ОЕСР: ЗІСТАВЛЕННЯ ЗАКОНОДАВСТВА У СФЕРІ СОЦІАЛЬНОЇ ТА ЕКОЛОГІЧНОЇ НАЛЕЖНОЇ ОБАЧНОСТІОрганізація економічного співробітництва та розвитку опублікувала аналітичний документ «Зіставлення законодавства у сфері соціальної та екологічної належної обачності» із серії «Документи ОЕСР з питань ділової та фінансової політики». У ньому зазначається, що уряди все частіше очікують від підприємств проведення соціальної та екологічної експертизи як власної діяльності, так і по всьому ланцюжку поставок. Вони заохочують це за допомогою широкого спектру законодавчих норм та політичних заходів і виявляють інтерес до вивчення можливостей більш тісної співпраці в рамках обов'язкових заходів, щоб уникнути непотрібних витрат для компаній, постачальників й контролюючих органів. Експерти ОЕСР проаналізували понад дві сотні законодавчих актів, що містять прямі вимоги та/або заохочення соціальної та екологічної експертизи. Заходи, як правило, засновані на міжнародних стандартах (у т.ч. «Керівництві ОЕСР для багатонаціональних підприємств з відповідального ведення бізнесу»), очікують від регульованих компаній виявлення та прийняття відповідальності за усунення соціальних та/або екологічних наслідків у межах та за межами їхньої власної діяльності. Найчастіше йдеться про публічне розкриття інформації про комплексну перевірку, дотримання керівних вказівок тощо. Детальніше: https://www.oecd.org/en/publications/mapping-social-and-environmental-due-diligence-legislation_bac11241-en.html, https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2026/04/mapping-of-social-and-environmental-due-diligence-legislation_6cf2c241/bac11241-en.pdf, https://doi.org/10.1787/bac11241-en
ШI-РІШЕННЯ ДЛЯ РУКОПИСНИХ ДОКУМЕНТІВ Міністерство економіки, довкілля та сільського господарства, Міністерство цифрової трансформації України, Український національний офіс інтелектуальної власності та інновацій разом із Українським католицьким університетом та AI HOUSE оголосили про старт відкритого конкурсу «AI-рішень для розпізнавання державних рукописних документів». Його мета – пошук технологій для автоматичного розпізнавання державних документів - заяв, довідок, журналів, печаток та архівних матеріалів. Взяти участь у можуть AI/ML-інженери, data scientists, дослідники, студенти технічних спеціальностей, стартапи, R&D-команди та університетські лабораторії. Під час змагання «Handwritten to Data» ШI-спеціалісти створюватимуть Computer Vision рішення, щоб оптимізувати роботу з архівами та пришвидшити розвиток цифрових сервісів. На першому етапі учасники працюватимуть онлайн на платформі Kaggle та розроблятимуть моделі для розпізнавання рукописного тексту. Вони отримають доступ до відкритого датасету українських державних рукописних документів, можливість використати ресурси та сервіси Amazon Web Services для тренування моделей та можливість тестувати рішення на реальних державних сервісах, менторську підтримку експертів із Computer Vision та OCR/HTR. Найкращі команди матимуть можливість представити свої рішення перед експертним журі та державними партнерами. Призовий фонд у розмірі 7 тис. дол. США буде розподілений між трьома командами- переможцями. Подати заявку на участь можна до 16 квітня 2026 року.Детальніше: https://aihouse.org.ua/event/handwritten-to-data, https://nipo.gov.ua/vidkrytyj-konkurs-ai-rishen/, https://form.typeform.com/to/OgxkLDNK?typeform-source=aihouse.org.ua
ФЕНОМЕН ГІПЕРПРОДУКТИВНИХ АВТОРІВ: ПУБЛІКУВАТИ БІЛЬШЕ ЧИ ДОСЛІДЖУВАТИ ГЛИБШЕ? На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Джека Гроува «Чи справді слід турбуватися про гіперпродуктивних авторів?». У ній автор аналізує надмірно високу публікаційну активність деяких дослідників та намагається визначити, чи становить це реальну загрозу академічній системі. Зростання кількості так званих гіперпродуктивних авторів викликає занепокоєння у науковій спільноті. Йдеться про дослідників, які здатні публікувати десятки або навіть понад сімдесят робіт на рік, що ставить під сумнів можливість їхнього повноцінного