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:
Какого рода риски?
Зависит от аудитории и подготовки студентов - или это уже новая норма?
Проблема никуда не делась. Как и оценки. Много новых инструментов, но всем нужно уметь правильно пользоваться.
Вот видите... А с каким жаром еще недавно доказывали, что нет никаких ошибок, всякие глупости мне приписывали. Извинений не требую - просто запомните это, сделайте выводы.
Для проверки правописания, действительно, лучше использовать Word.
Снова подводит Вас знание матчасти. Аксиома - это положение, принимаемое как истинное без доказательства.
Вещи не являются аксиомами, как аксиомами не является некие "универсальные знания", и "здравый смысл" - не аксиома. Состав аксиом зависит от субъекта, и его выбор может радикально изменить всю выработку последующих теорий: пример - различия аксиом параллельности у Евклида и Лобачевского.
Из БЭС: ДИСКУССИЯ (от лат. discussio - рассмотрение - исследование) - обсуждение какого-либо спорного вопроса, проблемы на собрании, в печати, в беседе.
Сам факт обсуждения не предполагает обязательности защиты: может идти обычное исследование предмета. Оно может быть прекращено в любой момент, в том числе из-за поведения оппонента.
Разделим на две части:
1) Качественное мышление – это отсутствие ошибок в рассуждениях.
2) объективный критерий качественного мышления – отсутствие ошибок в рассуждениях.
Итого: Качественное мышление – это объективный критерий качественного мышления. Ничего не смущает?
Вы пытаетесь одну сущность (качественное мышление) выразить через ее атрибуты, измеряемые по неким критериям, объективность которых не доказана. Если она аксиоматична - можно сразу признать мышление качественным, не утруждая себя теорией, просто в рамках аксиомы: "Мышление Л. Горна - качественное". Но не все согласны с такой аксиомой.
Если нет состязания - может не оказаться победителя.
А если ошибки есть у всех участников - вопрос будет измеряться в их числе? Количество по итогу перейдет в качество?
Это не так - выше приводил определение из БЭС.
Нет, ложь может быть частью манипуляции, которая заранее готовилась. Допустим, сотрудник искал работу в другой компании, а начальнику сказал, что заболел. Начальник поймал его на том, что он, предположим, был в магазине вечером, и сотрудник сознался, что "проспал". Начальник не узнал истину, но успокоился с "раскрытием лжи".
Не поверите - понимаю, но раз у Вас сложности возникли - объясню. Предположу, что про метрики в статистике что-то слышать приходилось.
1) Как известно из курса истории, Галилей использовал свой пульс для измерения времени в некоторых экспериментах.
2) Как известно из курса клинической медицины, пульс человека меняется под действием ряда факторов, в том числе вне зоны контроля человека.
Соответственно, измерение пульса не может считаться надежным способом оценки времени. С другой стороны, измерение пульса, скажем, 30 и более людьми одновременно (это и будет жюри) позволит вычислить среднее время течения эксперимента с указанием стандартной ошибки и границ доверительного интервала получаемых значений с заданной вероятностью.
Операционные. Мы рассматривали реестры рисков, и вопрос возник об экспертной оценке вероятностей отказов, если нет актуарной статистики. Как раз - идеальный случай для метода Дельфи: есть эксперты, которые могут выставлять вероятности на основании субъективных оценок, нет истории по аналогичным сбоям.
Учитывая разные аудитории, я склоняюсь к тому, что это новая норма.
Согласен. Просто есть более часто использумые методы, которых зачастую оказывается достаточно. Не всегда они будут "на гребне хайпа", но вполне могут решать задачи. Конечно, я при этом исхожу из того, что они правильно используются.
"Вот у нас в институте произошел такой случай. Есть у нас грузин, студент, по фамилии Горидзе, а зовут его Авас, и доцент Петяев, страшно тупой".
Интересно, а где в это старой притче про то,что собака убежала и пряталась?
Очень тяжелая привычка комментировать все, что проплывает и добиваться всеобщего признания своей правоты. Иногода это называют занудством.
Не совсем по делу, но почему-то мне кажется, что это живое подтверждение специфики особенности работы с ИИ.
Мне всегда было не понятно до конца логика автора, потому что всегда за ней так должно быть некая Базовая позиция так основа.
Confirmation bias (предвзятость подтверждения) — это когнитивное искажение, при котором человек ищет, интерпретирует и запоминает информацию так, чтобы она подтверждала его существующие убеждения.
Но у него есть очень интересная модификация, когда человек начинает использовать логику искусственного интеллекта (ИИ) как основную для себя, предвзятость подтверждения выходит на новый уровень.
Этот феномен в психологии называют эффектом автоматизации (automation bias) или делегацией познания [ручной ввод]. Человек начинает воспринимать ИИ не как инструмент, а как абсолютного, объективного арбитра.
