Цифровые технологии очень сильно изменили управление обеспечением долговременной сохранности в сфере архивного дела, создавая как возможности, так и проблемы. За последние пять лет было проведено значительное количество исследований, изучавших, каким образом искусственный интеллект (ИИ) и его подобласти - машинное обучение (МО) и обработка естественного языка (natural language processing, NLP), могут помочь архивистам в выполнении их рабочих процессов, решая проблемы защиты персональных данных и повышая доступность документов. Эта статья не о чат-боте ChatGPT (это иной разговор для другого, очень близкого времени) - а об анализе того, как архивисты могут этичным образом управлять документами, используя новые и нарождающиеся технологии. В конечном итоге, методы ИИ полезны, но для помощи с определением контекста и для надзора над ними необходимы архивисты.
Дискуссии об эффективной и содержательной архивной обработке ведутся уже ряд десятилетий. Продолжаются обсуждения проблемы накопившихся объёмов необработанных архивных документов, особенно ввиду того, что по мере развития технологий и накопления оцифрованных и изначально электронных документов, их объёмы превосходят возможности людей-архивистов по их обработке. Для хранения электронных документов не нужны вместительные физические хранилища. Миллионы сообщений электронной почты могут храниться на USB-накопителе или на облачных серверах, удаленных от физического архивного учреждения. Уязвимость этих необработанных данных усугубляется проблемой устаревания технологий. В отсутствие этичного управления этими документами возникают проблемы доступа и защиты персональных данных, а также имеются значительные риски для создателей записей, для их субъектов и для институционального доверия.
Методы ИИ, такие как машинное обучение и обработка естественного языка, могут использоваться для обработки документов и текстов в масштабах, превосходящих человеческие возможности, и потенциально могут решить проблему необработанных архивных материалов.
Алгоритм машинного обучения создаёт модель на основе обучающих данных, а не на основе прямого программирования человеком. Обработка естественного языка - это когда компьютер обрабатывает текст и речь аналогично тому, как это делают люди. Оба эти метода в сочетании с постоянно растущими вычислительными мощностями способны помочь архивистам анализировать и описывать документы; однако всё ещё сохраняется проблема определения компьютером контекста.
При рассмотрении ИИ-решений следует всегда задавать вопрос: способен ли компьютер понимать контекстные нюансы и ценности так же хорошо, как и человек? Важно критически оценивать, как работают ИИ-инструменты, а также те возможности и проблемы, которые эти новые инструменты привносят в сферу архивного дела.
Один из способов решить такую задачу – это проанализировать ИИ-инструменты в контексте архивной концепции радикальной эмпатии (radical empathy). В работе Мишель Касвелл (Michelle Caswell – я бы сказала, печально известной Мишель Касвелл – Н.Х.) и Марики Сифор (Marika Cifor) «От права человека к феминистской эмпатию: Радикальная эмпатия в архивах» (Human Rights to Feminist Empathy: Radical Empathy in the Archives, Archivaria 81, 23-43, 2016, https://www.muse.jhu.edu/article/687705 ) рассматриваются обязанности архивистов в рамках их взаимоотношений с создателями документов, субъектами документов, пользователями документов и более широкими сообществами. Подход радикальной эмпатии учитывает, кто именно располагает властью [над документами – Н.Х.], и, в частности, отмечает, как архивная традиция сохранения документов по юридическим причинам игнорирует угнетение и не является подходом радикальной эмпатии к управлению документами.
Моника Лассер (Monique Lassere) и Джесс Уайт (Jess M. Whyte) в статье «Баланс между заботой и аутентичностью в цифровых коллекциях: Радикальный эмпатический подход к работе с образами дисков» (Balancing Care and Authenticity in Digital Collections: A Radical Empathy Approach to Working with Disk Images, Journal of Critical Library and Information Studies 3, 1-25, 2021) предлагают сбалансированную точку зрения на архивную обработку с помощью ИИ-инструментов. Они специально рассматривают вопросы сохранения образов дисков в рамках концепции радикальной эмпатии, описывая, как сохранение образов дисков может принести вред субъектам документов, источникам комплектования и другим заинтересованным сторонам из-за проблем с защитой персональных данных.
Сохранение образов дисков обеспечивает сохранение аутентичных документов с ясным происхождением и авторитетностью; однако в предлагаемом подходе образ диска также рассматривается с социально-правовой точки зрения. Существует также институциональный риск, связанный с сохранением образа диска, содержащего чувствительные данные, которые могут быть (а могут и не быть) обработаны своевременно и при надлежащем обращением с данными.
Вопрос здесь заключается в балансе доступности и защиты персональных данных, и в оценке риска поставить под угрозу один или оба аспекта. ИИ-инструменты способны помочь с цензурированием (вымарыванием) имеющихся на образах дисков чувствительных данных, тем самым защищая субъектов документов и снижая институциональный риск. После цензурирования чувствительных данных документы потенциально могут быть сделаны доступными общественности в соответствии с миссией архивного учреждения.
Лассер и Уайт дают ряд рекомендаций архивистам, желающим использовать ИИ-инструменты в своих рабочих процессах. С технической точки зрения эти инструменты должны демонстрировать прозрачность относительно того, как они работают: должны иметься чёткая документация и отчетность о функциональных возможностях и использовании инструментов, четкие свидетельства удаления контента, а также должна обеспечиваться простота внедрения и использования.
В то же время авторы недвусмысленно подчёркивают, что радикальная эмпатия плохо сочетается с автоматизацией. Инструменты могут помочь архивистам, но архивистам всё равно потребуются обучение и время на адекватное проведение закупок и на контроль над использованием этих инструментов. Другими словами, в рамках концепции радикальной эмпатии архивные процессы требуют участия человека наряду с технологиями, чтобы обеспечить неспешное принятие решений, учитывая их субъективную, контекстуальную и изменчивую природу. Самым главным является то, что архивистам необходимо сотрудничать с ИТ-отделами, с руководством учреждения, с субъектами документов, с донорами (источниками комплектования) и с исследователями, решая основную задачу снижения риска для всех сторон. Возможно, архивистам следует определить, какие риски являются приемлемыми, и собирать меньше материалов: если Вы не в состоянии этично курировать материалы без риска, не принимайте их на хранение.
(Окончание следует, см. https://rusrim.blogspot.com/2024/09/2.html )
Джилл Сэдлер (Jill K. Sadler)
Источник: сайт Ассоциации канадских архивистов
https://www.archivists.ca/Blog/13358000
Комментариев нет:
Отправить комментарий