Этот большой, неуклюжий, уродливый робот,  от которого

разило машинным маслом, был предназначен  для

использования в проектировавшихся рудниках на Меркурии.

Но он умел говорить и говорить разумно.

А. Азимов. Я Робот. 1964. Перевод А. Иорданцева

 

 

Введение. Дискуссии об ИИ становятся все более и более активными. Они затронули все сферы практической и исследовательской деятельности человека.  Нельзя не согласиться с С. Фроловым [1, с.25-26], который акцентирует внимание на трех направлениях этих рассуждений. Сторонники первого направления утверждают, что ИИ развивается быстро (с этим нельзя не согласиться) и скоро достигнет уровня человеческого разума.  Сторонники второго направления более категоричны: они утверждают, стремительное развитие технологий ИИ может выйти из-под контроля человека, начать самостоятельную жизнь и может захватить человечество; здесь упомянуты Илон Маск [2], Стивен Хокингг и др. Илон Маск рассуждает о рисках для всего человеческого сообщества. В этой части стоит обратить внимание на фантастический роман Артура Кларка «Космическая одиссея» [3]. Сторонники третьей точки зрения сомневаются в ИИ уровня человека в обозримом будущем, при этом утверждают, что современные даже очень продвинутые технологии, называемые искусственным интеллектом, вряд ли являются таковыми.

Технологии ИИ наиболее продвинуты в сегменте работы с текстами. Мы наблюдаем значительные успехи в работе с межязыковыми переводами текстов, написании небольших работ, и т.д. [4]. Попытки автоматизации индексирования и реферирования предпринимались начиная с 50-х годов, практически с появлением первых электронных вычислительных машин. Рассматривались два направления исследований в области автоматизации реферирования (АР): «первое - разработка алгоритмических методов, позволяющих экстрагировать наиболее информативные фрагменты текста и формировать из них квазирефераты; второе – разработка алгоритмических методов, позволяющих эксплицировать наиболее существенную информацию из текстов документов и порождать на этой основе новые тексты тира рефератов» [5]. В этой же работе выделено три периода в развитии исследований автоматического реферирования (с.24-25). Первый (1957- средина 60-х гг.) – становление основных методов АР, точнее автоматического квазиреферирования. Второй (средина 60-х гг.-начало 70-х гг.) -   разработка и применение в целях АР методов суперсинтетического анализа. Третий (начало 70-х гг. – до начала 21 века) – разработка принципов АР на базе использования языков понимания смысла.  Начало 21 века привело к появлению четвертого периода (начало 21 века – н.в) - интенсивного внедрения технологий искусственного интеллекта (ИИ). АР в данном аспекте не является самоцелью, а разрабатывается как одна из многих функций технологий ИИ.

Искусственный интеллект (ИИ) -  новые надежды, новые разочарования, новые попытки понять, что это есть, в какой степени это помогает создать новые технологии. Этому направлению посвящено множество работ, ими пестрит весь интернет [6, 7]. Статистика использования термина ИИ фиксирует стремительный рост, практически во всех направлениях экономики. Но чем больше погружаешься в  эти  рассуждения, тем все  больше задаешься вопросом: а что это – искусство программистов,  или действительно что-то новое, опирающееся на накопленный опыт, или это   некое обозначение всего, что связано с использованием цифровых технологий.  В первом  случае мы имеем дело с уровнем развития человеческого разума в части предложений по  упрощению бытовых повседневных вопросов в цифровой формат и передачу их  решения  роботам и цифровым технологиям.

Второе направление - основано на информационных массивах, технологиях работы с большими данными (Big Data), то есть  на исследовании накопленной терминологии.  В некоторой степени можно предположить, что основанное на уже накопленных массивах исследование направлено в ретроспективу. Но опираясь на накопленный опыт можно получить и неожиданный результат, иногда как  пропущенный, но выглядящий как новый, а порой как совершенно новый.

В работе [8] был проведен эксперимент с использованием ChatGPT (Yandex) и получены ответы на ряд четко заданных вопросов на русском и английском языках. Получены вполне разумные ответы, но они отражали накопленный опыт и не ориентировали на что-то новое.  Был сделан вывод: «Текущее состояние общедоступного искусственного интеллекта свидетельствует о том, что он пока не в состоянии заместить существующие системы научных коммуникаций или информационную инфраструктуру. Общение с ИИ показывает, что его имеющиеся возможности пока не позволяют ожидать кардинальных/революционных изменений инфраструктуры научно-информационного обслуживания, однако могут служить полезным дополнением к имеющемуся набору информационных продуктов и услуг».

