Подпишитесь на рассылку Фонда, чтобы узнать о новых курсах
подписываясь на рассылку, вы соглашаетесь с её условиями.
ПРЕЗЕНТАЦИЯ КУРСА
видео
Если видео не воспроизводится, то посмотреть его можно по этой ссылке.
ОПИСАНИЕ
КУРСА
КУРСА
Начало курса: 13 октября
Записаться на курс можно до 20 октября 2025 г. включительно
Все задания по курсу необходимо выполнить до 15 января 2026 г. включительно.
Курс посвящён социальным и гуманитарным аспектам искусственного интеллекта. Мы рассмотрим, как ИИ меняет работу, образование, культуру, научную деятельность и повседневные практики, и разберём вопросы, которые возникают при использовании алгоритмических систем в этих областях.
В центре курса — конкретные ситуации использования ИИ. Мы поговорим об авторстве и творческой работе, распределении труда и ответственности, приватности и использовании данных, объяснимости алгоритмических решений, регулировании и инфраструктурах искусственного интеллекта.
Курс опирается на исследования в области Science and Technology Studies, социальной теории, философии, социологии и истории технологий. Теоретические подходы рассматриваются вместе с современными примерами, чтобы научиться анализировать не только саму технологию, но и контекст её использования.
В результате освоения курса
Вы будете знать:
И будете уметь:
Необходимые базовые знания
Слушатели программы должны иметь высшее профессиональное образование. Специальная техническая подготовка не требуется. Основные понятия и термины будут вводиться по ходу курса.
Записаться на курс можно до 20 октября 2025 г. включительно
Все задания по курсу необходимо выполнить до 15 января 2026 г. включительно.
Курс посвящён социальным и гуманитарным аспектам искусственного интеллекта. Мы рассмотрим, как ИИ меняет работу, образование, культуру, научную деятельность и повседневные практики, и разберём вопросы, которые возникают при использовании алгоритмических систем в этих областях.
В центре курса — конкретные ситуации использования ИИ. Мы поговорим об авторстве и творческой работе, распределении труда и ответственности, приватности и использовании данных, объяснимости алгоритмических решений, регулировании и инфраструктурах искусственного интеллекта.
Курс опирается на исследования в области Science and Technology Studies, социальной теории, философии, социологии и истории технологий. Теоретические подходы рассматриваются вместе с современными примерами, чтобы научиться анализировать не только саму технологию, но и контекст её использования.
В результате освоения курса
Вы будете знать:
- основные социально-гуманитарные подходы к изучению искусственного интеллекта и технологий;
- основные этапы истории ИИ — от кибернетики и ранних моделей до современных генеративных систем;
- ключевые понятия и дискуссии об авторстве, агентности, ответственности, аутентичности и доверии;
- основные подходы к регулированию и управлению искусственным интеллектом;
- роль данных, человеческого труда и инфраструктур в работе современных ИИ-систем.
И будете уметь:
- анализировать использование ИИ в конкретной социальной и институциональной ситуации;
- описывать взаимодействие людей, алгоритмов, данных и технической инфраструктуры;
- определять, как распределяются принятие решений и ответственность между участниками;
- выявлять социальные и организационные последствия использования ИИ;
- формулировать вопросы и критерии для оценки конкретного случая внедрения ИИ.
Необходимые базовые знания
Слушатели программы должны иметь высшее профессиональное образование. Специальная техническая подготовка не требуется. Основные понятия и термины будут вводиться по ходу курса.
ЧТО ПОЛУЧАЮТ
СЛУШАТЕЛИ
ПО ИТОГАМ
ОБУЧЕНИЯ
СЛУШАТЕЛИ
ПО ИТОГАМ
ОБУЧЕНИЯ
По итогам успешного освоения каждого курса слушатель Открытого университета Егора Гайдара может получить:
— Электронный сертификат Открытого университета Егора Гайдара об успешном окончании курса.
— Удостоверение о повышении квалификации установленного образца, выдаваемое Благотворительным фондом Егора Гайдара на основании образовательной лицензии № 037202, выданной 02.03.2016 Департаментом образования города Москвы: http://gaidarcharity.ru/edu при условии успешного завершения образовательной программы.
Для получения удостоверения о повышении квалификации вам необходимо будет заполнить анкету и прислать пакет документов. Подробная информация о том, какие именно документы нужно прислать для зачисления на программу повышения квалификации, публикуется в каждом курсе отдельно.
——
NB: условия зачисления на курс можно найти здесь.
— Электронный сертификат Открытого университета Егора Гайдара об успешном окончании курса.
— Удостоверение о повышении квалификации установленного образца, выдаваемое Благотворительным фондом Егора Гайдара на основании образовательной лицензии № 037202, выданной 02.03.2016 Департаментом образования города Москвы: http://gaidarcharity.ru/edu при условии успешного завершения образовательной программы.
Для получения удостоверения о повышении квалификации вам необходимо будет заполнить анкету и прислать пакет документов. Подробная информация о том, какие именно документы нужно прислать для зачисления на программу повышения квалификации, публикуется в каждом курсе отдельно.
——
NB: условия зачисления на курс можно найти здесь.
Продолжительность курса
54 часа
—
10 недель
Образовательная программа состоит из 10 разделов (модулей)
в каждом разделе есть видеолекция, презентация и дополнительные материалы.
