ВСТУП

Енциклопедії є важливим джерелом знань, що у стислому вигляді системати­зують відомості з різних галузей науки і видів діяльності (O’Sullivan, 2011). З почат­ком цифрової доби функціональність енциклопедій і зручність користування їхньою інформацією збільшились. Комп’ютерні технології вплинули на способи підготовки, організацію та представлення енциклопедичних знань, сприяючи їх доступності й по­ширенню та засвоєнню (Jermen & Jecić, 2018). Сучасні енциклопедії (онлайн-ресур­си) — це те інформаційне джерело, що передбачає максимальну зручність і швидкість для пошуку необхідних відомостей як у межах всієї енциклопедії, так і безпосередньо в тексті тієї чи іншої статті. Це обґрунтовує характерні мовно-стилістичні, змістові критерії енциклопедичного жанру (Железняк & Шушківський, 2023), нехтування якими створює труднощі для читачів. Існують також інші чинники, пов’язані з оформленням текстів, що можуть заважати здобувати знання з них, а шляхи їх уник­нення становлять науковий інтерес філологів, істориків та інших фахівців цифрової гуманітаристики.

Так, друкованим енциклопедіям властива низка ознак, через які в сучасних реа­ліях (на тлі сучасних можливостей форматування й верстки тексту, впливу веб-ди­зайну) розуміння інформації пересічним читачем може ускладнюватися. Серед них — скорочені форми слів та суцільний текст статей, тобто відсутність рубрикації — будь-якого структурування контенту на параграфи, розділи, підрозділи, навіть якщо йде­ться про розлогі матеріали. Деякі редакції уникають і членування тексту на абзаци, їх використовують лише для розмежування статей чи їхніх елементів (основний текст, перелік літератури, автор). Ці ознаки викликані економією — бажанням видавців роз­містити більше інформації на меншій кількості сторінок. Беручи до уваги той факт, що енциклопедії — це завжди громіздкі й часто багатотомні видання, відсутність ско­рочень і наявність зручної композиційної організації тексту спричиняли б необхід­ність істотно збільшити або їхній формат (розмір), або кількість сторінок, або томів. Чинник економії зіграв і певну роль у формуванні принципів підготовки енциклопе­дичних видань, зокрема, через це сформувалося поняття критеріїв відбору статей для енциклопедії і певних стандартів щодо їх обсягу, позаяк найбільші друковані енцик­лопедичні видання у світі в середньому не перевищують 60–65 тис. статей (Upshall, 2014). При цьому, на думку деяких дослідників, розмір енциклопедій — чи не основ­ний “обмежувальний фактор цінності енциклопедій як джерела знань” (Loveland, 2012, с. 234).

В епоху онлайн-енциклопедій зазначені проблеми більше не існують, нато­мість скорочені форми слів для багатьох користувачів інтернету можуть видаватися дивними, незрозумілими, заважати розумінню прочитаного (Дзюба, 2021, с. 140), а статті без структурного членування — загалом негативно впливати на рішення про­читати їх, взаємодіяти з гіперпосиланнями чи іншими елементами, наявними на їхніх веб-сторінках, навіть виявляти ознаки скепсису й недовіри до джерела (Juvina & van Oostendorp, 2008). Певні (хоча, звісно ж, неофіційні) стандарти того, як має виглядати сучасна енциклопедична стаття, у свідомості людей формує Wikipedia: у ній не прий­нято використовувати скорочення, а багато статей складаються з розділів і підрозді­лів, тобто мають чітку композицію. Цю рису фіксуємо й у сучасних онлайн-енцикло­педіях — Encyclopedia Britannica (США, Велика Британія), Store norske leksikon (Нор­вегія), Brockhaus (Німеччина), Encyclopædia Universalis (Франція), Den Store Danske Encyklopædi (Данія) та ін., що виникли на основі друкованих попередників, статті у яких зазвичай не мали такої структури. З іншого боку, існує окрема низка онлайн-енциклопедій, що з’явилися і функціонують як електронні версії друкованих видань, але на їхніх вебсторінках збережено особливості друкованої верстки. Серед таких онлайн-енциклопедій — Gran Enciclopedia Catalana (Іспанія), Encyklopedia PWN (Польща), Beliana (Словаччина), Енциклопедія Сучасної України (Україна) тощо.

