Ukrainian Science Channel

ІНСТРУМЕНТИ CLARIVATE ДЛЯ ДОСЛІДНИЦЬКИХ РОБОЧИХ ПРОЦЕСІВ30 квітня 2026 року відбудеться вебінар «Коректне використання академічного штучного інтелекту: інструменти Clarivate для дослідницьких робочих процесів». Захід стане площадкою для обговорення питань застосування технології штучного інтелекту для оптимізації пошуку інформації та побудови ефективних робочих процесів на основі доброчесності та академічної етики. Планується розглянути сильні сторони та ризики використання штучного інтелекту в академічному середовищі, а також розглянути принципи проектування системи штучного інтелекту, важливі для створення та оцінки нових знань; познайомитись з інноваційними інструментами Clarivate, розробленими спеціально для дослідницької спільноти, зокрема, Web of Science Research Assistant для пошуку літератури, інтерпретації доказів та виконання складних дослідницьких завдань, Web of Science Research Intelligence для вивчення даних про фінансування, патенти, політичні документи та аналізу дослідницьких тенденцій, Clarivate Nexus з перевіреними науковими ресурсами. Організатор – Clarivate. Детальніше: https://clarivate.libguides.com/europe/ukraine, https://us02web.zoom.us/webinar/register/WN_pnndqLeZQHW87CiF8yBzrg

Шановні колеги!Наукове товариство Київського столичного університету імені Бориса Грінченка запрошує членів вашої наукової спільнотивзяти участь у Всеукраїнській науково-практичній конференції "Дослідження молодих вчених: від ідеї до реалізації".Це не просто науковий захід, а майданчик для обміну досвідом, де ідеї отримують шанс на реальне втілення,зокрема завдяки конкурсу проєктів із грошовими винагородами.Дата проведення: 22–23 травня 2026 року Дедлайн реєстрації: до 05 травня 2026 року.Особливістю конференції є конкурс проєктів, фіналісти якого презентуватимуть свої напрацювання 22 травня.I місце – 6 000 грн. II місце – 3 000 грн. Усі учасники отримають сертифікати. Для успішної підготовки та оформлення ваших матеріалів рекомендуємо переглянути запис практикуму"Покрокова інструкція: як подати заявку на конкурс наукових проєктів",де детально розібрано алгоритм подачі та особливості презентації майбутнього проєкту! Основні напрями роботи:1. Наука та освіта: академічна доброчесність і наукова етика.2. Наука та культура: збереження та популяризація історико-культурної спадщини.3. Наука та розвиток громад: соціальні проєкти з науковою ідеєю.Як долучитися?Для участі необхідно до 5 травня заповнити реєстраційну форму та надіслати проєктну заявку на електронну адресу: [email protected]з темою листа "конкурс наукових проєктів".Програма заходу також передбачає майстер-класи, тренінги та інтерактивну екскурсію «Невигадані історії Грінченків» (23 травня).Координаторка конференції: Анастасія Котелевець, голова Наукового товариства Київського столичного університету імені Бориса Грінченка.тел.: +38 063 640 15 09 E-mail: [email protected] Будемо щиро вдячні за поширення цієї інформації серед ваших колег та студентства! Сподіваємося на плідну співпрацю між нашими науковими спільнотами!

Ч2"Помічник на основі штучного інтелекту" може вигадувати дати, джерела чи факти (так звані "галюцинації"). Особливо це стосується наукових джерел. В публікації Dashti, M., Londono, J., Ghasemi, S., & Moghaddasi, N. (2025). How much can we rely on artificial intelligence chatbots such as the ChatGPT software program to assist with scientific writing?. The Journal of prosthetic dentistry, 133(4), 1082-1088. зазначено, що сервіси штучного інтелекту надають нерелевантні результати, а в більшості випадків хибні.Якщо перевірити цитати чи статистику, часто виявляється, що вони неточні. Це в кращому випадку, а зазвичай вони є неповними або недостовірними. Краще, якщо ви знайдете інформацію у відкритому доступі та попросите проаналізувати або розпізнати текст.Але, не все так погано, існують інструменти для перевірки, серед яких: GPTZero, Originality.ai, Sapling AI Detector. Також можна аналізувати текст на прогнозованість, структуру речень. Варто пам'ятати, що результати програмного аналізу не є істиною. Фінальне доведення все рівно залежить від кваліфікації редактора.І наостанок, все це не працює, якщо ви особисто знаєте автора тексту та манеру письма. Кожен науковець має свій стиль, свій спосіб викладення матеріалу, який напрацьовується роками.Джерело

