В академической среде студентам все чаще задают вопрос: «Не ChatGPT ли это написал?». Обсудим, почему искусственный интеллект вызывает споры и настороженность в образовательном деле.
Почему не доверяют учебным работам, созданным с помощью нейросетей
Настороженность преподавателей во многом уходит корнями в прошлое. Еще несколько лет назад тексты, созданные генеративными моделями, легко выдавали неживое происхождение: в них встречались неловкие фразы, неуклюжие повторы и логические сбои. Казалось, будто эти тексты не прошли «человеческую» редактуру, поэтому выглядели искусственно. Эти примеры хорошо запомнились и сформировали восприятие ИИ как посредственного автора.
Со временем модели усовершенствовались, но машинный почерк все равно видно: в неестественных речевых оборотах, грамматических неточностях или в «артефактах генерации». Для опытного преподавателя это может быть сигналом: перед ним не самостоятельная работа, а результат работы алгоритма.
Дело не только в самих технологиях, важно и то, как студенты ими пользуются. Неправильно или слишком широко заданный запрос («промпт») часто приводит к шаблонным ответам. Без редактуры эти тексты производят впечатление дежурных и поверхностных, что снижает доверие к итоговому материалу. Добавим сюда безответственное обращение с результатом: студенты нередко копируют сгенерированный текст без последующей проверки и редактуры. Так в работах появляются фактические ошибки, выдуманные источники, исследования или вовсе очевидные следы общения с нейросетью.
Само собой, ситуацию стоит рассматривать и с педагогической позиции. Многие типы учебных заданий изначально создавались для развития самостоятельного мышления. А когда студент привлекает нейросеть, это воспринимается как нежелательное упрощение процесса. Чтобы, например, выучить иностранный язык, нужно научиться самостоятельно переводить тексты и выстраивать грамматику. Поэтому, если работа внезапно выполнена идеально, у преподавателя закономерно возникает вопрос – действительно ли ее сделал студент.
Где заканчивается помощь ИИ и начинается обман
Пока нет четкой границы между легитимным использованием нейросети и действием, которое может считаться нарушением. В каких-то университетах созданы регламенты и составлены методические указания по использованию генеративных моделей, но таких вузов пока немного. В основном студенты ориентируются на общие нормы, здравый смысл и логику задания. Некоторые пытаются апеллировать к формальной логике: раз не запрещено, значит, можно.
Этичнее и безопаснее уточнить у преподавателя, допустимо ли использование ИИ. Но пока единого подхода нет. Сфера образования ищет баланс, а многие вузы выбирают путь осторожности – ограничить или запретить использование алгоритмов, чтобы избежать злоупотреблений.
Почему студенты скрывают, что им помогает ИИ
Несмотря на распространенность нейросетей, многие авторы предпочитают не афишировать их присутствие в своих работах. Главная причина – страх предвзятости. Студенты и исследователи опасаются, что факт использования искусственного интеллекта будет рассматриваться как обман, даже если ИИ применялся честно, лишь как вспомогательный инструмент.
Есть и внутренняя мотивация молчать. Когда сложная задача решается за считанные минуты с помощью алгоритма, возникает ощущение, будто результат дался чересчур легко. В академической среде, где поощряется самостоятельный поиск, такой подход может восприниматься почти как моральное нарушение: труд без усилий кажется ненастоящим.
Знаковая история произошла в 2023 году: студент РГГУ публично признался, что использовал ChatGPT при написании диплома и подробно описал процесс. Признание стало прецедентом – ранее никто не говорил об этом открыто. Реакция оказалась бурной: диплом попытались аннулировать, однако после общественного резонанса работу все же признали, хотя оценка осталась минимальной. Этот случай показал, как болезненно воспринимается открытость.
Наконец, студенты боятся неопределенности. В большинстве университетов до сих пор нет единых и прозрачных правил обращения с нейросетями. В таких условиях даже добросовестные студенты не чувствуют себя в безопасности, предпочитая просто не говорить о цифровом помощнике.
Почему нет единых правил использования ИИ в учебной работе
Создать универсальный свод норм для работы с генеративными моделями оказалось непростым делом. Пока нет общего понимания, где проходит граница между допустимой помощью технологии и нарушением академической добросовестности. ИИ вошел в образовательную среду слишком стремительно, институты просто не успели выработать устойчивые и проверенные правила.
