Гуманитарии в цифре

Как ИИ добрался до поэзии. Презентация книги «Электронная лира»

🙂 Делимся записью презентации книги Бориса Орехова «Электронная лира. Как и зачем искусственный интеллект пишет стихи», которая состоялась в Музее криптографии в Москве.

Даже если вы еще не успели познакомиться с «Лирой», видео стоит посмотреть: это живой и во многом терапевтический разговор филологов, лингвистов и исследователей искусственного интеллекта о поэзии и машинном творчестве.

Автор книги Борис Орехов, академик РАН Владимир Плунгян, доктор филологических наук Михаил Павловец и DH-исследователь Анастасия Бонч-Осмоловская обсудили, почему «последний бастион пал», может ли ИИ писать лирику/стихи/поэзию, поразмышляли о тексте как искусстве, вспомнили историю машинной поэзии и попытались ответить на вопрос о том, что ныне делать теснимым компьютерами гуманитариям.

🔜Смотрим:

• YouTube
• ВК Видео
• Rutube
• Дзен

🙂 А что, если ИИ читает старопечатные тексты слишком старательно?

Знакомимся со статьей Марии Левченко “Evaluating LLMs for Historical Document OCR: A Methodological Framework for Digital Humanities”. Автор исследует распознавание русских текстов мультимодальными LLM и предлагает подход к устранению методологических пробелов.

На корпусе из 1 029 страниц 428 уникальных русских книг 1750-1800 годов, напечатанных гражданским шрифтом, протестировали 12 мультимодальных моделей.

LLM действительно оказались сильны в OCR. При распознавании целой страницы Gemini 2.5 Pro показала CER (Character Error Rate) 3.36%. Для сравнения: у Tesseract этот показатель составил 21.55%, у Transkribus/PyLaia и Surya – еще выше: 26.93% и 45.96%.

Интересно то, что порой LLM не просто распознают исторический текст, а уверенно «улучшают» его на свой лад: добавляют архаические графемы, которые на самом деле не соответствуют орфографии XVIII века, хотя и выглядят вполне правдоподобно. Например, модели нередко заменяют историческое ї на i. Автор называет это over-historicization (условно «переисторизация»).

В итоге автор предлагает расширить привычные OCR-метрики, добавив, в частности Historical Character Preservation Rate (HCPR) – чтобы выяснить, насколько хорошо модель сохраняет исторические графемы, и Archaic Insertion Rate (AIR) – насколько часто она добавляет архаические знаки, которых в оригинале нет.

Есть и ещё один важный результат. Автор сравнила распознавание отдельных срок, нескольких строк и целой страницы. Оказалось, что контекст заметно помогает: для Gemini 2.5 Pro CER снизился примерно с 9.35% для отдельных строк до 3.36% для целой страницы.

LLM действительно становятся очень мощными инструментами для работы с историческими источниками. Но, кажется, чем увереннее они «читают» старые тексты, тем важнее проверять, что именно они распознали – а что, возможно, додумали сами.

😉 Пора бояться? Что стоит за новой волной ажитации по поводу ИИ?

🥁 В набат бьют все. Математики предупреждают, что искусственный интеллект скоро их превзойдёт. Техноолигархи задумались, не притормозить ли развитие технологий, прежде чем они выйдут из-под контроля. Социологи обещают исчезновение целой группы профессий – за ненадобностью специалистов-людей. А вот политики – напротив, проявляют неожиданный оптимизм и спокойствие. В чём причина такого ажиотажа вокруг ИИ? Человечество, действительно, подошло к качественному прорыву, прыжку в неизведанное или это новый виток манипуляции с какими-то корыстными целями?

🙂 На горячую тему беседуют:
🔜 Андрей Володин, доцент кафедры исторической информатики исторического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова, ведущий научный сотрудник лаборатории Digital Humanities СФУ,
🔜 Николай Андреев, заведующий лабораторией популяризации и пропаганды математики Математического института им. В.А. Стеклова РАН,
🔜 Фёдор Лукьянов, ведущий, главный редактор журнала «Россия в глобальной политике», профессор-исследователь НИУ ВШЭ.

🎧 Послушать подкаст можно на любой удобной платформе 🗣

Chronos: цифровой напарник историка

🙂 Chronos: The AI Co-Historian – новый специализированный ИИ-агент, созданный для помощи историкам в работе с архивными первоисточниками: рукописями, старыми картами, газетами и другими разнородными документами. Система помогает собирать исследовательские сценарии на естественном языке и делиться ими в виде расширений.

Кто его создал?

Chronos – открытый исследовательский проект междисциплинарной команды из Оксфордского университета (Torr Vision Group), Института телекоммуникаций Фраунгофера (Fraunhofer HHI), Берлинского технического университета и Института Алана Тьюринга. Среди авторов – Лоренц Хуфе, Никлас Гриссхабер, Филип Торр и другие исследователи.

