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:
Я нигде такого не утверждал. Это - Ваш самостоятельный научный вывод, исследовательская новизна. Возможно, даже полученная в ходе применения собственной разработки.
У меня нет оснований здесь что-то оспаривать.
Хороший вопрос. Я также этого не заметил.
Диссонанс? Едва ли: вы играете роль очень органично и убедительно.
Только деньги тратить не обязательно - отдайте лучше детям. Ученые степени и звания присуждают за научную деятельность, а манеры определяются уровнем культуры и воспитанием.
Как и самой дискуссии.
Утверждали: "Неформальная академическая подготовка органично и полно объясняет состав и структуру текстов, которые Вы пишите". Если без эвфемизмов, то вы тут в уничижительно, в саркастической форме делаете выводы о моей некомпетентности, которая якобы вытекает из моих текстов. Чтобы убедиться, что я правильно понял ваши слова, я задал уточняющий вопрос: "То есть вы продолжаете безосновательно утверждать, что я - некомпетентный профан, и что мои текста это якобы доказывают?". На это вы ответили: "Автор начинает реплику с фиксации оскорбления («некомпетентный профан»)". Нет, не с фиксации, а с уточняющего вопроса. Совсем разницы не понимаете что ли? Хотя, это не вы писали, а нейросеть. Но можно же было проверить. Но вы тупо все опубликовали без проверки.
Это вы про то, что не заметили, что вчистую продули дискуссию. Ок, мне не трудно снова опубликовать аргументы, доказывающие, что ИИ может генерить научную новизну. Теперь то вы уже наверняка заметите:
Итак, вначале я сформулировал определение научной новизны и объяснил в чем заключаются ключевые характеристики научной новизны. А далее писал: 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).
Можно приводить ещё десятки примеров из разных научных специальностей, но для опровержения вашего тезиса о том, что ИИ не способен генерировать научную новизну, достаточно всего одного конкретного примера – и всё тезис рушится. То есть дискуссию по поводу научной новизны вы продули.
Признайте сначала этот факт, а потом я вам докажу, что вы несколько раз занимались подменой тезиса (и наверняка делали это не специально, а по глупости).
8. Участники Сообщества должны воздерживаться на портале Executive.ru от флейма, от открытых недоброжелательных онлайновых высказываний и оскорблений по отношению к участникам Сообщества и организациям.
Ладно, постараюсь проявлять доброжелательность, хотя со стророный других ко мне нет никакой доброжелательности и даже нейтральности.
Снова мне что-то приписываете...
У Вас уже не только содержимое текстов перепуталось, но и люди перемешались, с которыми спорите. Внимательнее быть нужно. Перечитайте ленту, повыписывайте авторов постов.
Это реально становится забавным. Я пересказал Ваши же утверждения, а вы из них сами вывод о собственной некомпетентности сделали. С ним, кстати, я согласен.
А теперь - следите за тезисами.
Мой тезис: у Вас отсутствуют как профессиональная подготовка в области аналитики данных и машинного обучения, так и академическая подготовка в рамках программ обучения научных кадров.
Ваши тезисы:
1) Подготовка может быть как формальная, так и неформальная.
2) Мне документы нафиг не нужны.
3) Подготовка (наличие компетенций) у меня есть.
Итого: у Вас имеется неформальная академическая подготовка (что бы это ни значило в реальности). Такая структура называется силлогизмом, гуглить не нужно - вот ссылка.
Качество такой подготовки составляет причину, по которой я сейчас пишу этот текст. И да - для меня она полностью объясняет и состав, и структуру Ваших текстов. Без каких-либо преувеличений и эвфемизмов. Вы видите здесь сарказм - отнюдь: это наблюдение in situ.
Не нужно меня уговаривать признавать бред - это просто антинаучно. Для меня гораздо ценнее Ваших фантазий мнение специалистов с формальным образованием, например:
Кроме того, одна из моих диссертаций посвящена нейросетевым технологиям, а Вы мне здесь на полном серьезе лютую дичь про корреляции презентуете в контексте научной новизны.
В самом деле, завязывайте с этим. Хотите разобраться, как работает ИИ - возьмите пару-тройку топовых книг, еще на Coursera от IBM бесплатный курс был, просто YouTube полистать можно. Но мне что-то доказывать точно не нужно - у меня и с меньшей галиматьей на пересдачу студенты отправляются.
Не снова а первый раз.
Да, это Николай Сибирев зачем то влез и стал вместо вас отвечать.
Какие конкретно мои утверждения вы пересказали? Не было у меня никаких утверждений о свое некомпетентности. Напротив, я заявлял о свое компетентности. Так что это вы сейчас всё напутали. Это вы первый написали: "у Вас отсутствуют как профессиональная подготовка в области аналитики данных и машинного обучения, так и академическая подготовка в рамках программ обучения научных кадров". На это я ответил: "Ничего у меня не отсутствует, не выдумывайте". А сейчас вы какую то чушь пишете, будто бы это я вначале писал о свое некомпетентности.