Справочно, но я думаю все итак знают, но тем не менее. Когда вы работаете с ИИ глубоко по конкретной теме, то он сам начинает него более детально погружаться это называетсся контекстным дрейфом, ну наше мышление воспринимаю это абсолютно по-другому.
Все таки, изобретение велосипедов - очень увлекательное занятие! Хотя и чреватое! Тема то древнейшая - еще Аристотель свои силлогизмы для чего изобретал? Может стоит вспомнить, хотя бы, работы Курта Гёделя о неполноте? В простонародье популярна формулировка теорем Гёделя в форме Россера:
Если формальная система S непротиворечива, то в ней невыводимы обе формулы B и ¬B; иначе говоря, если система S непротиворечива, то она неполна, и B служит примером неразрешимой формулы.
(Формальная система, содержащая неразрешимую, то есть невыводимую и неопровержимую, формулу, называется неполной).
Но, с матлогикой будьте осторожы - она сильно формирует мышление. Рекомендую философам - психологам вводные курсы А.Н.Колмогорова и А.Г.Драгалина. Но, не увлекайтесь, т.к. тут опять возможны "открытия"...
Насколько я понимаю - обсуждается попытка сделать авторскую версию реализации логики предикатов первого порядка? Продолжить борьбу за дело Аристотеля? Сделать мышление качественным, а все дискуссии сразу вычислять и определять победителя? Или же это уже шаг к "Рассуждениям о методе" Рене Декарта? Есть в этих шагах что-то новое? Ну кроме жалания такое иметь?
Но вообще, обсуждение забавно. Не хотите ли продолжить? С удовольствием почитаю - от дальнейшего личного участия воздержусь - мои суждения крайне субъективны и порой...неутешительны.
Не стала убегать, когда лев молча пошел в её строну?
Иногда - если не сводится к попыткам морально уничтожить собеседника.
Если бы только Ваши... И это нормально.
Ничего страшного. Восхищаться не обязательно.
Аристотель и Декарт неплохо справились без нашей помощи. Были, естественно, и другие великие.
На мой непросвещенный взгляд - пока это попытка заменить содержание некой авторской процедурой. "Качественное" и "некачественное" внешне ничем не отличаются, пока не применялись критерии, по поводу которых достигнут консенсус. Тем более - если используются отсылки к здравому смыслу и общему знанию.
Нет смысла говорить о правильности чего угодно - оценок, выводов, решений ... , если объем технически доступной информации, которую необходимо учесть, ничем не ограничен. Для начала обсуждаемую тему нужно сузить и договориться, что именно принимается во внимание, а что вообще не рассматривается. С GenAI такое тяжело - там вообще нет единственно правильного ответа.
Вы об этом?
Колмогоров А. Н., Драгалин А. Г. Математическая логика : учеб. пособие для вузов 238 с. - (Классический университетский учебник). - Библиогр.: с. 228. - ISBN 5-354-00389-X.
Тогда это жестоко. Очень сомневаюсь, что книга рассчитана на действительно широкий круг читателей. Если они, конечно уже не читают на сон грядущий Гильберта и Гёделя.
В настоящее издание включены учебники А. Н. Колмогорова и А. Г. Драгалина «Введение в математическую логику» и «Математическая логика. Дополнительные главы», содержащие классическое изложение понятий и результатов математической логики с элементами теории множеств, теории алгоритмов и оснований математики.
Учебники написаны на основании курса математической логики, читавшегося обоими авторами на механико-математическом факультете МГУ им. М. В. Ломоносова. Изложение фундаментальных фактов современной логики (основ логики высказываний и логики предикатов, начал аксиоматической теории множеств, теории алгорйтмов, теоремы Геделя о неполноте, программы Гильберта обоснования математики) не предполагает специальной подготовки и рассчитано на широкий круг читателей, интересующихся математической логикой и философскими проблемами современной математики.
Понял.
Печаль в том, что если нет реальной истории, то нет и относительно достоверных оценок. И вероятности в малых выборках большого смысла не имеют. Какие-то кусочки для данной ситуации можно склеить, моделировать, искать похожее и пр., но это далеко от точного знания и настоящей экспертизы. Что-то всегда делается в первый раз.
Но в качестве меньшего из зол - да, может сработать, если привлекаются эксперты высокого уровня. Лишь бы не было подгонки под ответ.
Вы тупо не понимаете значение термина «вещь», а следовательно, не понимаете о чём вообще идёт речь. Если не понимаете, смотрите словарь https://kartaslov.ru/значение-слова/вещь.
Я употребил этот термин в значении, соответствующем пункту 3: явление действительности, факт, проявление или результат какой-л. деятельности, дело.