Проект распространяется под лицензией MIT, а исходный код опубликован на GitHub.

Как это работает?

Ключевая особенность проекта – человекоцентричный подход: историк остается в контуре исследования и может проверять каждый шаг работы агента.

Система включает несколько компонентов:

Chronos-UI: интерфейс в виде расширения для VS Code. Можно просматривать сканы исторических документов, взаимодействовать с агентом и проверять полученные результаты.

Chronos-Agent: собственно ИИ-агент. Он комбинирует инструменты, навыки, память и визуально-языковую модель (VLM). Работает не только с текстом, но и непосредственно с изображениями исторических документов.

Chronos-Extensions: самое интересное с точки зрения совместной работы. Созданный исследователем workflow можно сохранить как расширение и передать коллегам: удачный исследовательский сценарий превращается в переиспользуемый инструмент.

Основная функция: Chronos-Extract

Первое и ключевое расширение – Chronos-Extract. Типичная для историка задача: у вас есть тысячи отсканированных страниц, и из них нужно собрать, например, имена, даты, места, профессии или другие конкретные сведения. Вместо того чтобы вручную просматривать каждую страницу, историк задает задачу на естественном языке.

А дальше агент анализирует изображения страниц, распознает и интерпретирует информацию, извлекает нужные переменные, структурирует результаты, формирует таблицы, которые можно использовать для дальнейшего анализа.

Систему протестировали на трех корпусах разных исторических источников (немецкие патентные реестры, французские торговые справочники, американские газеты), охватывающих три столетия. Оказалось, что Chronos прекрасно работает на структурированных исторических источниках, но пока не очень хорошо справляется с пространственно сложными документами – не находит части статей или неправильно определяет границы записей.

🔜 Читать статью «Chronos: The AI Co-Historian»

🔜Смотреть код на GitHub

😉 Слона-то Алгоритм-то я и не приметил...
Есть такой фразеологизм “an elephant in the room” – если вы говорите, что в комнате есть слон, то имеете в виду очевидную проблему или сложную ситуацию, о которой не хотят говорить.

🔜 ЮНЕСКО выпустила доклад “The algorithm in the room” [Алгоритм в комнате {аудитории}: видеть и преодолевать последствия ИИ для будущего образования] – призыв обсудить то, о чем не хочется говорить: как алгоритмы повсеместно проникли в учебные аудитории и что с этим делать?

🙂 Авторы предлагают усилить образование в эпоху тотальной алгоритмизации за три хода:
🔜 сначала внимательно познакомиться с возможностями и ограничениями алгоритмов,
🔜 чтобы начать по-настоящему управлять алгоритмами,
🔜 и в удачном случае переписать алгоритмы под реальные образовательные задачи!

🎁 The algorithm in the room: seeing and confronting the implications of AI for the future of education. Paris: UNESCO, 2026. 162 p.

Читаем свежее интервью с Андреем Володиным, делимся и обсуждаем 🙂

🙂 Что происходит, когда в научном исследовании задействованы не только ученые, но и тысячи обычных людей?

Любопытная методологическая статья о том, как правильно организовывать проекты, предполагающие участие общественности в расшифровке исторических и архивных документов.

Проблемы, которые обычно возникают во время такой работы:

• Разнообразие документов. Рукописные, печатные, с таблицами и пометками – каждый требует своего подхода.
• Единица расшифровки. Что должен сделать один участник: переписать страницу, строку, слово или отдельный символ?
• Один или несколько независимых волонтёров. Достаточно ли одной расшифровки или лучше дать один и тот же фрагмент нескольким людям, а потом сравнить результаты?
• Предвзятость (bias). Какие ошибки систематически возникают у участников и как их вовремя заметить?

Авторы проанализировали опыт Zooniverse, где с 2010 года было запущено 174 проекта по расшифровке документов. «Лаборатория» проектов когда-то начиналась с Galaxy Zoo, для которого добровольцы помогали классифицировать изображения галактик. Теперь это крупнейшая в мире онлайн-платформа для гражданской науки.

Главный вывод: если мы хотим превратить тысячи индивидуальных действий в данные, которые можно использовать в исследовании, нужно тщательно спроектировать весь процесс. Что видит участник? Какую задачу получает? Какие инструкции? Сколько людей работает с одним фрагментом? Как потом объединяются их ответы? Всё это – ключ к дизайну коллективного производства знания.

🔜 Читать статью «A Generalized Framework for Participatory Transcription»

🙂 Вебинар «Суверенитет данных коренных народов в эпоху искусственного интеллекта».