Говоря об ИИ, технологиях, относимых к этому направлению,  нельзя не сослаться на   исследования и предположения Рэя Курцвейла [9 ], которые  уже сбылись:

- языковой перевод в режиме реального времени (произнесенные на иностранном языке слова переводятся в текст, который отображается в виде субтитров для носящего очки пользователя) – продолжает развиваться;

- традиционные компьютеры и устройства связи (настольные ПК, ноутбуки и сотовые телефоны) все еще существуют, но большинство их функций могут выполняться носимыми гаджетами. Примеры функций: чтение книг, прослушивание музыки, просмотр фильмов, игры и телеконференции. Сбылось полностью.

• - компьютеризированные часы, одежда и украшения могут постоянно следить за здоровьем владельца: они способны выявлять многие виды заболеваний и давать рекомендации по лечению. Сбылось полностью.

Это свидетельствует о том, что появляется «точка или состояние, при котором привычные модели перестают работать, своего рода «точка невозврата, после которой все меняется очень быстро и неожиданно» [10]. В данной статье мы не будем останавливаться на рисках, которые несет ИИ как в  плане снижения уровня человеческого самосознания, пересмотра позиционирования  человека и роботов, и т.д  - это, пожалуй, одна из наиболее серьезных проблем развивающегося ИИ, обратим лишь внимание на   следующее: компания OpenAI, разработчик ChatGPT, объявила об открытии вакансии на одну из самых сложных и ответственных должностей в технологической индустрии - «руководитель по готовности» (Head of Preparedness), который  будет получать базовый оклад в размере $555 тыс. в год, однако генеральный директор Сэм Альтман сразу предупредил потенциальных кандидатов о колоссальном уровне ответственности и стресса [11].

Вопросы правого   регулирования ИИ и этических норм в данной работе не затронуты [12].

Цель настоящей работы состоит в сравнительной оценке использования технологий ИИ для реферирования или краткого аннотирования статей, ранее опубликованных с имеющимися авторскими рефератами. В работе [13] в числе результатов исследования текстовых языковых моделей отметены такие как непредсказуемость результата, культурно-лингвистические барьеры, влияние опечаток на качество автоматизированной обработки, высокие временные затраты   при обработке результатов и другие.

2. Рабочие материалы

• Оригинальные статьи, опубликованные в разных журналах,
• Авторские рефераты (аннотации) отобранных статей,
• Технологии ИИ, использованные для автоматического получения рефератов.

Краткое описание технологий ИИ, используемых в данном исследовании. Приведены очень сжатые описания технологий, направленные на привлечение внимания потенциальных пользователей к данным технологиям. Предложенное исследование не преследует цели оценить декларированные возможности, но обращает на них внимание.

ЯндексGPT-5  [14] — искусственный интеллект, созданный в России для помощи людям в решении различных задач. Работает на базе языковой модели YandexGPT 5.1 Pro, которая позволяет:

• - генерировать тексты различных форматов и стилей,
• - анализировать информацию и создавать структурированные материалы,
• - решать задачи в области образования, работы и повседневной жизни,
• - работать с данными и помогать в их обработке,
• - создавать контент для различных целей.

Ключевые возможности:

• - обработка текстов любой сложности,
• - создание рефератов и аналитических материалов,
• - работа с запросами на разных языках,
• - решение математических задач,
• - помощь в программировании,
• - анализ информации из различных источников.

При этом:

• - Соблюдаются этические нормы,
• - Формируются структурированные ответы,
• - Учитывается контекст разговора,
• - Работа ведется с фактами и проверенной информацией.

 

Google Gemini [15] - проводник в мир информации и творчества, работающий на базе технологий искусственного интеллекта. Это  продвинутая языковая модель, созданная для того, чтобы быть полезной и интересной.

Создатель: Компания Google.  

Функции:

- работа с текстом: подготовка статей, писем, программных кодов, стихов и сценариев;

- сокращение длинных текстов или развертывание одной темы в целое эссе;

- генерация контента: создание изображений по описанию, генерация коротких видео с аудио сопровождением;

- анализ и поиск: поиск документов и фактов, перевод тексов на десятки языков,  и решение математических задач любой сложности (например, расчет траектории с помощью формулы s = ut + \frac{1}{2}at^2);

-  общение в реальном времени: можно общаться голосом через режим Gemini Live, обсудить видео на YouTube или попросить совета по поводу того, что происходит на экране смартфона.