Вы противопоставляете аксиомы (формальные положения теории) и вещи (то, что существует в реальности или в дискурсе как факт или явление). Но термин «вещи» стоит в одном ряду с абстрактными категориями, такими как «универсальные знания» и «здравый смысл».
В обыденном дискурсе слово «аксиома» давно вышло за рамки математики и логики. Оно стало обозначать любую очевидность, не требующую доказательства или ссылки на авторитет. В этом смысле здравый смысл выступает как аксиома практического рассуждения, то есть как неявное основание, на котором строится бытовая рациональность и социальное взаимодействие. Здравый смысл считается базовым уровнем практического суждения или знания основных фактов, которыми должен обладать любой взрослый человек. https://en.wikipedia.org/wiki/Common_sense
Здравый смысл выступает как базис практической рациональности. Вопреки здравому смыслу поступают в накрученном эмоциональной состоянии, в состоянии алкогольного или наркотического опьянения и под влиянием когнитивный искажений. Отрицание фактов и неопровержимых аргументов – это тоже вопреки здравому смыслу.
Я вовсе не настаиваю, что обсуждение на этом форуме следует назвать дискуссией. Я условно так называю. А, по сути, это спор. Спор – это столкновение мнений или позиций, в ходе которого стороны приводят аргументы в поддержку своих убеждений и критикуют несовместимые с последними представления другой стороны.
Целью спора может быть обнаружение истины или достижение победы. Спор, направленный не на истину, а на победу, - это всегда спор о ценностях, об утверждении каких-то собственных оценок и опровержении несовместимых с ними оценочных суждений другой стороны.
Дискуссия – это спор, направленный на достижение истины и использующий только корректные приемы.
Полемика – это спор, направленный на победу над противоположной стороной и использующий только корректные приемы.
Эклектика – это спор, имеющий своей целью достижение истины, но использующий для этого и некорректные приемы.
Софистика – это спор, имеющий своей целью достижение победы над противоположной стороной с использованием как корректных, так и некорректных приемов.
Осуждения заслуживает софистика, ставящая своей единственной целью победу в споре любой ценой, не считаясь с истиной. Софистика вообще не стеснена никакими правилами: в софистическом споре может быть нарушено любое общее требование, не исключая требования быть логичным или требования знать хотя бы приблизительно те проблемы, о которых зашел спор. Для трех остальных разновидностей спора можно попытаться сформулировать общие требования, если подразумевается, что спорящие ориентируются в конечном счете на раскрытие истины.
Словарь по логике. - М.: Туманит, изд. центр ВЛАДОС. А.А.Ивин, А.Л.Никифоров. 1997.
А вот и доказательство тому, что здесь не дискуссия, а софистика (со стороны оппонента).
Я не отождествляю сущность и критерий. Факт в том, что я указал, что один и тот же признак (отсутствие ошибок) выполняет две разные функции:
Приравнивать определяемое понятие к критерию его оценки всё равно что сказать: "Правильный расчёт – это соблюдение формулы. Соблюдение формулы – это критерий правильности расчёта. Следовательно, расчёт – это критерий расчёта".
Вы нарочно разделяете фразу на два независимых утверждения, а затем соединяет их так, будто они образуют замкнутый силлогизм. Это классический софистический приём - вырвать часть тезиса из контекста и проигнорировать пояснительную функцию второго предложения.
Да, отсутствие ошибок в рассуждениях является объективным критерием оценки качества мышления. Если вы считаете этот критерий недостаточным или необъективным, предложите альтернативный критерий качественного мышления и обоснуйте его.
По факту есть состязание.
В логике и методологии ошибки не аддитивны (не суммируются), а иерархичны. В теории аргументации категории ошибок разделяются на фактологические, логические (формальные и неформальные), методологические, терминологические. Их вес определяется не мнением, а степенью влияния на истинность вывода. Частные неточности, оговорки или стилистические погрешности не разрушают рассуждение, тогда как формальные логические ошибки (например, утверждение следствия, подмена тезиса, противоречия) и фактологические искажения разрушают аргументацию полностью. И эти различия весов ошибок зафиксированы в теории аргументации, а не берутся с потолка.
Качественного мышления – это не состояние мифической абсолютной безошибочности, а способностью выявлять и исключать принципиальные искажения в рассуждениях. Поэтому объективный критерий остаётся именно отсутствием системных искажений.
При чем тут противоречие в рассуждениях? И при чем тут дискуссия (спор)? Вы лишний раз доказали, что совершенно не понимаете - о чём вообще идёт речь.
Напоминаю - о чем изначально шла речь.
Я писал: " 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".
А вы что за хрень тут написали? Какое отношение ваша хрень имеет к тому, о чём писал я? Вы тупо не понимаете - о чём идет речь.