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:
И сейчас это нужно. Критерии меняются далеко не так быстро, если речь идёт о науке. Всё видно.
При чем тут студенты то? Вы не понимаете смысла того, что пишете. Цель обучения не студенты определяют,. Это видно из контестак того, что вы ранее писали: "Вопрос о ценности таких работ и целях обучения - а не получения диплома - для студента." Сами забыли что писали?
Ерунды не пишите. Я уже приводил в этой ветке конкретные примеры. Еще раз: Возьмём, к примеру, AlphaFold. ИИ решил задачу сворачивания белков, которая считалась нерешенной десятилетиями. При этом в базе не было структур всех белков (иначе задача не была бы нерешенной), но там были физические закономерности и известные структуры. ИИ экстраполировал эти знания и решил задачу.
Если так рассматривать научную новизну, то ИИ способен создавать научную новизну, особенно на стыке прикладной и методологической.
Создание новых методов и подходов. ИИ способен генерировать решения, которые человек не придумал бы. В задаче умножения матриц (фундаментальная операция для самого ИИ) алгоритмы вроде AlphaTensor нашли новые, более эффективные способы умножения, чем были известны математикам десятилетиями. Это новый метод, обладающий научной новизной.
ИИ отлично справляется с поиском корреляций и паттернов в огромных массивах данных. В астрофизике ИИ находит новые экзопланеты или классифицирует типы галактик по данным телескопов, выявляя ранее неизвестные закономерности. В экономике ИИ может обнаружить неочевидные факторы, влияющие на потребительское поведение, которые не были зафиксированы в литературе.
ИИ может мгновенно перетащить метод из квантовой физики в нейробиологию, обнаружив аналогию, которую человек мог пропустить. Это создает новизну на стыке дисциплин. ИИ может перебрать миллионы комбинаций и предложить тысячи новых гипотез (например, о функциях неизученных генов или о новых материалах с нужными свойствами).
То есть не те, кто принял решение и приходит учиться? А кто же тогда?
Вы сейчас пытаетесь подменть тезис. Ранее вы ставили под вопрос о ценности студенческих работ и целях обучения в ситуации, когда студенты используют ИИ. Вы на самом деле не понимаете разницы между целями обучения и целями студентов?
Я уж было начал забывать некоторые особенности Вашей манеры имитировать дискуссию. Спасибо, что напомнили.
На случай, если Вас действительно интересует мой ответ: да, я считаю, что у студентов есть цели - у каждого свои. И говорю именно о них. И не думаю, что использование GenAI вместо самостоятельного поиска, работы с источниками и подготовки текста идёт на пользу качеству обучения.
Очень политкорректно.
Много всего оказалось написано - придется по частям разбирать.
Во-первых, я не пишу ерунду - это принципиальная позиция: ерунда оскорбляет интеллект как читателя, так и автора, что я считаю неприемлемым.
Во-вторых, действительно - вновь и вновь повторяете Вы свои тезисы, которые, как Вам кажется, подкрепляют Ваши выводы. На деле они их опровергают, но это остается Вами незамеченным.
Насколько могу судить, Ваше знакомство с ИИ состоялось после 2021 года и ограничивается преимущественно большими языковыми моделями (LLM), более конкретно - промпт-инжинирингом. При этом у Вас отсутствуют как профессиональная подготовка в области аналитики данных и машинного обучения, так и академическая подготовка в рамках программ обучения научных кадров. Это приводит к замещению подходов к исследованию проблем в рамках классических приемов философии науки как академического предмета на ad-hoc-техники, которые культурология знает под именем "магического мышления": веру в силу формул из слов.
Вместе с тем, эффективность промптов в LLM определяется инженерной конструкцией нейросетей, что задается конкретными техниками в рамках науки о данных и подходов KDD, а они коренятся в математике. Там не может быть "мистицизма" или "магизма", поэтому нейросеть LLM не может предложить радикально нового знания, механически комбинируя блоки загруженных в нее текстов. Профессионалам в индустрии это хорошо известно, но Вы - как я понимаю - даже не стали гуглить эту информацию.
Теперь разберем сказанное на Вашем же примере.
Специалистам хорошо известна относительно недавняя публикация одного из крупнейших и наиболее престижного think tank современности - RAND:
Выделено мною, оригинал - здесь. Как видите, не возникло истинного научного прорыва: произошла комбинация данных в рамках заданного алгоритма. Да, компьютер считает быстрее людей, быстрее перебирает варианты, но это не тождественно выявлению принципиально нового знания.
Также имеется и ряд публикаций известных ученых, которые прямо указывают на отсутствие истинной креативности у ИИ, например:
Оригинал - здесь.
И также:
Оригинал - здесь.
Итого: повторю в явном виде - ИИ не способен генерировать открытия тем способом, каким они производятся людьми. Значительная вычислительная мощность ИИ может в ряде случаев помогать подготовить данные, но не ведет к возникновению истинной креативности.
В-третьих, согласен с первой частью: новизна является критерием научности исследовательской работы, но ИИ не способен предложить гипотезы, которые имели бы силу человеческого анализа. На эту тему также существует ряд работ, известных специалистам, например:
Оригинал - здесь.
В более широкой перспективе - я понимаю Ваше желание "набрать очки" на хайпе с ИИ, комментируя те или иные посты. Однако, если Вы позиционируете себя как продавца тренингов по "активизации качественного мышления" - проработка материала должна оказываться на существенно более глубоком уровне. Как минимум - в области тем, с которыми имеется весьма поверхностное знакомство: не всегда модераторы федерального портала проявляют великодушие и удаляют посты из истории.
То есть студенты пишут дипломные при помощи ИИ, и при этом очень сорушаются о том, что это идет во вред качеству их обучения? Вы разве сами не понимаете, что пишете ахинеию? Или специально пишете эту бредятину - для того, чтобы обвинять меня в плохих манерах? Да, я имею привычку называть вещи своими именами. И это воспнинимается обывателями как плохие манеры.
Ваша точка зрения понятна. Этот форум для тех, кто соблюдает правила дискуссии. Ваши привычки - Ваше личное дело.