ИИ-революция: на пороге новой образовательной системы
Искусственный интеллект (ИИ) активно входит в российские школы, колледжи и вузы. Он освобождает от рутинных задач учителей, позволяет учиться в удобном темпе студентам и школьникам, открывает новые перспективы для учёных и исследователей.
Развитие ИИ в образовании — одна из главных задач России. Это зафиксировано в Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года. Документ определяет ИИ как технологию, способную повысить эффективность и качество обучения.
Какие проблемы и подводные камни скрываются на этом пути? В чём основное противоречие между устоявшейся системой подготовки и оценки и стремительным развитием технологий? К разговору на эту тему мы пригласили Юрия ЧЕХОВИЧА.
Юрий Чехович, кандидат физико-математических наук, ведущий эксперт Института проблем управления имени В.А. Трапезникова РАН, специалист в области машинного обучения, руководитель компании «Думейт», создатель системы Антиплагиат, до 2025 г. руководитель компании Антиплагиат, эксперт в области машинного обучения, ИИ и академической и научной этики.
— Мы наблюдаем стремительный рост популярности сервисов ИИ. Они используются как во многих отраслях экономики, так и в повседневной жизни. Как Вы оцениваете прогресс в этой области и какие можете дать прогнозы?
— Наблюдать за развитием ИИ как читать увлекательный роман, который не написан даже наполовину. Большой и талантливый авторский коллектив не даёт «читателям» скучать, едва ли не ежедневно подбрасывая новые главы и открывая целые сюжетные ветки. При этом сеттинг¹ отличается крайне высоким технологическим динамизмом: то, что вчера было последним писком, завтра может безнадёжно устареть.
¹ Художественное пространство произведения: время, место, технологический, культурный и социальный фон, мир, в котором разворачивается действие.
Например, только за последние несколько месяцев Google выпустил Gemini 2.5, в которой существенно улучшил работу с обширным (более 1 млн токенов) контекстом, Open AI представил ChatGPT-5 — систему генерации экспертного уровня, по данным утечек обладающей контекстом от 1 млн токенов, специалисты улучшили прогнозы достижимости сильного (общего) ИИ (AGI)².
² AGI (Artificial General Intelligence, общий ИИ) — гипотетический уровень развития ИИ, при котором система способна решать любые интеллектуальные задачи, которые под силу человеку, может обобщать знания из одной области и переносить их в другую, обладает гибкостью мышления, обучаемостью и легко адаптируется в новых ситуациях.
В этих условиях делать прогнозы о том, что будет дальше, не самая простая задача. Тем более что темп развития этой сферы настолько высок, и говорить о том, сбылись или нет даже очень смелые прогнозы, можно будет буквально через несколько лет или месяцев. Как всегда, при обсуждении ИИ-технологий нужно предупреждать собеседника, что все утверждения верны лишь на момент их произнесения.
— Сферы науки и высшего образования вовлечены в изменения как минимум не слабее других. Давайте поговорим о том, что несёт университетам эта технологическая революция.
— Начну с того, что мы сейчас находимся в уникальной ситуации. Нынешняя ИИ-революция (нет никаких сомнений в том, что она наступила) оказалась беспрецедентно стремительной и всеохватывающей. Несмотря на то что ряд специалистов относит начало технологического скачка на 2012 год, когда были представлены методы глубокого обучения, я считаю, что именно выпуск компанией OpenAI своего продукта ChatGPT служит точкой старта нынешней революции. Получается, что, во-первых, меньше чем за три года новые технологии охватили значительную долю населения Земли, во-вторых, они далеки от замедления, в-третьих, последствия технологического скачка пока никто не в состоянии предсказать в полной мере.
При этом сферы высшего образования и науки охвачены в гораздо большей степени, чем весь мир в среднем. По данным глобальных опросов, от 80 до более чем 90% студентов регулярно применяют инструменты вроде ChatGPT, Grammarly или Microsoft Copilot для учёбы³. Опросы в России показывают, что не менее половины студентов используют ChatGPT, YandexGPT и GigaChat⁴.
³ AI in Higher Education: A Meta Summary of Recent Surveys of Students and Faculty // Campbell Academic Technology Services: site. URl: https://sites.campbell.edu/academictechnology/2025/03/06/ai-in-higher-education-a-summary-of-recent-surveys-of-students-and-faculty/?utm_source=chatgpt.com. Date of publication: 06.03.2025.
