English
УкраїнськаДвадцять сьомого серпня 2026 р. в Науково-дослідному інституті вивчення проблем злочинності імені академіка В. В. Сташиса НАПрН України відбувся науково-практичний захід «Штучний інтелект у науці та освіті: приборкати стохастичність, отримати відтворюваний результат, підвищити продуктивність».
Захід об’єднав науковців, викладачів і практиків із різних регіонів України. До його роботи долучилися не лише працівники та аспіранти Інституту, а й Національного юридичного університету імені Ярослава Мудрого, Харківського національного університету внутрішніх справ, Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Національного університету «Одеська юридична академія», Східноукраїнського національного університету імені Володимира Даля, Донбаської державної машинобудівної академії, Національного аерокосмічного університету «Харківський авіаційний інститут», Пенітенціарної академії України, Національної академії Державної прикордонної служби України імені Богдана Хмельницького, представники Національного агентства з питань запобігання корупції, Головного управління Національної поліції в Дніпропетровській області та Харківської спеціалізованої прокуратури у сфері оборони Східного регіону (Чугуївського відділу).
Із вітальним словом до учасників звернулася директорка Інституту Владислава БАТИРГАРЕЄВА, яка наголосила, що стрімкий розвиток технологій штучного інтелекту ставить перед науковою спільнотою низку принципових питань: 1) як довіряти результатам роботи ШІ, якщо система може надавати різні відповіді на те саме запитання; 2) як забезпечувати відтворюваність результатів дослідження; 3) як використовувати можливості ШІ для підвищення ефективності наукової та освітньої діяльності.
Владислава Станіславівна зазначила, що ці питання безпосередньо перебувають у площині наукових інтересів спікера заходу – доктора юридичних наук, професора Миколи КАРЧЕВСЬКОГО, який не лише досліджує можливості застосування ШІ в науці, а й безпосередньо розробляє відповідні інструменти. Серед них – CrimeDataLab, що дає змогу формулювати запити природною мовою та отримувати відтворюваний SQL-запит, реєстр джерел і контрольовані релізи наборів даних для верифікованих візуалізацій, а також ОК-А2 – асистент для розроблення навчально-методичних комплексів.
Хедлайнер заходу – Микола КАРЧЕВСЬКИЙ – присвятив свій виступ проблемам надійності, відтворюваності та практичного використання систем ШІ в наукових дослідженнях.
На початку заходу учасники взяли участь в інтерактивному опитуванні. Зокрема, 75 % присутніх погодилися з твердженням, що ШІ може «брехати» впевненіше за людину. Учасники також успішно виявили приклад неправдивої інформації щодо санкції статті Особливої частини Кримінального кодексу України, повністю згенерованої ШІ. Окремо було продемонстровано, що питання однаковості відповідей ШІ не має однозначної оцінки: 62 % учасників зазначили, що отримання системою щоразу однакової відповіді може бути як перевагою, так і недоліком – залежно від поставленого завдання.
У цьому контексті Микола КАРЧЕВСЬКИЙ звернув увагу на стохастичність сучасних генеративних моделей, які здатні формувати різні результати залежно від умов взаємодії. Для завдань, що потребують точності та можливості перевірки, така властивість створює суттєві ризики. Проблема додатково ускладнюється так званою кризою реплікації, яка є актуальною для сучасної науки загалом.
Однак спікер зауважив, що в цій площині сучасна наука не стоїть на місці. Так, парадигмі, у якій ШІ виступає генератором відповіді, своєрідною ймовірнісною машиною, яка створює текст на основі статистичних закономірностей, що супроводжується ризиком помилок і складністю відтворення отриманого результату, протистоїть інша. Згідно з нею ШІ використовується передусім як генератор методу розв’язання задачі. Запит, сформульований природною мовою, транслюється у програмний код, який можна перевірити, виконати повторно та отримати відтворюваний результат. Саме такий підхід відкриває нові можливості для використання ШІ в наукових дослідженнях.
Окрему увагу під час заходу було приділено практичній реалізації такого підходу – новому інструменту на базі платформи CrimeDataLab – Research Copilot (https://crimedatalab-web-production.up.railway.app/dashboard/research-copilot). Інструмент дає змогу сформулювати дослідницьке запитання природною мовою. Система транслює його у SQL-запит, виконує відповідний запит до бази даних та представляє отримані результати у вигляді розрахунків і візуалізацій. Таким чином усувається проблема непрозорості та помилковості результатів.
Учасники заходу мали можливість протестувати його демонстраційну версію та ознайомитися на практиці з усіма етапами опрацювання дослідницького запиту: від його інтерпретації до формування розрахунків і візуалізації, яку можна завантажити для подальшого використання.
Відповідаючи на запитання, як можна довіряти результатам Research Copilot, Микола КАРЧЕВСЬКИЙ продемонстрував функціонал «Звіту про походження даних», завдяки якому кожне число, використане у візуалізації, можна простежити до його джерела, зокрема визначити, де саме у вихідному наборі даних воно міститься. Окрім того, за допомогою іншого інструменту – «Універсального конструктора» (https://crimedatalab-web-production.up.railway.app/dashboard/unified), спікер звернув увагу, як відповідний дослідницький запит можна реалізувати і шляхом самостійного опрацювання завантажених даних офіційної статистики.
Таким чином, продемонстровані інструменти та їх жваве обговорення, засвідчили, що захід став майданчиком для обговорення не лише технологічних можливостей штучного інтелекту, а й фундаментальних для сучасної науки питань відтворюваності, прозорості, верифікації та довіри до результатів досліджень.
Матеріал підготувала:
PhD, молодша наукова співробітниця
відділу дослідження проблем кримінального права
Дар’я КУКОВИНЕЦЬ