Чем будут заниматься люди, если искусственный интеллект сможет выполнять большую часть интеллектуальной работы?
Еще недавно этот вопрос обсуждали главным образом футурологи и писатели-фантасты. Теперь дискуссии перешли на университетские кафедры, в редакции, лаборатории и опенспейсы IT-компаний. Летом 2026 года этот вопрос стал одним из главных на конференции Digital Humanities 2026.
Что такое DH2026?
DH2026 проходила с 27 по 31 июля в Тэджоне — корейском городе университетов и исследовательских центров. Это уже 36-я ежегодная конференция Alliance of Digital Humanities Organizations (ADHO), главное место встречи цифровых гуманитариев со всего мира. Масштаб хорошо передают цифры: официальная программа DH2026 включала 404 доклада, 88 постеров и 111 секций, одновременно работали до 11 потоков. Языковой барьер не мешал участникам: в 89 аудиториях организаторы обеспечили ИИ-перевод в реальном времени, который выводился на экран в виде субтитров на английском и корейских языках.
Важность конференции, конечно, определяется не количеством докладов, а тем, какие идеи и инструменты продолжают жить после ее завершения. В разные годы с главной сцены выступали исследователи, фактически создавшие язык дисциплины. В 2001 году Джон Бёрроуз представил здесь Delta — один из основных методов компьютерной стилометрии. В 2013-м лекцию лауреата премии Роберто Бузы, которая вручается на каждой конференции за выдающийся вклад в область цифровых гуманитарных наук, прочитал Уиллард Маккарти, один из главных теоретиков отрасли.
DH2026 не изменяла сложившимся традициям. Центральным событием конференции стала открытая лекция Мацея Эдера, представлявшего Computational Stylistics Group и stylo (гайд от СБъ по ней тут) — созданный самим Эдером, Яном Рубицки, Майком Кестемонтом и Штеффеном Пильстремом пакет для стилометрического анализа в R. За влияние stylo на всю дисциплину проект и его сообщество получили премию Антонио Замполли, еще одну награду за достижения в области DH.
Темой 2026 года стало Engagement — вовлечение, взаимодействие, сопричастность. В анонсе конференции организаторы связывали его с контактами между разными сообществами, языками и культурами, а также между человеком и новыми технологиями.
Два дня до открытия: RAG, анализ медиа, ИИ как историк
Первые два дня были отданы мини-конференциям и воркшопам. Можно было научиться собирать RAG-систему, способную отвечать на вопросы по архиву документов, а также обсудить методы распознавания древних письменностей, публикацию рукописей в TEI, мультиязычный анализ газет и радиоархивов.
Особенно показательной была мини-конференция Playing Heaven, на которой исследователи из Гонконга и Сингапура обсуждали ИИ-инструменты для изучения раннего Нового времени в Восточной Азии. Задачей нейросети был не просто поиск имен и дат. От языковой модели требовалось частично воспроизводить работу историка, связывая людей, места, тексты и философские школы, и она справилась.
Человек и нейросеть: взаимное обучение
Что остается делать человеку в мире, где любую задачу можно или скоро можно будет решить с помощью ИИ? На открытии профессор-эмерит Академии корейских исследований Ким Хён предложил неожиданно спокойный ответ на этот острый вопрос в своей лекции Teaching AI, Training Ourselves.
По мысли Кима, искусственный интеллект уже нельзя считать просто одним из исследовательских инструментов наряду с электронной таблицей, базой данных или программой для построения графиков. Он превращается в интеллектуальную среду, внутри которой люди ищут информацию, создают тексты и учатся, а значит, мы должны учить не людей пользоваться ИИ, а учить сам ИИ гуманитарному знанию.
Но! Цель этого обучения всегда должна оставаться человекоцентричной. Ким обратился к восточноазиатскому понятию jiaoxue xiangzhang — преподавание и обучение взаимно усиливают друг друга. Иными словами, я учусь, когда учу другого.
Например, мы учимся писать сочинения по сюжетам литературных произведений. Мы выбрали книгу, сгенерировали с помощью ИИ первое сочинение. Прочитали его, исправили то, что нам не нравится, и то, с чем мы не согласны. Сделали это своими руками или скорректировали промпт. Повторили это несколько раз, пока сочинение не стало нас удовлетворять полностью. Таким образом, мы получили сам текст, посредством «спора» с ИИ уточнили собственную позицию и этим «спором» предоставили новые данные для обучения. Причем данные получились весьма качественные: не просто вопрос-ответ, а своеобразный путь-рассуждение, в общем-то образец для reasoning, самокритики или агентского loop. Это можно сравнить с экономическими отношениями — токены и запросы от компаний-разработчиков в обмен на разметку от пользователя.
После лекции выступили группа 2nd Moon и певица Пак Ин-хе — традиционные корейские песни и сюжеты встретились с современной аранжировкой.
Разработчик Stylo Мацей Эдер: «Большие проекты начинаются с маленьких действий»
Лекцию лауреата премии Антонио Замполли прочитал Мацей Эдер — один из ключевых исследователей в области компьютерной стилистики и разработчик пакета stylo. Премию Замполли обычно присуждают за создание проекта, который заметно повлиял на весь DH. В 2026 году ее получили пакет stylo и Computational Stylistics Group — международное сообщество исследователей в области стилометрии. Как отмечается в объявлении ADHO, stylo сделал сложные методы атрибуции авторства доступными исследователям.
