Честная наука в цифровую эпоху: зачем нам разрабатывать нормы для ИИ
Последнее обновление: 19 февраля 2026 года / 6 минут на чтение
Стремительное распространение искусственного интеллекта в образовании и исследовательской деятельности ставит перед профессиональным сообществом принципиально новые вопросы. Где пролегает граница между разумным применением технологий и нарушением академических принципов?
Сегодня разговор об этичном использовании ИИ в учебной и научной работе скорее порождает дискуссии, чем даёт однозначные ответы. Этика — это форма внутренней саморегуляции профессионального сообщества, инструмент сохранения его стандартов и качества. В сфере образования её роль особенно значима, поскольку от этого напрямую зависит уровень подготовки будущих специалистов.
Человеку свойственно искать способы упростить любую деятельность, включая интеллектуальный труд. Если часть задач можно передать внешним инструментам — поисковым системам, калькуляторам или нейросетям, — большинство людей воспользуются этой возможностью. Это естественная модель поведения.
Однако здесь возникает противоречие между стремлением к удобству и миссией образования — формировать способность самостоятельно мыслить. Формально применение ИИ не всегда считается нарушением: студент не списывает и не заказывает работу третьим лицам. Но при этом он может обходить сложные этапы освоения материала, получая результат без формирования необходимых навыков и компетенций.
Ситуацию осложняет отсутствие чётких правил. Образовательная система просто не успела разработать единые критерии, позволяющие определить, где заканчивается допустимое использование цифровых инструментов и начинается академическая недобросовестность.
Человеку свойственно искать способы упростить любую деятельность, включая интеллектуальный труд. Если часть задач можно передать внешним инструментам — поисковым системам, калькуляторам или нейросетям, — большинство людей воспользуются этой возможностью. Это естественная модель поведения.
Однако здесь возникает противоречие между стремлением к удобству и миссией образования — формировать способность самостоятельно мыслить. Формально применение ИИ не всегда считается нарушением: студент не списывает и не заказывает работу третьим лицам. Но при этом он может обходить сложные этапы освоения материала, получая результат без формирования необходимых навыков и компетенций.
Ситуацию осложняет отсутствие чётких правил. Образовательная система просто не успела разработать единые критерии, позволяющие определить, где заканчивается допустимое использование цифровых инструментов и начинается академическая недобросовестность.
Состоялась конференция разработчиков высоконагруженных систем Saint HighLoad++ 2025
Каковы критерии допустимого использования ИИ и где начинается ответственность за их нарушение?
Этическая проблематика особенно обостряется в тех случаях, когда автор делегирует ИИ задачи, выходящие за рамки чисто технической помощи и затрагивающие исследовательскую работу — например, подготовку обзора литературы или формирование библиографического списка. В подобных ситуациях граница проходит не по типу инструмента — поисковик это, чат-бот или специализированная база данных, — а по степени личного участия исследователя. Если ИИ используется для систематизации уже самостоятельно найденных источников, это можно рассматривать как вспомогательный инструмент. Но когда перечень публикаций создаётся автоматически и принимается без проверки их реальности, корректности и релевантности, речь уже идёт о нарушении академических стандартов.
Следовательно, основным критерием добросовестности остаётся личная вовлечённость автора. Он обязан удостовериться, что указанные источники действительно существуют, соответствуют теме и актуальны для исследования. Более того, исследователь должен понимать содержание и значимость каждой работы, на которую он ссылается. Иными словами, любые данные, полученные с помощью ИИ, требуют обязательной проверки и осмысленного анализа.
Если ответственность автора в этой логике достаточно очевидна, то вопрос о роли разработчиков ИИ-сервисов и компаний, разрабатывающих интеллектуальные модели, значительно сложнее. Нейросетям свойственны так называемые «галлюцинации» — убедительно звучащие, но недостоверные сведения. При этом привлечение разработчиков к юридической ответственности в подобных случаях затруднительно, их роль чаще рассматривается в плоскости этических обязательств.
Особенность современных генеративных моделей заключается в том, что они ориентированы на предоставление ответа в любом случае. Сценарий «я не знаю» для них не является естественным режимом поведения. Если алгоритм не располагает достоверной информацией, он всё равно стремится сформировать правдоподобный ответ, поскольку так устроена логика его работы.
Тем не менее разработчики предпринимают шаги для снижения потенциальных рисков. Так, компания OpenAI внедрила ограничения в ChatGPT при ответах вопросы, связанные с медициной и правом. Насколько известно, такие меры стали следствием понимания этической и репутационной ответственности за возможные последствия некорректного использования технологии.
Следовательно, основным критерием добросовестности остаётся личная вовлечённость автора. Он обязан удостовериться, что указанные источники действительно существуют, соответствуют теме и актуальны для исследования. Более того, исследователь должен понимать содержание и значимость каждой работы, на которую он ссылается. Иными словами, любые данные, полученные с помощью ИИ, требуют обязательной проверки и осмысленного анализа.
Если ответственность автора в этой логике достаточно очевидна, то вопрос о роли разработчиков ИИ-сервисов и компаний, разрабатывающих интеллектуальные модели, значительно сложнее. Нейросетям свойственны так называемые «галлюцинации» — убедительно звучащие, но недостоверные сведения. При этом привлечение разработчиков к юридической ответственности в подобных случаях затруднительно, их роль чаще рассматривается в плоскости этических обязательств.
Особенность современных генеративных моделей заключается в том, что они ориентированы на предоставление ответа в любом случае. Сценарий «я не знаю» для них не является естественным режимом поведения. Если алгоритм не располагает достоверной информацией, он всё равно стремится сформировать правдоподобный ответ, поскольку так устроена логика его работы.
