CAIL: критическая ИИ-грамотность — как отличать хайп от теории

Недавно запущена академическая инициатива Critical AI Literacy (CAIL) — проект о критической ИИ-грамотности с курсами, событиями и материалами для преподавателей, студентов и практиков. Стартовая страница: https://olivia.science/ai ^[1], описание проекта Radboud University: https://www.ru.nl/en/research/research-projects/critical-ai-literacy-cail ^[2].

Идея CAIL проста: меньше антропоморфизма и рекламных обещаний, больше чётких формулировок, прозрачных методов, обозначенных ограничений и воспроизводимых результатов.

О чём CAIL

CAIL — это совокупность опорных знаний и практик: теоретическая информатика (TCS), статистическое обучение ^[3], оптимизация, архитектуры ИИ, когнитивные основы, методология науки и социотехнический контекст. Цель — формулировать проверяемые утверждения, явно фиксировать ограничения и добиваться воспроизводимости результатов, избегая антропоморфизма и круговых рассуждений.

Почему это важно не только для разработчиков

Термин “ИИ” сегодня часто служит общим ярлыком для разнородных решений — от автодополнения до заявлений об “AGI”. Без базовых принципов растёт риск неверных интерпретаций. CAIL возвращает оценки к критериям науки: что именно показано, как проверено, на каких данных и можно ли это повторить.

Параллельно ИИ-системы быстро внедряют в образование, медицину, медиа и политику, а критические курсы пока редкость. Некритичное внедрение:

• усиливает ошибки ^[4] и предвзятости (в том числе против меньшинств)

• подменяет обучение “чёрными ящиками” и ведёт к дескиллингу — утрате профессиональных навыков

• имеет экологическую и экономическую цену (энергия, оборудование, бюджет)

• создаёт институциональную зависимость от вендоров

Как отмечают в проекте CAIL, уже есть примеры реального вреда: от скандала с социальными выплатами в Нидерландах до роста энергетических затрат и нарушений авторских прав. Поскольку ИИ автоматизирует существующие предвзятости и властные структуры, он может усиливать социальную, экономическую и экологическую несправедливость. Поэтому критическая ИИ-грамотность нужна срочно.
Источник: страница проекта Radboud University. ^[2]

Материалы по CAIL

База (прочитать в первую очередь)

• Против некритического принятия технологий “ИИ” в академической среде ^[5].
  Against the Uncritical Adoption of ‘AI’ Technologies in Academia.Guest, O., Suarez, M., Müller, B., et al. (2025). Zenodo. DOI: 10.5281/zenodo.17065099
  https://zenodo.org/records/17065099 ^[5]

• Интервью (Kent Anderson & Joy Moore) ^[6]: — обзор мотивов и тезисов инициативы.

Блог-посты и популярные тексты

• Нет богов ИИ, нет мастеров ИИ ^[7]
  No AI Gods, No AI Masters. Guest, O., Van Rooij, I., Müller, B., Suarez, M. (2025). https://www.civicsofttechnology.org/blog/no-ai-gods-no-ai-masters ^[8]

• Когнитивисты и исследователи искусственного интеллекта настоятельно призывают отказаться от “некритического внедрения” искусственного интеллекта в академической среде ^[9].
  Cognitive scientists and AI researchers urge against “uncritical adoption” of AI in academia. Merchant, B. (2025).
  https://www.bloodinthemachine.com/p/cognitive-scientists-and-ai-researchers/ ^[9]

• Чушь об ИИ и разрушение знаний ^[10]
  AI Nonsense and the Destruction of Knowledge. Van Rooij, I. (2025). https://zenodo.org/records/16905560 ^[10]

• Критическая грамотность в области искусственного интеллекта: за пределами гегемонических взглядов на устойчивое развитие ^[11].
  Suarez, M., Müller, B., Guest, O., Van Rooij, I. (2025).
  https://zenodo.org/records/15677840 ^[11]

• Не верьте шумихе: AGI далеко не неизбежен ^[12].
  Don’t Believe the Hype: AGI is Far from Inevitable. Van Rooij, I., Guest, O. (2024).
  https://www.ru.nl/en/research/research-news/dont-believe-the-hype-agi-is-far-from-inevitable ^[12]

Исследования, препринты и статьи

• Против некритичного внедрения технологий “ИИ” в академической среде
  Against the Uncritical Adoption of “AI” Technologies in Academia.
  Guest, O., Suarez, M., Müller, B., et al. (2025). Zenodo. DOI: 10.5281/zenodo.17065099
  https://doi.org/10.5281/zenodo.17065099 ^[13]

• Что означает “человеко-центричный ИИ”?
  What Does “Human-Centred AI” Mean?
  Guest, O. (2025). arXiv. DOI: 10.48550/arXiv.2507.19960
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2507.19960 ^[14]

• Сочетание психологии с ИИ: что может пойти не так?
  Pairing Psychology with AI: What Could Go Wrong?
  Van Rooij, I., Guest, O. (2025). PsyArXiv.
  https://osf.io/preprints/psyarxiv/aue4m ^[15]

• Повышать грамотность, а не LLM, в образовании
  Raise Literacy, Not LLMs, in Education.
  Forbes, S.-H., Guest, O. (2025). Cognitive Science. DOI: 10.1111/cogs.70058
  https://doi.org/10.1111/cogs.70058 ^[16]

• Метатеория классического и современного коннекционизма
  Metatheory of Classical and Modern Connectionism.
  Guest, O., Martin, A. E. (2024). PsyArXiv. DOI: 10.31234/osf.io/eaf2z
  https://doi.org/10.31234/osf.io/eaf2z ^[17]

• Возвращение ИИ как теоретического инструмента когнитивной науки
  Returning AI as a Theoretical Tool for Cognitive Science.
  Van Rooij, I., Guest, O., Adolphs, F. G., de Haan, R., Kolokolova, A., Rich, P. (2024).
  Computational Brain & Behavior. DOI: 10.1007/s42113-024-00217-5
  https://doi.org/10.1007/s42113-024-00217-5 ^[18] 

• ИИ: панацея или непреднамеренная дегуманизация?
  AI: Panacea or Unintended Dehumanization?
  Van der Gaan, L., Guest, O. (2024). Journal of Human-Technology Relations. DOI: 10.59490/jhtr.2024.2.7272
  https://doi.org/10.59490/jhtr.2024.2.7272 ^[19]

• О логическом выводе в мозге ^[20], поведении ^[21] и искусственных нейронных сетях
  On Logical Inference in Brains, Behavior, and ANNs.
  Guest, O., Martin, A. E. (2023). Computational Brain & Behavior. DOI: 10.1007/s42113-022-00166-x
  https://doi.org/10.1007/s42113-022-00166-x ^[22]

• “Сдвиг Пигмалиона”: как очеловечивание ИИ дегуманизирует женщин
  The Pygmalion Shift: When Anthropomorphizing AI Dehumanizes Women.
  Ersoy, L., Kleinherrenbrink, A., Guest, O. (2023). SocArXiv. DOI: 10.31235/osf.io/jq
  https://doi.org/10.31235/osf.io/jqxb6 ^[23]