Для создания рефератов в данном примере использовалась модель Google Gemini 3 в режиме Thinking.

 DEEPSEEK [16] - искусственный интеллект, созданный компанией DeepSeek (深度求索)

Текстовый AI-ассистент, разработанный для помощи в решении различных задач.. Разработан компанией DeepSeek, которая специализируется на создании передовых моделей искусственного интеллекта.

Возможности:

- ответы на вопросы по самым разным темам;

- помощь с анализом и обработкой текстов;

- решение логических и математических задач;

- помощь в обучении и объяснении сложных концепций;

- поддержка творческих процессов — написание  текстов, генерация идей;

- работа с загруженными файлами (текст, PDF, Word, Excel, PowerPoint, изображения);

- поиск  информацию в интернете (при активации пользователем).

Особенности:

- большое контекстное окно (128K токенов);

- полностью бесплатный;

- поддерживает веб-поиск (при ручной активации);

-  нет голосового режима;

- доступен через веб-интерфейс и мобильное приложение.

Все рефераты в данном исследовании выполнены в режиме «Размышление».

 

• 3. Оценка рефератов, сформированных технологиями ИИ, сравнение с авторским рефератом

3.1  Методика исследования

 Предложенная методика  включает следующие  этапы:

- отбор опубликованных статей с авторским аннотациями;

- выбор  технологии искусственного интеллекта для автоматического реферирования публикаций;

- автоматическое реферирование статьи с использование выбранной технологии ИИ;

- сравнение  авторских и  полученных с использованием ИИ рефератов;

- заключение

3.2  Отбор статей

Для эксперимента было отобрано десять статей российских авторов, опубликованных в  российских журналах.  Все статьи в обязательном порядке имеют авторский реферат. При этом учитывалось мнение авторов на привлечение статьи к данному исследованию, и редакции журнала. Учитывая ограничения на объем статьи, мы отобрали из этого массива 3 статьи, результаты автоматического реферирования с использованием технологии ИИ приведены в статье. Автоматическое реферирование на основе технологий ИИ осуществлялось на основе полного текста публикации. Полные тесты отобранных статей в данной работе не приведены, приведена библиографическая ссылка на соответствующую публикацию.

Отобранные статьи:

1  Тимошенко И.В. К вопросу цифровой трансформация библиотечных фондов современных библиотек  // Культура: теория и практика (Электронный журнал: http://theoryofculture.ru/issues/133/1632/. - 2024

2 Цветкова В.А. Оценка научной деятельности  по модели, основанной на  Перечнях научных журналов // Культура: теория и практика (Электронный журнал: http://theoryofculture.ru/), 2024. - № 2 (57). – URL: http://theoryofculture.ru/issues/134/1646/

3 Дрешер Ю.Н. библиотерапевтическая деятельность как инструмент реабилитации участников военных операций  // Культура: теория и практика – 2023 - N 2(53) (Электронный журнал: http://theoryofculture.ru/issues / http://theoryofculture.ru/issues   /119/1448/

 

3.3  Реферирование с использованием технологий ИИ

Автоматическое реферирование проведено в период  октябрь-декабрь 2025 г. Созданные рефераты редактированию не подвергались.

Статья 1  

Название статьи:  Тимошенко И.В. К вопросу цифровой трансформация библиотечных фондов современных библиотек  // Культура: теория и практика (Электронный журнал: http://theoryofculture.ru/issues/133/1632/. - 2024

Авторский реферат: Показана тесная связь библиотечных технологий с видовым составом ресурсов библиотечного фонда с точки зрения технологии их хранения, поиска и предоставления пользователям, а так же с характером информационного пространства, в котором осуществляется библиотечное обслуживание. Библиотека представляет собой сложную динамическую систему и оптимальное управление ее процессами возможно только на основании анализа ряда статистических показателей, характеризующих ее состояние, что возможно только на основе моделирования как библиотечных процессов в целом, так и моделирования важнейшего компонента библиотеки – библиотечного фонда. Развитие сетевых технологий Интернета и цифровизация общества в целом коренным образом изменили условия существования библиотек в общем информационном пространстве, что непосредственно отразилось на соотношении объемов фондов традиционных и сетевых электронных библиотечных ресурсов в пользу последних. Такая трансформация дает сегодня библиотекам возможность применять в своей деятельности и развивать современные теоретические и прикладные методы информационных технологий, что возможно только путем развития аналитических методов моделирования библиотечной деятельности с использованием теорий и методов высшей математики. Реализация такой возможности требует существенного пересмотра профиля базовых знаний, необходимых современному библиотекарю.

