Честная наука в эпоху алгоритмов: зачем формировать этические правила для ИИ
Последнее обновление: 22 января 2026 года / 5 минут на чтение
Широкое распространение искусственного интеллекта в образовательной и научной среде ставит перед профессиональным сообществом новые вопросы. Где заканчивается легитимное применение технологий и начинается нарушение принципов академической этики?
Само понятие этичного использования ИИ в обучении и исследованиях сегодня остаётся во многом неопределённым. Ответов здесь пока меньше, чем дискуссий. Между тем этика — это форма внутренней саморегуляции профессионального сообщества, позволяющая сохранять стандарты и предотвращать их размывание. В сфере образования её значение особенно велико, поскольку от этого напрямую зависит уровень подготовки будущих специалистов.
Стремление упростить любую деятельность, включая интеллектуальную, является естественной человеческой чертой. Если часть работы можно делегировать внешнему инструменту — будь то поисковая система, калькулятор или алгоритмы ИИ, — большинство людей сделает это.
Именно здесь возникает противоречие между личным комфортом и миссией образовательной системы — формированием способности к самостоятельному мышлению. Формально применение искусственного интеллекта не всегда подпадает под нарушение правил: студент не списывает и не заказывает работу у третьих лиц. Однако с помощью нейросетей он может обходить учебные задачи, не получая должных компетенций.
Ситуацию осложняет отсутствие общепринятых норм, регулирующих использование ИИ. Академическое сообщество пока не выработало единых критериев, позволяющих чётко определить, где заканчивается допустимая помощь технологии и начинается академическое злоупотребление.
Стремление упростить любую деятельность, включая интеллектуальную, является естественной человеческой чертой. Если часть работы можно делегировать внешнему инструменту — будь то поисковая система, калькулятор или алгоритмы ИИ, — большинство людей сделает это.
Именно здесь возникает противоречие между личным комфортом и миссией образовательной системы — формированием способности к самостоятельному мышлению. Формально применение искусственного интеллекта не всегда подпадает под нарушение правил: студент не списывает и не заказывает работу у третьих лиц. Однако с помощью нейросетей он может обходить учебные задачи, не получая должных компетенций.
Ситуацию осложняет отсутствие общепринятых норм, регулирующих использование ИИ. Академическое сообщество пока не выработало единых критериев, позволяющих чётко определить, где заканчивается допустимая помощь технологии и начинается академическое злоупотребление.
Состоялась конференция разработчиков высоконагруженных систем Saint HighLoad++ 2025
Образованию необходимы правила этичного использования ИИ
Разработку этических принципов, регулирующих применение искусственного интеллекта в образовании, уже можно отнести к неизбежным процессам. Никто не подвергает сомнению неэтичность списывания, получения заранее известных ответов на тесты или привлечения другого лица для сдачи экзамена. Эти стандарты складывались годами и превратились в элемент профессиональной культуры. По всей вероятности, аналогичный путь предстоит и технологиям ИИ: со временем будут определены ясные границы между допустимым использованием и действиями, противоречащими самой логике обучения.
Одним из потенциальных решений может стать явное определение разрешённых инструментов для каждой задачи. Подобно указанию в школьном условии решить задачу «циркулем и линейкой» или «без использования калькулятора», в вузовских работах могут появиться пометки: разрешено ли привлекать ИИ, искать информацию в сети или полагаться исключительно на собственные силы. Это создаст прозрачные «правила игры», делающие этические границы интуитивно понятными.
Тем не менее, подобного свода правил может оказаться мало. Часть этических дилемм, связанных с ИИ, разрешима через трансформацию образовательной модели. Например, за счёт внедрения подхода «перевёрнутого класса», где теоретический материал изучается студентами самостоятельно с помощью цифровых средств (включая ИИ), а аудиторное время отводится для практики под руководством преподавателя. Это не только минимизирует возможности для недобросовестного применения технологий, но и учит осмысленному взаимодействию с ними.