🔜 17 сентября 2026 года (с 11:00 msk/15:00 krsk) рабочая группа ICOM/ИКОМ по этическим принципам использования искусственного интеллекта и управления данными коренных народов проводит вебинар, посвященный вопросам суверенитета данных коренных народов (Indigenous Data Sovereignty, IDS) и их соотношению с практикой музеев в эпоху ИИ.

🖥 Участие бесплатное, требуется регистрация.

🙂 Уже неделя, как все пошли в школу. Смирились с осенью, дождями и облаками. Настала пора, когда цифровым гуманитариям самое время присмотреться к программе Школы преподавателей облачных технологий — это бесплатная образовательная инициатива Yandex Cloud и Яндекс Практикума. ⛅️

🖥 За 10 недель можно успеть освоить облачные сервисы, разобраться в технологиях аналитики и искусственного интеллекта, научится встраивать современные решения в учебные дисциплины.

🔜 Фокус программы — приобретение навыков проектирования учебных решений, можно будет использовать сами инструменты как учебную среду, источник живых примеров и практических заданий для студентов.

😉 При подаче заявки нужно выбрать один из треков:
– Работа с данными и BI-аналитика,
– Облачная инфраструктура и DevOps,
– Машинное обучение, искусственный интеллект и агенты.

🕓 Приём заявок до 30 сентября 2026 года.

The Veil of History: что, если вы вытянули лучший билет в истории?

Интерактивный проект The Veil of History – своего рода «лотерея рождения»: на сайте можно прокрутить карту человечества по эпохам, узнать о десяти самых вероятных судьбах из 117 миллиардов когда‑либо живших людей, представить, кем бы вы были, если бы родились в другой момент истории.

Где и когда именно вы могли бы родиться? Умели бы читать? Дожили бы до взрослого возраста?

Идея проекта отсылает к «завесе неведения» – мысленному эксперименту философа Джона Ролза. Правила лотереи просты: вероятность определяется не количеством веков, а количеством людей, родившихся в каждом периоде.

🙂 Любопытная статистика:

• Около 81% всех людей, когда-либо родившихся, появились на свет до 1650 года.
• Около 94% – до 1900-го.
• Люди, живущие сегодня – лишь около 7% всех когда-либо живших.

Получается, если вы вытягиваете случайный билет из всей истории человечества, вероятность попасть в XXI век оказывается весьма небольшой.

Наиболее вероятный вариант – не аристократ, не воин и не житель великой столицы. Скорее всего, вы окажетесь обычным бедняком из доиндустриального мира – причем особенно высоки шансы оказаться жителем Южной или Восточной Азии.

И это хороший повод задуматься о том, что большинство людей, когда-либо живших на Земле, не оставили письменных источников, не построили империй, не участвовали в событиях, описанных в учебниках истории.

А привычные для нас электричество, канализация, качественная медицина, массовая грамотность стали нормой лишь для очень небольшой – самой поздней – части человеческой истории.

🔜 Нажать Draw a life и вытянуть свою «историческую судьбу»

🔜 Посмотреть открытый код проекта на GitHub

🧙 Через месяц, 8 октября (в 15:00 msk/19:00 krsk) откроет свои двери дискуссионная онлайн-гостиная журнала «Цифровые гуманитарные исследования».

❗️ Тема обсуждения животрепещущая — «Сумма технологии»: инструмент или вдохновение? Иначе говоря, насколько наши исследования определяются наличием готовых цифровых инструментов? Что первично — научный вопрос или техническая возможность?

🙂 Гости семинара:
🔜 Ольга Валерьевна Алиева (НИУ ВШЭ),
🔜 Роман Борисович Кончаков (Президентская академия).

👍 Ведущий — главный редактор журнала «Цифровые гуманитарные исследования» Борис Валерьевич Орехов (НИУ ВШЭ, ИРЛИ РАН, МГУ).

🕓 Подробности и форма регистрации участников.

От хаоса JPEG-файлов к базе данных: ИИ в работе историка

Историк Аарон Фридман поделился проблемой, которая знакома многим коллегам: отправляешься в поездку, работаешь в архиве, фотографируешь 500-1000 страниц, возвращаешься домой к редактированию статей/проверке экзаменационных работ и другим преподавательским и исследовательским делам… А через месяц открываешь папку с тысячей JPEG-файлов – и отчаяние накрывает тебя…

Вот он, тот случай, когда ИИ может проявить себя в качестве помощника: взять на себя рутинную работу по созданию структурированной базы данных, тогда как критический анализ и вдумчивое чтение останутся за исследователем.

Фридман успешно использует связку vFlat -> PDF -> Zotero -> Claude Code и подробно описывает каждый шаг этого рабочего процесса.