Позбутися скорочень, надати текстам чіткої композиційної організації — це серйозна й масштабна робота з покращення презентабельності текстів, що вимагає залучення додаткової робочої сили і фінансування. Водночас генеративний штучний інтелект виглядає перспективною технологією щодо розв’язання цієї (і не лише) про­блеми. Мета нашої студії — з’ясувати користь генеративного штучного інтелекту в під­готовці текстів енциклопедичних статей, зокрема в контексті надання їм композицій­ної будови. Варто зауважити, що питання впровадження генеративного штучного ін­телекту в енциклопедичній справі поки що майже не висвітлено у наукових публіка­ціях (за винятком тих, що присвячені Wikipedia, однак у них розглядають зовсім інші проблеми, наприклад, досліджують можливість з допомогою штучного інтелекту за­безпечити якість посилань у статтях (Stokel-Walker, 2023)), хоча загалом дослідження показують його велику потенційну користь для різних сфер діяльності, зокрема науки і освіти (Kim, 2023).

Додамо, що існують й інші актуальні проблеми функціонування онлайн-енци­клопедій, для розв’язання яких штучний інтелект може мати велику практичну ко­ристь. Це пошук і оновлення застарілих даних у статтях, розширення в них мережі гіперпосилань, переклад статей іншими мовами, озвучення тексту статей для незря­чих людей тощо — всіх їх охопити для аналізу в межах однієї статті неможливо.

Водночас виявлено й певні ризики для енциклопедистики, пов’язані з розвит­ком ШІ. Інтеграція генеративних технологій у пошукові системи, насамперед Google Search, поступово змінює способи споживання інформації: користувачі можуть отри­мувати короткі відповіді безпосередньо у вікні пошуку, що потенційно зменшує по­требу у відвідуванні першоджерел, зокрема й енциклопедичних сайтів (Zhelezniak & Ishchenko, 2025).

МАТЕРІАЛ І МЕТОДИКА

Розвідку виконано на основі комунікативної взаємодії з віртуальним асистен­том (чат-ботом) — ChatGPT (OpenAI, 2024) та на матеріалі Енциклопедії Сучасної України (ЕСУ), що від 2016 року в інтернеті (https://esu.com.ua) слугує джерелом на­дійної українознавчої інформації. Власне, це дослідження транслює досвід редакції ЕСУ з пошуку шляхів застосування генеративного штучного інтелекту у своїй діяль­ності, зокрема для вдосконалення статей енциклопедії. ЕСУ подає в електронному ви­гляді статті на основі текстів, зверстаних для публікації томів, таким чином, у них збе­режено скорочені слова та відповідну структуру, якій не властива будь-яка рубрика­ція. Щоправда, останнім часом редакція оприлюднює статті на нові літери в електрон­ному вигляді раніше, ніж видає друком, тексти в них без скорочених форм слів, текст у розлогих статтях розбитий на абзаци. До того ж засобами вебпрограмування для всіх статей, що є на сайті, забезпечено певну архітектоніку вебсторінок — у них чітко видно, де розташовані текст статті, бібліографічні джерела, інформація про автора та інші метадані. Водночас редакція ЕСУ зацікавлена в подальшій модернізації підходів у підтримці електронної версії енциклопедії, що, зокрема, передбачає необхідність розшифрування скорочень у всіх статтях, надання основному тексту статей чіткої композиції, що особливо важливо для розлогих матеріалів, а також вдосконалення шляхів редакторської роботи для забезпечення високої якості майбутніх статей.

