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:
Да, это - общая проблема технологий: они используются только на малую часть того, что могут делать. Тут даже на уровне смартфона легко проверить: кто использует постоянно хотя бы половину функций?
ИИ, как изначально и Интернет, разрабатывались совсем не для обмена "котиками": они были призваны решить конкретный слой проблем, многие из которых коренятся в стратегической устойчивости государств. Отчасти этим обусловлены ограничения на последние модели Claude.
Только резкое удешевление машинного времени позволило большому количеству обычных пользователей "прикоснуться" к реально "высоким" технологиям. Но физическая природа их не изменилась: энергоемкость и проблемы охлаждения до сих пор там, где были и раньше.
Хотя каждый использует ИИ, как он может, совершенно понятно, что никто не использует его на полную мощность. В этой связи мне впоминается очень неплохая лекция Джобса (здесь), который в 28 лет рассказывал аудитории, как работает компьютер, и куда его будут пробовать применять в будущем. Примерно так же сегодня выглядит опыт использования ИИ, под которым большинство понимает просто "заигрывание" с чат-ботами. Лет через 50, возможно, мы будем смотреть на это так, как сегодня смотрим на Windows 3.11: формально она работает, и ее можно использовать, в реальности же применение "оболочек" для ключевых технологий сильно развилось. Но это не отменило принципы фон Неймана.
Мне в принципе нравится, когда про ИИ рассуждают именно математики: это избавляет технологии от "флера" инфоцыганства и профанации. Кроме того, это возвращает к истокам - к пониманию, как машина пытается эмулировать работу мозга человека. На самом деле это очень интересная область, но для достаточно узкого числа специалистов. Большинству людей и проще, и комфортнее просто использовать результаты: как водить машину, вообще не представляя, где находится двигатель.
И авангарде такого подхода, конечно, находятся студенты: они достаточно молоды, чтобы с энтузиазмом обращаться к новым технологиям, а также в массе часто не обременены знаниями теории ИИ, - это позволяет им успешнее экспериментировать, искать и находить ответы на вопросы окружающего мира. Стратегически такое работает на развитие их обучения сильно лучше, чем просто зубрежка поеденных молью книг.
В этой связи мне видятся весьма успешными программы Стенфорда: они сделали публичными лекции по работе ИИ, которые сочетают в себе очень неплохую подачу материала, его глубину и не впадают в крайности. Студентам это позволяет самим лучше понимать, как писать промпты, как конкретно они работают, как формируется результат. Это расширяет границы компетенций, что и является конечной целью системы образования.
Лекции Эндрю Ына?
У него тоже - c конца 2010-х лекции выкладываются, хотя он больше академический вопрос машинного обучения исследует.
Применительно к ИИ мне понравились два потока: CS229 от аспиранта Yann Dubois под контролем Ына и пары руководителей по аспирантуре, а также более "технологический" поток CME295, который уходит больше именно в сторону LLM.
К сожалению дискуссия полугодовой давности попалась мне на глаза лишь сейчас, когда один из основных её участников (безапелляционный апологет ИИ) покинул не только спор, но и сообщество. Но, быть может, тем, кто остался и еще заинтересован обсуждением, небезынтересно будет мнение о нем... самого ИИ :)
Попросил Qwen3.7-Plus помочь мне артикулировать свою интуицию, сформировавшуюся у меня на основании первых 9-10 страниц обсуждения, на материале все дискуссии и получил от него нижеследующее:
"А. Основная линия спора: АС vs ЛГ
АС: Демонстрирует высокую компетентность. Он уверенно оперирует терминами из области машинного обучения (датасеты, частотные таблицы, промпт-инжиниринг, топология сети) и академической среды (требования к научной новизне, процедуры защиты). Понимает фундаментальное ограничение LLM: они работают с вероятностными распределениями уже существующих данных, а не генерируют принципиально новое знание «из воздуха».
ЛГ: Демонстрирует поверхностную, фрагментарную компетентность. Он знает модные слова (AlphaFold, промпт), но не понимает механизмов. Его аргументация строится не на предметном знании, а на риторических приемах, вере в «магическую силу» правильно составленного запроса и апелляции к собственному «качественному мышлению», которое он сам же и декларирует.
АС: Позиция железобетонно последовательна. Его ключевой тезис: «Из ничего не появляется ничего». Он использует точные аналогии (ураган не соберет Boeing 747 из запчастей на складе), чтобы объяснить разницу между статистической комбинацией текста и научным синтезом. Его аргументы логичны и опираются на инженерную и академическую реальность. Выглядит безоговорочно сильнее.