залучення до кожного окремого дослідження. Така інтенсивність публікацій породжує підозри щодо якості наукових результатів, формального підходу до авторства та перевантаження системи рецензування. Сама по собі вища за середню кількість публікацій не є свідченням академічних порушень. У багатьох галузях сучасна наука дедалі більше спирається на командні дослідження, великі міжнародні проєкти та колективну роботу, що призводить до збільшення кількості співавторів і публікацій. У таких умовах індивідуальний внесок складно оцінити традиційними методами, що ускладнює однозначні висновки стосовно доброчесності авторства. Крім того, нав’язана науковцям культура «публікуй або зникни», орієнтація на кількісні показники при оцінюванні продуктивності вченого та використання бібліометричних індикаторів створюють умови, за яких зростання кількості публікацій стає не лише бажаним, а й необхідним для професійного розвитку. У цьому контексті проблема гіперпродуктивності постає не стільки як індивідуальне відхилення, скільки як наслідок структурних особливостей сучасної науки. Окремо у статті порушується питання потенційного впливу технологій штучного інтелекту, який може ще більше прискорити підготовку наукових текстів і збільшити обсяги публікацій. Це актуалізує дискусію щодо якості досліджень, авторства наукових робіт, навантаження на рецензентів, переосмислення критеріїв оцінювання наукової діяльності. Джек Гроув вважає, що занепокоєння відносно гіперпродуктивних авторів є частково виправданим, однак не може розглядатися ізольовано від ширшого контексту функціонування академічної системи. Ключовою проблемою залишається не кількість публікацій, а механізм оцінювання наукової праці, оскільки саме він формує поведінку дослідників і визначає їхні пріоритети.Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/depth/do-we-really-need-worry-about-hyper-prolific-authors
НАВІТЬ НАЙКРАЩІ АЛГОРИТМИ НЕ ЗАМІНЯТЬ ЕКСПЕРТНОГО СУДЖЕННЯ На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Прінса Сарпонга «Штучний інтелект не є заміною людського судження — навіть під час перевірки дев’яносто дев’ятої сторінки екзаменаційної роботи». У ній автор розмірковує про наявні обмеження у використання штучного інтелекту в академічному оцінюванні та ставить під сумнів здатність ШІ замінити людське мислення. Наголошується, що зростання інтересу до автоматизації оцінювання зумовлене як збільшенням навчального навантаження, так і прагненням підвищити ефективність освітніх процесів. Проте навіть у ситуаціях, коли перевірка великої кількості робіт стає рутинною і виснажливою, людське судження не втрачає своєї цінності. Оцінювання передбачає не лише застосування формальних критеріїв, а й інтерпретацію змісту, розуміння контексту, здатність розрізняти нюанси аргументації, що виходять за межі алгоритмічної обробки. Знання людини завжди є неповним, а когнітивні ресурси обмеженими, однак це не робить алгоритми більш надійними у складних інтелектуальних завданнях. Навпаки, штучний інтелект відтворює закономірності, закладені в даних, і не володіє здатністю до справжнього розуміння та критичного осмислення відповідей. У цьому контексті використання ШІ в оцінюванні може створювати ілюзію об’єктивності, яка не враховує складності академічного мислення та розмаїття підходів до розв’язання завдань. Проблема полягає не лише у технологічних обмеженнях, а й у схильності переоцінювати можливості ШІ. Таке «епістемологічне самовпевнене ставлення», за словами автора, може призводити до зниження ролі експертного знання і критичного судження у навчальному процесі. У результаті виникає ризик спрощення оцінювання та втрати його глибинного змісту як інтелектуальної практики. Автоматизація може бути корисною як допоміжний інструмент, однак її застосування має бути обмеженим і усвідомленим. ШІ здатен підтримувати окремі етапи роботи, але не може замінити відповідальність викладача за прийняття рішень та кінцеве оцінювання результатів навчання. Необхідно знайти компроміс між ефективністю та якістю освіти. Адже попри привабливість автоматизованих рішень, саме людське судження має залишатись ключовим елементом академічного оцінювання, оскільки забезпечує коректну інтерпретацію, контекстуалізацію та критичне осмислення знань, які не можуть бути повністю відтворені алгоритмічними системами.Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/opinion/ai-no-substitute-human-judgement-even-your-99th-exam-script
