Доверие как алгоритм команды

Научный отец и родословная идей

Мне очень повезло с учителями. Если говорить о научной линии, мой учитель — Константин Владимирович Рудаков. Его учителем был академик Юрий Иванович Журавлев. А через эту линию дальше открывается связь с Николаем Николаевичем Лузиным, основателем русской математической школы.

В научном смысле такие связи действительно похожи на родство. Научный руководитель — это научный отец. У тебя могут быть научные деды, прадеды, братья, племянники. Это не формальность и не красивая метафора. Это способ передачи культуры мышления: как ставить задачу, как относиться к доказательству, как не подменять результат красивой оболочкой, как держать ответственность перед школой, частью которой ты стал.

Я работаю в области, которую раньше называли распознаванием образов и прогнозированием, потом машинным обучением, а сегодня часто объединяют брендовым словом «искусственный интеллект». Но если снять моду с терминов, остается преемственность: мы учимся на прецедентах, ищем закономерности, строим модели и проверяем, насколько они действительно работают.

Наука, которая должна уметь продолжаться в продукте

У Рудакова была важная идея: научным результатам нужно давать бизнес-продолжение. Не в смысле превращать науку в продажу любой ценой, а в смысле учиться делать так, чтобы результат исследования жил в реальном мире, решал чью-то задачу и позволял команде развиваться.

В 1990-е годы я пришел студентом в эту среду. Мы занимались проектами в компании Forexis — название было придумано от Forecasting and Recognition Systems. Тогда ещё не все говорили «машинное обучение»; наша область называлась прогнозированием и распознаванием образов.

Одним из первых серьёзных проектов, которыми я занимался, была система биржевого надзора для тогдашней ММВБ, сегодняшней Московской биржи. Эта система до сих пор живёт и развивается. Были проекты по прогнозированию, были задачи имитационного моделирования транспортных систем: движение воздушных судов, наземное движение в аэропортах, оценка инфраструктурных решений для мегаполисов.

Меня всегда интересовала эта связка: есть объективный спрос, например транспортный спрос в большом городе, есть набор возможных решений, есть стоимость каждого решения и есть метрики, которые показывают, стало ли людям действительно лучше. Наука в таком режиме перестает быть абстракцией. Она становится способом честно сравнивать решения.

Воронка в науку начинается с огня в глазах

Когда меня спрашивают, как сделать так, чтобы больше молодых ребят оставалось в науке, я вижу два условия. Первое — интерес. Наукой невозможно заниматься из-под палки. Должен быть огонь в глазах. Должно гореть, жечь, должно хотеться что-то сделать.

Второе условие — нормальные возможности. Человек, который работает в науке, не должен чувствовать себя ущербным. У него должна быть нормальная зарплата, нормальные условия для жизни, возможность создавать семью, растить детей, планировать будущее. Если есть интерес и есть условия, дальше ребята сами пойдут.

Мне кажется, это важная развилка для университетов и научных организаций. Нельзя строить научную воронку только на лозунге «служите науке». Молодой человек должен видеть, что исследовательская траектория не обрекает его на бытовую неустроенность. И одновременно нельзя удержать в науке только деньгами, если внутри нет настоящего любопытства.

Критическое мышление как главный навык информационного века

Мы живем в информационный век. Раньше знание само по себе было силой: если ты обладал редкой информацией, это давало преимущество. Сейчас информации настолько много, что преимущество сместилось. Главный навык — не получить информацию и даже не удержать ее в голове, а быстро переработать, отделить главное от неглавного, ложное от истинного.

Поэтому критичность — один из важнейших навыков. Если ты видишь какой-то факт, результат, текст, отчёт или вывод модели, у тебя не должно быть абсолютного доверия только потому, что это выглядит убедительно. Нужно задавать себе вопрос: почему я верю в то, во что я верю?

ИИ-ассистенты усиливают эту проблему. Они помогают работать быстрее, и я сам использую такие инструменты. Но чем доступнее становится готовый ответ, тем важнее становится способность проверить его основание. В образовательной системе это особенно остро: технологии уже забирают у школ и университетов старые способы оценивания. Можно получить ответ, можно сымитировать результат, можно использовать ассистента. Значит, надо учиться оценивать не только финальный текст, но и путь его создания.

От «Антиплагиата» к новому вызову

История «Антиплагиата» началась не с великого плана построить лидера рынка. В 2005 году к нам, в компанию, которая занималась машинным обучением, прогнозированием и анализом данных, обратился ректор вуза. Он сказал: есть простая и болезненная проблема. Студенты скачивают рефераты, дипломы, курсовые работы и сдают их как свои. Инструмента, который бы работал на русском языке, тогда фактически не было.

