Конечно, в каждом деле есть свой «естественный» путь формирования данных. В музеях, библиотеках, архивах, образовательных учреждениях по-своему уже сформированы данные. Но когда они становятся частью автоматизированных процессов и элементом цифровых систем, принципы их работы в организации меняются: появляются базы данных, сайты и боты, ИИ-инструменты — это не шкафы и каталоги, с ними нужно обращаться иначе.

Чтобы разобраться с этим, нужен наш интенсив.

Мы очень рады, что вы знакомы с международными принципами FAIR и CARE. Наш интенсив поможет понять, как они реализуются на практике, в чём разница между этими практиками, и есть ли что-то, чем можно дополнить эти принципы. А ещё иногда их реализовать невозможно, и мы вместе поймём, почему и как лучше быть.

Кстати, если вы впервые видите эти аббревиатуры — мы расскажем, что это такое, и чем полезно.

• FAIR (Findability, Accessibility, Interoperability, and Reuse) — это набор принципов, согласно которому данные должны быть находимыми, доступными в целом, позволять взаимодействие и неоднократное использование.

• CARE (Collective Benefit, Authority to Control, Responsibility, Ethics) — это этические принципы. Сообразно им, работа с данными должна служить общему благу, быть подконтрольной, обращение к ней должно быть ответственным и этичным.

• Бережная цифровизация — вдумчивое и заботливое обращение с технологиями в пространстве гуманитарных дел.

Работа с данными часто начинается, чтобы сделать организацию более эффективной. На деле нередко оказывается, что изменения происходят ради изменений и становятся обременением для сотрудников. Бережная работа с данными поможет для начала понять, что они могут дать полезного, как уже устроены (в большинстве случае данные уже есть в некоторой форме) и какие есть с ними риски. С этим знанием вы сможете сделать то, что нужно и организации, и отдельным людям в ней, и создать карту будущих полезных изменений.

Внедрение ИИ и в целом интеллектуальных технологий — это этап, который часто следует за внедрением цифровых решений. Наоборот — не бывает. Чтобы системы автоматизации, умные помощники, анализ текстов и изображений работали корректно, и были в самом деле «интеллектуальными», они должны быть построены на адекватно оцифрованных и систематизированных данных. Так мы снова приходим к данным: не только для цифровизации, но и для ИИ.

Конечно, управление данными — дело, которым могут заниматься инженеры и специалисты по информатике. Но в организациях культуры, науки и образования данные представляют собой тип организации знания вообще. Мы же не считаем, что книгами занимаются только те, кто умеет их печатать. Понимание культуры работы с книгой тоже занимало время, вот и с данными стоит поработать подробнее, чтобы понять, чем они могут быть полезны. А ещё — именно гуманитарные и социальные науки дают язык и основания для работе с данными. Об этом мы будем рассказывать в рамках интенсива (а также в учебнике!).

Этика — важная часть работы с данными и машинами. Мы будем говорить и о ней на занятиях. Но этикой дело не ограничивается. Невозможно вести процесс абы как, а потом дополнить его «этикой». Принципы бережной, адекватной работы с данными нужно закладывать с самого начала. Нужно понимать, для кого и почему важно действовать этично, в каких обстоятельствах. Решением этих вопросов мы и займёмся во время интенсива.

Политика работы с данными и ИИ сильно меняет отношения в коллективах. В руках тех, кто умеет работать с данными, оказывается и больше ответственности, и больше власти и возможности влиять на процессы. Так что последовательность тут обратная: если вы понимаете, как работать с данными, вы сможете многое изменить с любого рабочего места.