Тем не менее разработчики предпринимают шаги для снижения потенциальных рисков. Так, компания OpenAI внедрила ограничения в ChatGPT при ответах вопросы, связанные с медициной и правом. Насколько известно, такие меры стали следствием понимания этической и репутационной ответственности за возможные последствия некорректного использования технологии.
Какие последствия ждут образование и науку при отказе от этических ориентиров?
Если в сфере применения ИИ пренебрегать этическими принципами, это неизбежно скажется на качестве как обучения, так и исследований. В первую очередь изменения почувствуют студенты и преподаватели. Когда формальный подход к выполнению заданий становится нормой, а цифровые инструменты начинают заменять самостоятельное мышление, качество образования стремительно снижается.
Со временем это отразится и на научной среде. Наука во многом существует благодаря доверию — к процедурам, к данным, к авторам. Она опирается на общее понимание границ допустимого. Если значительная часть профессионального сообщества начнёт считать приемлемыми плагиат, некорректные заимствования или манипуляции с текстами, это подорвёт базовые ценности академической культуры.
В такой ситуации одни исследователи будут пытаться оправдать снижение стандартов, другие — покинут академическую сферу, не желая работать в условиях более низких норм. Подобная динамика способна запустить цепной процесс: ослабление требований приведёт к дальнейшему падению качества, а вместе с ним — к снижению доверия к результатам исследований. Именно поэтому, несмотря на сложность объективной оценки научного уровня, этические принципы остаются фундаментом, без которого невозможно сохранить авторитет науки как социального института.
Со временем это отразится и на научной среде. Наука во многом существует благодаря доверию — к процедурам, к данным, к авторам. Она опирается на общее понимание границ допустимого. Если значительная часть профессионального сообщества начнёт считать приемлемыми плагиат, некорректные заимствования или манипуляции с текстами, это подорвёт базовые ценности академической культуры.
В такой ситуации одни исследователи будут пытаться оправдать снижение стандартов, другие — покинут академическую сферу, не желая работать в условиях более низких норм. Подобная динамика способна запустить цепной процесс: ослабление требований приведёт к дальнейшему падению качества, а вместе с ним — к снижению доверия к результатам исследований. Именно поэтому, несмотря на сложность объективной оценки научного уровня, этические принципы остаются фундаментом, без которого невозможно сохранить авторитет науки как социального института.
Как авторам работать с ИИ, сохраняя этичность
Ключевой принцип для тех, кто использует искусственный интеллект в профессиональной деятельности, — критически оценивать результат и обязательно проверять полученные данные. Особенно это важно в незнакомых областях, где собственной экспертизы недостаточно. Ответы модели могут звучать убедительно и логично, однако это не гарантирует их достоверности — каждый факт требует подтверждения из надёжных источников.
При этом этичное применение ИИ не сводится только к проверке фактов. Полезно регулярно задавать себе вопрос: уместно ли использование такого инструмента в конкретной ситуации? Если, например, задание предполагает самостоятельное выполнение без внешней помощи, привлечение ИИ будет противоречить принципам академической честности.
Именно в этом проходит водораздел между допустимым и недопустимым использованием алгоритмов. Простой внутренний тест звучит так: готовы ли вы открыто сказать, что применяли ИИ при выполнении задачи? Если это можно сделать без необходимости оправдываться или скрывать детали, значит, вы, вероятно, действуете в этических рамках. Если же факт использования хочется утаить, это серьёзный повод задуматься.
При этом этичное применение ИИ не сводится только к проверке фактов. Полезно регулярно задавать себе вопрос: уместно ли использование такого инструмента в конкретной ситуации? Если, например, задание предполагает самостоятельное выполнение без внешней помощи, привлечение ИИ будет противоречить принципам академической честности.
Именно в этом проходит водораздел между допустимым и недопустимым использованием алгоритмов. Простой внутренний тест звучит так: готовы ли вы открыто сказать, что применяли ИИ при выполнении задачи? Если это можно сделать без необходимости оправдываться или скрывать детали, значит, вы, вероятно, действуете в этических рамках. Если же факт использования хочется утаить, это серьёзный повод задуматься.
Будущее за ответственным применением ИИ
Развитие практик работы с искусственным интеллектом, скорее всего, пойдёт по пути выработки формальных норм и уточнения стандартов, а не через тотальные запреты. В обозримом будущем можно ожидать появления чётких регламентов, регулирующих применение ИИ в образовательной и научной сферах. Трансформации затронут не только систему ценностей, но и сами образовательные модели: форматы заданий, характер взаимодействия преподавателей и студентов, структуру программ обучения.
Вероятно, это станет одним из самых масштабных вызовов за всю историю научно-образовательной системы. Тем не менее есть основания полагать, что она сможет адаптироваться к новой технологической реальности, сохранив при этом свои базовые принципы.
Статья написана по материалам интервью с Чеховичем Юрием Викторовичем, кандидатом физико-математических наук, экспертом в области академической этики, машинного обучения и ИИ, заведующим лабораторией №42 в ИПУ РАН и основателем сервиса интеллектуальной проверки академических работ «Думейт».
Вероятно, это станет одним из самых масштабных вызовов за всю историю научно-образовательной системы. Тем не менее есть основания полагать, что она сможет адаптироваться к новой технологической реальности, сохранив при этом свои базовые принципы.
Статья написана по материалам интервью с Чеховичем Юрием Викторовичем, кандидатом физико-математических наук, экспертом в области академической этики, машинного обучения и ИИ, заведующим лабораторией №42 в ИПУ РАН и основателем сервиса интеллектуальной проверки академических работ «Думейт».
Популярные статьи блога
Получайте свежие новости в нашей рассылке!