Мы разработали систему, сделали ее интернет-сервисом, выпустили в сентябре 2005 года. Пользователи начали появляться, но настоящего взрыва ещё не было. В апреле 2006-го мы отправили один пресс-релиз нескольким десяткам СМИ. Один ресурс подхватил тему, потом пошли публикации, эфиры в федеральных новостях. Тогда телевидение имело совсем другую силу. Если о твоём проекте рассказывали в девятичасовых новостях, к тебе одновременно приходили тысячи людей. Сайт, конечно, лег. И это была нормальная часть успеха.

Но известность ещё не равна бизнес-модели. После громкого старта мы несколько лет искали способ зарабатывать: пробовали рекламную модель, поставку устанавливаемого софта, разные форматы. Были кризисные моменты, когда казалось, что проект нужно закрывать, потому что он только потребляет деньги. Удалось удержать историю от закрытия. Потом я стал заниматься не только технической частью, но и продажами, бизнесом, маркетингом. Пошел рост, появилась прибыль, и год за годом система становилась стандартом рынка.

В 2024 году я завершил работу в компании «Антиплагиат». Ядро команды ушло вместе со мной, и мы создали новую компанию «Думейт», которая также работает в области оценки научных и учебных работ. Если за предыдущие девятнадцать лет мы фактически построили монополиста, то теперь новый вызов — сделать рынок конкурентным. Это задача не на один год, но именно такие задачи и интересно решать.

Команда — не диктатура, не демократия и не анархия

Если меня спросить, какой мой главный результат, я бы не стал выбирать между наукой и бизнесом. Мне кажется, моё главное умение — создавать команды. Все серьёзные результаты сегодня появляются в командах. Время, когда большой технологический продукт можно было сделать в одиночку, осталось далеко в прошлом.

Ключевой принцип в моих командах — доверие. Я не могу работать с людьми, которым не доверяю, и с людьми, которые не доверяют мне. Это база. Не инструмент, не Jira, не мессенджер, не регламент совещаний. Прежде всего — согласие работать вместе на доверии.

Дальше есть принцип трех «не». Команда — это не диктатура. То, что человек находится выше в иерархии, не означает, что он умнее или обладает монополией на решение. Вверх по иерархии человека двигает не власть, а готовность брать больше ответственности. Даже junior может поставить под сомнение решение руководителя, если у него есть аргументы.

Команда — это не демократия. Решения не принимаются голосованием. Если пять человек за, а четыре против, это не доказывает, что идея правильная. Даже если тысяча человек за, а один против, нужно смотреть не на количество рук, а на силу аргументов.

И команда — это не анархия. В IT-среде иногда встречается соблазн: «Я считаю, что правильно вот так, поэтому ночью сам все перепишу, утром все увидят готовое решение». Бывают талантливые люди, которые действуют партизанскими методами. Но если человек говорит: «Мне все равно на остальных, я просто сделаю как считаю нужным», работать вместе не получится.

Новые вызовы образования

Сегодня вызов, с которым мы работаем, стал ещё сложнее. Раньше система проверки в основном отвечала на вопрос: где в тексте совпадения. Теперь образовательной системе нужно понять гораздо больше: как человек создавал работу, где он использовал ассистента, насколько ссылки в библиографии реальны, не являются ли они галлюцинациями модели, как отличить честный образовательный результат от имитации.

Одна из задач — сделать так, чтобы с отчетами системы можно было общаться на человеческом языке. Не так, чтобы непосвященный человек видел только процент совпавшего текста и ничего больше не понимал. Нужно, чтобы результат проверки помогал преподавателю принять осмысленное решение.

Ещё один технологический вызов — фальсифицированные библиографические ссылки. Многие ИИ-системы умеют генерировать ссылки на несуществующие работы. Есть риск, что через несколько лет база академических ссылок окажется замусоренной пустышками, которые никуда не ведут. Третий вызов — оценивать не только конечный результат, но и траекторию создания работы: цифровой след подготовки, последовательность действий, процесс мышления. Возможно, именно это станет одним из способов ответить на кризис оценивания в высшем образовании.

Перезагрузка через семью, дорогу и бридж

Когда проектов много, важно находить способы перезагрузки. Для меня это прежде всего семья и прогулки. Со времен ковида у нас появилась привычка почти каждый вечер гулять час-полтора. Это воздух, движение и одновременно внутрисемейное общение. Такие разговоры иногда дают больше, чем формально выделенное время за столом.

Я люблю путешествия, особенно автопутешествия. Есть большая разница между поездкой по работе и поездкой, где ты просто смотришь, получаешь впечатления, наслаждаешься местом. Дорога помогает переключить голову.

А ещё есть бридж. Я считаю его одной из самых интеллектуальных игр. Лучшая игра без мяча — это бридж. Он заставляет напрягать мозг, удерживать комбинации, читать ситуацию, думать не только за себя, но и за партнера. В этом смысле даже отдых остается тренировкой мышления.