Если не понимаете, что это означает в реальности, то объясняю - у меня вполне достаточно компетенций для того, чтобы прекрасно разобраться в вопросе о том - может или не может ИИ генерировать научную новизну в диссертациях.
То есть вы этим хотели сказать, что я некомпетентен в вопросе о том - может или не может ИИ генерировать научную новизну в диссертациях? Как по другому еще можно интерпретировать ваши слова?
Это не бред, а факты, которые вы не спсобны опровергнуть.
О! В ход пошли софизмы под названием "ссылки на авторитеты". По сути, это - снобизм. И к тому же авторитеты липовые оказались. Обосновываю:
1. ИИ уже демонстрирует творчество и неожиданные открытия. В 2016 году AlphaGo сделал ход 37 — настолько креативный и неожиданный ход, который ни один человек не рассматривал за тысячи лет игры в Го. Этот ход имел вероятность 1 к 10,000 и стал ключом к победе, демонстрируя "непредсказуемое превосходство" ИИ. Это был первый случай, когда машина проявила подлинно творческое мышление, выходящее за рамки человеческих инструкций
ИИ от Google DeepMind обнаружил новые, более быстрые алгоритмы сортировки, начиная с нуля, а не просто улучшая существующие. Эти алгоритмы превзошли человеческие бенчмарки и были опубликованы в Nature. ИИ не просто обобщал, он создал нечто объективно новое, чего люди не знали.
2. ИИ генерирует новые знания через ошибки. Современные исследования показывают, что ИИ-галлюцинации и "ошибки" становятся источником научных открытий. ИИ делает неожиданные связи в данных, приводящие к научному прогрессу. Это прямо противоречит утверждению, что алгоритмы не заинтересованы в результатах вне контекста задачи.
3. Большие языковые модели демонстрируют эмерджентные способности - навыки, которые внезапно появляются при масштабировании и которых не было у меньших моделей. Эти способности включают продвинутое рассуждение, решение проблем и креативность, которые не были запрограммированы явно.
4. Тезис "авторитета" противопоставляет человеческое мышление и алгоритмы, но человеческие научные открытия тоже часто систематичны и целенаправленны. Современные ИИ-системы специально проектируются с механизмами исследования, случайности и любопытства. ИИ уже используется для серендипитных открытий в науке, искусстве и инновациях.
5. ИИ уже делает научные открытия, есть куча примеров.
Таким образом тезисы "авторитета" основаны на устаревшем представлении об ИИ как о простых алгоритмах обобщения. Современные ИИ создают объективно новое знание, демонстрируют креативность, делают непредсказуемые открытия, генерируют инновации и через случайность, и через исследование.
Это устаревший взгляд. Опровержения по пунктам:
Так что у авторитета ошибочный тезис. Современный ИИ - это не просто инструмент в руках ученого, а автономный исследовательский агент, способный работать независимо. AI уже пишет и публикует статьи в топовых конференциях, открывает новые физические законы, проводит исследования в самоуправляемых лабораториях, генерирует оригинальные гипотезы.
Тезис отражает мышление прошлой эпохи, когда AI был действительно инструментом. В 2025-2026 годах мы наблюдаем качественный скачок к автономным системам.
ИИ не просто помогает, он творит. Пример с AI-Scientist, который модифицировал собственный код для улучшения результатов, показывает креативность и автономию, выходящую за рамки инструмента.
Основной барьер - не способность ИИ к автономному исследованию (она уже доказана), а этические, социальные и институциональные вопросы принятия ИИ как полноценного исследователя.
Из вас снобизм так и прёт. В чём конкретно дичь состоит? Как только будем конкретику обсуждать, то сразу же облажаетесь по страшному.
Я давно уже разобрался, в отличие от вас. А вы безнадежно отстали от эволюции ИИ, и вас надо срочно на пересдачу.
Жаль будет, если админы забанят Леонида. Умеет он подпалить любой разговор, зацепить брызгами даже тех, кто в этот разговоре не участвует. Срезал, так срезал.
У Шукшина есть замечательный рассказ "Срезал!". В конец рассказа даже и читатель испытывает недоумение и стыд за Глеба Капустина.
Помните: "В прошлом году Глеб срезал полковника – с блеском, красиво"?
Рассказ «Срезал!» - это двусторонняя сатира. Шукшин высмеивает и интеллектуальное высокомерие (снобизм) Клима Яковлевича, и позёрство Глеба Капустина, для которого важно не столько установить истину, сколько победить в глазах своего сельского сообщества. А Антон Соболев - это два в одном: он и интеллектуальный сноб, и в тоже время играет на публику.
А я на публику не играю по той простой причине, что моей публики тут нет от слова «совсем». И, разумеется, что снобизма у меня нет.
А можно поинтересоваться, если Вашей публики тут нет от слова «совсем», то в чем смысл Ваших действий?
Может Вы хотите мир улучшить?
1. Нравится сам процесс интеллектуального состязания.
2. Нравится получение результатов от этого процесса.
3. Я веду тренинги по мастерству дискуссий, и есть смысл пополнять банк дискуссий свежими дискуссиями на актуальные и современные темы.