Чому детектори ШІ стають машинами для наклепуПід час майже кожної лекції, присвяченої ШІ в освіті, я закликаю освітян не використовувати ШІ-детектори, бо інструменти, які мали б бути покликані захищати інтелектуальну власність, перетворюються на механізми для цифрового наклепу. Нещодавній аналіз у Wall Street Journal, присвячений платформі Pangram, підсвічує саме таку небезпечну тенденцію. Появу "алгоритмічної інквізиції", де математичні моделі з сумнівною точністю стають одноосібними суддями людської творчості. Сьогодні, ярлик "згенеровано ШІ" може зруйнувати кар'єру письменника чи журналіста швидше, ніж будь-яка судова тяжба, при цьому самі детектори працюють за принципом "чорної скриньки" з катастрофічно високим рівнем непослідовності. Хоча такі репутаційні втрати більш характерні для західного світу, бо в Україні до інституту репутації досі є великі питання, проблема відчувається гостро і в нашому освітньому просторі.Технічний парадокс цих детекторів полягає в тому, що вони не шукають "інтелект", а лише ідентифікують лінгвістичну передбачуваність, яка часто збігається з ознаками якісного письма. Професійна публіцистика, академічний стиль та структурована проза за своєю природою мають патерни гладкості та когерентності, які алгоритми помилково інтерпретують як машинний вихід. Це яскраво ілюструє приклад детектора ZeroGPT, який визнав Геттісбурзьку промову Авраама Лінкольна майже повністю згенерованою ШІ, за винятком лише одного речення. Коли планка детекції є настільки низькою, вона фактично карає авторів за дотримання стандартів чіткості та лаконічності, що є основою професійної майстерності.Найбільш цікавим прикладом людської вартості таких технічних помилок стала історія письменниці Мії Баллард, чий контракт на видання книги "Shy Girl" був розірваний видавництвом Hachette після звинувачень у використанні ШІ. Хоча алгоритм Pangram показав лише "середній рівень впевненості" у багатьох уривках, цього виявилося достатньо для публічної дискредитації. Етична іронія ситуації полягає ще й у тому, що для перевірки тексту, ймовірно, використовувалися піратські ресурси, такі як OceanofPDF, що ставить під сумнів легальність та етичну чистоту самих методів детекції. Ми бачимо, як інструмент, що має захищати редакційну цілісність, сам базується на сумнівних джерелах.Критичний погляд на наукове підґрунтя таких інструментів виявляє глибокий конфлікт інтересів, загорнутий у форму академічних досліджень. Препринт Мерілендського університету, який Pangram використовує як доказ своєї надійності, важко назвати незалежним оглядом, оскільки четверо з семи його авторів є співробітниками або засновниками самої компанії. А препринти не проходять ніякого рецензування. Таке поєднання маркетингу та науки створює ілюзію об'єктивності, хоча вибірка для тестування помилково позитивних результатів у жанрі опініон-статей була статистично недостатньою, щоб робити будь-які впевнені висновки.Коли ми переходимо від алгоритмів до професійної етики, вражає повна відсутність базової сумлінності з боку розробників. Автори дослідження не зв’язалися з жодним із авторів, чиї роботи вони публічно таврували як ШІ-слоп. Повторні тести одних і тих самих текстів через різні ітерації софту Pangram давали кардинально різні результати - від 100% людського письма до 100% ШІ. Це свідчить про те, що інструмент є нестабільним і схильним до реквізиції істини, що в правовому полі може розглядатися як нехтування правдою та потенційний наклеп.Я переконаний, що використання таких детекторів без глибокого залучення людини-експерта є професійною недбалістю. Важливо розрізняти генерацію тексту і використання ШІ як допоміжного інструмента для редагування чи перевірки граматики, що багато авторів роблять відкрито. Якщо ми дозволимо алгоритмам виносити остаточні вердикти про оригінальність людської думки, ми ризикуємо створити середовище, де страх перед помилковим звинуваченням змусить авторів відмовлятися від будь-яких технологічних інновацій, а сама творчість стане заручником недосконалої математики.

