Как подготовить осмысленный обзор литературы с помощью ИИ-инструментов: пошаговое руководство
Внедрение больших языковых моделей (LLM) в исследовательскую практику открывает новые возможности для обработки масштабных массивов научной литературы. Однако некритическое использование нейросетей нередко приводит к поверхностному анализу и генерации недостоверных данных. Лаборатория управления культурой и туризмом НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург подготовила подробное руководство по эффективному и этичному применению ИИ-инструментов на всех этапах работы с научной литературой. Представленный материал предлагает системный подход, позволяющий трансформировать языковые модели из простых «генераторов текста» в полноценных аналитических ассистентов.
Новое поколение исследователей: стажеры-исследователи Лаборатории успешно защитили выпускные работы
Геймификация музейного этикета, цифровые сервисы для креативных кластеров Петербурга и развитие туризма в Татарстане: стажеры-исследователи Лаборатории успешно защитили выпускные квалификационные работы. Поздравляем коллег и делимся главными результатами их прикладных исследований.
Завершилась академическая стажировка в Китайском народном университете
Научный сотрудник Лаборатории управления культурой и туризмом Екатерина Баскакова прошла долгосрочную академическую стажировку в Китайском народном университете в Пекине
.jpg "Искусственный интеллект в музейном деле: участие Лаборатории управления культурой и туризмом в конференции IMS-2026")
Искусственный интеллект в музейном деле: участие Лаборатории управления культурой и туризмом в конференции IMS-2026
Заведующая Лабораторией управления культурой и туризмом НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург Ирина Сизова выступила на XXIX Международной объединённой научной конференции «Интернет и современное общество» (Internet and Modern Society – IMS-2026) с докладом о барьерах и драйверах внедрения искусственного интеллекта в работу музеев. В основу выступления легли результаты исследования лаборатории в рамках проекта “Интегрированные платформенные решения в сохранении и продвижении культурного наследия (на примере Самарканда и Санкт-Петербурга)” программы “Международное академическое сотрудничество” , базирующегося на глубинных интервью с представителями отрасли. Рассказываем о главных выводах работы: с какими страхами и инфраструктурными сложностями сталкиваются музеи при внедрении ИИ, какие факторы помогают успешной цифровизации и как грамотно выстроить обучение сотрудников новым технологиям.