ВПЛИВ ШІ НА РИНКИ ПРАЦІНа сайті Європейського фонду освіти опубліковано звіт «Вплив ШІ на ринки праці: що нам відомо на даний момент». У ньому зазначається, що технологія штучного інтелекту стала потужною трансформаційною силою. І хоча ШІ наразі знаходиться на ранній стадії еволюції, він вже визнаний однією з найбільших революційних змін, у тому числі - на ринках праці, де одночасно забезпечує автоматизацію та переосмислення завдань, змінюючи процес виконання та оцінювання робіт. Як і кожна нова технологія, ШІ впливає на зміст завдань та структуру робочих місць, з відповідними наслідками для зайнятості, умов праці та вимог до навичок робочої сили. Доступні для ознайомлення дослідження впливу ШІ на ринки праці розглядають різні аспекти зайнятості у розрізі секторів, професій та кваліфікацій. Результати цих досліджень переважно зосереджені на трьох сценаріях: витіснення робочих місць (повна автоматизація), створення робочих місць, трансформація або доповнення робочих місць (зміна змісту завдань). Трансформацію робочих місць експерти визнають найпоширенішим наслідком. Опублікований звіт містить всебічний огляд літератури та синтезує основні висновки на основі досліджень, аналізу політики міжнародних організацій та галузевих звітів. Його висновки сфокусовані на кількості робочих місць, їх якості та інклюзивності. Також розглядається потенційний вплив ШІ на країни, що розвиваються. Детальніше: https://op.europa.eu/en/publication-detail/-/publication/3fd9a33d-2341-11f1-8c3a-01aa75ed71a1/language-en, https://www.etf.europa.eu/en/publications-and-resources/publications/impact-ai-labour-markets
БЮРОКРАТІЯ ПРОТИ ІННОВАЦІЙ: ЯК УНІВЕРСИТЕТИ МАЮТЬ РЕАГУВАТИ НА ШІ На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Ахіла Бхардваджа «Бюрократія ставить університети на хибний шлях у справі реагування на ШІ». У ній автор аналізує, як надмірна формалізація управлінських процесів у системі вищої освіти заважає адекватній реакції університетів на стрімкий розвиток технологій штучного інтелекту. Наголошується, що сучасні ЗВО дедалі частіше намагаються оперативно відповідати на виклики поширення технологій ШІ, розробляючи нові регламенти, політики та процедури. Однак такий підхід не завжди розв’язує проблему, - іноді це відволікає від розуміння суті процесів, що відбуваються. Замість розвитку мислення, здатності до аналізу та інтелектуальної автономії увага зміщується на формальне дотримання правил. У результаті освітній процес ризикує втратити свою головну мету — формування здатності до самостійного мислення. Неможливо «забюрократизувати» розвиток інтелектуальних навичок так само, як неможливо автоматизувати формування мудрості. Надмірна регуляція може створювати ілюзію контролю, але не сприяти глибшому розумінню технологій та їхнього впливу на навчання. Університети, орієнтуючись на формальні інструменти управління, ризикують втратити гнучкість, необхідну для адаптації до швидких змін у сфері штучного інтелекту. Відповідь на виклики ШІ має бути передусім педагогічною, а не адміністративною: необхідно переосмислити навчальні підходи, які дозволяють студентам не просто користуватися технологіями, а розуміти їх, критично оцінювати результати та інтегрувати у власну інтелектуальну діяльність. Такий підхід передбачає розвиток глибоких знань і навичок, що не можуть бути замінені автоматизованими інструментами. Крім того, спроби університетів реагувати на ШІ через заборони або надмірний контроль можуть мати зворотний ефект: ризики не зменшаться, а можливості для експериментування та осмисленого використання технологій у навчанні будуть обмежені. Тому більш ефективною виглядає на думку Ахіла стратегія, що поєднує відкритість до інновацій із розвитком критичного мислення та академічної автономії.Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/opinion/bureaucracy-putting-universities-wrong-track-respond-ai