Обычно такие регламенты появляются не сразу, а постепенно – через накопление опыта, обсуждение спорных кейсов и сравнение разных подходов. Фактически, система образования находится в режиме эксперимента: вузы самостоятельно пробуют собственные модели регулирования, вводят локальные ограничения и смотрят, как это работает на практике. Каждый такой пример становится пилотным проектом, за которым внимательно наблюдают другие учебные заведения. И если решение окажется удачным, его могут взять за основу другие заведения или даже регуляторы. Спешить опасно. Если на федеральном уровне закрепить неудачные правила, они рискуют надолго зафиксировать неэффективный подход и затормозить развитие более гибких решений.
Почему нельзя просто разрешить использование ИИ
На практике не получится разделить типы заданий к простому списку «можно» и «нельзя». Правила нужно устанавливать исходя из целей обучения и типа задания: где-то ИИ можно разрешить как инструмент для черновика, поиска идей или самооценки, а где-то важно, чтобы работа оставалась полностью самостоятельной. Дело в том, что генеративный ИИ меняет логику учебных заданий: можно быстро создавать текст, план, анализ или ответы, поэтому привычные формы проверки не всегда показывают реальный уровень знаний студента.
Во многих практиках задания разделяют не по формальному признаку, а по образовательной цели. ИИ можно допускать для мозгового штурма, подготовки черновиков, объяснения сложных тем или критической оценки сгенерированного текста, но ограничивать или запрещать там, где важно проверить индивидуальное понимание, оригинальность или способность самостоятельно искать решение. Для задач, где важно личное участие, часто рекомендуют добавлять устную защиту работ, промежуточные черновики и работу с локальными или офлайн-источниками, чтобы результат было труднее подменить генерацией.
Выводы
Запрет на использование ИИ выглядит маловероятным сценарием. Скорее, наоборот: в ближайшие годы технология станет таким же базовым инструментом, как поиск в интернете или текстовый редактор. Такой подход выглядит более жизнеспособным, потому что сохраняет академическую честность и одновременно признает, что ИИ – это часть реальной образовательной среды.
Также читайте:
Какая глупая собака. Зачем вызывать льва на бой, а потом убегать и прятаться от него?
Ошибки я не искал - они сами встречались повсеместно, и я обратил внимание на эту странность: образовательный ресурс с ошибками даже на русском языке выглядит пикантно. Особенно - после "полировки" с помощью ИИ, в котором, по Вашим словам, Вы разбираетесь и даже оцениваете его "глупость".
О правилах. Объективными являются правила русского языка, которые признаны в установленном порядке - начиная от законодательства, заканчивая конкретными нормами в разработках Института Виноградова. Не чье-то мнение, а итог работы группы специалистов. Сравнивать же Ваши субъективные калибровки каких-то чат-ботов с уровнем Правительства РФ будет, как минимум, нескромно, если вообще уместно.
В этой фразе прекрасно все! Если отбросить модель "Вода является влажной, поскольку является жидкостью", можно легко показать, что формальная правильность (непротиворечивость) процесса рассуждений не сделает выводы правильными (соответствующими реальности) при неверности посылок. Уже в Древней Греции это изучали и этому обучали софисты.
Правила в дискуссиях есть - это бесспорно. Но я не увидел ответа на мой вопрос: что заставляет Вас считать Ваши критерии объективными, если они никем более не валидировались?
Всё хорошо, кроме некролога.
Всё на пользу, пока беседа не прекращается. Следующая отметка - 25 страниц. А валидность - это скучно.
Да ладно вам докапываться до ошибок. Вы сами в одно предложении сделали 2 ошибки: "4. Носителя качественного мышления можно заставить обсуждать собственные идеи и выдвигать контрагрументы, которые будут несоответствовать/конфликтовать с ранее высказанной публично информацией. (Манипуляция №3)".
Очередную глупость пишет. После "полировки" с помощью ИИ нет никаких ошибок.
И правила оценки текста объективны. И правила оценки рассуждений объективны.
Когда я пишу про правила рассуждений, то имею в виду не только соблюдение правил формальной логики, но и соответствие фактам и здравому смыслу. То есть ошибки в рассуждениях бывают не только логические, но и смысловые. Так что софистика тут не при чём.
Правила рассуждений охватывают не только структуру вывода, но и работу с содержанием. В теории аргументации это называется неформальной логикой, где ошибки делятся на формальные (нарушение структуры вывода) и неформальные, то есть смысловые, такие как опора на ложные данные, двусмысленность, игнорирование контекста, когнитивные искажения.
