Данная новость была выложена в апреле 2024 года на сайте Springer Link издательства Шпрингер (Springer)Публикуемый издательством Шпрингер журнал «ИИ и общество - Знания, культура и обмен информацией» (AI & Society - Knowledge, Culture and Communication) начинает подготовку специального номера
«Когда данные становятся архивными материалами: Повышение доступности электронных документов с помощью искусственного интеллекта» (When data turns into archives: making digital records more accessible with AI).
Приглашённым редактором специального номера является д-р Лиз Жайян (Lise
Jaillant - на фото), сотрудница факультета общественных и гуманитарных
наук университета Лавборо (Loughborough University, Великобритания),
профессор цифровых гуманитарных наук (Digital Humanities).
В аннотации номера отмечается:
«В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стал широко распространённой технологией для повседневного использования. Одной из областей, которой уделяется сравнительно меньше внимания, является использование ИИ для выявления, организации и фильтрации огромных объемов данных, генерируемых государственными служащими. Благодаря переходу на электронно-цифровые технологии, подавляющее большинство государственных данных теперь создается в цифровой форме. Электронная почта заменила традиционные письма, документы в форматах PDF и Word заменили бумажные протоколы и меморандумы, а аудио/визуальные файлы хранятся на локальных жестких дисках и в различных системах. Создатели документов обязаны передавать данные в архивные учреждения для обеспечения их долговременной сохранности и доступности.
Общество может извлечь немало пользы из анализа государственных документов, однако доступ к этим данным чрезвычайно затруднён. Архивные электронные письма, аудио/видеофайлы и другие изначально-электронные документы редко доступны пользователям по целому ряду причин, включающих обеспечение конфиденциальности, неприкосновенности частной жизни (защиты персональных данных), национальной безопасности, авторского права, технологические ограничения и отсутствие упорядоченности. Кроме того, многие государственные документы создаются вне официальных каналов (например, с использованием WhatsApp или личных учетных записей электронной почты). Распространение этих «теневых ИТ» создает свои собственные проблемы с точки зрения обеспечения подотчетности, а также отыскиваемости и доступности этих данных.
Решение проблемы труднодоступности цифровых данных - сложная задача, требующая сотрудничества представителей многих областей и секторов профессиональной деятельности. Искусственный интеллект может использоваться для выявления чувствительных материалов в общей массе изначально-электронных документов, помогая сделать не являющиеся чувствительными (конфиденциальными) материалы доступными. ИИ также может автоматически создавать метаданные в случае, если первоначальные метаданные отсутствуют. Кроме того, ИИ может использоваться для поиска в огромных массивах данных, когда поиск по ключевым словам будет неэффективным. Новые технологии потенциально способны разблокировать доступ к данным и увеличить долю документов, поступающих в архивные хранилища.
Проблема недоступности архивных документов не ограничивается данными, создаваемыми государственными органами и учреждениями. Для сектора культурного наследия серьезной проблемой является предоставление доступа к изначально-электронным документам, которые могут содержать персональные данные и чувствительную информацию. Это оказывает влияние на историков и других ученых, которым необходим доступ к архивным данным для проводимых ими исследований, а также влияет на других пользователей (таких, как журналисты и специалисты «третьего (некоммерческого) сектора»), которые полагаются на данные для информирования общественности информации и ведения информационно-пропагандистской работы.
Основная цель этого специального номера - изучить, как ИИ может помочь с улучшением долговременной сохранность, доступности и удобства использования электронных и изначально-электронных архивных документов. Основное внимание в нём уделяется связанным с ИИ перспективам и проблемами при разблокировании архивных данных как в рамках государственного сектора, так и за их пределами.
В статьях будут предложены новые междисциплинарные теоретические интерпретации, применены методологии исследования к изучению новых вариантов применения и примеров из практики, а также предложены новые точки зрения на нынешнюю и будущую перспективу применения ИИ к данным и электронным архивам.
Мы поощряем заявки, в которых эти исследовательские вопросы рассматриваются с использованием ряда теоретических концепций (включая критических исследования данных, цифровые гуманитарные науки, архивные исследования, исследования в области культурного наследия) и методов исследования (как качественных, так и количественных, включая методы аналитики данных и информатики). Приветствуется работы специалистов-практиков из государственного сектора и сектора библиотек, архивов и музеев, а также статьи молодых специалистов и ученых.
Готовящийся специальный номер станет ключевым результатом проекта LUSTER, финансируемого британским Советом по исследованиям в области искусства и гуманитарных дисциплин» (Arts and Humanities Research Council, AHRC,
https://ahrc.ukri.org/ ) . Общая цель проекта LUSTER - связать принимающие политические решения лиц со специалистами в области информатики, цифровых гуманитарных наук и профессионалами архивно-библиотечного и музейного сектора (GLAM, от Galleries, Libraries, Archives and Museums - галереи, библиотеки, архивы и музеи). Более подробную информацию об этом проекте можно найти на его сайте:
https://lustre-network.net/ .»
Темы специального номера
В данном специальном выпуске, над подготовкой которого совместно работают представители цифровых гуманитарных наук и социологии, эксперты по искусственному интеллекту, специалисты в области управления информацией, архивисты, библиотекари и музейные работники, - приветствуются статьи, затрагивающие, в том числе, следующие темы:
- Применение ИИ к архивным данных, созданным государственными органами и организациями, организациями сферы культурного наследия или иными учреждениями;
- «Цифровая помойка» (Digital Heap) и проблема неупорядоченных данных;
- Обеспечение большей доступности архивных данных ради общественного блага;
- Риски, связанные с применением ИИ к изначально-электронным документам;
- Смягчение этих рисков: ИИ и этика, разработка систем «ответственного» ИИ;
- Методы исследования (включая подходы на основе ИИ), применяемые для использования архивных данных;
- Качественные подходы - например, для изучения отношения специалистов к ИИ и архивам.
Ключевые контрольные сроки
- Представление тезисов: 30 июня 2024 года
- Представление рукописи: 30 сентября 2024 года
- Период рецензирования и редактирования: октябрь – декабрь 2024 года
- Представление доработанной статьи: 31 января 2025 года
Требования к оформлению
Дополнительную информацию о требованиях к оформлению можно найти в разделе «Правила представления материалов» (Submission guidelines), см. https://link.springer.com/journal/146/submission-guidelines . Чтобы задать вопросы либо направить тезисы (300 слов) по электронной почте, обращайтесь по адресу l.jaillant@lboro.ac.uk .
Источник: сайт журнала «ИИ и общество»
https://link.springer.com/journal/146/updates/26671434
