Когда ИИ становится целевой аудиторией: конец научной статьи как человеческого документа

Провокация с системой: когда машины становятся настоящей аудиторией

В мае 2025 года 37 исследователей из примерно двух десятков ведущих университетов и технологических компаний опубликовали на ArXiv статью с программным названием: „The Last Human-Written Paper". Ключевой тезис прост и вместе с тем фундаментален: научная статья в её нынешнем виде — текстовый документ, изобретённый 350 лет назад, — не приспособлена для КИ-агентов. А поскольку КИ-агенты всё активнее становятся основными потребителями научных знаний, этот формат нуждается в кардинальном переосмыслении.

Авторы предлагают для этого концепцию под названием „Agent-Native Research Artifact" (ARA). Термин выбран намеренно: речь идёт не о тексте, написанном для людей и впоследствии адаптированном для машинного чтения, — а о формате, изначально спроектированном для автономных КИ-агентов. При необходимости люди могут генерировать из него классические PDF-документы, однако основная целевая аудитория — машина.

Два налога на потерю знаний

То, что на первый взгляд кажется академической самодеятельностью, указывает на две структурные проблемы, актуальные далеко за пределами науки, — проблемы, которые ежедневно обходятся бизнесу в миллионы евро впустую растраченных знаний.

Первую проблему исследователи называют „Storytelling Tax": когда учёный документирует свой проект в статье, примерно 80 процентов реальной работы оказывается безвозвратно утрачено. Неудавшиеся эксперименты, отброшенные конфигурации параметров, неожиданные побочные эффекты — всё это исчезает в процессе нарративного сжатия. Остаётся лишь опрятная история успеха, которая нередко делает воспроизведение эксперимента практически невозможным.

Вторую проблему они именуют „Engineering Tax": даже то, что попадает в статью, представляет собой сжатие реальности с потерями. Детали реализации отсутствуют, формулировки слишком расплывчаты, ключевые строки кода остаются неупомянутыми. КИ-агент — да и коллега-человек — зачастую просто не может воспроизвести полученный результат.

„AI agents are becoming first-class participants in research workflows, not tools that assist humans but autonomous contributors that read, reproduce, and extend scientific work. That transition demands infrastructure built around agents from the start."

Эта цитата взята непосредственно из статьи и фиксирует смену парадигмы: ИИ — уже не инструмент, а актор в процессе создания знаний. Инфраструктура должна соответствовать этой реальности.

От науки к бизнес-практике: истинная взрывная сила

То, что поначалу выглядит как академическая проблема форматирования, имеет непосредственные последствия для любой организации, стремящейся системно использовать знания. Dr. Maik Bunzel, основатель и генеральный директор mabucon.eu, формулирует это чётко: в корпоративном мире та же самая проблема существует в ином обличье. Знания о процессах хранятся в Word-документах, цепочках электронных писем и в головах отдельных сотрудников — но не в форматах, которые КИ-агент способен самостоятельно читать, оценивать и операционализировать. Вопрос, который статья об ARA задаёт применительно к науке, в переводе на язык бизнеса звучит так: Готова ли ваша документация знаний к работе с агентами?

Концепция ARA предусматривает, в частности, так называемый «Live Research Manager» — компонент искусственного интеллекта, который непрерывно наблюдает за всем исследовательским процессом и автоматически его документирует без необходимости активного вмешательства человека. На основе этого полного протокола при необходимости можно сгенерировать классическую научную статью. Принцип напрямую переносится на бизнес-процессы: вместо того чтобы создавать проектную документацию ретроспективно и неполно, знания фиксируются в режиме реального времени и в структурированном виде — как основа для автономных KI-агентов, которые могут на них опираться.

Большие языковые модели на пороге экспертных знаний

Ведущий автор Jiachen Liu, защитившая докторскую диссертацию по информатике в Мичиганском университете в 2025 году и впоследствии ставшая сооснователем Agent Native Research Lab, описывает технологическое развитие с примечательной прямолинейностью: уже к 2026 году знания уровня бакалавриата будут практически полностью закодированы в больших языковых моделях. Следующий шаг — полное включение знаний уровня PhD и профессоров — вполне предсказуем. После этого момента, согласно её тезису, человек уже не сможет предоставить модели дополнительную базу знаний. Тогда ИИ должен будет развиваться самостоятельно — а для этого ему необходима соответствующая инфраструктура.