Учебная нагрузка — 4−5 часов самостоятельных занятий в неделю.
По каждому модулю слушатели получают задание
Итоговая оценка складывается из тестовых заданий и письменных работ. В течение курса небольшие задания постепенно собирают материал для итоговой аналитической работы.
Преподаватели
-
Полина Колозаридиисследовательница,
руководитель DH-центра Университета ИТМО -
Азиз Ашировисследователь,
преподаватель DH-центра ИТМО
ПРОГРАММА КУРСА
1.
1.
Гуманитарные ключи к пониманию искусственного интеллекта
Вводное занятие посвящено основным способам говорить об искусственном интеллекте в гуманитарных и социальных науках. Рассматриваются история представлений об ИИ, автоматизация, кибернетика, данные и цифровые технологии. Лекция объясняет, как разные дисциплины определяют и изучают искусственный интеллект.
2.
2.
Интеллектуальная история ИИ: от кибернетики к алгоритмам
Рассматриваются основные этапы развития искусственного интеллекта: кибернетика, ранние нейросети, экспертные системы, статистические методы и современные генеративные модели. История ИИ рассматривается как история не только технологий, но и научных идей, ожиданий и социальных изменений.
3.
3.
ИИ и разделение труда
Занятие посвящено связи между автоматизацией и организацией труда. Рассматриваются история разделения труда, ранние формы механизации вычислений и современные формы человеческого труда, связанные с ИИ: сбор и разметка данных, модерация, обучение моделей и контроль качества.
4.
4.
ИИ в культуре и образовании: авторство, агентность и аутентичность
Рассматривается изменение представлений об авторстве и творческой работе в связи с генеративным ИИ. На примере современных кейсов анализируются вопросы агентности, аутентичности, ценности произведения и роли культурных и образовательных институтов. Отдельно обсуждается использование ИИ в образовании.
5.
5.
Ответственность, контроль и управление
Занятие посвящено проблеме ответственности при использовании алгоритмических систем. Рассматриваются распределение ответственности, человеческий контроль, управление и агентность. Разбираются примеры алгоритмического принятия решений и современные подходы к их регулированию.
6.
6.
ИИ, правила и нормы: приватное и публичное
Рассматриваются вопросы использования данных и изменения границ между публичным и приватным. На конкретных кейсах анализируются контекст, цели использования данных и возможные последствия их переноса из одной социальной ситуации в другую. Отдельно сравниваются подходы к регулированию ИИ в разных странах.
7.
7.
Объяснимый искусственный интеллект: что мы видим, когда машина «думает»
Занятие посвящено вопросу о том, что означает объяснить работу алгоритмической системы. В центре внимания — возможности объяснения и понимания, понятия «чёрного ящика», XAI и RAI, а также методы интерпретации моделей. Лекция позволяет разобраться в том, как разные социальные группы формулируют требования к объяснимости.
8.
8.
ИИ и демократия: алгоритмы, медиа и публичное пространство
Лекция посвящена политическим и институциональным аспектам технологий искусственного интеллекта. Анализируются данные, модели, вычислительная инфраструктура, энергия и другие ресурсы, необходимые для работы ИИ. Обсуждается роль государств, компаний, университетов и медиа в формировании правил использования технологии.
9.
9.
Бережное внедрение: как понять технологии и сделать их
Занятие посвящено практическим вопросам использования ИИ-технологий в организациях. Слушатели учатся описывать используемые технологии, данные, участников и точки принятия решений, а также анализировать возможные изменения рабочих процессов при использовании ИИ.
10.
10.
Итоговая аттестация
СПИСОК
ЛИТЕРАТУРЫ
ЛИТЕРАТУРЫ
Основная литература
- Блумер Г. Символический интеракционизм: перспектива и метод. М., 2017.
- Вебер М. Хозяйство и общество: очерки понимающей социологии. М., 2016−2019.
- Зубофф Ш. Эпоха надзорного капитализма: битва за человеческое будущее на новых рубежах власти. М., 2022.
- Латур Б. Пересборка социального: введение в акторно-сетевую теорию. М., 2014.
- Пасквинелли М. Измерять и навязывать: социальная история искусственного интеллекта. М., 2024.
- Полани М. Личностное знание: на пути к посткритической философии. М., 1985.
- Сачмен Л. Реконфигурации отношений человек — машина: планы и ситуативные действия. М., 2019.
- Черняк Ю. Интеллектуальная история искусственного интеллекта: ИИ и я. М., 2025.
- Crawford K. Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence. New Haven, 2021.
- Eubanks V. Automating Inequality: How High-Tech Tools Profile, Police, and Punish the Poor. New York, 2018.
- Gray M. L., Suri S. Ghost Work: How to Stop Silicon Valley from Building a New Global Underclass. Boston, 2019.
- Nissenbaum H. Privacy in Context: Technology, Policy, and the Integrity of Social Life. Stanford, 2010.
- Weatherby L. Language Machines: Cultural AI and the End of Remainder Humanism. Minneapolis, 2025.
- Wiener N. Cybernetics: Or Control and Communication in the Animal and the Machine. Cambridge, MA, 1948. (Рус. изд.: Винер Н. Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине. М., 1968.)