 ЯндексGPT – 5

Введение

Статья И.В. Тимошенко посвящена исследованию процессов цифровой трансформации библиотечных фондов в условиях развития современных информационных технологий. Автор рассматривает взаимосвязь библиотечных технологий с составом и структурой библиотечных ресурсов.

Основная часть

В работе анализируется трансформация библиотечной системы как сложной динамической структуры. Основное внимание уделяется изменению соотношения традиционных и электронных ресурсов в библиотечных фондах.

Автор отмечает, что развитие цифровых технологий и интернета кардинально изменило условия существования библиотек. Если ранее основу фондов составляли печатные и микрографические документы, то сейчас преобладает электронный формат. По данным на конец 2022 года, доля сетевых электронных документов превысила традиционные носители более чем в 30 раз.

В статье подчеркивается необходимость применения математического моделирования библиотечных процессов. Автор указывает на важность развития аналитических методов для эффективного управления библиотечными фондами.

Особое внимание уделяется проблеме подготовки библиотечных кадров. Отмечается недостаточная математическая подготовка современных библиотекарей, что препятствует полноценному внедрению современных технологий.

Заключение

* Произошла существенная трансформация структуры библиотечных фондов в пользу электронных ресурсов

* Требуется развитие методов математического моделирования библиотечных процессов

* Необходимо повышение математической подготовки библиотечных специалистов

* Цифровая трансформация является ключевым фактором развития современных библиотек

Статья подчеркивает, что успешное развитие библиотечной сферы в современных условиях возможно только при условии глубокой цифровой трансформации

 Google Gemini

Общая характеристика

Статья посвящена анализу глубоких изменений в библиотечной сфере, вызванных цифровизацией общества и развитием интернет-технологий. Автор рассматривает библиотеку как сложную динамическую систему, эффективное управление которой в современных условиях невозможно без применения методов высшей математики и моделирования. 

Ключевые тезисы и содержание

Трансформация библиотечных фондов:

Исторически фонды формировались из «аналоговых» документов (текст и изображения на физических носителях), что определяло методы управления ими. 

С 2010-х годов наблюдается резкий рост объема электронных сетевых ресурсов. К концу 2022 года доля традиционных документов в фондах государственных и муниципальных библиотек составила всего ~2,9% от объема полнотекстовых электронных документов. 

Цифровая природа ресурсов делает их «прозрачными» для компьютерного анализа и применения технологий искусственного интеллекта. 

Математическое моделирование в библиотечном деле:

Классические модели (статистические и арифметические) были заложены еще в начале XX века (Б. Б. Веселовский, Е. Н. Медынский). 

Во второй половине XX века началось развитие методов высшей математики (теория массового обслуживания и др.), однако их внедрение в практику носило «точечный» характер из-за слабого развития вычислительной техники того времени. 

Современные автоматизированные библиотечно-информационные системы (АБИС), как правило, до сих пор реализуют только базовый уровень технологий на основе моделей столетней давности. 

Проблема профессиональных кадров:

В библиотеках работают специалисты-автоматизаторы (программисты, инженеры), которые часто не имеют профильного библиотечного образования и глубокого понимания специфики процессов. 

Профессиональные библиотекари, являющиеся «системообразующим элементом», зачастую владеют математикой лишь на уровне средней школы, что недостаточно для работы с современными аналитическими моделями. 

В учебных программах подготовки библиотекарей предметы, связанные с высшей математикой, отсутствуют. 

Выводы автора

Глубокая цифровая трансформация библиотек невозможна без изменения профиля базовых знаний персонала. Овладение «языком математики» необходимо современному библиотекарю для освоения новейших достижений в области автоматизированных систем и гармонизации работы библиотеки с цифровой средой. Это является критическим условием для сохранения библиотек как значимого социального института в будущем.

DEEPSEEK

Основная тема: Анализ цифровой трансформации библиотечных фондов в контексте изменения информационной среды и необходимости применения математического моделирования для управления современными библиотеками.