Основний метод дослідження — описовий. Попередньо ідея цієї розвідки поля­гала в проведенні експерименту, що мав спочатку передбачати формування випадко­вої вибірки статей, які б пропонувалися генеративному штучному інтелекту із завдан­ням поділити тексти на параграфи (включно з генеруванням назв параграфів); далі тексти статей в оновленому вигляді (з параграфами і їхніми назвами, запропонова­ними штучним інтелектом) мали б оцінюватися групою аудиторів з подальшим об­робленням результатів оцінювання. У підготовчій роботі важливою складовою є фор­мулювання запитів (так званих промтів) для ChatGPT — від особливостей опису завдання залежить кінцевий результат. І вже на цьому етапі взаємодії зі штучним ін­телектом ми отримали перестороги, коли для тестування взяли статтю “Бандера Сте­пан Андрійович” (https://esu.com.ua/article-40247), що доволі розлога й потребує руб­рикації. Річ у тім, що в ній є інформація про антиокупаційну, національно-визво­льну діяльність С. Бандери, яку в радянській і польській історіографіях трактовано те­рористичною, і відповідний термін вживає у цій енциклопедичній статті її автор Ана­толій Кентій. Цю інформацію ChatGPT повважав важливою для створення окремого параграфу (і це логічно й доречно), однак назвав його “Терористична діяльність”. Перші запити давали густу членованість тексту на параграфи, але як би ми в подаль­шому не намагалися вдосконалити завдання, ChatGPT лишав без зміни заголовок, який нині, у часи російської збройної агресії проти України, коли має місце героїзація С. Бандери, спрямована на підвищення у суспільстві патріотизму і бойового духу, для українського читача виглядає зовсім недоречним і небезпечним. Хоча у 2003 році, коли й було опубліковано у 2-му томі цю енциклопедичну статтю, запропонований заголовок параграфа сприймався б, напевне, дискусійно, але толерантно. До слова, протилежні тенденції помічаємо в польському політичному дискурсі останніх років, де з’явився термін “бандеризація” (banderyzacja), який деякі сили намагаються закрі­пити на законодавчому рівні як визначення нібито “небезпечної ідеології” з точки зору польської історичної пам’яті. Такі ініціативи відображають складні, а подекуди й травматичні аспекти спільної українсько-польської історії.

Звісно, виявлений факт одразу ставить під сумнів доречність нашого експери­менту, оскільки вже на підставі цього тестування ми чітко бачимо ризики впрова­дження автоматичної рубрикації енциклопедичних текстів на параграфи, позаяк ця діяльність штучного інтелекту передбачає й необхідність контролю кожної статті на предмет коректності (зокрема й політкоректності) назв параграфів. Якщо енциклопе­дія складається з тисяч і тисяч статей (а в ЕСУ їх нині понад 80 тис.), то це створює велике додаткове навантаження на редакцію.

Однак далі у статті на основі досвіду взаємодії із ChatGPT описуємо ідеї, як мож­на використовувати цього віртуального асистента в редакторській роботі для покра­щення якості текстів енциклопедичних статей.

РЕЗУЛЬТАТИ Й ОБГОВОРЕННЯ

Енциклопедичним статтям притаманна стислість (лаконічність) викладу інформації з теми, що зазвичай досягають її максимальним узагальненням. На пер­ший погляд, така характеристика енциклопедичного контенту мало сумісна з необ­хідністю його структурування, адже узагальнення здебільшого асоціюють з об’єднан­ням частин у ціле, а структурування — з розкладанням цілого на його складові. Тому наче й не дивно, що статті в багатьох енциклопедіях мають вигляд суцільного тексту.

З іншого боку, статті в енциклопедіях бувають різного розміру, і розлогі тексти закономірно потребують певної розмітки для покращення розуміння їхнього змісту, орієнтації в них. А з огляду на те, що підготовка енциклопедичних статей потребує не лише узагальнення знань, а і їх систематизації (розкриття теми під різними кутами зору, аспектами), то впорядкування ідей, фактів, відомостей логічно вимагає певної композиційної організації тексту. Зрештою, впорядкований текст — це ще й естетич­но, а в наукових працях не раз акцентовано на користі позитивних емоцій, що здатні не лише приваблювати, а й зменшувати когнітивне навантаження на процес озна­йомлення з новою інформацією, репрезентованою в естетичний спосіб (Schindler et al., 2017).

Окрім цього, будь-який текст, якому властива певна архітектоніка, має низку переваг, що особливо важливо в часи, коли в людини є вибір, якими джерелами ін­формації користуватися. Для енциклопедій це має значення ще й з тієї точки зору, що поділ статей на розділи, підрозділи чи параграфи спрощує для користувача пошук необхідної інформації. До того ж студії в галузі психології свідчать, що структурова­ний текст легше сприймати і засвоювати (Gernsbacher & Kaschak, 2013). Це зумовлено тим, що суцільні тексти вимагають більше розумової активності, адже перцепція про­читаного, окрім іншого, потребує попереднього виявлення зв’язків між одиницями інформації (Van den Broek & Kremer, 2000). Коли ж текст розділений на абзаци, параг­рафи, розділи, то такої необхідності вже немає — ці зв’язки видно завдяки відповідній архітектоніці тексту. Це підтверджують дослідження з педагогіки, у яких акцентовано на важливості організації тексту для ефективного навчання (Bogaerds-Hazenberg et al, 2020). У деяких працях, виконаних на матеріалі статей Wikipedia, показано, що наяв­ність композиційної будови тексту вже є чинником, що сприяє покращенню якості статті (Schönhofen, 2008). Прикметно й те, що формальним критерієм потрапляння вікіпедійних статей у рубрику “Вибрані” можуть лише ті, що складаються з розділів і підрозділів (Bridgewater, 2017, c. 41).

Що передбачає ідея поділу тексту на параграфи і їхні заголовки? По-перше, це ділить текст на частини — тематичні (фактологічні) структури, у межах яких речення поєднані логіко-семантичним зв’язком. По-друге, заголовки транслюють головну дум­ку цих структур. Це означає, що інформація, яку подано в низці речень параграфа, здатна бути виражена однією сентенцією. Ясна річ, назви параграфів не в змозі вміс­тити весь обсяг інформації в них, однак виконують роль маркера, вказівника, орієн­тира щодо змісту написаного в параграфі. При необхідності знайти лише окремий факт (що найчастіше буває при зверненні до енциклопедій), а не читати всю статтю повністю, заголовки параграфів, безсумнівно, є помічним і корисним елементом.

З точки зору семіотики, розбиваючи текст на складові частини, ми створюємо додаткову знакову систему (додатковий рівень семіотичної взаємодії, метакомуніка­ції), що дозволяє орієнтуватися в тексті статті (Greetham, 1999). Формування цієї зна­кової системи є певним кодуванням тексту, а зчитування цього коду, зокрема ознайомлення із заголовками параграфів, візуальне оцінювання їх (параграфів) роз­логості, інтерпретація заголовків у їх послідовності й сукупності можуть бути достат­нім чинником для складання у користувача враження про текст, його смислові акцен­ти, ґрунтовність, глибину, всеосяжність, рівень об’єктивності висвітлення тощо, отже, прийняття рішення: прочитати цей текст чи продовжити пошук в інших джерелах.

Декодувати таку семіотичну систему означає отримати уявлення про ієрархію знань, що містить стаття, а це ще й підвищує у читача когнітивний комфорт через можливість пересуватися в межах тексту цією ієрархією. Коли такого орієнтиру немає, людині важче отримати для себе аргументи на користь необхідності занурення в ма­теріал, оскільки це передбачає послідовне ознайомлення з текстом статті від початку до кінця (не кожен на це погодиться в умовах перманентного дефіциту часу). Між тим, серед таких аргументів важливим може бути фактор автора статті, його професійної величі, позаяк до підготовки енциклопедій зазвичай запрошують не просто експертів, а визнаних авторитетів у своїх галузях. Запрошувати до енциклопедій відомих фахів­ців є давньою традицією, “її започаткували ще Дідро й Д’Аламбер у 18 ст., коли до написання їхньої Encyclopédie вони залучили відомих мислителів і культурних діячів того часу” (Дзюба, 2021, с. 80).

