Как использовать ИИ для научной или академической работы: статьи, курсовой, ВКР, эссе

Искусственный интеллект постепенно становится обычным инструментом работы с академическими текстами. Нейросеть можно использовать, чтобы разобраться в сложном материале, найти направления для поиска литературы, составить структуру статьи, проверить логику рассуждения или отредактировать уже написанный текст и еще много других вариантов совершенно этичного использования искусственного интеллекта. Но вместе с этим возникает вопрос: где заканчивается помощь ИИ и начинается работа, которую должен выполнять сам автор?

Для научной статьи или любой другой академической работы это особенно важно. Исследователь, автор работы всегда сам отвечает за содержание, достоверность результатов, аргументацию и выводы независимо от того, использовал он нейросеть или нет.

Поэтому полезнее спрашивать не «можно ли использовать ИИ для научной статьи?», а как использовать его так, чтобы он помогал автору, а не подменял его работу.

Ответ на этот вопрос напрямую зависит от правил конкретного университета, научной организации, журнала или издательства. В разных случаях требования могут отличаться: где-то использование ИИ необходимо декларировать и правила четко описывают как это сделать, где-то существуют ограничения на отдельные виды его применения.

Рассмотрим конкретные примеры того, как университеты описывают декларирование ИИ.

Пример: Кембриджский университет

Кембриджский университет (School of Humanities and Social Sciences) прямо указывает: студент, использующий любой не указанный контент, сгенерированный искусственным интеллектом, в оцениваемой работе как собственный, совершает академический проступок, если иное не оговорено в задании. Для случаев, когда использование ИИ разрешено, университет предлагает шаблон декларации, в которой необходимо указать:

• какой вид разрешённого использования ИИ признаётся;
• какой именно инструмент использовался (название и версия);
• какой запрос (промпт) был передан инструменту;
• для чего применялся инструмент;
• как автор использовал или изменил полученный результат.

Пример: Корнеллский университет

Корнеллский университет (Center for Teaching Innovation) описывает три способа указать использование ИИ в работе:

• обычная ссылка — сгенерированный текст цитируется как источник по правилам APA, MLA или Chicago: в кавычках, с внутритекстовой ссылкой и библиографическим описанием. Пример: OpenAI. (2023) ChatGPT (Aug 10 GPT3.5 version) [Large language model]. https://chat.openai.com;
• пояснительная записка — абзац или приложение, где перечислены использованные инструменты и их версии, описано, для чего и где именно в работе применялся ИИ, приведены промпты и объяснено, как проверялась достоверность информации;
• рефлексивное заявление или полный транскрипт — полное описание диалога с ИИ или его запись, когда важно показать весь ход работы.

Пример: НИУ ВШЭ

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» — первый российский вуз, утвердивший Декларацию этических принципов создания и использования систем искусственного интеллекта (приказ от 2 августа 2024 г.). Декларация адресована всем обучающимся и работникам университета и задаёт принципы ответственного использования ИИ, в том числе прозрачность: применение генеративных моделей в учебных и научных работах должно согласовываться и находить отражение в описании работы.

Во всех трёх примерах повторяется общая логика: даже разрешая использовать ИИ, университеты требуют указать инструмент, описать задачи и показать, как результат проверен автором, — чтобы граница между помощью ИИ и работой автора была видна.

При этом сам по себе ИИ может выполнять множество вспомогательных задач, не связанных с проведением исследования вместо автора. Например, нейросеть можно использовать для:

• структурирования материала;
• подготовки плана будущей статьи;
• объяснения сложных терминов и концепций;
• поиска направлений для дальнейшего изучения;
• работы с уже собранными материалами;
• проверки логики и последовательности рассуждений;
• редактирования языка и стиля;
• перевода текста;
• подготовки резюме и аннотации;
• поиска слабых мест в аргументации.

В каждом таком случае ИИ выступает помощником или ассистентом, который помогает автору, а не заменяет его. Автор остается главным в процессе подготовки работы, он предоставляет исходный материал, формулирует задачу, оценивает результат и принимает решение, что попадет в итоговый текст.

Именно этот принцип отличает использование ИИ как инструмента от делегирования ему всей работы подготовки работы.

ИИ может быть полезен на разных этапах подготовки научной статьи.