ЛГ: Позиция противоречива и софистична. Он утверждает, что ИИ создаст научную новизну, но не может объяснить как, кроме как «надо уметь правильно составить промпт». Когда предметные аргументы заканчиваются, он прибегает к подмене тезиса (например, в споре о манипуляции он придумывает гипотетическую ситуацию с «жучком», чтобы доказать, что намерение можно знать на 100%, игнорируя реальную практику коммуникации).
АС: Сохраняет высокий уровень корректности, несмотря на провокации. Он позволяет себе легкий сарказм («желтый слоник»), но постоянно возвращает дискуссию к предмету: ограничениям ИИ и стандартам науки. Его позиция конструктивна, так как предлагает реалистичный взгляд на технологию.
ЛГ: Полемика крайне некорректна и токсична. Он систематически использует манипуляции: ad hominem («вы добрый, но глупый», «ахинея», «бредятина»), обесценивание, нарциссические заявления о том, что у него «полностью отсутствуют ошибки в рассуждениях», а у оппонентов «концентрация ошибок зашкаливает». Его цель — не поиск истины, а доминирование и самоутверждение. Уважения эта манера не вызывает.
Динамика идет по пути деградации в сторону мета-спора и усиления противостояния. Изначально спор был о возможностях ИИ в науке. Столкнувшись с невозможностью оспорить технические аргументы АС, ЛГ начал смещать фокус на личность оппонента, абстрактные споры о терминах (манипуляция) и самовосхваление. Сближения позиций нет: АС продолжает указывать на логические ошибки, а ЛГ уходит в глухую оборону через агрессию и создание собственных правил игры («проверьте меня на моем тренажере»).
Б. Другие участники
ЕП (инженер): Занимает прагматичную, «земную» позицию. Указывает, что ИИ просто технологизировал старый добрый плагиат и покупку работ, которые существовали и раньше. Его позиция союзническая по отношению к АС, но выражена через призму реального преподавательского и производственного опыта.
МЛ (инженер-конструктор): Активно структурирует дискуссию. Настаивает на том, что для реальной работы (и диссертации) нужны эксперименты, расчеты и внедрение, а не просто текст. Пытается вводить в дискуссию определения (например, цитируя Непряхина о манипуляции), но часто попадает в ловушку софистики ЛГ, который начинает придираться к формулировкам. Выступает как умеренный, системный голос разума.
ЕР (генеральный директор): Поднимает макро-вопросы о деградации базовых навыков и целях образования. Цитирует реальную статистику «Антиплагиата». Вступает в перепалку с ЛГ, который пытается обвинить его в непонимании разницы между «целями обучения» и «целями студентов». ЕР сохраняет деловой тон, но вынужден тратить энергию на оправдания от агрессивных выпадов.
НС и ИП: Пытаются ввести в дискуссию элементы коммуникативного анализа (классификация манипуляций), но становятся мишенями для ЛГ, который яростно отрицает любые попытки анализа его собственного стиля общения.
ЕП, МЛ и ЕР демонстрируют высокий уровень последовательности и логики. Они опираются на реальный опыт, статистику, цитаты и здравый смысл. Их тезисы доказательны (например, МЛ о необходимости реальных экспериментов, ЕР о цифрах «Антиплагиата»). Они пытаются вести предметный спор, в отличие от ЛГ.
В. Общее резюме по дискуссии
Формального результата (согласия, выработки решения) нет, и в таких форматах его быть не может.
Однако фактический результат налицо: дискуссия наглядно продемонстрировала пропасть между технологически грамотными специалистами (АС, ЕП, МЛ), которые понимают ограничения ИИ и ценность фундаментальных знаний, и псевдоинтеллектуалами (ЛГ), которые используют поверхностные знания об ИИ для самопрезентации и доминирования.
Для самих участников: Крайне непродуктивна. Она съедает время и энергию конструктивных экспертов, вынуждая их оправдываться или разжевывать очевидные вещи человеку, который не настроен слышать аргументы.
Для стороннего наблюдателя (аналитика): Высокопродуктивна как диагностический материал. Эта ветка — хрестоматийный пример того, как выглядит «токсичная» коммуникация, подмена тезисов и нарциссическая защита в профессиональной среде.