МІЖ АВТОМАТИЗАЦІЄЮ ТА ВІДПОВІДАЛЬНІСТЮ: РОЛЬ ЛЮДИНИ У ДОСЛІДЖЕННЯХ На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Башира М. Аль-Хашимі «Штучний інтелект може допомогти у дослідженнях, але відповідальність має залишатися за людиною». У ній автор розглядає можливості використання штучного інтелекту на різних етапах дослідницького процесу — від аналізу великих масивів даних до підготовки текстів і формування гіпотез. Це дозволяє підвищити ефективність роботи та прискорити отримання результатів. Водночас автоматизація окремих процесів не повинна підміняти критичне осмислення та наукову доброчесність, які залишаються ключовими для академічної діяльності. Обговорюється ціла низка ризиків, пов’язаних із використанням генеративних моделей в науці, у першу чергу пов’язаних з помилковою, недостовірною, некоректно інтерпретованою інформацією. Необхідно ретельно перевіряти результати, отримані за допомогою ШІ та усвідомлювати, що ці інструменти мають свої обмеження. Відповідальність за якість, точність та етичність дослідження не може бути делегована алгоритмам, навіть якщо вони відіграють суттєву роль у науковому процесі. У статті також розглядається питання авторства і прозорості використання ШІ у наукових публікаціях. Наголошується на необхідності чіткого зазначення ролі технологій у створенні дослідницьких результатів, що дозволяє зберегти довіру до наукового знання та уникнути спотворення уявлення про внесок дослідника. Потрібно формувати узгоджені підходи та стандарти використання штучного інтелекту в науці. Технологічні можливості та людська участь і кінцева відповідальність за отримані у науковій діяльності результати мають бути збалансовані. Попри значний потенціал штучного інтелекту як інструменту підтримки досліджень, саме людина є ключовим суб’єктом прийняття рішень, оцінювання результатів і дотримання етичних норм, що визначають якість і надійність наукового знання. Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/opinion/ai-can-help-research-humans-must-remain-accountable
АКАДЕМІЧНА АВТОНОМІЯ ЧИ ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ТИСК: ПРАВО ВІДМОВИТИСЬ ВІД ШІ На сайті Inside Higher Ed, що належить Times Higher Education, опубліковано статтю Кетрін Палмер «Викладачі наполягають на праві відмовитися від використання штучного інтелекту». У ній автор висвітлює позицію частини науково-педагогічних працівників, зокрема викладачів академічного письма, які виступають за збереження можливості не застосовувати генеративний штучний інтелект у навчальному процесі. Йдеться про ініціативу на підтримку права викладачів і студентів свідомо відмовлятися від використання інструментів ГШІ в освіті, що стало реакцією на зростаючий тиск повсюдного упровадження цифрових інструментів, який супроводжується риторикою неминучості технологічних змін. Ця позиція не є категоричним запереченням інновацій, а відображає прагнення зберегти академічну автономію та критичне ставлення до нових технологій. Серед аргументів на користь такого підходу називаються етичні, екологічні та економічні аспекти використання генеративного штучного інтелекту. Деякі викладачі вважають, що його поширення пов’язане з інтересами великих технологічних компаній, які отримують вигоду від використання даних студентів і викладачів, а також результатів їхньої інтелектуальної праці. Відмова від використання ШІ розглядається як спосіб переосмислення взаємодії з комерційними цифровими платформами та збереження контролю над освітнім процесом. Не всі професійні спільноти підтримують ідею повної відмови від технологій або їхнього повного беззаперечного прийняття. Водночас ігнорування ШІ, який набув широкого поширення в усіх галузях, є проблематичним. Зростає прагнення відстояти право