Этот прогноз может звучать смело, однако направление очевидно: LLMs становятся всё более мощными, и ключевое узкое место смещается от интеллекта модели к качеству доступных данных и структур процессов. Кто сегодня имеет некачественную, непоследовательную или фрагментированную документацию знаний, завтра получит плохие результаты от ИИ — независимо от того, насколько хороша базовая модель.

Критическая оценка: прогресс или самооптимизация KI-пузыря?

Статья не осталась без возражений — хотя сам автор признаёт, что критики предпочитают не высказываться напрямую. Существуют обоснованные вопросы: чьи интересы оказываются в центре, когда исследовательская инфраструктура выстраивается прежде всего вокруг KI-агентов? Наука всегда выполняла также социальную и коммуникативную функцию по отношению к людям — а не только к машинам.

Кроме того, исследования показывают, что ИИ-поддержка в науке может ускорять индивидуальные карьеры в определённых областях, однако способна снижать разнообразие новых идей и исследовательских тем. Если KI-агенты фильтруют литературу преимущественно по критериям воспроизводимости и структурированной применимости, существует риск, что нестандартные, трудноформализуемые подходы будут систематически недооцениваться.

Тем не менее базовый диагноз — что 350-летний формат научной статьи структурно не подходит для мира с автономными KI-агентами — трудно опровергнуть. Вопрос не в том, произойдёт ли адаптация, а в том, как именно и с какими Guardrails она будет осуществляться.

Что организации могут конкретно сделать уже сейчас

Для организаций, которые хотят использовать KI-агентов не только в качестве ассистентов, но и как самостоятельных исполнителей процессов, из этой дискуссии вытекают конкретные области для действий:

• Проверить структуру знаний до внедрения модели: Прежде чем интегрировать KI-агента в рабочий процесс, необходимо проверить лежащую в основе базу знаний на полноту, согласованность и машиночитаемость.
• Рассматривать документацию процессов как стратегический ресурс: Внутренние процедуры, логика принятия решений и правила исключений должны быть задокументированы так, чтобы агент мог их интерпретировать без помощи человека.
• Непрерывная документация вместо ретроспективных отчётов: Принцип «Live Research Manager» — автоматическое протоколирование в режиме реального времени — применим к управлению проектами, взаимодействию с клиентами и операционным процессам.
• Предусмотреть гибкость форматов: Системы должны быть построены таким образом, чтобы знания можно было выводить в различных форматах — для людей в виде читаемого отчёта, для агентов в виде структурированного протокола данных.

Dr. Maik Bunzel, основатель и генеральный директор mabucon.eu, наблюдает на практике, что многие компании при внедрении KI отдают приоритет технологическому слою и пренебрегают инфраструктурным слоем. Использование продвинутых агентных систем предполагает, что знания не просто существуют, но и активно являются agent-ready — структурированными, полными и интерпретируемыми для автономных систем.

Перспективы: новая парадигма интеллектуального труда

Статья ARA является ранним индикатором более широкого сдвига: интеллектуальный труд всё в меньшей степени производится для читателей-людей и всё в большей — для гибридных систем, объединяющих людей и автономных агентов. Этот сдвиг особенно заметен в науке, поскольку там практики документирования более явные и формализованные, чем в большинстве компаний.

Для бизнеса это означает следующее: тот, кто уже сегодня выстраивает инфраструктуру, на которой завтра будут работать KI-агенты, получит структурное преимущество. Не потому что модели станут лучше — они в любом случае совершенствуются, — а потому что качество доступных контекстных знаний определяет качество решений, принимаемых агентами. Конкуренция за эффективность на основе KI — это в конечном счёте конкуренция за наилучшую архитектуру знаний.

Научная статья, возможно, ещё не исчезла. Но вопрос, который 37 исследователей поставили своей публикацией, актуален для любой организации, всерьёз делающей ставку на автономные KI-системы: Для кого вы, собственно, пишете — и готовы ли ваши знания для агентов, которые должны с ними работать?