Ключевые положения:

Библиотека как сложная система: Автор рассматривает библиотеку как динамическую систему, управление которой требует анализа статистических показателей и моделирования процессов, особенно фондов.

1. Исторический контекст: Прослежена эволюция подходов к моделированию библиотечной деятельности – от базовых статистических методов начала XX века до сложных математических моделей второй половины века, внедрение которых ограничивалось слабой компьютеризацией.
2. Цифровая трансформация: Подчеркивается радикальное изменение структуры фондов: доля сетевых электронных ресурсов значительно превышает объём традиционных материалов (соотношение ≈ 97% к 3% по данным 2022 г.).
3. Потенциал и проблемы: Цифровая природа ресурсов открывает возможности для автоматизации, глубокого анализа и применения современных IT-технологий (включая ИИ). Однако реализация этого потенциала сдерживается кадровым дефицитом.
4. Кадровая проблема: Отмечается ключевое противоречие – профессиональные библиотекари не владеют языком высшей математики в достаточной мере, а учебные программы не включают необходимые математические дисциплины, что затрудняет развитие и внедрение продвинутых аналитических моделей.
5. Необходимость изменений: Делается вывод о необходимости глубокой трансформации профиля подготовки библиотечных специалистов, включая усиление математической составляющей, для гармонизации библиотечных технологий с цифровой средой и сохранения библиотек как социального института.
6. Научная и практическая значимость: Статья систематизирует историю и современное состояние математического моделирования в библиотечном деле, чётко формулирует вызовы цифровой эпохи и предлагает конкретное направление для развития профессионального образования. Работа имеет значение для библиотечных менеджеров, педагогов и разработчиков библиотечных информационных систем.

Статья 2

Название статьи: Цветкова В.А. Оценка научной деятельности по модели, основанной на  Перечнях научных журналов

Авторский реферат: Рассмотрены подходы к формированию новой системы оценки научной деятельности   и аттестации научных кадров в России на основе   Перечней научных журналов с указанием категорий их значимости. Рассмотрены особенности предлагаемых списков научных журналов: Перечень ВАК, Белый список, Перечень переводных журналов; регламентации их использования в процессах подготовки кандидатских и докторских научных работ и оценке  результативности научных исследований. Обращено внимание на разделение журналов в Перечне ВАК на категории, при этом категория К3 не засчитывается при оценке публикаций в процессах защиты работ, что создает сложности при работе с предложенным Перечнем ВАК. Целевая функция Белого списка в объеме более 30 тыс. наименований журналов не определена. Распределение на  категории в Перечне ВАК и Белом списке дискуссионно.

 ЯндексGPT – 5

Введение

Статья посвящена анализу новой системы оценки научной деятельности в России, основанной на перечне научных журналов. Автор рассматривает особенности формирования и применения различных списков научных изданий в современной научной среде.

Основная часть

В статье рассматриваются следующие ключевые аспекты:

• Текущая ситуация в оценке научных публикаций после ухода международных баз данных WOS и Scopus из России
• Формирование новой системы оценки на основе трех основных перечней:
  • Перечень ВАК с категоризацией К1-К3
  • Белый список научных журналов
  • Перечень переводных журналов

Автор отмечает следующие проблемы существующей системы:

• Несогласованность между различными перечнями журналов
• Отсутствие четкой целевой функции Белого списка
• Сложности с категоризацией журналов
• Проблемы с учетом публикаций в процессах защиты диссертаций

Особое внимание уделяется анализу:

• Методов оценки качества научных журналов
• Процедур включения изданий в различные перечни
• Проблем междисциплинарности в современной науке

Методология исследования

Исследование основано на:

• Анализе статистических данных о научных журналах
• Изучении регламентов включения изданий в различные списки
• Сравнительном анализе существующих систем оценки

Результаты исследования

Автор приходит к следующим выводам:

• Существующая система оценки требует существенной доработки
• Необходимо унифицировать подходы к формированию различных перечней
• Требуется более четкое определение критериев оценки журналов
• Важно учитывать междисциплинарный характер современных исследований

Заключение

Статья подчеркивает необходимость создания единой системы оценки научных публикаций в России. Автор указывает на следующие ключевые направления совершенствования:

• Упрощение процедур включения журналов в перечни
• Разработка четких критериев категоризации
• Учет специфики различных научных направлений
• Обеспечение прозрачности системы оценки

Практическая значимость работы заключается в выявлении проблемных аспектов существующей системы оценки и предложении путей их решения для развития российской научной сферы.