Наш задум з експериментом не відбувся, оскільки одразу стало зрозуміло, що назви заголовків, згенеровані штучним інтелектом, потребуватимуть перевірки, і якщо йдеться про десятки тисяч статей, як, зокрема, в ЕСУ, то ця робота виглядає об­тяжливою, тоді як звернення до штучного інтелекту викликане передусім бажанням економії часу та ресурсів. Причина необхідності перевіряти автоматично згенеровані штучним інтелектом заголовки параграфів криється у самих авторських статтях, а не в слабких здібностях ChatGPT. Навпаки, тестування запитів дало змогу зрозуміти, що віртуальний помічник доволі чітко та вміло виконує завдання, і проведення експери­менту, найімовірніше, мало би позитивні результати. Натомість авторські тексти мо­жуть бути недосконалими з точки зору структури статті, а інколи й змісту, і у відповідях штучного інтелекту на подібні завдання ця недосконалість чітко віддзеркалюється.

Річ у тім, що постаті, залучені до написання статей, є експертами у своїй сфері знань, але не завжди компетентні в тому, як правильно готувати тексти для енцикло­педій. Завдання редакції — адаптувати авторський матеріал під особливості енцикло­педичного жанру, однак чим розлогіша стаття, чим складніший матеріал, тим важче редакторові це зробити. До того ж часто автори готують статті так, що для адаптації під енциклопедичні канони буде необхідно майже повністю переробити тексти, що зазвичай сприймається як елемент знецінення знань автора й спричиняє його від­мову в подальшій співпраці з редакцією.

Такі особливості внутрішньої “кухні” є тенденційними в галузі загалом, а не притаманні лише окремій редакції. Хоча енциклопедії зараховують до джерел надій­ної інформації (передусім через наявність редакційного контролю, професійних авто­рів, наявність посилань у статтях на першоджерела (Kubiszewski et al, 2010); інколи — через неможливість спотворення системи знань зовнішнім втручанням засобами від­критого редагування (Bentzen, 2018), все ж дослідники час від часу фіксують ті чи інші їхні недоліки, зазначаючи, наприклад, що “через швидку деактуалізацію великої частки інформації, поданої в традиційних енциклопедіях, сумнівно називати ці ви­дання точними; через непрозорі рішення редакцій чи суб’єктивність авторів — об’єктивними. Отож, як історичні документи, що зафіксували знання у певний період, вони становлять більшу цінність, ніж джерела з пошуку свіжих даних” (Wexelbaum, 2012). В інших же студіях, навпаки, наголошено на тому, що порівняно з Wikipedia, яка має перевагу в можливості надавати завжди актуальну інформацію, міститься більше неточностей, фактичних помилок, ніж у традиційних енциклопедіях (Rector, 2008). Прикметно, що більш надійними у Wikipedia англомовні читачі вважають ті статті, що ґрунтуються (посилаються) на матеріалах знакових класичних енциклопе­дій на зразок Britannica (Flanagin & Metzger, 2011). Можливо, у зв’язку з цим в україн­ському сегменті Wikipedia серед критеріїв значущості, що дають право створити ту чи іншу статтю, є пункт про наявність такої ж в універсальних українських енциклопе­діях (ЕСУ, ЕУ, УРЕ тощо).

