Диплом, написанный нейросетью. Искусственный интеллект и аттестация выпускников

Технологии сегодня развиваются с такой скоростью, что то, что пару лет назад казалось фантастикой, оказывается реальностью. Яркий пример — развитие искусственного интеллекта (ИИ) и те вызовы, которые он ставит перед системой образования. Само понятие «искусственный интеллект» появилось в середине 20 века и с тех пор эта технология значительно шагнула вперед. Особенно интенсивно в последнее время развивается так называемый генеративный искусственный интеллект — то есть ИИ, создающий новый контент в форме текста, изображений и т.д. Разберем, как данный тип искусственного интеллекта влияет на один из важнейших вопросов подготовки кадров для любой области — профессиональную оценку и аттестацию специалистов. 

На протяжении многих лет выпускные квалификационные и дипломные работы были одним из основных средств итоговой аттестации выпускников вузов — на их защите представители аттестационной комиссии, в том числе и работодатели, оценивали теоретическую подготовку студента, умение логически подойти к решению задачи и т.д.

Однако в последнее время такие инструменты как ГигаЧат, Palm, YandexGPT вносят свои коррективы в сложившуюся практику. Студенты получили техническую возможность при помощи запросов к нейросети сгенерировать либо часть, либо даже всю работу, что, безусловно, вызывает ряд этических, научных, юридических и организационных вопросов.

С одной стороны, системы ИИ по сути — те же самые компьютерные программы. Мы же не видим ничего удивительного в том, что сам текст работы студент набирает в текстовом редакторе на компьютере, а не печатает на печатной машинке или выполняет чертежи при помощи специальных программ, а не чертит от руки? А еще 30-40 лет назад это было сложно представить.

С другой стороны, некоторые профессиональные исследователи относят системы ИИ к полноценным соавторам и в таком случае уже нарушается один из основополагающих принципов выпускной работы — ее самостоятельный характер.

Если говорить о содержательном аспекте подобных работ, то мы сталкиваемся с тремя проблемами.

Во-первых, системы ИИ в ряде случаев включают в текст ложные факты и искажают информацию. В результате, студент фактически получает ложные знания, что уже представляет угрозу его профессионализму. Эту проблему можно решить только путем тщательнейшей верификации всего текста как со стороны студента (что в итоге может занять не меньше, если не больше времени, чем написание работы самостоятельно), так и со стороны научного руководителя.

Во-вторых, это некорректность ссылок. Часто системы ИИ могут создавать ссылки на несуществующие труды существующих (и несуществующих) авторов, в случайном порядке комбинировать фамилии и инициалы исследователей и т.д. Это подрывает формирование одного из важнейших «мягких» навыков — умение работать с источниками. Кроме того, следует помнить, что при написании работ студенты учатся обобщать, сравнивать различные точки зрения на проблему именно путем анализа научной литературы. Соответственно, подменять данную работу реферированием научных источников с использованием ИИ-систем представляется нецелесообразным с учебной точки зрения.

В-третьих, наблюдаются серьезные искажения в логике работы. Системы ИИ раз за разом повторяют (дословно или перефразированно) ограниченное число идей, тем самым, не позволяя мысли «продвигаться вперед».

Говоря о проблемах, вызванных использованием ИИ при написании квалификационных работ, следует помнить одну важную вещь. Эти системы,  как инструмент, созданы во благо человека, но для конкретных целей. Те же генеративные системы отлично подойдут, если студенту в работе надо быстро описать результаты собранных им же статистических данных. И это не будет ни формальным, ни этическим нарушением, но позволит сэкономить время для более творческих, аналитических аспектов работы.

Неоднозначным является вопрос о взаимосвязи применения ИИ при написании работ и развитием критического мышления. С одной стороны, подмена самостоятельной работы применением ИИ без какого-либо анализа, в принципе не предполагает критического мышления со стороны студента. С другой стороны, используя ИИ как вспомогательное средство, верифицируя предоставляемую им информацию, критическое мышление можно развить на основе разнообразного и уникального материала. Все зависит от осознанности и ответственности самого выпускника.

Вероятно, развитие подобных систем потребует пересмотра самой культуры работы: усиление контакта и обратной связи от руководителя, увеличение точек контроля. Возможно, стоит более широко внедрять практику проведения итоговой аттестации и в формате государственных экзаменов (особенно в области гуманитарных дисциплин). Также целесообразно более широкое включение в учебный план дисциплин, направленных на формирование «цифровой культуры» студентов.

Автор: Елизавета Дмитриева, заведующий кафедрой иностранных языков №3, к.н., доцент РЭУ им. Г.В. Плеханова