3 листопада 2026 року викладачі кафедри Технологій цифрового розвитку ДУІКТ взяли участь в онлайн-воркшопі «AI in Research: From Finding Sources to Publishing Results». Від кафедри долучилися доктор технічних наук, професор, завідувач кафедри Вікторія Жебка, доктор філософії, доцент кафедри Микола Герцюк, та доктор філософії, старший викладач Людмила Ганенко та доктор філософії, старший викладач Дмитро Ніщеменко.

Воркшоп організувала німецько-українська університетська мережа ConnectED. Захід розрахований передусім на аспірантів, але відкритий і для науковців та викладачів.

Спікер воркшопу – Віталій Сватко, кандидат технічних наук, доцент, доцент кафедри інформаційних систем і технологій Національного транспортного університету.

Розмову почали з правових і етичних рамок. Спікер нагадав, що використання ШІ в науковій роботі підпадає під ті самі вимоги законодавства та правила академічної доброчесності, що й будь-яка інша робота з чужими текстами й даними. Головний принцип воркшопу звучав так: ШІ лише асистент, а не автор. Модель може допомогти знайти статті, впорядкувати думки чи відредагувати текст, але відповідальність за зміст, висновки й посилання несе дослідник. На прикладах учасники розібрали, яке використання ШІ допустиме, а яке вже порушує доброчесність.

Окрему частину присвятили промптам. Спікер порівняв вдалі й невдалі запити. Короткий запит без контексту, на кшталт «напиши огляд літератури на тему…», зазвичай дає загальний текст із вигаданими або неперевіреними посиланнями. Набагато кращий результат дає запит, у якому описано дослідницьке питання, галузь, часові межі, бажаний формат відповіді та вимогу вказувати конкретні джерела. Так модель стає зручним інструментом, а не генератором правдоподібного тексту.

Найбільше уваги приділили пошуку літератури та верифікації джерел. Мовні моделі можуть «галюцинувати», а саме вигадувати статті, авторів, назви журналів і DOI, які виглядають цілком переконливо. Тому кожне джерело, яке запропонував ШІ, потрібно перевірити: чи існує стаття, чи справді її написали зазначені автори і чи йдеться в ній про те, що їй приписують.

Спікер окремо пояснив, чому не можна одразу довіряти навіть узагальненням на зразок «70% досліджень підтверджують цю тезу». За такою цифрою можуть стояти кілька нерепрезентативних робіт, дослідження різної якості або неправильно витлумачені результати. Модель також може взагалі не мати доступу до значної частини публікацій з теми. Подібні твердження корисні як відправна точка, але висновок дослідник має робити, лише прочитавши самі статті.

На практичних прикладах учасники ознайомилися з трьома інструментами.

• Elicit – асистент для огляду літератури. Він шукає релевантні статті у великих наукових базах за запитом, сформульованим звичайною мовою. Потім стисло викладає їхній зміст і може звести ключові дані з кількох статей у таблицю: методи, вибірку, основні результати, помітно пришвидшує порівняння робіт під час підготовки огляду.
• Consensus – пошукова система, яка відповідає на дослідницьке питання на основі рецензованих публікацій. Вона показує, які статті підтримують тезу, а які її спростовують, і посилається на кожну з них. Саме на цьому інструменті було добре видно, чому узагальненій оцінці не варто довіряти без перевірки: відсоток «за» чи «проти» залежить від того, які роботи потрапили у вибірку.
• Research Rabbit – інструмент для дослідження зв'язків між публікаціями. Від однієї або кількох відомих статей він будує інтерактивні графи цитувань і співавторства, що показує, на які роботи посилаються автори, хто цитує їх самих і які дослідження близькі за тематикою. Так легше знайти ключові праці в галузі та нові публікації, які не з'явилися в звичайному пошуку.

Тематика воркшопу пов'язана з роботою кафедри: викладачі ТЦР керують науковими та кваліфікаційними роботами магістрів і аспірантів. Отримані знання є корисними для пояснення здобувачам, як коректно застосовувати ШІ в дослідженнях, а також у власній науковій роботі.