⁴ Ананин Д.П., Комаров Р.В., Реморенко И.М. «Когда честно — хорошо, для имитации — плохо»: стратегии использования генеративного искусственного интеллекта в российском вузе // Высшее образование в России. 2025. Т. 34, № 2. С. 31–50. DOI 10.31992/0869-3617-2025-34- 2-31-50. EDN OBDXTG.
Я их результаты принимаю во внимание как оценку снизу, поскольку имеет место определённый лаг между опросом и публикацией результатов, а кроме того, наверняка существует часть студентов, которые побоялись ответить положительно.
— В чём причины настолько высокой популярности ИИ-сервисов? Какие задачи с их помощью чаще всего решают студенты?
— Начнём с этичных примеров. Очень часто студенты используют ИИ-сервисы, чтобы разобраться в сложной теме: можно попросить объяснить её простыми словами или привести понятные примеры. Это похоже на работу с репетитором или консультантом. Очень популярна также генерация с помощью ИИ конкретной темы работы, исследуемых гипотез и структуры работы. В последнее время набирает популярность использование ИИ для поиска литературы по теме.
Крайне популярна языковая поддержка. Это касается как работы с иноязычными источниками, так и написания текста работы на иностранном языке.
К сожалению, практика использования генеративных моделей для неэтичных целей также распространена. Начинать перечисление здесь нужно с полной (чаще всего в несколько этапов) генерации текста работы от начала до конца. Также популярен перевод иностранной работы на родной язык и представление её в качестве своей.
Особое место занимает возможность генеративных моделей делать высококачественный парафраз текста. При этом изменённый текст сохраняет структуру и смысл исходного и не детектируется системами обнаружения заимствований. Сочетание этих свойств открывает большие возможности для академического мошенничества с помощью генеративного ИИ.
Также следует отметить такие неэтичные способы использования, как генерация готовых ответов на экзаменационные билеты (в том числе в процессе экзамена), а также фальсификацию данных исследований. Можно попросить ИИ придумать таблицу результатов, вместо того чтобы проводить эксперименты. Выявить такое нарушение преподавателю оказывается очень сложно, если вообще возможно.
Если резюмировать, то современные ИИ-технологии позволяют студентам решать возникающие в процессе обучения задачи с качеством, достаточным для получения отличной оценки. При этом сроки меньше и необходимые усилия существенно ниже, чем при традиционных вариантах решения. Зачастую ИИ-сервисы в состоянии сделать за студента почти всю работу, достаточно лишь сформулировать подходящий промпт.
— Не удивительно, что студенты осваивают новые технологии очень быстро. Что делают вузы — их менеджмент и их профессорско-преподавательский состав?
— На мой взгляд, университеты скорее выжидают, наблюдая друг за другом. Проблема в том, что пока никто не понимает, в какое состояние придёт высшее образование после завершения фазы бурного технологического роста. Непонятно, что будет можно, а что — нельзя. Неясно даже, к чему следует стремиться.
В действиях вузов прослеживается неуверенность. Кто-то развивает программы, направленные на подготовку специалистов-разработчиков в области ИИ, кто-то вводит в программы обучение промпт-инжинирингу⁵, ряд вузов занялись разработкой собственных ассистентов — программ-помощников, к которым можно обращаться в процессе выполнения учебных заданий.
⁵ Промпт-инжиниринг (от англ. prompt engineering) — это практика создания, настройки и оптимизации запросов (промптов) к генеративным моделям ИИ, позволяющая получать наиболее точные, полезные и предсказуемые ответы. По сути, это методика общения с ИИ, при которой человек формулирует вводные данные (текстовые инструкции, примеры, контекст), так чтобы модель лучше выполнила задачу и выдала результат нужного качества и формата.
Часть университетов пытается развивать нормативную базу, при этом полного запрета на использование ИИ никто не вводит: самые жёсткие ограничения установила Высшая школа менеджмента Санкт-Петербургского государственного университета, запретив в июле 2025 г. использование ИИ при подготовке работ по ряду направлений подготовки⁶.
⁶ Цветкова Е. Петербургские вузы ужесточили правила использования ИИ студентами // Деловой Петербург: сайт. URL: https://www.dp.ru/a/2025/07/01/peterburgskie-vuzi-uzhestochili?utm_source=chatgpt.com. Дата публикации: 01.07.2025.
На другом полюсе находится Московский педагогический государственный университет, который ещё в 2023 г. разрешил студентами использовать ИИ-сервисы⁷.
⁷ Российский вуз впервые разрешил студентам писать дипломы с помощью искусственного интеллекта // C NEWS: сайт. URL: https://www.cnews.ru/news/top/2023-09-01_ii_teper_mozhet_legalno?utm_source=chatgpt.com. Дата публикации: 01.09.2023.
