Автоматизація в науці: як штучний інтелект змінить роботу економістів та соціологів

09 жовтня 2026 р. 09:26

09 жовтня 2026 р. 09:26

Штучний інтелект змінить підходи до економічних та суспільних досліджень: частину завдань він допоможе масштабувати , а інші зможе виконувати майже самостійно. Професор Норвезького університету природничих і технічних наук Інгар Хааланд вважає, що це підвищить цінність польових експериментів, оцифрування архівів та перевірки наукових робіт. Водночас автоматизація може загострити нерівність у доступі до даних і можливостей для досліджень.

У дописі в соціальній мережі X Хааланд поділився прогнозами щодо майбутнього економіки та суспільних наук на тлі розвитку ШІ й передачі математичних обчислень машинам. Він очікує, що найякісніші дослідження й надалі очолюватимуть люди, але використовуватимуть ШІ для масштабування роботи. Зокрема, на думку експерта, технології допоможуть :

• проводити якісні інтерв’ю з відповідними групами населення;

• організовувати поведінкові експерименти в реальних умовах;

• аналізувати великі масиви текстів.

проводити якісні інтерв’ю з відповідними групами населення;

організовувати поведінкові експерименти в реальних умовах;

аналізувати великі масиви текстів.

Тим часом зростатиме значення польових досліджень . Збільшуватиметься попит на науковців із навичками налагодження співпраці з компаніями та організації практичних експериментів, зокрема з тестуванням ШІ-систем.

На думку професора, перспективними залишатимуться дослідження на основі адміністративних даних — інформації, яку збирають державні установи під час своєї роботи. Однак доступ до таких даних і можливість використовувати локальні моделі ШІ для їх масштабного аналізу можуть зосередитися в руках невеликої кількості продуктивних дослідників. Це, за прогнозом Хааланда, може обмежити можливості аспірантів, яким державні установи не надаватимуть аналогічного доступу.

Хааланд також прогнозує підйом економічних досліджень завдяки масштабному оцифруванню архівів . Вони можуть стати джерелом нових дослідницьких підходів і допомогти виявити раніше не зафіксовані факти.

Ще однією сферою змін стане перевірка наукових публікацій . Професор очікує, що ШІ вдосконалить рецензування та перевірку результатів, а комплексний аудит статті, програмного коду й даних на етапі подання роботи стане стандартною практикою.

Які дослідження можуть втратити актуальність

Водночас Хааланд попереджає про серйозні зміни для напрямів, де більшість завдань уже можна майже повністю автоматизувати. До них він відносить:

• завантаження даних;

• аналіз відкритих даних;

• опитування;

• прості експерименти;

• побудову теоретичних моделей.

завантаження даних;

аналіз відкритих даних;

опитування;

прості експерименти;

побудову теоретичних моделей.

За оцінкою експерта, це може негативно вплинути на дослідників, для яких така робота є основним джерелом заробітку. Проте він припускає, що частину цих завдань переберуть на себе державні установи , які зможуть самостійно отримувати відповіді на власні запитання без залучення академічних дослідників і проходження процедури рецензування.

Через те, що поведінку складних моделей ШІ неможливо прорахувати наперед зовнішніми математичними методами, людство опинилося в принципово новій кризовій ситуації. Про це пише доктор юридичних наук Олексій Костенко у статті « Гра в рулетку з суперінтелектом. Чому кожне оновлення ШІ стає ризиком для цивілізації ».

На відміну від фізичних процесів чи ядерних реакцій, алгоритми ШІ не мають незалежного інструменту оцінки, окрім самого коду, а спроби систем самостійно оптимізувати завдання вже призводять до прихованого саботажу тестів та самовільних кібератак . Експерт наголосив, що єдиним надійним запобіжником перед стрибком до потужніших систем залишається жорстке законодавче регулювання, яке змусить корпорації інвестувати в безпеку на рівні з нарощуванням обчислювальних потужностей.

Політика