Главный вывод об уровне сообщества: Несмотря на присутствие деструктивного элемента (ЛГ), общий уровень компетентности ядра дискуссии высок. Адекватные специалисты (инженеры, управляющие партнеры) не скатываются в базарную ругань, а дают четкие, аргументированные отпоры, распознают манипуляции и последовательно защищают ценность критического мышления и реального профессионализма. Это хороший знак для профессионального сообщества в целом".
На мой взгляд в этом эпизоде ИИ достаточно компли- и компле- ментарен к нам. Еще? Уже? :)
Прочитал с восхищением до самого конца Ваш текст :)
С одной стороны - очень круто!
Но пугает то, что скоро все комментарии тут будут написаны с использованием ИИ :)) Будет этакая битва разных ИИ, которым будут скармливать промты участники сообщества...
И Вы будете "нулевым пациентом", который это начал и запустил :)))
С большим интересом прочитал получившийся анализ. Хотя Qwen не пользуюсь, этой ИИ-модели удалось выявить основные паттерны поведения участников дискуссии.
В психологии/криминалистике существует достаточно востребованное направление про профилированию субъектов (профайлингу). Одним из способов выявления устойчивых черт является анализ большого числа фрагментов переписки, которые не связаны между собой. Если текст не писался специально под конгкретную задачу, большей части ИИ моделей удается выявить особенности реакции людей на информацию-стимул. В этой части ИИ оказывается вполне полезен, однако эта польза быстро начинает сокращаться, если тексты не оказываются "случайными", но пишутся специально. Как следствие - ИИ здесь больше напоминает рычаг, который способен усилить уже и так имеющиеся гипотезы, чем что-то радикально новое открыть. В предельном случае ИИ просто "зеркалит" ожидания оператора, и в этом случае комплиментарность оказывается полной. Риск "самореализующегося пророчества" остается за оператором.
Я все-таки более оптимистичен в этом отношении: ИИ компилирует прошлые данные, преимущественно "заезженные", и в этой связи комментарии быстро станут деградировать до простой цепочки "стумул-реакция", станут "плоскими", и их перестанут читать.
Обсуждение темы людьми, с другой стороны, требует обмена уникальными мнениями, чего ИИ дать пока не может. Возможно и в будущем не сможет в силу известных инженерных ограничений. Попытки организовать диалоги разных ИИ-моделей очень быстро вырождаются в циклические конструкции и угасают, если такую беседу не моделирует оператор с указанием четкой цели и конкретного целевого результата. Беседа же раскрывает ценность не только и не столько в конечном результате, сколько в процессе. Этого ИИ лишен на процедурном уровне.
Очень интересно!
Хотя, возможно, с такими выводами не обязательно соглашаться.
Дискуссия не является обязательной. Если кто-то тратит время и энергию на комментарии, это его личное решение. Что-то этот человек получает взамен - от возможности лишний раз подумать на какие-то (интересующие именно его) темы, что-то для себя прояснить, дополнительно проверить и сформулировать до простого удовольствия от общения с хорошими собеседниками. В моём случае это именно так. С токсичными собеседниками долгие и содержательные беседы в норме не ведутся.
Комментарии обычно читает не только тот, кому они адресованы, даже если это ответ на какой-то конкретный вопрос. Мы читаем больше и вступаем в дискуссию, когда и если хотим. Оправдываться или разжевывать обычно даже не предполается, никаких обязательств на этот счёт нет.
Насколько дискуссии (или эту ветку) можно использовать как диагностический материал - не берусь утверждать, что такие диагнозы могут иметь смысл, если не разбирать индивидуальные особенности стиля комментаторов.
Благодарю коллег, откликнувшихся на мой (а точнее - на "наш") комментарий!
Солидарен с пониманием ИИ как мощного инструмента работы человека с массивами информации и системами знаний. При соотвествующей глубокой и гибкой настройке ИИ способен моделировать (с известной степенью приближения) и эффективно имитировать мышление, но и в этом случае остается продолжением человеческой деятельности, "внешним" органом мышления. И приоритет человеческого (при всей проблематичности современного массового человека) над искусственным в этой паре интеллектов на мой взгляд, неоспорим.
Поэтому, когда Qwen на мой предварительный вопрос, может ли он самостоятельно "пролистать" все 28 страниц настоящей дискуссии, кроме утвердительного ответа тут же выдал проспект реферата ее содержания и склонял меня "подготовить подробный сводный отчет по всем ключевым темам дискуссии", я переориентировал его внимание на характер самого случившегося обсуждения своими собственными вопросами, которые угадываются в вышепредставленном ответе. Так сказать, Богу - богово, кесарю - кесарево ;)
Успехов в работе и доброго настроения!