Щоб полегшити собі роботу і водночас підвищити її ефективність (йдеться про покращення якості тексту, точності, надійності інформації у статтях), працівникові ре­дакції енциклопедії стане в пригоді чат-бот ChatGPT як помічник на етапі підготовки статей. Так, редактор, отримавши авторський рукопис, тепер може з допомогою штучного інтелекту провести різноманітні завдання:

• оцінити повноту викладу інформації відносно теми статті, запитати про наявність не згаданих аспектів тематики, ідентифікувати авторські упередження;
• перевірити точність фактів, даних, тверджень (щоправда, ці здібності гене­ративного штучного інтелекту поки що дискусійні — він здатний генерувати вигадану інформацію, видаючи її за правду (Sun et al, 2024); однак це не означає, що цією його функцією варто знехтувати);
• знайти інформацію, що в недалекій перспективі потребуватиме оновлення (її краще уникати, щоб стаття не втрачала актуальності або знаходити шляхи більш вдалих формулювань. Наприклад, якщо це важливі кількісні дані, що постійно змі­нюються, необхідно зазначити дату їх отримання, водночас варто замислитись і над тим, чи не краще б уникнути в конкретній енциклопедичній статті інформації мінли­вого характеру);
• запропонувати мовно-стилістичне покращення окремих частин чи всього тексту (якщо всі мови, якими володіє ChatGPT, розділити на 4 групи за кількістю ма­теріалу, на основі якого штучний інтелект здобув знання, то за даними 2023 року українська — у другій групі (Lai, 2023), що свідчить про вагомий обсяг опрацьованого українськомовного матеріалу і, очевидно, передбачає достатньо високу мовну компе­тентність).

Зрештою, з огляду на наш аналіз важливим запитом для ChatGPT буде надати текстові композиційної будови (незалежно від того, чи притаманна вона статтям ви­дання). Це допоможе вияскравити розставлені в статті авторські акценти, простежити послідовність у викладенні інформації, її повноту і всеосяжність, збагнути її переваги й недоліки як джерела довідкової інформації. Спектр подібних запитів до віртуаль­ного помічника може бути широким залежно від конкретної статті. За результатами роботи з чат-ботом редактор приймає рішення щодо стратегії подальшої комунікації з автором — наприклад, пропонує йому зробити ті чи інші зміни, доповнення, будь-які інші корективи, спрямовані на вдосконалення матеріалу.

Ще один цікавий варіант використання генеративного штучного інтелекту в ен­циклопедистиці: якщо стаття, над якою працює редактор, є в інших енциклопедіях, то їх варто запропонувати чат-боту для пошуку недоліків, інформаційних лакун. Саме цими даними, яких бракує в інших енциклопедіях, редакторові варто посилити статтю, над якою він працює.

Зрештою, корисним для редактора запитом розцінюємо й завдання для ChatGPT створити енциклопедичну статтю на ту ж тему, над якою працює автор. Але не для того, щоб її опублікувати в енциклопедії. Такий матеріал доречно використати як порівняльний зразок у роботі з авторським рукописом для його вдосконалення.

У цьому контексті важливо зауважити, що в середовищі енциклопедистів вже простежуються певні розуміння щодо етики використання штучного інтелекту в про­фесійній діяльності. Зокрема, формується уявлення про необхідність збереження про­відної ролі людини-редактора у підготовці, перевірці та редагуванні енциклопедич­них текстів. Штучний інтелект сприймають не як автономне джерело знань, а як до­поміжний інструмент, покликаний полегшити виконання рутинних завдань. Всі ро­зуміють, що масове “штампування” енциклопедичних статей з допомогою ШІ приз­веде до низки негативних наслідків. Щоправда, в інших професійних сферах, зокрема журналістиці, фіксуємо й цілком інший підхід, коли автором новинного контенту стає ШІ. Звісно, така практика знаходить як прихильників, так і гострих критиків (Breazu & Katsos, 2024). Власне бачення мають запропонувати й енциклопедисти щодо меж застосування генеративного штучного інтелекту в своїй діяльності.