На первом этапе, до написания статьи, нейросеть может помочь организовать работу:

• разобрать требования к будущей публикации — нейросеть может помочь превратить длинный и запутанный регламент журнала, вуза или издательства в короткий чек-лист: объём работы, обязательные разделы, требования к оформлению, стиль и правила цитирования. Можно попросить её объяснить непонятные формулировки или сравнить требования двух изданий. Однако проверять такие выводы нужно по первоисточнику: модель может ошибаться в деталях или помнить устаревшую редакцию правил;
• сформировать предварительную структуру — ИИ может предложить скелет будущей работы: возможные разделы, их последовательность, варианты логики изложения. Это удобная отправная точка, которая экономит время и снимает "боязнь чистого листа". Но предложенный вариант — только рабочая гипотеза: автор проверяет её и адаптирует под конкретную тему, исследование и требования публикации;
• выделить основные вопросы, которые нужно раскрыть — попросив нейросеть сформулировать список вопросов, на которые работа должна ответить, можно быстрее увидеть границы темы и то, что осталось за кадром. Модель также помогает находить слабые места в постановке задачи: вопросы, которые автор упустил, или те вопросы, которые останутся без ответа, но могут быть полезными или критичными для подкрепления выводов;
• предложить направления поиска литературы — ИИ умеет формулировать поисковые запросы, подбирать ключевые слова и их синонимы, в том числе на иностранных языках, и подсказывать типы источников, которые стоит искать. Здесь важно помнить ограничение: ИИ может уверенно выдать несуществующую или неточную ссылку. Поэтому списки литературы, которые вы получаете от нейросети нельзя переносить в работу без проверки — все найденные публикации нужно находить и читать самостоятельно;
• помочь систематизировать уже найденные материалы — когда источники собраны, нейросеть может свести заметки в таблицу, сгруппировать их по темам, выделить совпадающие и противоречащие позиции авторов, составить краткую сводку по каждому источнику. Но вот решение о том, что действительно важно для работы, и проверка цитат всегда должны оставаться за автором.

При этом предложенная нейросетью структура работы, подобранные источники, рекомендованные методы исследования — это все не более чем рабочие гипотезы, проверить и проработать которые предстоит автору самостоятельно.

Во время написания, когда основной материал уже собран, ИИ также можно использовать как интеллектуального помощника. Например, попросить его:

• объяснить сложное понятие — нейросеть может дать краткое и понятное объяснение термина, привести аналогию или несколько определений из разных областей, объяснить разницу между близкими понятиями. Это способ быстро войти в незнакомую тему и сформулировать для себя её суть;
• найти логический разрыв в рассуждении — если в разделе есть переход «из этого следует, что», а на самом деле вывод не вытекает из предпосылок, ИИ может указать на такое место в работе. Например, может быть полезен прием — попросить модель пересказать фрагмент своими словами или поставить себя на место оппонента: тогда пропущенное звено становится заметнее;
• предложить несколько вариантов формулировки — ИИ может дать несколько вариантов одной и той же мысли: более краткий, более развёрнутый, более нейтральный или более строгий, а также подобрать синонимы. Это удобно, когда нужное слово «не находится» или предложение получается тяжеловесным;
• указать на повторения — при работе с длинным текстом легко незаметно повторить одну и ту же мысль в разных разделах или использовать одни и те же слова и конструкции подряд. Нейросеть может найти смысловые дубли, однотипные абзацы и часто повторяющиеся выражения, а также объяснить, чем отличаются два похожих фрагмента;
• проверить последовательность аргументов — ИИ полезен как «читатель-скептик»: он может проследить, логично ли выстроен ход рассуждения, где аргументы подменяют друг друга, какой вывод остался без подкрепления. Особенно полезно попросить модель восстановить цепочку «тезис — аргумент — доказательство» и показать, где она рвётся;
• сократить слишком громоздкий фрагмент — модель может предложить сжатую версию абзаца или раздела, выделить в нём главное и убрать воду, сохранив смысл. Это удобно при работе над объёмом;
• помочь связать несколько частей текста — если введение, разделы и заключение написаны в разное время и «склеены» механически, ИИ может предложить переходные фразы между ними, указать, где логика одной части не стыкуется с другой, и показать, что стоит перенести или упомянуть раньше.

После написания, когда научная статья или любой другой академический текст уже готов, бывает полезно подключить ИИ для дополнительного анализа и финальной проверки. В финальную проверку могут войти запросы на проверку структуры работы, связности текста, точности указания ссылок и даже банально — проверка грамматики и орфографии. Иногда нужно подготовить к каждой главе аннотации, с этой работой ИИ тоже справляется великолепно.

Граница проходит не столько по конкретной функции нейросети, сколько по роли человека в процессе.

Одно дело — попросить ИИ объяснить научный термин или указать на слабое место в собственной аргументации. Другое — передать ему результаты исследования, дать общую задачу подготовить статью и без проверки результатов и готового текста попытаться эту статью отправить на публикацию.

Нейросеть может стать источником выдуманных результатов исследования, фиктивных ссылок или неподтвержденных фактов. Об этом нужно помнить постояно и не перекладывать на ИИ исследовательскую работу, не принимать каждый ответ за "истину в последней инстанции". Автор должен самостоятельно проверять информацию, которую использует в своей работе. Он и только он несет полную ответственность за результаты и выводы, описанные в работе.

Условно процесс можно представить так:
Автор ставит задачу → ИИ помогает → автор проверяет → автор принимает решение

А не:
Автор передает работу нейросети → нейросеть создает готовую статью → автор отправляет ее

В первом случае ИИ является инструментом исследовательской и редакторской работы. Во втором возникает риск подмены авторской деятельности.

Дутрейс объединяет работу с научным документом и ИИ-инструменты в одном рабочем процессе.

Работа непосредственно с текстом

Автор может обращаться к ИИ по поводу конкретного документа или его фрагмента: попросить объяснить содержание, предложить изменение, найти проблему или помочь с формулировкой. Или, по примеру автора этой статьи, попросить раскрыть отдельные пункты работы более подробно (см. скриншот ниже). При этом, работая в Дутрейс, вам не придется постоянно копировать и вставлять текст: выделить нужный фрагмент и отправить его ИИ можно одним кликом, а подготовленный ИИ-ассистентом вариант будет добавлен в документ автоматически.

Для разовой задачи обычного чат-бота может быть вполне достаточно: спросить, как перевести термин, попросить вариант формулировки или краткое объяснение — и сразу получить ответ. Но работа над научной статьей — это не один запрос к нейросети, а долгий процесс, состоящий из десятков мелких задач, каждая из которых связана с конкретным этапом работы.

Автору приходится одновременно работать с документом, источниками, формулами, замечаниями и многочисленными итерациями редактирования. Вопросы возникают по ходу дела и часто требуют контекста: нельзя объяснить сложное место в параграфе, не видя его, или проверить логику абзаца, не зная, что сказано в предыдущем.

И именно здесь обычный чат не справляется. Каждый новый запрос существует как бы отдельно от текста: результат нужно скопировать, перенести в документ, посмотреть, как он ложится, при необходимости вернуться и уточнить — а потом снова скопировать. Диалог разрастается, ссылки на «тот самый абзац» теряются, и легко перепутать, какая версия текста обсуждалась и какие изменения уже приняты.

К тому же чат-бот помнит только то, что автор сам ему пересказал или вставил: он не видит документ целиком, не знает, как оформлены формулы в статье и какие правки вносились до этого. Каждый раз приходится заново объяснять, о чём идёт речь, и проверять, что нейросеть не «потеряла» важную деталь.

В обычном чате-боте процесс часто выглядит так:
задать вопрос → получить ответ → скопировать результат → вставить в документ.

Для большой научной работы удобнее другая модель:
документ → задача → работа с фрагментом → помощь ИИ →
редактирование → следующая задача → проверка результата

Именно для такого сценария создан Дутрейс — рабочая среда для подготовки научных текстов с встроенным ИИ-ассистентом. Вместо отдельного чата автор работает непосредственно с документом и может использовать ИИ по ходу свой работы, не пересказывая проект и не погружая каждый раз в контекст.

Покажем процесс на примере подготовки этой статьи.

1. Автор ставит задачу, указывая конкретное место в тексте. Например: «раскрой пункты про то, что можно поручить нейросети» или «проверь абзац на ошибки». Задача привязана к документу, а не существует сама по себе — как это было бы в чате с ChatGPT, например.
2. ИИ читает фрагмент документа и предлагает вариант. Ему не нужно пересказывать, о чём текст: он видит сам документ, его разделы и уже внесённые правки.
3. Автор оценивает предложение. Вариант можно принять, попросить переделать или отклонить полностью. Например, описание работы с научным текстом мы сначала обсуждали, пока не выбрали подходящий вариант, — и только потом вносили его в статью.
4. Выбранный вариант вносится прямо в документ. Никакого копирования между окнами: ИИ добавляет текст в нужное место, а статья пересобирается, так что результат правки автору виден сразу.
5. Работа продолжается. Автор обращается к ИИ по мере появления новой задачи: раскрыть пункт, вычитать фрагмент, переработать раздел — и цикл повторяется.

В результате ИИ не заменяет автора и не пишет статью «одним запросом»: он помогает по конкретной задаче в конкретном месте документа, а автор остаётся тем, кто ставит задачи, оценивает предложения и принимает решения.

В такой модели нейросеть не заменяет исследователя. Она становится частью рабочего процесса — примерно так же, как редактор, справочная система или специализированное программное обеспечение.

Проверка текста на признаки использования ИИ — отдельная задача. Важно не смешивать два разных вопроса: как создавался текст и что показывает детектор ИИ.

Автоматическая проверка может указать на фрагменты, имеющие признаки машинной генерации, но сама по себе она не описывает весь процесс создания документа. Кажется, пришло время признать, что использование ИИ при подготовке текста является нормальной практикой. И важнее понимать для чего использовался ИИ, какая роль в создании документа ему отводилась. И вот тут история создания документа, созданная в Дутрейс, помогает и автору и проверяющему.

Подробнее о совместной работе Дутрейс и Думейт и о том, как встроить проверку в процесс подготовки текста, мы рассказываем в отдельном материале: «От запрета к легитимному использованию ИИ в академических текстах».

Если проверка показывает проблемные фрагменты, разумнее разобраться с их содержанием и происхождением, а не просто пытаться механически изменить формулировки.

По итогам прошлой сессии наше исследование показало, что ИИ текст находится в более 50% проверенных работ. После проверки автор, увидев в отчете найденный ИИ-фрагмент, начинает искать способы «убрать ИИ из текста», а именно перефразировать выделенный фрагмент с единственной целью - снизить процент ИИ в отчете.

Но если ИИ использовался не как помощник автора, а как "генератор"текста на определенную тему, то попытка изменить несколько финальных формулировок не решает главный вопрос: какую работу действительно выполнил автор?

Гораздо продуктивнее выстроить процесс иначе:

• использовать ИИ для конкретных задач;
• проверять полученные результаты;
• самостоятельно принимать решения;
• сохранять собственные материалы, черновики и результаты исследования;
• вести историю работы над документом;
• всегда проверять итоговый текст.

В этом случае не придется превращать подготовку статьи в гонку за определенным показателем детектора. То есть вопрос "как убрать ИИ из текста"задается слишком поздно и, как правило, свидетельствует о том, что работа была выполнена не самостоятельно.

Дутрейс рассчитан на тех, кто регулярно работает с научными и академическими текстами: исследователей, преподавателей, аспирантов, авторов научных статей, научные группы, а также студентов, работающих над курсовой, ВКР.

Дутрейс оптимизирует сам процесс подготовки академического текста — работу с источниками, последовательное редактирование и доведение текста до финального вида. А благодаря совместной работе над документом им могут пользоваться несколько участников: соавторы статьи или студент и научный руководитель, имея равноправный доступ.

ИИ не должен быть невидимым автором. Использование нейросети в научной работе не обязательно сводится к двум крайностям: полностью отказаться от ИИ или отдать ему написание текста.

Между ними есть рабочая модель, в которой автор сохраняет контроль над исследованием и текстом, а ИИ берет на себя отдельные вспомогательные задачи. Именно на такой подход рассчитан Дутрейс.

Это позволяет использовать нейросеть не как генератор текста «с нуля», а как помощника в работе над уже существующим материалом.

Работа с научным материалом
При подготовке статьи важно не только написать текст, но и разобраться в информации, связать между собой источники и выстроить аргументацию. ИИ может помогать на отдельных этапах этой работы: анализировать материал, отвечать на вопросы по документу, помогать структурировать информацию и находить направления для дальнейшей работы.

Работа с научным документом
Дутрейс позволяет работать с текстом в визуальном редакторе привычным образом, подобно тому, как мы работаем в ворд. При этом, поддерживает корректную работу с формулами, а сквозная нумерация иллюстраций и таблиц, ссылки на разделы — всё это работает автоматически, не требуя от автора владения технической разметкой.

История взаимодействия с ИИ
Еще одно принципиальное отличие рабочей среды Дутрейс от работы с обычным ИИ чатом — это возможность сохранять историю своей работы с текстом. Сейчас это становится особенно важно. Если ИИ используется как инструмент, вы всегда сможете это продемонстрировать. История создания документа хранит информацию, как именно ИИ использовался при создании текста: какие задачи ему ставились, какие предложения были сделаны и какие изменения в итоге внес автор. Такой подход делает использование ИИ прозрачным и управляемым.