В комментариях к статье разработчик Шон Такатс делится плагином Tropy, который позволяет обойтись без использования связки Zotero + Claude для сегментации больших наборов фотографий.

🔜 Читать «ИИ в архиве: экономим время, преобразуя фотографии в структурированные метаданные»

🙂 Добрая примета: чтобы учебный год был удачным, стоит запланировать (хотя бы одно) повышение квалификации.

😉 Горячая тема сегодня – #искусственныйинтеллект! Сможете его объяснить? А социально объяснить? А бережно внедрить интеллектуальные технологии в свой труд? #xAI – задача со звездочкой?

🔜 Чтобы объяснение #ИИ было полным и понятным, пригодится курс «Социально-объяснимый искусственный интеллект: как понимать и бережно внедрять интеллектуальные технологии».

🖥 Коллеги из Центра цифровых гуманитарных исследований Университета ИМТО Полина Колозариди и Азиз Аширов расскажут о том, как ИИ меняет работу, образование, культуру, научную деятельность и повседневные практики и какие проблемы возникают при использовании алгоритмических систем в этих областях.

🎁 Как обещают авторы, курс будет полезен всем, кто учит и/или учится в свете примечательных успехов машинного обучения. В центре внимания курса — конкретные ситуации использования ИИ с опорой на исследования в области STS (Science and Technology Studies), социальной теории, философии, социологии и истории технологий. Основные темы есть в программе курса.

❗️ Преподаватели могут пройти курс бесплатно и даже получить удостоверение о повышении квалификации при условии успешного завершения образовательной программы.

🕓 Регистрация открыта до 12 октября 2026 года, как раз в этот день онлайн-курс начнется.

🙂 Открыт прием на X Калининградскую школу по гуманитарной информатике.

🕓 Школа Digital Humanities будет проходить 26–28 ноября 2026 года в БФУ имени И.Канта в Калининграде в смешанном формате (очно и дистанционно).

🔜 К участию приглашаются студенты, аспиранты, молодые ученые и преподаватели, применяющие в своих исследованиях и учебной деятельности математические методы, цифровые технологии и искусственный интеллект в широком спектре гуманитарных и социальных наук.

❗Прием заявок на конференцию и текстов докладов до 1 октября 2026 года.

🙂 С 1 сентября, дорогие гуманитарии в цифре!

Заканчивается лето, но не наше стремление к знанию, росту и покорению новых вершин. Ловим фокус! По традиции предлагаем найти в филворде ТРИ слова, которые будут ждать вас в этом учебном году.

Делитесь в комментариях тем, что получилось 😉

🙂 С наступающим днём знаний!
И новым университетским годом!

🕓 А знали ли Вы, что самый короткий год в истории России — 1699-й – длился всего 4 месяца (с сентября по декабрь)?

❗️ Традиционно год начинался 1 сентября и счёт вели от сотворения мира – тогда наступал 7208 год. Реформатор Петр I издал указ о переходе на новое летосчисление от рождества Христова и переносе начала года в России на 1 января.

😉 Кстати, в сентябре 2026 года по историческому календарю наступит 7535-й год от сотворения мира. Осеннее новолетие сохранилось не только в школах, но и в православном церковном календаре как начало богослужебного года (правда,
это 14-го сентября по новому стилю).

🎁 Плакат ко Дню знаний (2013)

«Хватит плыть по течению»: как ИИ переписывает правила игры в образовании

🙂 С приближением осени преподавателей ждут новые вызовы. Мы постоянно говорим о том, что модели ИИ становятся все совершеннее, но, кажется, именно сейчас они подошли к точке, когда могут воспроизводить практически весь исследовательский процесс – от начала до конца. Нравится нам это или нет.

В своем эссе профессор истории Университета Уилфрида Лорье Марк Хамфрис пишет о студентах, которые впервые придут в вузы в сентябре 2026-го. Это люди, для которых ИИ не шок, а данность: они уже активно пользовались нейросетями в старших классах. У них другие ожидания – и от технологий, и от собственного будущего. Они не разделяют ностальгии по «допотопным» стандартам и не несут ответственности за мир, который унаследовали.

2026 год будет переломным не потому, что ИИ научился писать научные статьи (он умел это и раньше), а потому, что мы больше не можем притворяться, что знаем, что с этим делать.

«Существует версия будущего, в котором гуманитарная работа становится более ценной в культурном, социальном, экономическом смыслах именно потому, что она не управляется машинами. Но это будущее не наступит само по себе: его не построят институты, которые в ближайшие несколько лет будут рассуждать о том, был ли тот или иной абзац студенческой работы написан человеком. Это только оттолкнет студентов и подтвердит их худшие опасения».

🔜 Читать “No More Muddling Through”