: pro&contra 2025» (Москва, Томск, Уфа, 1–4 октября 2025 г.)
М.: КДУ, 2026.
Представленный сборник содержит выступления участников Международной сетевой научно-практической конференции (1–4 октября 2025 г.), на которой обсуждались перспективы применения генеративного искусственного интеллекта в различных сферах и возникающих при этом рисков, направлений и механизмов совершенствования регулирования, обеспечения безопасности применения генеративного искусственного интеллекта, ознакомление с опытом зарубежных стран по вопросам оптимального использования генеративного искусственного интеллекта. Для студентов, аспирантов, ...
Добавлено: 20 марта 2026 г.
ИИ ищет, а библиотекарь понимает. Статья 6
Федоров А. О., Современная библиотека 2026 № 1 С. 30–33
Центральный тезис статьи: ответ ИИ — это результат сложного статистического процесса, обусловленного гигантскими массивами данных, архитектурой модели и, что немаловажно, целями и взглядами её разработчиков. Относиться к ответу как к истине или чистому знанию — большая ошибка. Алгоритм не «знает» и не «мыслит», а предсказывает наиболее правдоподобное продолжение текста. Однако статья не призывает к отказу от ...
Добавлено: 18 марта 2026 г.
ИИ-грамотность библиотекаря. Как перестать бояться искусственный интеллект и начать его использовать
Федоров А. О., М.: КноРус, 2026.
Искусственный интеллект стремительно меняет библиотечную профессию. Но многие библиотекари не знают, с чего начать, и боятся, что новые технологии вытеснят их из профессии. Эта книга развеивает мифы и показывает, как стать уверенным пользователем ИИ. Автор демонстрирует, что ИИ-грамотность не привилегия программистов. Через исторические аналогии, простые объяснения и практические примеры читатель поймёт, как на самом деле думают ...
Добавлено: 17 марта 2026 г.
Риск-ориентированный подход в управлении государственными (публичными) финансами: сущность, особенности и перспективы
Дощатов А. А., Шаг в науку 2026 № 1 С. 48–50
Данная статья посвящена исследованию риск-ориентированного подхода в управлении государственными финансами. Рассматриваются теоретико-методологические основы, концептуальные подходы и инструменты управления финансовыми ресурсами государства с учетом рисков. Особое внимание уделяется особенностям реализации данного подхода в условиях современной экономики, включая специфику бюджетных процессов, финансового контроля и оценки эффективности государственных расходов. Анализируются современные тенденции развития риск-менеджмента в государственном секторе, выделяются ...
Добавлено: 11 марта 2026 г.
Промпт-инжиниринг как ключевая компетенция в образовании: сущность, особенности и подходы к оцениванию
Давлатова М. А., Сперанская М. В., Высшее образование в России 2026 Т. 35 № 2 С. 53–73
В условиях активного развития генеративного искусственного интеллекта (ГенИИ) промпт-инжиниринг становится ключевой компетенцией для эффективного взаимодействия с большими языковыми моделями в образовательном контексте. Однако отсутствие единого понимания сущности, структуры и инструментов оценивания этой компетенции затрудняет его интеграцию в образовательный процесс.    Цель исследования заключается в том, чтобы систематизировать знания о промпт-инжиниринге как о ключевой компетенции в образовании, определить ...
Добавлено: 7 марта 2026 г.
Генеративный ИИ как самая большая проблема в истории авторского права
Матвеев А. Г., Интеллектуальная собственность. Авторское право и смежные права 2025 № 6 С. 5–11
В статье А.Г. Матвеева рассматривается вопрос о генеративном искусственном интеллекте как самой большой проблеме в истории авторского права. Проблема генеративного ИИ и авторского права анализируется в контексте технологического развития и кризисов авторского права. ...
Добавлено: 3 марта 2026 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору