Будущее корпоративного обучения: знания как исполняемый код

Как превратить научные работы в «приложения» для ИИ и учиться в 10 раз быстрее

9 мин
18

Научные работы в «приложения» для ИИ обложка

Представьте, что вас окружают умные книги, но все они на разных, полузабытых языках. Вы пытаетесь расспросить о них гения-переводчика (например, ChatGPT), но он знает эти языки лишь приблизительно. Он улавливает суть, но постоянно путает детали, а иногда и вовсе выдумывает.


Эта знакомая ситуация — не просто ошибка ИИ, а фундаментальный недостаток формата, в котором мы храним знания сегодня. Мы кормим нейросети тысячами научных статей и учебников, написанных для людей, а потом жалуемся, что ИИ «галлюцинирует». А что, если изменить не «переводчика», а сами «книги»? Сделать их понятными не только человеку, но и машине — с первого взгляда.

Решение — перестать давать машинам тексты и ожидать понимания. Вместо этого нужно создавать знания, машиночитаемые с рождения. Есть предложение трансформировать научные статьи из пассивного текста для людей в активные, исполняемые модули для нейросетей.


Идея: статья как приложение или плагин

Давайте забудем на минуту про PDF-файлы. Представьте себе научную статью будущего. Это цифровой продукт, который содержит три слоя:

1
Обычный текст — соответствующий основным требованиям к публикации. Это привычная человеческая часть: аннотация, введение, методология, результаты, обсуждение.
2
Чёткую инструкцию для ИИ — машиночитаемый слой. Он объясняет, что эта статья умеет делать, на каком языке «говорит» её код, какие данные принимает и что возвращает. Это может быть простой файл в формате JSON — популярном стандарте для структурированных данных.
3
Рабочий модуль — сам код, модель или алгоритм, упакованный так, чтобы его можно было запустить одной командой.

Как это изменит вашу работу?
Вы не будете читать о новом методе анализа данных. Вы подключите эту статью к своему чату с нейросетью (как устанавливаете плагин в браузере) и сразу спросите: «Вот моя таблица с данными. Примени к ней метод из этой статьи и объясни, что получилось».

Сценарий диалога

Вы: «У меня данные о продажах с сезонными колебаниями. Примени метод сезонной декомпозиции из статьи [ссылка] и выдели тренд».
ИИ (прочитав инструкцию и код из статьи-модуля): «Применил алгоритм STL из статьи. Вот график тренда (показывает). Основная сезонность — в декабре. Хотите увидеть математическую модель?»

Нейросеть здесь — не всезнающий оракул, а ваш персональный ассистент-инженер. Она берёт готовый, проверенный инструмент (статью-модуль) и применяет его к вашей задаче. Это симбиоз: ваше понимание контекста + её способность мгновенно работать с формализованным знанием.


Почему это нужно всем: от методолога до инженера

Исследователям, методологам и учёным

Ваши работы начнут реально работать. Коллеги и индустрия будут не просто цитировать вас, а активно использовать ваш метод, что гораздо ценнее для оценки реального вклада.
Конец проблеме с воспроизводимостью. Ваш алгоритм упакован и готов к запуску. Никто не сможет сказать: «Мы не смогли повторить ваши результаты». Это новый стандарт научной честности и ясности.

Инженерам и разработчикам

Мгновенный доступ к передовым методам. Вам больше не нужно тратить недели на то, чтобы переписать с языка Python на Java код из приложения к статье. Вы просто подключаете статью как библиотеку через диалог с ИИ.
Снижение порога входа. Хотите применить сложный метод из физики к анализу финансовых рынков? ИИ-ассистент, вооружённый «исполняемой статьёй», станет вашим гидом, адаптируя метод под вашу специфику.

Любознательным людям

Обучение через действие и диалог. Вместо зубрёжки теории вы подключаете статью об интересном методе и начинаете экспериментировать: «А что будет, если я подам другие данные?», «Покажи, как работает шаг номер три», «Сгенерируй для меня простой пример». Это живое, интерактивное обучение.

Что выигрывают сами нейросети?

Им больше не нужно «гадать», что имел в виду автор статьи. У них есть точная инструкция и работающий код. Это резко снижает количество ошибок («галлюцинаций») и превращает ИИ из рассказчика в надёжного исполнителя. Система становится похожей на гибридный интеллект: нейросеть отвечает за понимание вашего запроса и общение, а точные, формальные операции делегирует тем самым модулям-статьям.


Вызовы и открытые вопросы на пути

Прежде чем эта экосистема станет реальностью, нам предстоит решить инженерные и социальные задачи:


Безопасность и доверие. Как проверять, что код в модуле не вредоносный? 

Стандартизация. Кто создаст единый формат для «инструкций ИИ»? 

Авторское право и оценка вклада. Как цитировать использование модуля? Как измерять влияние работы, если её не читают, а «запускают» тысячи раз? 

Сложные области знаний. Как быть с теориями, которые нельзя выразить кодом (например, с философскими концепциями)? 

Как это может выглядеть уже сегодня? Простые шаги

Вам не нужно ждать, пока все журналы перейдут на новый стандарт. Систему можно начать строить снизу:


Внутри вашей команды. Начните оформлять ваши лучшие наработки и инструкции не только в виде текста, но и в виде структурированных блоков: «Задача», «Входные данные», «Шаги решения», «Готовый скрипт». Это прототип будущей «исполняемой статьи».

При публикации в открытом доступе. К привычным файлам (PDF, код на GitHub) добавьте простой файл-инструкцию для ИИ в формате, понятном машине.

Создайте простого бота-помощника для себя. Научите его читать ваши структурированные заметки и помогать вам или новичкам в команде быстрее находить и применять нужные методики.

Используйте то, что уже есть. Многие современные инструменты для работы с данными (например, Jupyter Notebooks) уже позволяют сочетать текст, код и визуализацию. Это отличная основа для будущего формата.

Видение будущего: где знание — это не слова, а действия

Мы подходим к моменту, когда ценность смещается от обладания информацией к умению её мгновенно применять. Формат «исполняемых статей» — это мост между миром человеческих идей и миром машинного исполнения.
Это шанс создать среду, где:


Знание становится интерактивным.

Обучение ускоряется в разы.

Научные открытия моментально находят практическое применение.

Не утопия, а инженерная задача

Мы стоим на пороге смены парадигмы: от документов, которые читают, к инструментам, которые используют. Нейросети стали катализатором этого перехода, обнажив неэффективность старого формата.
Внедрение «исполняемых статей» — это способ сделать научное и инженерное знание живым, действующим и доступным. Это путь к настоящему симбиозу, где человеческая интуиция и креативность объединяются с машинизированной точностью и вычислительной мощью формализованных методов.

С чего начать уже в этом месяце?


Для разработчиков: оформите README.md в вашем GitHub-репозитории по шаблону: «Проблема» -> «Решение» -> «Как запустить одной командой».

Для исследователей: к следующей конференции, помимо PDF, опубликуйте Jupyter Notebook с интерактивными графиками и аннотациями.

Для всех: создайте в команде «библиотеку полезных скриптов» с чёткими примерами и спросите у ChatGPT: «Как лучше описать этот код, чтобы ИИ-помощник мог им пользоваться?»

Мы начали с малого: в Горном журнале №1 за 2026 год научная публикация «Вероятностно-статистический подход к прогнозированию аварий в подземных горных выработках» (А.С. Федянин, В.А. Еременко, МИСиС) выполнена как системная инструкция, а в ходе конференции участникам выданы промпты для использования этой статьи, что позволяет незамедлительно не только прочитать ее как обычную «человеческую» публикацию, но и незамедлительно приступить к использованию научных разработок на практике.

Давайте сделаем знания по-настоящему работающими.

Алексей Федянин, эксперт в области прогнозирования и оценки рисков горнодобывающих предприятий, член национальной Федерации профессиональных менторов и коучей, Ph.D, геофизик.


Читайте также по теме: