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 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
Комментариев нет:
Отправить комментарий