Похоже, что подавляющее большинство вузов удерживается от того, чтобы вводить нормативы на долю искусственного текста в работах, как в своё время произошло с заимствованиями.
Университеты приходят к тому, что курсовые работы, рефераты, эссе, другие формы самостоятельной работы очень быстро оказываются устаревшими формами оценки качества образования. Сейчас преподавателям остаётся надеяться на неаккуратность студента при взаимодействии с ИИ-сервисом. Например, если он скопировал часть диалога с чатом или не проверил корректность сгенерированных утверждений.
— Неужели вузы никак не решают возникающие проблемы?
— По сложившейся практике вопрос контроля наличия в работе искусственного текста и этичности его использования перекладывается на автоматические инструменты. Обычно в их роли выступают системы обнаружения заимствований. Сейчас все ведущие решения по обнаружению заимствований имеют встроенные возможности для детектирования искусственного текста. Кстати, сроки появления этой функциональности косвенно подтверждают мою оценку начала ИИ-революции: в Copyleaks (США, Израиль) модуль детекции появился в январе 2023 г., в TurnItIn и iThenticate (США) — в апреле 2023-го, в Антиплагиате (Россия) — в мае 2023-го, в StrikePlagiarism (Польша) — во второй половине 2023-го, «Руконтекст» зарегистрировал соответствующий модуль в 2024-м. Кроме того, детекция ИИ встроена в Grammarly, а также существует довольно много специализированных самостоятельных сервисов (правда, мне неизвестно, чтобы российские вузы использовали их на регулярной основе).
— Получается, что проблема выявления и оценки искусственного текста в учебных работах в целом решена?
— Увы, она даже не близка к решению. Виной тому несколько обстоятельств. Первое — это качество детекции. С одной стороны, производители ключевых решений заявляют о высоком уровне выявления. Как по точности — отсутствию ложноположительных срабатываний, так и по полноте — отсутствию ложноотрицательных. основе механизмов детекции используются алгоритмы машинного обучения, которые принципиально не могут обеспечить стопроцентное качество, при этом декларируемые уровни в 97–99% по обоим показателям выглядят очень достойно. Однако накопившаяся практика показывает, что доля ошибочного детектирования существенно выше заявленных 1–3%. Производителям приходится это признавать. Скорее всего, разрыв в оценках возникает из-за проблем в наборах данных, на которых производится оценка качества. Мы провели исследование, которое показало, что датасеты для объективной и честной оценки качества детекторов попросту отсутствуют⁸.
⁸ Are ai detectors good enough? A survey on quality of datasets with machinegenerated texts / G. Gritsai, A. Voznyuk, A. Grabovoy, and Y. Chekhovich // ArXiv: site. URL: arXiv preprint https://arxiv.org/html/2410.14677v2 (accessed: 31.08.2025).
Второе — это невозможность независимо подтвердить результаты детекции. Допустим, детектор выявил искусственный текст в работе, а студент клянётся, что писал сам. Очевидно, нет разумного способа, позволяющего независимо разобраться в ситуации. Приходится верить или детектору, или студенту. В отличие от качества детекции эта проблема выглядит неустранимой.
Кроме того, ни один детектор ИИ пока не оценивает степень этичности использования искусственного текста в рамках студенческого проекта. Этой работой должен заниматься преподаватель или рецензент, а в рамках сложившейся практики очень немногие готовы брать на себя ответственность и предпочитают просто отклонить работу, в которой выявлены фрагменты искусственного текста.
— Таким образом, массовое использование ИИ студентами — не возможность повысить эффективность обучения, а скорее угроза качеству образования. В чём может заключаться выход из этой ситуации?
— На мой взгляд, выход пока не просматривается. Многие специалисты сходятся во мнении, что современная текстоцентричная образовательная система уже не позволяет адекватно оценивать уровень подготовки специалистов. Отсутствие возможности оценки превращает образовательную систему в принтер дипломов и удостоверений, т.е. полностью выхолащивает её. Система оценки нужна непременно. А вот предсказать, какой она будет, похоже, никто не берётся. Я могу только описать некоторые возможные свойства этой новой образовательной системы.
Во-первых, это ориентированность на результат. Неважно, что написано в том или ином документе, главное, что выпускник может сделать самостоятельно (конечно, при помощи всего арсенала современных технологий). То есть нужно не просто собрать материал и обобщить его, но на основе собранного контента принять правильные решения и реализовать их. Последнее особенно важно.
Во-вторых, необходимо будет не только уметь работать с ИИ-инструментарием, но и понимать границы его возможностей, особенности использования. То есть не просто задать корректный промпт и скопировать результаты, но проверить найденные источники, удостовериться, что в них приведена корректная информация⁹ попробовать альтернативные запросы.
⁹ Всё чаще сталкиваюсь с ситуациями, когда авторы статей не проверяют источники и качество работы сервисов, которые им пишут статьи. Похоже, известная поговорка модифицируется до «один раз спроси — семь раз проверь ответ».
В-третьих, важен будет не столько конечный результат, сколько способ выполнения задания. То есть нужна будет возможность убедиться, что студент пришёл к результату работы корректным и этичным путём, что он не скопировал откуда-то текст с последующей перефразировкой, что он способен в дальнейшем самостоятельно применить полученный навык. Должна вырасти доля оценочных мероприятий, реализуемых непосредственно в присутствии преподавателя, т.е. заданий, к которым нельзя приготовить материалы заранее.
Очень хочется верить, что доля заданий в форме тестов будет снижаться, так как всё сложнее будет обеспечивать отсутствие возможности мошенничать на таких экзаменах. Основное преимущество тестов заключается в том, что они позволяют провести оценку результатов без влияния субъективных факторов. При этом недостатком такой формы является невозможность выявить, получены результаты тестируемым самостоятельно: сообразил, вспомнил, решил — или же ему просто известны номера правильных ответов на вопросы.
Наконец, последнее. Считаю, что возможен частичный отказ от рубежного принципа оценки качества образования. Сейчас, если кто-то сдал экзамен, защитил курсовую, диплом, диссертацию, это остаётся де-факто навсегда. Если после получения диплома обнаружится, что студент списывал на экзамене или дипломную работу за него написал другой человек, сейчас это не приведёт к лишению квалификационной степени. Преодолел рубеж, и неважно, каким образом. Выходом может быть открытый доступ к максимально широкому кругу результатов обучения каждого студента. В нынешних условиях приводимый противниками открытого доступа весомый аргумент: что открытые базы работ послужат материалом для недобросовестных студентов будущих лет — перестал работать. Теперь ИИ-сервисы смогут подготовить работу любого типа и наличие большого количества открытых работ не даёт преимуществ.
— Вы описали очень серьёзные изменения, а мы знаем, что образовательная система достаточно консервативна. Многие традиции наследуются десятки и сотни лет. Вы говорите о существенных изменениях всей системы. Как быстро они могут произойти?
— Когда я прочитал в интервью декана экономического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова Александра Аузана, данном «Российской газете» в начале августа, следующие слова: «ИИ распространяется как торфяной пожар: скрыто, но неизбежно. Рискну предположить, что нынешняя система школьного и высшего образования из-за этого изменится даже быстрее, чем рынок труда. В ближайшие три — пять лет она просто сгорит с привычными нам контрольными, тестами и экзаменами»¹⁰, у меня возник внутренний протест по поводу сроков трансформации.
¹⁰ Болотов С. Почему пенсионная система рухнет и что делает одни страны богаче других? Интервью с деканом МГУ Александром Аузаном // Российская газета: сайт. URL: https://rg.ru/2025/08/05/dekan-mgu-aleksandr-auzan-raskryl-sekret-pochemu-odni-strany-bogache-drugih.html. Дата публикации: 10.08.2025.
Как это возможно, чтобы за столь короткое время произошли такие масштабные изменения?! Замечу, кстати, что речь шла не только о высшем образовании, но и о среднем. Если существенно изменится подход университетов, то школа также не может готовить детей по-старому.
Сейчас я скорее склонен согласиться с этой оценкой. Радикальные изменения действительно могут произойти в течение срока обучения специалиста. Иначе образовательная система просто перестанет выполнять свою основную функцию — обеспечивать работодателей квалифицированными кадрами. Если всё сохранится как есть, то очень скоро на многие позиции будет выгоднее взять человека с общим средним или средним профессиональным образованием, прошедшего короткие курсы по промпт-инжинирингу или основам программирования, и дальше обучать его в процессе работы. Диплом о высшем образовании в такой ситуации может стать свидетельством о неэффективно потраченных четырёх — шести годах жизни.
Естественно, я говорю о массовом высшем образовании, не подразумевая элитное, которое, скорее всего, сможет обеспечивать себе приток самомотивированных абитуриентов.
— Аудитория «УК» знает Вас в первую очередь как создателя системы Антиплагиат. Несколько месяцев назад Вы покинули компанию Антиплагиат. В связи с вероятным, по Вашему мнению, быстрым отходом от текстоцентричной системы образования не окажутся ли системы обнаружения заимствований попросту ненужными? Может быть, именно поэтому Вы ушли из компании Антиплагиат?