 Google Gemini

Общая характеристика

Статья посвящена критическому анализу текущей системы оценки научной деятельности и аттестации научных кадров в России. Автор рассматривает переход от использования зарубежных библиометрических баз данных (Web of Science и Scopus) к национальной системе, базирующейся на регламентированных списках журналов. 

Основные положения работы

Трансформация системы оценки: После ухода в 2022 году платформ WoS и Scopus с российского рынка остро встал вопрос создания независимой системы оценки. Однако автор отмечает, что насаждавшиеся годами принципы (приоритет зарубежных публикаций и английского языка) продолжают негативно влиять на конкурентоспособность отечественных журналов. 

Проблематика Перечня ВАК:

Внедрено разделение журналов на категории значимости: К1 (25%), К2 (50%) и К3 (25%). 

Критическим недостатком системы является то, что публикации в журналах категории К3 зачастую не засчитываются при защите диссертаций, что ставит в сложное положение соискателей по ряду специальностей. 

В категорию К3 попали ведущие профильные издания, такие как «Библиотековедение» и «Библиография», что ограничивает возможности публикации для специалистов этой сферы. 

«Белый список» и другие реестры: К началу 2024 года сформировано несколько списков (ВАК, «Белый список», RSCI), однако критерии отбора журналов в них и правила их применения остаются непрозрачными для научного сообщества. Целевая функция «Белого списка», включающего более 30 тысяч наименований, до сих пор четко не определена. 

Игнорирование монографий: Автор подчеркивает, что современные методики оценки практически не учитывают научные монографии, оценивая их минимальными баллами. При этом именно монографии остаются фундаментом сохранения фундаментальных знаний. 

Междисциплинарность: Жесткая привязка журналов к узким специальностям ВАК противоречит современной тенденции междисциплинарности исследований (например, в области ИИ и информатики), что затрудняет адекватную оценку комплексных работ. 

Выводы автора

Существующая модель оценки, основанная на «табеле о рангах» журналов, нуждается в серьезном пересмотре. Необходимо отойти от исключительно количественных библиометрических показателей в пользу качественной экспертизы, повысить прозрачность формирования списков и вернуть значимую роль научным монографиям в системе оценки результативности ученых. 

Статья 3

Название статьи: Дрешер Ю.Н. Библиотерапевтическая деятельность как инструмент реабилитации участников военных операций

Авторский реферат: Рассмотрена зона пересечения двух ключевых направлений библиотечно-информационной деятельности: библиотечно-библиографического обслуживания и библиотерапевтической деятельности в библиотеке.  Акцент сделан на вопросы подбора их инструментов для активизации процессов лечения заболеваний, ранений, оказания помощи в сложных жизненных ситуациях. Определено владение библиотерапевтическими методиками в уровне востребованности  и конкурентоспособности библиотечного специалиста. Библиотека представлена как документальная модель окружающей действительности  и социума. Расширены традиционные границы библиотерапии – от  лечения книгой к достижению гармонии духовного мира личности с окружающей средой. Даны методические рекомендации по библиотечно-информационному обслуживанию участников боевых действий, которые проходят лечение и реабилитацию вследствие полученных ранений.

ЯндексGPT -5

Введение

Статья посвящена исследованию **библиотерапии** как метода реабилитации и лечения участников военных операций. Автор рассматривает пересечение библиотечно-библиографического обслуживания и библиотерапевтической деятельности в современных условиях.

Основная часть

Библиотерапия определяется как наука, направленная на формирование у человека навыков противостояния неординарным ситуациям, укрепления силы воли и повышения интеллектуального уровня через чтение.

