Зачем я вас тут собрал?

Эта борьба с ИИ зашла уже слишком далеко. На сегодняшний день политику запретов вводит чуть ли не каждый, кто хоть как-то связан с текстом: вузы, школы, научные журналы, форумы:

• Крупные научные издательства требуют декларировать использование ИИ в статьях, а Nature вовсе отказывается признавать нейросеть автором (Nature).

• В США в вузах снова раскупают «синие тетради» для экзаменов от руки — спрос на них заметно вырос в Texas A&M, Флориде и Беркли за последние два года (Fox News), а в Китае на время гаокао сервисы Alibaba и Tencent отключают у себя распознавание фото и ответы на вопросы (Fortune).

• Хабр с июня 2026 года прямо запрещает тексты, «написанные и отредактированные при помощи нейросетей» (правила Хабра).

Но есть и те, кто всё-таки понял, что бороться с ИИ неэффективно, и начинает регулировать, а не запрещать:

• Эстония запускает программу AI Leap: вместо того, чтобы запрещать ИИ, страна ведёт переговоры с OpenAI и Anthropic, чтобы дать школьные ИИ-инструменты 20 000 старшеклассникам и 3 000 учителям (HM.ee).

• В Сингапуре школьный чат-бот Learning Assistant отвечает наводящими вопросами вместо готовых решений и включает его сам учитель (MOE Singapore).

• В Гарварде на курсе CS50 живёт ИИ-«утёнок», который по замыслу подводит к ответу подсказками, а не выдаёт его напрямую (CS50; разбор на SIGCSE 2024).

• У нас похожим путём пошёл Сколтех, приняв политику с презумпцией допустимости ИИ для студентов и преподавателей (Сколтех).

Моей последней каплей было следующее событие:

2026 год. Сентябрь. СПб. Политех. Магистратура. 2 курс. Информационные системы и ТЕХНОЛОГИИ. Преподаватель говорит примерно следующее: «В связи с тем, что из-за ИИ конспекты в электронном формате больше не могут гарантировать, что студент проделал необходимую работу по изучению предмета, было принято решение принимать работы по предмету X в формате рукописного конспекта… минимум 24 страницы».

Не знаю, насколько много людей разделят моё негодование, но я, когда шёл учиться на айтишника, предполагал, что мне, по крайней мере, не будут мешать учить новые технологии, а по-хорошему — наоборот, поощрять будут это. Но всё, конечно, оказалось иначе. С борьбой против текстов, сгенерированных ИИ, я смирился, но чтобы сидеть и писать РУЧКОЙ в ТЕТРАДКЕ…

Бунтовать я не собираюсь, а вот порассуждать, куда мы вообще катимся с этой борьбой против ИИ, какие есть альтернативы и как я бы хотел видеть систему образования после появления ИИ, — я очень хочу.

Зачем нужно образование?

Образование на данный момент сильно проигрывает в борьбе с ИИ-текстами.

• В Университете Рединга в пять учебных модулей подали работы, целиком написанные ИИ, — 94% не заметили, а оценки у них вышли выше, чем у настоящих студентов (PLOS ONE).

• Университет Вандербильта подсчитал, что даже 1% ложных срабатываний детектора на 75 000 работ в год — это около 750 работ, которые могли быть ошибочно помечены как написанные ИИ (Vanderbilt).

• У нас «Антиплагиат» находил в самостоятельно написанных работах до 96% «нейросети» — есть уже реальные истории студенток, которых из-за этого не допускали до защиты (Коммерсантъ).

• OpenAI закрыла свой детектор ИИ-текста ещё в 2023 году — он находил лишь 26% машинных текстов и в 9% случаев принимал человеческий текст за машинный (OpenAI).

Но почему-то всё дальше продолжает бороться, и, на мой взгляд, победы тут ему не видать. С каждым новым улучшением детекторов ИИ-текста будут появляться ИИ-хьюманайзеры, и модели будут с каждым разом лучше сами обходить их триггеры. Так что:

Предлагаю всем прекратить эту борьбу и начать придумывать план сотрудничества.