Научные журналы также адаптируются к новым условиям и постепенно формируют собственные стандарты ответственного применения ИИ. Одно из ключевых требований — обязательное раскрытие информации о том, какие именно алгоритмы использовались, на каких этапах и с какой целью. Такая прозрачность повышает доверие к результатам исследований и снижает риски искажения научных выводов.
Особое внимание уделяется сферам, где использование искусственного интеллекта считается недопустимым. В частности, ведущие научные издания запрещают применение ИИ при рецензировании статей. Это связано не только с техническими ограничениями или необходимостью сохранить персональную ответственность экспертов, но и с рисками утечки неопубликованных материалов.
Отдельным предметом дискуссий остаётся вопрос: является ли скрытое использование ИИ формой обмана и нарушением академической этики?
В случае выявления нарушений издательство вправе отклонить рукопись или отозвать уже опубликованную работу — это общепринятая практика. При серьёзных ошибках или несоответствиях статья подлежит ретракции, а информация об этом фиксируется в специализированных базах данных, включая Retraction Watch или eLIBRARY.
При этом сам по себе факт использования искусственного интеллекта не может служить основанием для отзыва публикации. Ключевым остаётся вопрос контекста: каким образом и с какой целью применялся алгоритм. Проблема возникает лишь тогда, когда ИИ используется для фальсификации данных, плагиата или манипуляции результатами. В подобных случаях речь идёт уже не об этическом нюансе, а об академическом мошенничестве — и такая работа закономерно подлежит пересмотру и отзыву.
Одним из потенциальных решений может стать явное определение разрешённых инструментов для каждой задачи. Подобно указанию в школьном условии решить задачу «циркулем и линейкой» или «без использования калькулятора», в вузовских работах могут появиться пометки: разрешено ли привлекать ИИ, искать информацию в сети или полагаться исключительно на собственные силы. Это создаст прозрачные «правила игры», делающие этические границы интуитивно понятными.
Тем не менее, подобного свода правил может оказаться мало. Часть этических дилемм, связанных с ИИ, разрешима через трансформацию образовательной модели. Например, за счёт внедрения подхода «перевёрнутого класса», где теоретический материал изучается студентами самостоятельно с помощью цифровых средств (включая ИИ), а аудиторное время отводится для практики под руководством преподавателя. Это не только минимизирует возможности для недобросовестного применения технологий, но и учит осмысленному взаимодействию с ними.
Научные журналы также адаптируются к новым условиям и постепенно формируют собственные стандарты ответственного применения ИИ. Одно из ключевых требований — обязательное раскрытие информации о том, какие именно алгоритмы использовались, на каких этапах и с какой целью. Такая прозрачность повышает доверие к результатам исследований и снижает риски искажения научных выводов.
Особое внимание уделяется сферам, где использование искусственного интеллекта считается недопустимым. В частности, ведущие научные издания запрещают применение ИИ при рецензировании статей. Это связано не только с техническими ограничениями или необходимостью сохранить персональную ответственность экспертов, но и с рисками утечки неопубликованных материалов.
Отдельным предметом дискуссий остаётся вопрос: является ли скрытое использование ИИ формой обмана и нарушением академической этики?
В случае выявления нарушений издательство вправе отклонить рукопись или отозвать уже опубликованную работу — это общепринятая практика. При серьёзных ошибках или несоответствиях статья подлежит ретракции, а информация об этом фиксируется в специализированных базах данных, включая Retraction Watch или eLIBRARY.
При этом сам по себе факт использования искусственного интеллекта не может служить основанием для отзыва публикации. Ключевым остаётся вопрос контекста: каким образом и с какой целью применялся алгоритм. Проблема возникает лишь тогда, когда ИИ используется для фальсификации данных, плагиата или манипуляции результатами. В подобных случаях речь идёт уже не об этическом нюансе, а об академическом мошенничестве — и такая работа закономерно подлежит пересмотру и отзыву.
Где проходит граница допустимого и кто отвечает за её нарушение?
Этическая проблематика становится особенно заметной в тех случаях, когда автор делегирует искусственному интеллекту задачи, требующие не только технических навыков, но и элементов исследовательской работы — например, подготовку библиографии или обзор научных публикаций. В подобных ситуациях решающим оказывается не сам инструмент — будь то поисковик, чат-бот или специализированная база данных, — а уровень личного участия исследователя. Использование ИИ для систематизации уже отобранных источников можно рассматривать как вспомогательную функцию. Однако если перечень литературы весь создаётся автоматически и потом не проверяется на корректность, актуальность и уместность ссылок, это уже выходит за рамки академической добросовестности.
Именно поэтому ключевым показателем этичности становится степень вовлечённости автора. Он обязан убедиться, что включённые в список публикации действительно существуют, соответствуют теме исследования и не утратили актуальность. Кроме того, исследователь должен ясно понимать роль каждого источника в собственной работе. Иными словами, любая информация, полученная с помощью ИИ, требует осознанной проверки и критической оценки.
Если ответственность автора при использовании алгоритмов относительно понятна, то вопрос ответственности разработчиков ИИ-сервисов и компаний, создающих такие решения, выглядит куда менее однозначным. Генеративным моделям свойственны так называемые «галлюцинации» — убедительно выглядящие, но недостоверные ответы. При этом привлечение разработчиков к юридической ответственности в подобных случаях затруднено, поэтому их роль чаще обсуждается в плоскости моральных и этических обязательств.
Природа современных генеративных систем такова, что они ориентированы на обязательное формирование ответа на любой пользовательский запрос. Возможность прямо признать отсутствие «знания» не заложена в их логике взаимодействия. Поэтому, сталкиваясь с неопределённостью, алгоритм склонен дать ответ, даже если он не основан на проверенных данных.
Тем не менее многие разработчики осознают потенциальные риски и предпринимают меры по их снижению. Так, разработчики ChatGPT ввели ограничения на ответы в сферах медицины и права. Насколько известно, эти решения принимались добровольно и отражают понимание этической и репутационной ответственности за последствия некорректного применения технологии.
Именно поэтому ключевым показателем этичности становится степень вовлечённости автора. Он обязан убедиться, что включённые в список публикации действительно существуют, соответствуют теме исследования и не утратили актуальность. Кроме того, исследователь должен ясно понимать роль каждого источника в собственной работе. Иными словами, любая информация, полученная с помощью ИИ, требует осознанной проверки и критической оценки.
Если ответственность автора при использовании алгоритмов относительно понятна, то вопрос ответственности разработчиков ИИ-сервисов и компаний, создающих такие решения, выглядит куда менее однозначным. Генеративным моделям свойственны так называемые «галлюцинации» — убедительно выглядящие, но недостоверные ответы. При этом привлечение разработчиков к юридической ответственности в подобных случаях затруднено, поэтому их роль чаще обсуждается в плоскости моральных и этических обязательств.
Природа современных генеративных систем такова, что они ориентированы на обязательное формирование ответа на любой пользовательский запрос. Возможность прямо признать отсутствие «знания» не заложена в их логике взаимодействия. Поэтому, сталкиваясь с неопределённостью, алгоритм склонен дать ответ, даже если он не основан на проверенных данных.
Тем не менее многие разработчики осознают потенциальные риски и предпринимают меры по их снижению. Так, разработчики ChatGPT ввели ограничения на ответы в сферах медицины и права. Насколько известно, эти решения принимались добровольно и отражают понимание этической и репутационной ответственности за последствия некорректного применения технологии.
Что случится с наукой и образованием, если игнорировать этику?
Отказ от соблюдения этических норм при работе с ИИ неизбежно скажется на качестве образовательной и исследовательской среды. В первую очередь это затронет студентов и преподавателей: если формальный подход к заданиям станет допустимым, а ИИ инструменты начнут подменять самостоятельное мышление, уровень образования будет снижаться ускоренными темпами.
