Бумажные отраслевые издания становятся источником данных для обучения искусственного ин... — 13 августа 2026 г. в 12:04:57.653
Бумажные отраслевые издания становятся источником данных для обучения искусственного интеллекта Как сообщает The Atlantic, американская компания Anthropic, разрабатывающая системы искусственного интеллекта, закупала большие партии бумажных книг для их последующей оцифровки и использования при обучении больших языковых моделей. По данным издания, после сканирования часть экземпляров утилизировалась. Этот случай стал одним из первых подробно описанных примеров использования печатных изданий в качестве источника данных для обучения ИИ. Особую ценность для подобных задач представляют специализированные технические журналы, научные труды и профессиональная литература, опубликованные до широкого распространения генеративного искусственного интеллекта. Такие материалы содержат тексты, полностью подготовленные авторами и редакциями без использования ИИ, что делает их качественным источником профессиональной терминологии, отраслевых знаний и стиля технического изложения. К подобным специализированным изданиям относится и журнал «ИСУП», который более двадцати лет публикует материалы по промышленной автоматизации, КИПиА, АСУ ТП, энергетике и электротехнике. Архив журнала представляет собой значительный массив редакционных технических публикаций, который потенциально может представлять интерес при создании и развитии специализированных интеллектуальных систем. Рост значения подобных архивов проявляется и в современных поисковых сервисах на базе искусственного интеллекта. Материалы журнала «ИСУП» индексируются «Алисой» и по ряду профильных технических запросов входят в число первых результатов выдачи, что подтверждает их хорошую доступность для поиска и использования в качестве источника специализированной информации. По мере развития технологий искусственного интеллекта архивы профессиональных печатных изданий приобретают дополнительную ценность. Помимо своей традиционной роли в сохранении и распространении отраслевых знаний, они могут служить источником качественных специализированных текстов для обучения, проверки и совершенствования интеллектуальных систем.