Что же предлагаю я? Я предлагаю для начала максимально отдалить масштаб и задать вопрос о том: а зачем вообще нужно образование?

Думаю, многие ответят: «Ну чтобы знания получать» или что-то подобное, но я начал смотреть на образование по-другому.

Образовательная система должна давать не знания, а развивать любопытство к знаниям.

Как по мне, такая формулировка меняет ситуацию кардинально.

Сейчас у нас как? Ты идёшь в детсад, школу, колледж, университет для того, чтобы тебя там чему-то научили (ну концептуально оно должно так работать, социальный институт этих учреждений опустим). И тебя учат, но это всё идёт как-то через боль — у меня и у всех, кто со мной учился, были примерно такие же ощущения (кроме одного человека).

То какая-то контрольная, то экзамен, то сессия, всё это было через зубрёжку, списывания, обходные пути, и на выходе из-за такого подхода за более чем 20 лет обучения тех самых hard-skills осело не так много.

Но если бы всё это время вместо того, чтобы гонять меня от одного предмета к другому, от одной темы к другой, мне бы пытались «продать» этот предмет, объясняя: что это вообще такое? Как это используют на практике? Как исторически это развивалось? Думаю, я бы уже докторскую к своим 23 годам защитил.

Как я и сказал, система образования должна нести не знания, а быть инструментом добычи этих знаний и побуждать разбираться в том, что тебя окружает. То есть педагоги должны стать консультантами, а не лекторами, а ученики — не слушателями, а исследователями.

Действительно ли это сильно что-то изменит? Могу только предполагать, ну и показать факты, которые я нашёл:

• Джордж Лёвенштейн описывает любопытство как ощущение пробела в собственных знаниях (Лёвенштейн).

• Сьюзан Энгель наблюдала за классами: эпизоды любопытства — вопросы, возня с предметами, желание заглянуть внутрь — в детском саду случались от двух до пяти раз за два часа, а к пятому классу — в среднем меньше одного раза (Энгель).

• Бенджамин Блум ещё в 1984 году показал: ученик с индивидуальным репетитором в среднем обгоняет ученика обычного класса примерно на два стандартных отклонения — «проблема двух сигм» (Блум, 1984). Правда, сам результат с тех пор не воспроизводился в такой же силе — более поздние работы дают эффект скромнее.

Похоже, дело не в детях, а в системе.

Как встроить ИИ в процесс обучения?

Что мы имеем на данный момент?

Наша точка А: большинство боится ИИ и запрещает его использование повсеместно.

Наша точка Б: преподаватель произносит клятву Гиппократа, а у каждого ученика за партой стоит планшет, в котором он, общаясь с ИИ, изучает предмет, под надзором педагога.

Смело? Смело.

Описывать все этапы перехода из состояния А в состояние Б я, конечно же, не буду, да и без большой аналитики заглядывать так далеко мне не по силам (и я всё-таки пришёл поныть о том, что меня ручкой заставляют писать, а не диссертацию вам тут предлагать прочитать, хотя идей-то много). Но что я могу сделать, так это описать хотя бы то, что нужно сделать первыми шагами в направлении точки Б.

Для начала зададим следующий вопрос. Что плохого в том, что ИИ за меня отредактирует текст? Ну вот правда, что плохого, если я напишу абзац с опечатками, потеряв пару запятых, и в какой-то фразе не смогу подобрать нужное слово, а он переформулирует и исправит ошибки? Как по мне, идеальный сценарий, а ещё фактчекинг проведёт, чтобы в меня помидоры не полетели.

Я начал писать статьи на Хабре совсем недавно — это моя вторая статья. И большую долю в том, что я решился это делать, стал именно ИИ, потому что я понял, что могу не тратить время на вёрстку и исправление ошибок, а сконцентрироваться только на контенте. И я бы очень сильно хотел, чтобы многие, у которых есть чем поделиться, не останавливались на том, что им лень оформлять статью. Зачем доктору наук или предпринимателю тратить своё время на вёрстку статьи? Пусть лучше штампуют эти статьи с помощью ИИ, делясь опытом.