Ми окреслили основні напрямки роботи редактора енциклопедій, які мають потенціал у зв’язку з розвитком генеративного штучного інтелекту. Водночас деякі провідні енциклопедії вже перейшли від потенційних можливостей до практичного впровадження ШІ-рішень. Так, у Encyclopaedia Britannica на сторінках статей функ­ціонують два інструменти, створені на основі штучного інтелекту: Quick Summary (стислий виклад змісту, автоматично згенерований на основі тексту статті) та Ask the Chatbot (інтерактивний модуль запитань-відповідей, який формує відповіді винят­ково з корпусу енциклопедичних матеріалів Encyclopaedia Britannica). Обидві функ­ції супроводжуються попередженнями про можливі неточності, що демонструє усві­домлений і відповідальний підхід до використання генеративних технологій у на­уково-освітньому контенті. Подібний функціонал з’явився й на сайті Енциклопедії Су­часної України”, на сторінках якої реалізовано “Стислу версію статті”. Для розлогих чи складних матеріалів вона дає змогу користувачеві краще збагнути головний зміст по­даних автором знань. Звісно, вибір фактів, мовні формулювання та інтерпретаційні акценти автоматично створених стислих версій залежать від алгоритмічної обробки тексту, тому вони можуть не відображати всіх смислових нюансів авторського ви­кладу. Хай там як, наведений досвід свідчить, що енциклопедичні редакції вже посту­пово переходять від етапу експериментального застосування ШІ до практичної інтег­рації інтелектуальних інструментів у редакційні процеси з метою підвищення доступ­ності, зручності сприйняття поширюваних знань.

ВИСНОВКИ

Розвиток технологій штучного інтелекту і їх упровадження в енциклопедистику відкриває нові можливості для автоматизації та оптимізації процесу підготовки енци­клопедичних статей, їх поширення в інформаційному просторі. У цьому криється перспектива для підвищення якості та доступності енциклопедичних знань, подаль­шого розвитку енциклопедистки як галузі.

Ми окреслили два перспективні варіанти застосування ChatGPT редакціями онлайн-енциклопедій. Перший передбачає автоматизоване вдосконалення вже опу­блікованих статей, наприклад, покращення їхньої зовнішньої структури. Другий — підвищення якості авторських матеріалів, над якими редакція ще працює, готуючи їх до опублікування. Наша стаття окреслює потенціал штучного інтелекту для першого варіанту його застосування і пропонує практичні поради щодо шляхів використання ChatGPT як асистента редактора на етапі підготовки статей.

Для онлайн-енциклопедій, контент яких створено шляхом перенесення статей із друкованих видань (до таких належить низка національних онлайн-енциклопедій Європи і світу, що мають зазвичай високу аудиторію користувачів), генеративний штучний інтелект може посприяти адаптації енциклопедичних матеріалів під веб-середовище, наприклад, поліпшити композиційну будову статей, зробивши тексти зручнішими для прочитання, візуально привабливішими, естетичними. Це, зі свого боку, здатне сприяти суттєвому покращенню сприйняття матеріалу та зручності ко­ристування довідковими ресурсами. Водночас потрібно усвідомлювати, що автомати­зація цих процесів може мати й певні ризики, оскільки деякі статті чутливі до різних контекстів, без розуміння яких рішення штучного інтелекту можуть бути некорект­ними.

На етапі підготовки нових статей ChatGPT виглядає корисним асистентом для редактора. Робота з віртуальним помічником може значно покращити якість автор­ських рукописів завдяки його здатності надавати статтям структурної організації, пе­ревіряти факти та виявляти неточності, пропонувати варіанти поліпшення стилістики тексту, генерувати ідеї щодо підвищення інформативності статей.

Використання штучного інтелекту в енциклопедистиці потребує широкого об­говорення представників галузі, оскільки ChatGPT здатний не лише сприяти вдоско­наленню статей, а й генерувати енциклопедичний контент замість авторського. У зв’язку з цим з’являється низка питань щодо цінності такого енциклопедичного кон­тенту, його соціальних наслідків, загалом редакційної етики енциклопедистів в умо­вах поширення генеративного штучного інтелекту.