В статье раскрываются следующие ключевые аспекты:

- Двойная направленность библиотерапии: клиническая и гуманистическая

- Междисциплинарный характер (психология, педагогика, социология, библиотековедение)

- Принципы библиотерапевтической деятельности:

  * Дифференцированный подход

  * Системность

  * Плюрализм

  * Диалогичность

  * Наглядность

Особое внимание уделяется работе с участниками военных операций, проходящими лечение и реабилитацию. Автор описывает механизм библиотерапии, включающий:

- Подбор соответствующих литературных произведений

- Работу с автобиографическими историями

- Формирование позитивного восприятия

- Развитие самопонимания

Методология библиотерапии

В статье подробно рассматриваются методы и формы организации библиотерапевтической работы, включая:

- Индивидуальную работу с пациентами

- Групповые сессии

- Взаимодействие с медицинскими специалистами

- Профессиональную подготовку библиотекарей

Заключение

Основные выводы исследования:

-Библиотерапия является эффективным инструментом реабилитации

- Необходима профессиональная подготовка специалистов

-Метод требует системного подхода и соблюдения этических принципов

- Библиотерапевтическая работа способствует восстановлению психического здоровья

Статья подчеркивает важность библиотерапии как поддерживающего психотерапевтического метода в системе комплексной реабилитации. Особое внимание уделяется необходимости высокой квалификации специалистов и индивидуальному подходу к каждому пациенту.

Практическая значимость работы заключается в предоставлении методических рекомендаций по организации библиотерапевтической деятельности в реабилитационных центрах.

Google Gemini

Общая характеристика работы

Статья посвящена теоретическим и методическим аспектам библиотерапии как междисциплинарной науки, развивающейся на стыке психологии, педагогики, медицины и библиотековедения. Автор рассматривает библиотерапию как востребованный инструмент в современных социальных реалиях, уделяя особое внимание её применению в процессе реабилитации участников боевых действий. 

Основное содержание и ключевые тезисы

Сущность библиотерапии:

Библиотерапия определяется как наука, формирующая у человека навыки противостояния кризисным ситуациям (болезням, стрессам) и повышающая его интеллектуальный уровень через синтез ситуации чтения. 

Она имеет двойную направленность: клиническую (способствует выздоровлению) и гуманистическую (помогает здоровым людям адаптироваться к реальности). 

Основная задача деятельности библиотек в этом направлении — достижение информационной и духовной гармонии личности и наращивание её адаптационного потенциала. 

Принципы работы библиотекаря-библиотерапевта:

Для эффективной практики автор выделяет ряд научных принципов:

Дифференцированный подход: индивидуальный подбор литературы. 

Системность: создание четкой системы обслуживания для конкретных категорий пользователей. 

Плюрализм и диалогичность: уважение к мнению читателя и создание условий для взаиморазвивающего диалога. 

Наглядность: обязательная демонстрация книг, так как визуальный контакт обеспечивает до 90% восприятия информации. 

Реабилитация участников военных операций:

В рамках комплексной реабилитации (медицинской, профессиональной) библиотекари обеспечивают социально-психологическую поддержку. 

Механизм воздействия: использование произведений, где персонажи решают проблемы, схожие с ситуацией пациента, что дает раненым надежду и мотивацию. 

Особую эффективность показывают автобиографические истории людей, которые достойно вышли из кризисных ситуаций после тяжелых ранений. 

Профессиональная этика и взаимодействие:

Библиотекарь должен работать в партнерстве с врачами и психологами. 

Важным этическим принципом является то, что библиотекарь не должен проводить доскональный анализ психологических проблем индивида (это компетенция врачей), а обязан сосредоточиться на анализе терапевтического потенциала книжных ресурсов. 

Выводы

Автор подчеркивает, что в текущей ситуации библиотерапия становится одним из важнейших направлений деятельности библиотек. Применение этого инструмента требует от специалиста не только глубоких библиотечных знаний, но и высокой социальной ответственности и профессионализма. 

4. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Предложенное исследование не имело целью сравнивать разные технологии ИИ между собой. Задача заключалась в оценке созданных ИИ рефератов с авторскими: насколько они корректно отражают основные задачи  статьи.  Наши выводы на начало 2026 г. следующие:

  -  все предложенные технологии при подготовке рефератов на основании текста публикации работают  по модели выбора наиболее значимых позиций  в статье.  При этом методы отбора значимых позиций у   технологий не идентичны;

- созданные сервисами ИИ рефераты  представляют собой краткий пересказ статьи, систематизированный по  небольшим разделам, похожим, но все-таки разным  в  каждой системе;

- практически все выбранные технологии используют «структурированный» реферат, при этом структура в каждой технологии формируется по разным подходам, хотя определяется, в основном, заложенным в статье  тематическим разделением текста;

- при использовании технологий ИИ для подготовки реферата необходимо  указывать, какая технология использовалась и даты, когда реферат был создан (Технология + дата написания реферата);

- аналитические связи, междисциплинарность практически не отражаются, что делает позицию авторского реферата наиболее информативной;

- авторский реферат более четко отслеживает основные положения статьи, ее   актуальность и междисциплинарность.