вибору як важливий принцип використання нових технологій у навчанні. Освітяни висловлюють занепокоєння впливом генеративного штучного інтелекту на якість навчання та добробут студентів. Нинішнє активне просування таких інструментів не має достатніх доказів безпеки та ефективності, що ставить під сумнів доцільність їх масового впровадження. Необхідний баланс між інноваціями та академічною автономією: ШІ стає невід’ємною частиною освітнього середовища, але одночасно з цим зростає потреба у збереженні права викладачів і студентів самостійно визначати межі його використання на основі критичного і рефлексивного підходу до цифрових трансформацій у вищій освіті.Детальніше: https://www.insidehighered.com/news/tech-innovation/teaching-learning/2026/03/16/writing-faculty-push-right-refuse-ai
ВИЯВЛЕННЯ ШІ-КОНТЕНТУ ТА НОВІ МОЖЛИВОСТІ ЗВІТУ ПОДІБНОСТІ2 квітня 2026 року відбудеться вебінар «Виявлення ШІ-контенту та нові можливості звіту подібності». Захід покликаний надати викладачам, студентам, користувачам та адміністраторам системи StrikePlagiarism.com інформацію щодо стандартів академічної чесності та інтеграції сучасних технологій в освітній процес. Планується обговорити наступні питання: огляд нових можливостей звіту подібності; виявлення контенту, згенерованого ШІ (принципи роботи модулю, ризики зловживання та рекомендації щодо інтерпретації результатів); основні положення Закону України «Про академічну доброчесність» та практичні аспекти його застосування у закладах вищої освіти; політика роботи з інструментами ШІ (міжнародний досвід, етичні критерії та рекомендації); практичні кейси аналізу звітів StrikePlagiarism.com. Організатор - StrikePlagiarism.Детальніше: https://strikeplagiarism.com/en/, https://www.youtube.com/live/igeX-IpDeoQ, https://t.me/StrikePlagiarism_Ukr/338
СКЕПСИС ЩОДО ШІ: НЕ ТРЕБА ПОСПІШАТИ На сайті Inside Higher Ed, що належить Times Higher Education, опубліковано статтю Кетрін Палмер «Чому адміністратор у сфері штучного інтелекту ставиться до нього скептично». У ній автор, спираючись на досвід Метью Коннеллі, віце-декана з питань ініціатив у сфері штучного інтелекту Колумбійського університету, розмірковує про обмеження та ризики використання ГШІ в освітньому середовищі. Наголошується, що попри значний потенціал великих мовних моделей для підтримки навчального процесу, кінцева ефективність залежить від умов застосування ШІ. Технології можуть сприяти більш глибокому навчанню лише тоді, коли використовуються у взаємодії з викладачем і супроводжуються експериментами, перевіркою результатів і критичним аналізом. І навпаки, масове і неконтрольоване використання цих інструментів студентами без належного методичного супроводу не забезпечує якісного освітнього результату. Наразі ми спостерігаємо за зміною характеру роботи студентів: поширення генеративних інструментів може призводити до зниження самостійності у виконанні завдань і формального підходу до навчання. Це, у свою чергу, ставить під сумнів здатність студентів розвивати навички критичного мислення, які традиційно вважаються ключовими результатами вищої освіти. Проблема полягає не в технологіях, а у відсутності чітких педагогічних моделей їх інтеграції. Сучасна освітня практика не має достатньої емпіричної бази для оцінювання довгострокових наслідків використання ШІ: задіяння цих інструментів відбувається швидше, ніж формується розуміння їхньої ефективності, що створює розрив між технологічними можливостями та педагогічною доцільністю. Отже, скептичне ставлення тут не означає заперечення інновацій, а є необхідною умовою їхнього відповідального впровадження. Потенціал ШІ є значним, проте ефективність його використання залежить від здатності університетів інтегрувати технології у навчальний процес у поєднанні з кращими педагогічними підходами, що забезпечують розвиток критичного мислення та академічної самостійності.Детальніше: https://www.insidehighered.com/news/tech-innovation/artificial-intelligence/2026/02/18/why-one-ai-administrator-skeptical-ai
TGLIST.COM.UA