Ваша проблема в том, что вы ничего не знаете о существовании этого направления, связанного с изучением ошибок в рассуждениях. Неформальную логику определяют как науку об ошибках в рассуждениях людей, и рассматривают как форму логики без формализмов. Среди её названий упоминают также практическую логику, теорию аргументации и другие.
Изучение ошибок важно не только для развития критического мышления, но и для повышения качества познания, аргументации и принятия решений в различных сферах жизни.
Что в дискуссии НЕ является объективными критериями?
- Мнение большинства или консенсус (большинство может ошибаться; объективность проверяется логикой и данными, а не голосованием).
- Авторитет или статус говорящего (академическая степень, должность или популярность не заменяют валидность аргумента).
- Риторическая победа (красноречие, эмоциональное давление или софистика не делают позицию объективно сильной).
А что в дискуссии является объективными критериями определения победителя?
Я что - сам не способен что ли определить логическую корректность выводов, и соответствует ли утверждение или аргумент фактам и здравому смыслу? Может это вы не способны определить, когда вы полностью опровергли тезис оппонента и доказали свой тезис, или когда вы уличили оппонента во лжи, или когда выявили противоречия оппонента и указали ему на эти противоречия, а он не смог ничего парировать. А я запросто могу все эти моменты определить и зафиксировать.
Объективные критерии в дискуссии существуют, и они опираются на неформальную логику и проверку фактов.
Мне всегда интересовало, в чем была ошибка Штирлица, когда он путем рассуждений определял, кто ведет переговоры с Далласом, и на кого надо выйти для противодействия этому.
Он ошибся в рассуждениях с точностью до наоборот.
Этот пример давно используется в курсах логики и критического мышления как наглядная иллюстрация того, почему внутренне непротиворечивое рассуждение может привести к выводу, противоположному реальности. Ошибка Штирлица не в нарушении правил формальной логики. Штирлиц выстроил валидную цепочку: если А, то В; если В, то С. Наблюдаем признаки С, следовательно, А истинно. Формально ошибок нет. Но он исходил из ложной посылки, подброшенной ему Мартином Борманом через провокацию с шифровкой из Москвы. Вывод опирался на косвенные признаки (доступ, поведение, совпадения во времени), которые могут иметь несколько объяснений. Штирлиц неосознанно отбирал и интерпретировал факты так, чтобы они подтверждали первоначальную гипотезу и не строил альтернациях гипотез.
Этот кейс подтверждает мой тезис, что правила рассуждений должны охватывать не только структуру вывода, но и работу с содержанием. Объективный критерий в дискуссии или анализе требует не просто логической связности, а перебора альтернативных гипотез и проверку подтверждения версии.
Штирлиц действовал как формальный логик, и это превратило его рассуждение в инструмент самообмана. Пример Штирлица показывает, что объективный критерий оценки рассуждений - это не отсутствие ошибок в структуре вывода, а наличие механизмов, которые эти ошибки выявляют и исправляют до того, как они закрепятся в выводе.
Тему ошибок не я сегодня поднял. Да и непропечатанный пробел на форуме не тождественен ошибкам на продажном сайте образовательного продукта. Особенно - после многократных вычиток и работы откалиброванного ИИ.
Опять "глупость" всплыла - просто слово нравится? Или это какой-то "пунктик" из прошлого? Посмотрите в словаре его значение.
А пока мне с позиций "умного" вот это поясните:
Там и еще есть - я ранее уже предлагал использовать Word.
Или в рамках очередных субъективных критериев данный текст признается объективно правильным?
Вот этого-то я и пытаюсь добиться: получить подтверждение объективности применяемых критериев. Сейчас что-то стало уже появляться.
Чуть выше Вы признали, что авторитет не может быть признан объективным критерием, а сейчас его же и вводите в контекст обсуждения. Здравый смысл не может существовать в отрыве от носителя, т.е. авторитета.
Отказ от обсуждения тезиса не может быть признан агрументом в пользу истиности критерия. Кроме того, отказ не может быть рассмотрен как признание фиаско даже в рамках формальной логики.
Более глобально - идет подмена объективного критерия определения качества мышления на критерий определения победителя. Насколько могу судить, никакого "соревнования" нет в принципе.
