Chekhovich.AI

В чате моего канала возник вопрос: если не использовать процентный подход к ИИ, то как оценивать использование ИИ в учебных и научных документах? Есть две стороны вопроса — учебные работы и научные. С научными работами ситуация такая: во-первых, нужно подтвердить, что авторы действительно получили результаты, которые они подают на публикацию. В случае возникновения сомнений бремя подтверждения лежит на авторах. К этому же случаю относится написание ничего не значащего текста. Неважно, какими инструментами он был написан — головой или ИИ. Второй важный аспект — это отсутствие плагиата (для простоты использую такой термин). Понятно, что если не было парафраза, то плагиат будет выявлен системами ОЗ. Сложнее, когда была перефразировка. В львиной доле случаев для парафраза используют ИИ. Поэтому ключевой подход к использованию ИИ в науке — требовать от авторов декларирования использования ИИ с указанием целей и методов. Инструменты и конкретные промпты при этом гораздо менее важны. Теперь как оценивать факт детекции? Вопрос первый: было ли декларирование? Если не было — это уже серьёзный маркер. Понятно, что некоторое время будет получаться ссылаться на незнание правил, но это очень временное решение. Если декларация была, необходимо сопоставить полученные результаты детектирования и заявления авторов. Наличие противоречий — не в пользу авторов. При этом с учётом текущего уровня качества детекторов я бы рассматривал факт детектирования как сигнал о применении ИИ. «Покрашенный текст» — это очень приблизительный маркер. Самое главное — проценты в таком процессе не имеют никакого значения. Теперь про учебные работы — здесь сложнее. В них обычно не требуется новизна. Ключевой момент — можно или нельзя использовать ИИ в конкретной работе. Точно так же, как с использованием калькулятора при решении математических задач: в каких-то случаях разрешено, в каких-то — нет. Проблемы возникают, когда правила заранее не определены. Студент, не зная подхода вуза к использованию ИИ, всё скидывает в чат и получает результат, чаще всего по качеству оказывающийся лучше, чем средняя или даже лучшая «человеческая» работа. Преподаватель, получив результат, осознаёт неладное и задним числом устанавливает правило — не использовать ИИ. Если правила были установлены заранее, но оценивается только результат, то часто это просто сигнал студенту быть аккуратнее. Если преподаватель с помощью детектора выявляет факт использования ИИ, то процент не важен — правила нарушены. Сравните: ученика выгонят с экзамена, если у него найдут шпаргалку, вне зависимости от того, успел он ею воспользоваться или нет. Выход здесь — уход от оценки только результата учебных заданий и переход к их выполнению в контролируемых условиях. Вопрос детекции и процента ИИ отпадает автоматически. Именно поэтому я уверен, что оценивать по проценту ИИ — это не просто бесполезное, а сугубо вредное занятие.