Мой комментарий: В первой декаде 21-го века DLM-форум был, как говорится, «на слуху». В те времена в его деятельности активно участвовали национальные архивы европейских стран и многие другие заинтересованные стороны, проводились резонансные конференции, выполнялись высокопрофильные проекты, такие как разработка требований к системам управления электронными документами MoReq. Позднее под эгидой DLM-форума выполнялся менее известный, но всё же заметный проект e-Ark. Сейчас под управление DLM-форума передана потерявшая финансирование Еврокомиссии «Европейская инициатива в области электронной архивации» (EU eArchiving Initiative). К сожалению, за прошедшие годы авторитет DLM-форума заметно упал, а его конференции во многом выживают благодаря тому, что их включили в перечень парадных мероприятий, проводимых при передаче президентства в Евросоюзе. Тем не менее, некоторые мероприятия проводятся с участием известных специалистов и заслуживают внимания.
На сайте DLM-форума на странице вебинаров продолжается регистрация на следующие мероприятия (рабочий язык – английский):
«Преобразование вычислительных ресурсов в данные: новая парадигма искусственного интеллекта в архивах» (Compute-to-Data: A New Paradigm for AI in Archives)
Время: 27 мая 2026 года, 16-00 по московскому времени
На вебинар, который будет проводиться на платформе Zoom, можно бесплатно зарегистрироваться по адресу: https://us02web.zoom.us/meeting/register/d02tx848S8GPAYPfsMou9g
В аннотации на вебинар отмечается:
«Архивы испытывают растущее давление в том плане, что от них ожидается внедрение методов поиска и раскрытия информации с помощью ИИ, с одновременным обеспечением защиты персональных данных, прав и общественного доверия. Современные модели ИИ, основанные на централизации и извлечении данных, принципиально не соответствуют архивным принципам и создают неприемлемые юридические и этические риски.
В данном докладе представлена альтернативная парадигма: Приход ИИ в архив, где вычисления выполняются под институциональным контролем, и публикуются только курируемые результаты.
В докладе представлено развитие ClioX - коллективно используемой архивной инфраструктуры для этичного использования ИИ. Описывается поэтапный подход, от первоначальной архитектуры и пилотных внедрений (2024–2025 гг.) до масштабирования возможностей и формирования партнерств (2025–2026 гг.) - и, в конечном итоге, до децентрализованного управления под руководством сообщества. Переход от раскрытия информации к управляемым вычислениям позволяет использовать ИИ ответственно, сохраняя при этом суверенитет, подотчетность и доверие.»
Виктория Лемьё - профессор архивной науки на факультете информатики Университета Британской Колумбии. Кроме того, она является основателем и со-руководителем ведущего междисциплинарного исследовательского кластера университета Blockchain@UBC, специализирующегося на технологиях блокчейна и распределенных реестров. Научные интересы Виктории включают риски для персональных данных, безопасности и доступности достоверных документов, лежащие на пересечении документных систем на основе блокчейна и искусственного интеллекта.
«Изучение методов на основе сходства для поддержки согласованности при проведении экспертизы электронных документов» (Exploring Similarity Techniques to Support Consistent Digital Records Review)
Докладчики: Балин Чоллей (Balint Csollei) и Марк Белл (Mark Bell), Национальные Архивы Великобритании
Время: 3 июня 2026 года, 15-00 по московскому времени
На вебинар, который будет проводиться на платформе Zoom, можно бесплатно зарегистрироваться по адресу: https://us02web.zoom.us/meeting/register/kxsREPHPQamtLNhXWnpowQ
В аннотации на вебинар отмечается:
«Перед передачей документов на хранение в Национальные Архивы Великобритании источники комплектования обязаны провести экспертизу на предмет секретности/конфиденциальности и решить, должен ли доступ к документам быть открыт или же закрыт для общественности. Результаты экспертизы в значительной степени зависят от индивидуального суждения, что может приводить к несогласованным решениям разных экспертов и организаций, а также с течением времени. Когда к похожим документам относятся по-разному, совокупный эффект может создать риски «мозаики данных», когда конфиденциальная информация может быть непреднамеренно раскрыта посредством объединения нескольких источников.
Последовательное применение исключений (правовых норм, на основе которых доступ к документам закрывается – Н.Х.) зависит от возможности выделить документы с одинаковым или похожим контентом. Устоявшиеся методы позволяют выявлять дубликаты и почти-дубликаты, в то время как более новые подходы на основе искусственного интеллекта, такие как векторные представления (vector embedding), позволяют выявлять концептуальное сходство даже при различиях в формулировках.
В данном докладе рассматриваются методы, основанные на сходстве, включая сравнение контрольных сумм и хешей, выявление почти-дубликатов и семантического сходства, - и на практических примерах и демонстрациях показывается их использование для обеспечения большей последовательности и согласованности результатов экспертизы на конфиденциальность.»
Источник: сайт DLM-форума
https://www.dlmforum.eu/index.php/all-events/166-webinars-2026