— Думаю, что потребность в системах обнаружения заимствований будет сохраняться и даже наращиваться ещё многие годы. Просто представьте, что вдруг исчезли бы все системы обнаружения заимствований. Сайты и банки рефератов, экстремально популярные в середине 2000-х гг., тотчас же вернутся обратно. Всё равно те или иные работы нужно будет сдавать. И для того чтобы сгенерировать работу, требуются всё же определённые усилия, а скачать работу с сайта — дело одной минуты. Как вы думаете, что предпочтут студенты?
Что касается моего ухода из компании Антиплагиат, то он связан в том числе с расхождением во взглядах на направления развития продукта и компании.
— Как на ИИ-революцию смотрят работодатели, чего они ожидают от завтрашних выпускников?
— Мне кажется, работодатели ожидают, что приходящие сотрудники будут уметь пользоваться ИИ-технологиями примерно так же, как и другими ИТ-инструментами. При этом навыки работы с ИИ должны дополнять традиционные знания и умения, а не заменять их. Критерий наличия новых навыков — повышенная эффективность в решении задач. Работодатель хотел бы, чтобы сокращались затраты и необходимые сроки на поиск информации, подготовку документов, разработку ПО.
— Экспансия ИИ отразится на сфере науки похожим образом? Её тоже ожидают революционные изменения?
— Что касается науки, то здесь я готов скорее успокоить читателей. По моим оценкам, революционных изменений в сложившейся структуре академической или отраслевой науки под влиянием распространения ИИ не ожидается. Думаю, что эта сфера будет скорее бенефициаром развития технологий. Расширятся возможности поиска информации, упростятся пользовательские интерфейсы. Даже не обладая большим опытом в составлении поисковых запросов и не участвуя во множестве вебинаров, можно будет найти нужные публикации, конференции, данные и т.п. Огромное количество новых результатов удастся получить с помощью алгоритмов ИИ.
Конечно, здесь также не обойдётся без трансформации. Будет меняться отношение к искусственному тексту в научных статьях, обзорах, монографиях, рецензиях. Но эти изменения, скорее всего, не приведут к изменениям сложившейся научной среды.
— Чем Вы занимаетесь сейчас?
— Мы с партнёрами создали компанию «Думейт» и одноимённый сервис, ориентированный на аудиторию студентов и преподавателей. Его задача — автоматическая оценка работы с разных точек зрения. Основное назначение сервиса — помочь автору написать хорошую работу, за которую ему не будет стыдно. Работая в области академической этики, я понял, что значительная часть этических нарушений возникает не из злого умысла студента, а из непонимания того, как сделать правильно. И мы будем стараться направить автора по верному пути, оберегая его от ошибок.
В сервисе предусмотрены поиск текстовых совпадений, детектирование искусственного текста, проверка орфографии, стилистики текста, соответствия принятой структуре работы. Особое внимание уделяется библиографии и корректности приведённых ссылок.
Кроме того, я создаю лабораторию в Институте проблем управления РАН, в которой вместе с коллегами планирую заниматься фундаментальными научными исследованиями в области машинного обучения и ИИ. Особое внимание планируем уделять анализу научной информации, но не ограничиваться только ею.
В свободное время веду Telegram-канал Chekhovich.AI, в котором обсуждаю вопросы использования ИИ в университетской среде и воздействия новых технологий на эту сферу.
— В завершение: что Вы посоветуете делать прямо сейчас трём ключевым участникам университетской среды: студентам, преподавателям и менеджменту?
— Преподавателям рекомендую как можно активнее заниматься изучением новых технологий. Только выровняв компетенции в этой области со студентами, можно будет обеспечивать проверку знаний.
Менеджменту университетов я бы посоветовал сосредоточиться на поиске новых форматов учебных заданий. Точно не следует замыкаться на промпт-инжиниринге. Это выглядит так же, как курсы по MS Office и 1С в нулевые годы: безусловно, полезно, но не уровень высшего образования.
Студентам я бы рекомендовал не забывать, что они учатся в вузе не только ради «корочки». В советские годы была распространена шутка: «высшее образование — то, что осталось в голове, после того как всё выучил, всё сдал и всё забыл». Мне кажется, очень важно не оказаться специалистом с дипломом и пустой головой.
— Спасибо и удачи в реализации всех идей и проектов!
Беседовала Елена Бейлина
Рубрика: Искусственный интеллект и нейросети
Год: 2025
Месяц: 5