Но я понимаю, что чаще всего сценарий работы с ИИ в образовательных целях совершенно другой: ему говорят не помогать, а делать всё за человека. Но у этой проблемы должно быть другое решение — человека необходимо спрашивать, что он там вообще написал, хотя бы на уровне понимания. Смог объяснить — молодец, не смог — иди и проси ИИ, чтобы он объяснил, что он сделал.

Таким образом, первый этап — снять все ограничения с ИИ и перестроить работу с учётом того, что пользоваться им могут все и что мы можем оценивать работу в таких условиях.

Пожалуйста, позвольте молодёжи идти в ногу со временем

Если теперь каждого ученика необходимо лично собеседовать, то тут у нас почти сразу же поднимется вопрос нехватки кадров.

• ЮНЕСКО оценивает дефицит учителей в мире почти в 44 миллиона человек к 2030 году (ЮНЕСКО).

• В России вакантно меньше 1,2% учительских должностей — минимум за пять лет (regions.ru). При этом Минпросвещения говорит, что нагрузка учителя должна составлять 1,4 ставки, а по опросу Савватеева 2024 года в среднем выходит около 1,65, а в Иркутской области — до 1,8 (Т—Ж).

Проблема серьёзная — быстро её уж точно не исправить, поэтому предлагаю вторым этапом ввести тренировочные занятия перед экзаменами. То есть нужен некий ИИ-инструмент на стороне образовательного учреждения, с которым ученики могли бы прорепетировать своё понимание темы перед итоговым экзаменом у преподавателя. Таким образом, мы уже не боремся с ИИ, а внедряем его в процесс обучения. Вот пара примеров того, где уже тоже пытаются как-то внедрять ИИ:

• В Техасе на экзамене STAAR письменные ответы сначала проверяет автоматическая система оценки, а около четверти потом дополнительно перепроверяет человек (Texas Tribune); по техническому отчёту агентства образования Техаса автоматические и человеческие оценки совпадают точно или в пределах балла в 97–99% случаев (TEA, Technical Digest 2023–2024, таблица 4.7).

• В Стэнфорде разработали Tutor CoPilot — систему, которая в реальном времени подсказывает живому репетитору, как лучше вести урок (Stanford).

• Профессор NYU Панос Ипейротис провёл устные экзамены с голосовым ИИ-агентом — 36 экзаменов обошлись в 15 долларов (the-decoder).

А дальше, третьим этапом, мы масштабируем то, что сработало, балансируя между стоимостью и эффективностью предлагаемых решений — с оглядкой на то, в какое время это происходит.

Дальше я заглядывать не осмелюсь. Главное, что я хотел донести, — то, что образование не работает должным образом.

Мне почему-то всё равно приходится проходить собеседования, хотя у меня есть диплом бакалавра в нужной области. Доверие к системе образования нету, надо думать, что мы можем с этим сделать с учётом новых технологий.

Ps. Habr vs ИИ

@orchidfiles заявил, что Хабр уже проиграл нейрослопу и выразил мнение, что ситуацию будет тяжело исправить и на это уйдёт много денег, которые опять же потратят на борьбу с ИИ при помощи платных детекторов.

Хватит бороться и запрещать ИИ. Обновите алгоритмы рекомендаций, обнародуйте свою систему репутации, показывайте статистику автора в ленте (статей / комментариев / лайков), дайте автору в профиле больше места, чтобы рассказать о себе, и подчёркивайте через интерфейс, что он CEO компании или доктор наук. Короче говоря:

Концентрируйтесь на авторе, а не на статье, которую он написал.

А дальше сообщество сделает всё за вас, и нейрослопа будет меньше.

Думаю, многие готовы будут пойти на новинку от Нолана, узнав о чём будет фильм, уже в кинотеатре.

Автор статьи: Антропов А. С. Редактор статьи: Claude Sonnet 5 xhigh.