Со временем негативные изменения затронут и научное сообщество. Наука во многом опирается на доверие и коллективное понимание границ допустимого. Массовое принятие плагиата, недобросовестного цитирования или манипуляций с текстами подорвёт фундаментальные ценности академической среды.
В итоге часть исследователей найдет оправдание нарушениям, а другая — покинет институт, не желая мириться с размыванием стандартов. Это способно запустить цепную реакцию, ведущую к снижению надёжности научных результатов. Поэтому, даже при сложности объективной оценки качества исследований, именно этика остаётся тем основанием, без которого невозможно сохранить доверие к науке как к общественному институту.
Со временем негативные изменения затронут и научное сообщество. Наука во многом опирается на доверие и коллективное понимание границ допустимого. Массовое принятие плагиата, недобросовестного цитирования или манипуляций с текстами подорвёт фундаментальные ценности академической среды.
В итоге часть исследователей найдет оправдание нарушениям, а другая — покинет институт, не желая мириться с размыванием стандартов. Это способно запустить цепную реакцию, ведущую к снижению надёжности научных результатов. Поэтому, даже при сложности объективной оценки качества исследований, именно этика остаётся тем основанием, без которого невозможно сохранить доверие к науке как к общественному институту.
Как авторам сохранить этичность при работе с ИИ
Ключевой принцип для авторов, использующих искусственный интеллект, — осознанное и критическое отношение к получаемым результатам и обязательная проверка информации. Особенно важно соблюдать это правило при работе в незнакомой тематике, где собственная экспертиза ещё не сформирована. Ошибки и неточности, допускаемые моделью, нередко выглядят убедительно, поэтому любые фактические утверждения требуют дополнительного подтверждения.
При этом этичное использование ИИ не сводится исключительно к проверке фактов. Автору важно регулярно задавать себе более широкий вопрос: уместно ли применение данного инструмента в конкретной ситуации? Так, если задание предполагает самостоятельное выполнение и оценку личных знаний, привлечение ИИ будет противоречить принципам академической добросовестности.
Именно в этом и проходит граница между допустимым и недопустимым использованием алгоритмов. Если автор может открыто сказать: «В этой работе я использовал ИИ», — и такое признание не вызывает сомнений или противоречий, значит, выбранный способ работы укладывается в рамки этики. Если же применение инструмента приходится скрывать, это явный индикатор нарушения.
При этом этичное использование ИИ не сводится исключительно к проверке фактов. Автору важно регулярно задавать себе более широкий вопрос: уместно ли применение данного инструмента в конкретной ситуации? Так, если задание предполагает самостоятельное выполнение и оценку личных знаний, привлечение ИИ будет противоречить принципам академической добросовестности.
Именно в этом и проходит граница между допустимым и недопустимым использованием алгоритмов. Если автор может открыто сказать: «В этой работе я использовал ИИ», — и такое признание не вызывает сомнений или противоречий, значит, выбранный способ работы укладывается в рамки этики. Если же применение инструмента приходится скрывать, это явный индикатор нарушения.
Будущее ИИ — в ответственном и осмысленном применении
Формирование культуры работы с искусственным интеллектом, скорее всего, пойдёт по пути закрепления норм и уточнения этических ориентиров, а не через жёсткие запреты. В ближайшей перспективе можно ожидать появления правил, регулирующих использование ИИ в образовательной и научной среде. Эти изменения затронут не только принципы этики, но и сами образовательные практики: форматы заданий, модели взаимодействия между студентами и преподавателями, логику построения учебных программ. Вероятно, адаптация к новой технологической реальности станет одним из самых серьёзных вызовов за всю историю науки и образования. Однако при ответственном и взвешенном подходе у этой системы есть все шансы не только справиться с ним, но и выйти на новый уровень развития.
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».
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!