И шире - если испытуемый лжет, и Вы его на этом поймали, это говорит лишь о появлении противоречий в показаниях, но не свидетельствует о "некачественном" мышлении.
Вот пока ровно этого мне не удается увидеть с методологической точки зрения.
Выше указал, почему: субъективная фиксация никак не является объективным критерием. Да и просто - в силу единственности мнения - не получится сделать контроль его непротиворечивости среднему по выборке из оценок экспертов (метод жюри). Как следствие - возможно смещение оценок. Объективности здесь быть не может.
У Вас не было шансов. Поиски черной кошки в тёмной комнате.
Но можно посмотреть чуть шире.
Логика вовсе не обязана быть бинарной даже на бытовом уровне. В многозначной логике всё намного интереснее, и ей очень много лет. Большая тема.
Далее. В очень многих случаях для определения правильности нужна дополнительная или другая информация, отсутствующая у того, кто делает вывод. Он может быть прав - или думать, что прав - с собственной точки зрения, но действительность и те, кто знают больше, его поправят. Второе мнение в медицине или метод Дельфи появились и потребовались не случайно.
Прочее. Если есть возможность посмотреть на происходящее, выйдя за рамки существующего канона, ответ может быть совершенно неожиданным. Математикам это давно и хорошо известно. Как намёк - роман "Флатландия" вышел почти 150 лет назад. Но были и продолжение, и даже кино, не считая многолетних обсуждений.
PS ... Как тут заодно не вспомнить - с искренней благодарностью, что в 70-е переводилось и издавалось много первоклассной литературы на естественно-научные темы.
Но эта тема именно вас волнует. А меня вообще не волнует. И при этом вы сейчас опять сделали две ошибки в одном коротком предложении: "Отказ от обсуждения тезиса не может быть признан агрументом в пользу истиности критерия". Так что лучше вообще не затрагивайте эту тему.
Да, я удивлен. Действительно, ИИ не может найти все ошибки. Интересный факт. Лучше использовать Word.
Вы тупо не понимаете - что такое здравый смысл. Здравый смысл - это универсальное знание, суждение и представление о вкусах, которые воспринимаются более или менее без рефлексии или аргументации. Здравый смысл считается базовым уровнем здравого практического суждения или знания основных фактов, которыми должен обладать любой взрослый человек. Есть вещи, которые являются аксиомами - очевидными для подавляющего большинства людей явлениями, которые принимаются без доказательств. Понятие «здравый смысл» - это именно аксиома. То есть очевидность, которая не требует доказательства или объяснения какого то там авторитета.
При этом вы не объяснили – почему не может. А я объясню – почему может. Если идет дискуссия и надо аргументировано защищать свой тезис, но никаких аргументов уже не осталось, то ничего другого больше и не остается, как просто отказаться от дальнейшего обсуждения.
Нет никакой подмены. Качественное мышление – это отсутствие ошибок в рассуждениях. И это и есть объективный критерий качественного мышления – отсутствие ошибок в рассуждениях.
Определение победителя, по сути, также сводится к выявлению того, у кого нет принципиальных ошибок в рассуждениях.
Дискуссия – это и есть интеллектуальное состязание (соревнование).
Противоречие в рассуждениях разве не является принципиальной когнитивной ошибкой? Если человек противоречит сам себе, то у него явные проблемы с качественным мышлением.
Нет, фиксация – объективная, потому что это факт. То есть никто не сможет оспаривать факт того, что человека подловили на лжи, подтасовках или противоречию самому себе.
Вы, наверняка сами не понимаете – что хотели сказать. А если понимаете, то приведите пример, который бы наглядно объяснил – что вы хотели сказать.
Это так. У меня до сих пор книги того периода имеются: удивительно высокого качества работы были. Жаль, что теперь таких мало.
Буквально в прошлую пятницу меня пригласили дать лекцию по управлению рисками на одной программе МВА для руководства в Oil&Gas. Достаточно долго обсуждали разные аспекты оценок, а потом вышли на согласование результатов. Я как раз спросил, известно ли о методе Дельфи? С удивлением узнал, что нет: никто вообще не рассказывал. Пришлось исправлять.
Еще лет 20 назад такие техники считались базовыми и были у многих на слуху. Сегодня же проблематика достижения несмещенных оценок внезапно опять стала актуальной. И это в эпоху тысяч книг, ИИ и "новых горизонтов образования". Вновь поймал себя на мысли, что важно "не многое, но нужное".