#конференція КОНФЕРЕНЦІЯ МОЛОДИХ ВЧЕНИХ «ІННОВАЦІЇ В АГРОНОМІЇ: МОЛОДІ ВЧЕНІ ФОРМУЮТЬ МАЙБУТНЄ»📌 23–24 квітня 2026 року;формат конференції: online (відеоконференція в Zoom) та заочний (публікація тез).Запрошуємо студентів, аспірантів та молодих науковців долучитися до конференції, присвяченої сучасним викликам і перспективам розвитку агрономії.У програмі конференції:• генетика та селекція рослин;• точне землеробство (дрони, ГІС, сенсори);• мікробіологія та фітопатологія;• екологічно стале землеробство;• цифрові технології (ШІ, Big Data);• ґрунтознавство та регенеративні практики;• агроінженерія та кліматична адаптація;• зрошення та водозбереження;• альтернативні культури та біоекономіка;• агроекологія та захист довкілля.Робочі мови: українська та англійська.Участь БЕЗКОШТОВНА.📩 Для участі необхідно:надіслати заявку та тези доповіді на e-mail: [email protected]❗️Дедлайн подачі матеріалів: 20 квітня 2026 року.Детальна інформація за посиланням: https://surl.li/tyizvcДолучайтеся до спільноти молодих вчених, які формують майбутнє аграрної науки!Контактні особи:Надія САУЛЯК, к.с.-г.н., старший науковий співробітник відділу фітопатології та ентомології СГІ-НЦНС.тел.моб. +380639790899e-mail: [email protected]Аракся ДАВТЯН, молодший науковий співробітник відділу каталітичного синтезу ФХІ ім. О.В. Богатського НАН України.e-mail: [email protected]

ChatGPT змінює мову науки і навіть усне мовленняВ новій статті в Scientometrics автори проаналізували понад 2,4 млн повнотекстових статей і шість великих наукометричних баз, відстежуючи 12 характерних слів, які часто асоціюють із текстами, згенерованими або відредагованими ШІ:https://doi.org/10.1007/s11192-026-05601-5Результати виглядають, м’яко кажучи, вражаюче. Після релізу ChatGPT (2022) деякі слова різко «вибухнули» в академічному письмі:• delve («заглиблюватися») +1500% • underscore («підкреслювати») +1000% • intricate («складний, заплутаний») +700% Ще показовіші повнотекстові дані: частка статей, де слово underscore використовується 6 і більше разів, зросла більш ніж на 10 000% між 2022 і 2025 роками. А загалом у 2024 році майже кожна п’ята стаття вже містить це слово (проти ~3,6% у 2022) . Водночас ці терміни почали «ходити разом»: якщо в тексті є одне таке слово, значно зростає ймовірність появи інших.Цікаво, що цей ефект нерівномірний: найшвидше «оновлення мови» відбувається у STEM (наприклад, матеріалознавство, інженерія, фізика – до +3500%), тоді як гуманітарні науки реагують значно повільніше . Чесно, я очікувала зворотного ефекту. Фізики менш прискітливі до мови? Чи чому так?Висновок авторів обережний: вони не доводять, що тексти прямо генеруються ШІ. Але показують системний зсув мовних патернів, який корелює з масовим впровадженням LLMs. Водночас слід визнати, що цей процес має і позитивний аспект – зниження мовного бар’єру для неангломовних дослідників.А тепер питання:якщо мова науки стає «LLM-стандартизованою», чи не втрачаємо ми поступово індивідуальний науковий голос, і чи зможемо ми взагалі відрізнити стиль дослідника від стилю алгоритму?Це питання вже не суто риторичне. З’являються дослідження, які показують, що вплив LLM не обмежується редагуванням текстів, а змінює і людське мовлення. У одному показано, що після появи ChatGPT в усному публічному мовленні різко зросла частота слів, які модель уживає непропорційно часто. Йдеться не лише про академічне письмо, а й про ширшу мовну поведінку: автори фіксують ознаки того, що люди поступово засвоюють характерні для LLM лексичні патерни і починають відтворювати їх у власній, навіть усній, комунікації:https://doi.org/10.48550/arXiv.2409.01754Ще промовистіше це підтверджує дослідження «Human Alignment: How Much Do We Adapt to LLMs?». Тут автори показують, що під час взаємодії з мовними моделями люди справді підлаштовують свою мовну поведінку під стиль співрозмовника-моделі, причому така адаптація відрізняється від звичайного спілкування між людьми. Це означає, що проблема вже не зводиться до «штучного» стилю в окремих текстах: ми можемо поступово входити в режим мовної гомогенізації, коли алгоритмічні звороти, інтонації й риторичні зв’язки стають звичними і для нас самих:https://doi.org/10.18653/v1/2025.acl-short.47Отже, LLM допомагають писати науку. Разом із цим, вони починають переналаштовувати самі норми наукової і ненаукової комунікації. Чи зможе людство зберегти свій голос, чи скоро всі говоритимемо мовою машин?