Проведенный эксперимент показал, что  использование технологий ИИ допустимо в реальных процессах, но при этом пока мы получаем как бы краткий пересказ оригинальной статьи.  Более правильно использовать этот вариант как помощь при составлении авторского реферата.

Генеративные сервисы быстро становятся инструментом столь же привычным и распространённым, как текстовые редакторы и интернет-поисковики, и нам кажется важным ввести в повсеместное использование правило обязательного декларирования авторами учебных и научных работ применённых ими средств ИИ с указанием целей и способов использования. Важно помнить, что ответственность за содержание работы всегда несут её авторы и пока не получится переложить её на ИИ.

Список источников

1. Фролов С. Искусственный интеллект и архитектура сознания. - Москва: Издательство "Acta-Diurma", 2023. – 352 с.  

2. Илон Маск назвал ИИ одной из «самых больших угроз» человечеству [Электронный ресурс]. — URL:// https://iz.ru/1598973/2023-11-02/ilon-mask-nazval-ii-odnoi-iz-samykh-bolshikh-ugroz-chelovechestvu (дата обращения: 06.02.2026)

3. Кларк А. 2001: Космическая Одиссея = Две тысячи первый: Космическая Одиссея [Текст] : [16+] / Артур Кларк ; [пер. с англ. Я. Берлина, Н. Галь]. - Москва : Эксмо, 2018. - 315 с.

4. Матвеев М.Ю. Новая технологическая революция. Искусственный интеллект: мифы и реальность. // Национальная библиотека  — 2024. — № 1(26). — С. 4–10.

5. Итоги науки и техники. Серия Информатика. Том 7. Автоматизация индексирования и реферирования документов / Под редакцией В.И. Горьковой.  - Москва, ВИНИТИ, 1983 – 246 с. 

6. Косяков Д.В. Мифы и легенды генеративного  ИИ // Университетская книга. — 2024. — №8. — С. 38-45.

7. Чехович Ю., Грабовой А., Грицай Г. Модели генеративного искусственного интеллекта с полным их разоблачением. // Университетская книга. — 2024. — №5. — С. 20-27

8. Родионов И.И.  Перспективы  искусственного интеллекта в информационной деятельности – мнение ChatGPT / Родионов И.И., Цветкова В.А., Калашникова Г.В. // Научная и техническая информация. Серия 1. Организация и методика информационной работы— 2025. — №1. - С. 17–25. 

9. Kurzweil, R. The Singularity Is Nearer: When We Merge with AI / R. Kurzweil. — New York : Viking, 2024. — 432 p.  

10. Сингулярность, которую нельзя понять. Текст: электронный —URL: https://skillbox.ru/media/code/singulyarnost-prostymi-slovami/ (дата обращения 03.02.2026).

11.  Быков Е. Сингулярность все ближе: футуролог Рэй Курцвейл о том, как ИИ изменит человечество [Электронный ресурс]. — URl: http:// www.mn.ru/short/glava-openai-sem-altman-ishhet-zashhitnika-chelovechestva-ot-ii-s-zarplatoj-555-tysyach).    

12. Самойлов И.Н. Правовые и этические вопросы развития искусственного  интеллекта. // Интеллектуальная собственность. Авторское право и смежные права. — 2022. —  № 12. —  С. 42-48.

13. Гончаров М.В., Соколинский К.Е., Шрайберг Я.Л. Применение искусственного интеллекта в практике научно-технических библиотек: исследование потенциала, опыт использования, оценка перспектив  // Научные и технические библиотеки. —  2025. —  №12. —  С 144-164. 

14. ЯндексGPT-5 [Электронный ресурс]. —  URL: https://alice.yandex.ru/ (дата обращения 19.02.2026)

15. Google Gemini. [Электронный ресурс]. — URL: https://gemini.google.com/ (дата обращения 17.02.2026)

16. DeepSeek. [Электронный ресурс]. — https://www.deepseek.com/en/ (дата обращения 20.02.2026)

 Сведения об авторах

Цветкова Валентина Алексеевна - доктор технических наук, профессор, профессор кафедры библиотечно-информационных наук Московского государственного института культуры .

Цветков Михаил Алексеевич - системный администратор ООО «Артель Старателей «Шахтер». 

К оглавлению выпуска