Однако лекция Эдера была не столько о программировании и стилистике, сколько о том, как возникает научное сообщество. Он рассказал о том, что Computational Stylistics Group не строилась по готовому плану или гранту. У сообщества долго не было единого бюджета и даже формальной структуры. Исследователи из разных стран встречались на конференциях, проводили семинары, обменивались данными, писали открытый код и постепенно подключали новых участников.
Большая международная команда не обязана сидеть в одном офисе или университетском кабинете, заключает Эдер. Ей в первую очередь нужны инициатива, открытость и последовательность действий. Не нужно ждать идеальной идеи или решения начальства. Можно открыть сообществу уже написанный код, поделиться данными, собрать семинар — начать действовать уже сейчас с тем, что уже есть, ведь большие проекты начинаются с маленьких действий.
Также Эдер показал пример исследования речи персонажей в тысячах пьес из корпуса DraCor на английском, русском, французском и немецком языках. Ученые брали разные фрагменты реплик и проверяли, насколько устойчиво можно отличить голоса персонажей друг от друга. Оказалось, что женские персонажи часто обладали более различимой речью, чем мужские, а второстепенные герои были наделены более выраженными речевыми особенностями, чем протагонисты.
Эксперименты с ИИ-агентами
Большая часть основной программы была посвящена оцифровке исторических данных для составления корпусов, TEI-разметке и построению графов знаний. Эта классика цифровых гуманитарных наук никуда не исчезает, однако при этом наблюдается интересный тренд — ИИ все чаще становится не только инструментом исследования, но и его экспериментальным объектом. Исследователи обучают модели на специально отобранном и ограниченном наборе данных, а затем наблюдают, какие представления, ценности и поведенческие установки у нее формируются. В этом смысле ИИ выступает своего рода лакмусовой бумажкой, позволяющей увидеть, как информационная среда влияет на складывание условной «картины мира». Особенно ярко этот подход виден в исследованиях с множеством ИИ-агентов, которым задают разные биографии, характеры, память и социальные связи, а затем наблюдают, как из их взаимодействий возникает модель искусственного общества.
Так, в докладе Simulating the Unlived Past Яо Сун (Гонконгский баптистский университет) и Ваньцзин Цзян (Университет экономики и финансов, Нинбо, Китай) превратили 334 поэта эпох Тан и Сун в автономных агентов. В основу модели вошли более 16 миллионов биографических, социальных и пространственно-временных записей, а также почти 99 тысяч датированных произведений. ИИ-литераторы перемещались, устанавливали связи и создавали тексты. Затем исследователи «отключили» в модели восстание Ань Лушаня 755–763 годов и посмотрели, как изменится литературная история. В симуляции рассеивание интеллектуальной элиты по стране запаздывало примерно на 40 лет, Чанъань дольше сохранял положение главного центра, а переход к более реалистическому письму оказывался слабее и локальнее. Конечно, авторы отдельно предупредили слушателей, что модель не доказывает, что «так все и было бы», но строит интересную модель связи культуры и социальных потрясений.
Теперь ИИ-агенты и различные варианты их дообучения дают возможность ставить мысленные эксперименты невиданного масштаба (разумеется, при наличии достаточно дорогостоящей инфраструктуры или неплохого бюджета на токены для запросов к LLM по API).
Вовлечение — это ответственность
В четверг вечером участники собрались на конференционный банкет в Hotel Onoma. За столами продолжались разговоры, которые не помещаются в 15-минутные доклады. Именно там автору удалось познакомиться с Яном Рыбицки, одним из ведущих стилометристов и соавтором Stylo.
Официально конференция завершилась лекцией Кирстен Торп о живых архивах коренных народов Австралии. Она говорила о колониальном происхождении музейных и архивных систем, о суверенитете над данными и о праве сообществ знать, как используются их материалы, отвечать на архивные описания и самостоятельно определять режим доступа.
DH2026 показала, что даже классические методы цифровых гуманитарных наук умеют неожиданно возвращаться в центр внимания. Стилометрия, еще недавно казавшаяся почти устоявшейся областью, о которой все сказано, получает второе дыхание.
Но еще заметнее другое изменение — вопрос о будущем человека в эпоху ИИ уже трудно списать на тревогу техноскептиков. Чем больше задач машина выполняет быстрее, точнее и убедительнее нас, тем менее содержательным становится поиск последней способности, которая навсегда останется исключительно человеческой. Возможно, такой способности вовсе нет. Но у исследования по-прежнему есть начало, которое нельзя свести к вычислению. Кто-то должен увидеть проблему там, где остальные видят привычный порядок вещей, задать вопрос, который напрямую не выводится из данных, почувствовать саму возможность нового взгляда.
ИИ способен обработать миллионы текстов, смоделировать неслучившееся прошлое и проверить гипотезу в масштабе, недоступном одному человеку. Однако сам масштаб еще не создает знания. Его создает исследовательская идея — умение не просто смотреть, а замечать, не только получать ответ, но и понимать, почему именно этот ответ стоило искать. Возможно, в мире интеллектуально сильных машин роль человека будет определяться не тем, что он умеет делать лучше них, а тем, что он считает достойным внимания и за что готов нести ответственность.
Полезные материалы с DH2026
- Сборник тезисов: http://www.profor.kr/dh2026/DH2026_BookOfAbstracts_v1.pdf
- Избранные постеры: https://disk.yandex.ru/d/cWcSylwEhTw5sQ