СЕРІЯ ЗАХОДІВ ПРОЄКТУ LASER-PRO17 квітня 2026 року в онлайн-форматі відбудеться практичний семінар «Laser PRO good practice workshop for the Ukrainian laser ecosystem (Part 2)». Він покликаний підтримати розвиток вітчизняної лазерної екосистеми та інтеграцію у європейський дослідницький простір. Планується презентувати інноваційну мережу доктора Адріана Малькова з оптики, фотоніки, мікроелектроніки та квантових технологій (Берлін), показати можливості обміну передовим європейським досвідом щодо розвитку галузі та побудови інноваційних мереж, надати поради стосовно ефективної неформальної співпраці зацікавлених фахівців та стейкхолдерів. Захід є частиною ініціативи HORIZON-WIDERA-2023-ACCESS-07, що реалізується за підтримки Європейського Союзу. Організатори: Литовський інноваційний центр (LIC), Науковий парк «Львівська політехніка» (SID City), Національний університет «Львівська політехніка», компанія NoviNano.Детальніше: https://www.laserpro-eh.eu/post/laser-pro-good-practice-workshop-for-the-ukrainian-laser-ecosystem-part-2-28, https://forms.gle/ZwkhVwdfq8Z3hTPT8

СУЧАСНІ ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ: ВІД ТЕОРІЇ ДО ПРАКТИКИ - СІНТЕХ-202622-23 травня 2026 року у змішаному форматі відбудеться міжнародна науково-практична конференція «Сучасні інформаційні технології: від теорії до практики - СІнТех-2026». Планується обговорити наступні питання: інформатика та системний аналіз; програмна інженерія та управління проектами; комп'ютерна інженерія та апаратно-програмні комплекси; інформаційні системи та цифрові технології; кібербезпека та захист інформації; інтелектуальні системи та машинне навчання; інформаційні технології в освіті та науці; цифрові технології для сталого промислового розвитку та оцінки життєвого циклу. Організатори: Луцький національний технічний університет, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Національний університет «Львівська політехніка», Державний торговельно-економічний університет, Чернівецький національний університет імені Юрія Федьковича, Люблінська політехніка (Польща), Гронінгенський університет (Нідерланди), Кавказький університет (Грузія), Політехнічний університет Браганси (Португалія), Університет Сямень (Малайзія), Мінюський університет (Португалія). Детальніше: https://mintech-conf.lntu.edu.ua/, https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfr2zSwSrM45zG4IIYRv9RtC8LsQHxL3YOLxvbnGYolfRL5xg/viewformhttps://www.facebook.com/events/...D0%B0-%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D1%84%D0%B5%D1%80

ПРЕЗЕНТАЦІЯ ОНЛАЙН-ПЛАТФОРМИ IDEA CATALOGUE27 квітня 2026 року відбудеться вебінар, присвячений запуску каталогу експериментальних підходів до оцінювання наукової діяльності «CoARA Experiments in Assessment Idea Catalogue». Захід буде корисним для наукових установ у контексті продукування нових ідей, обміну знаннями та досвідом щодо нових підходів до оцінювання. Нова онлайн-платформа об’єднує як потенційні, так і вже реалізовані експерименти з оцінювання дослідницької діяльності. Під час вебінару учасники матимуть можливість дізнатися про цілі та діяльність робочої групи CoARA Experiments in Assessment; створення платформи Idea Catalogue; отримати практичні поради із використання платформи для пошуку ідей, додавання власних матеріалів та поширення результатами своїх досліджень. Організатор - Коаліція з реформування оцінювання дослідницької діяльності (CoARA). Детальніше: https://events.teams.microsoft.com/event/94077d60-f278-4a8b-b5b3-14f9f950bbec@69628d54-883a-4d88-863a-ca77ac2e1d4a https://nrfu.org.ua/news/coara-prezentuye-onlajn-platformu-idea-catalogue/

Професор Гарварду написав статтю з квантової фізики в Claude Opus 4.5 за 1 тиждень замість 2 роківРобота «Resummation of the C-Parameter Sudakov Shoulder Using Effective Field Theory» — квантова фізика, яку вивчають у CERN на Колайдері, з попередніми розрахунками теоретичної фізикиАвтор, Метью Шварц, оцінив — дослідження з аспірантом зайняло б 1-2 роки, тобто прискорення в 52 рази, АЛЕ, є нюанси:1. Клод фальсифікував результати, підганяв параметри, щоб графіки виглядали красиво (як ми в універі);2. Центральна формула була неправильною (Метью з другом знайшов помилку, сам);3. GPT і Claude перевіряли один одного і іноді ловили помилки один одного;4. Claude хотів стати співавтором статті (було відмовлено)За грубою екстраполяцією, до березня 2027 року LLM досягне рівня PhD або постдока. — написав Шварц. Тобто, грубо кажучи, нейромережа розумніша за студента, і це перевірено.Стаття потрапила в тренди, розлетілася по кафедрах світу — і тепер на конференціях усі запитують лише одне: як працювати з Claude. Про Resummation і Sudakov Shoulder усі забули. Трудовитрати:— 270 сесій у Claude— 51 248 повідомлень— 35 млн токенів— 110 версій (чернеток)— 40 годин працював ПК— 60 годин працювала людина— 2 роки відпочивав аспірант