Ця презентація підготовлена для онлайн-курсу «Наука ✕ ШІ: нова парадигма», організованого ГО «Прогресильні» та Українським офісом дослідницької доброчесності. Матеріал присвячено сучасній трансформації наукових практик під впливом генеративного штучного інтелекту (ГШІ) та окреслює ключові методологічні, етичні й інституційні виклики, що постають перед академічною спільнотою. Презентація концептуалізує зміну ролі дослідника в умовах, коли ШІ виконує значну частину рутинних операцій – від перекладу та редагування до аналізу текстів і виявлення тенденцій. Авторки демонструють, чому практики заборон, детекції та «водяних знаків» є неефективними та потенційно шкідливими для культури науки, зокрема через ризики стигматизації, хибних звинувачень та відволікання від реальної відповідальності дослідника. Центральним фокусом є представлення GAIDeT – таксономії делегування завдань генеративному ШІ в дослідженнях і публікаціях. Матеріал включає огляд її структури, застосування на макро- і мікрорівнях, а також демонстрацію роботи генератора декларацій GAIDeT і прикладів прозорого розкриття використання ШІ в наукових текстах. Окрему увагу приділено: поточним загрозам, зокрема зростанню низькоякісних публікацій, використанню синтетичних даних та феномену «модельного колапсу»; появі нових психологічних та соціальних явищ у науковій роботі, пов’язаних із LLM; рекомендаціям Horizon Europe та Living Guidelines on Responsible Use of Generative AI in Research; подоланню стигми та формуванню культури відповідального використання ШІ. Презентація містить аналітичні блоки, візуальні матеріали, порівняльні таблиці, результати опитувань українських науковців, приклади застосування GAIDeT у журналах та бібліотеках, а також добірку релевантних досліджень і посилань. Цей матеріал може бути використаний викладачами, дослідниками, редакторами, бібліотекарями, авторами наукових проєктів та всіма, хто впроваджує політики прозорості й академічної доброчесності в роботі з ШІ. Повна стаття:Suchikova, Y., Tsybuliak, N., Teixeira da Silva, J. A., & Nazarovets, S. (2025). GAIDeT (Generative AI Delegation Taxonomy): A taxonomy for humans to delegate tasks to generative artificial intelligence in scientific research and publishing. Accountability in Research, 1–27. https://doi.org/10.1080/08989621.2025.2544331 Додаткові ресурси: Запросити доступ до статті на ResearchGate: https://www.researchgate.net/publication/394419819_GAIDeT_Generative_AI_Delegation_Taxonomy_A_taxonomy_for_humans_to_delegate_tasks_to_generative_artificial_intelligence_in_scientific_research_and_publishing Спробуйте GAIDeT Declaration Generator: https://panbibliotekar.github.io/gaidet-declaration/ Пройдіть коротке опитування: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSc2mLz_kyQAM_MMtx8Jpezsp8SfuUe4HAUrMbKCHMu8DAsZwg/formResponse