В нашем клубе, джентльменам верят на слово… (тут мне карта и пошла)¹
Коллеги в сфере образования наверняка помнят, как в начале 2023 года
медиапространство облетела новость о том, что студент из Москвы
поленился написать выпускную работу и за сутки написал диплом с помощью
искусственного интеллекта, защитив его на «удовлетворительно»². При этом работа продемонстрировала 82% уникальности.
Спектр эмоций трехгодичной давности от «а что, так можно было?», до
«эх, как заживем сейчас» представляется сегодня наивным. Время показало –
нет, так нельзя. Многое сделано сообществом для определения этических
основ использования ИИ, многое делается и еще много чего предстоит
сделать. Так зажить (читай писать много работ под заказ либо прогулять
весь год и «написать» работу за ночь) тоже не получится. Токсичность
сгенерированной ИИ академической писанины видна за версту. А синтаксис
типа «не [одно поле смысла], а [другое поле смысла]» или ««Не про Х. Про
Y.» или телеграфный стиль «Слово 1. Слово 2. Слово 3.» заставляет
моментально отписаться даже от очень интересного (в прошлом?) автора в
социальных сетях, не говоря уже о чтении лонгридов.
Да и сам ИИ сделал сумасшедший рывок вперед и развивается
возрастающими темпами. Характерный пример – в конце прошлого года авторы Robert Novy-Marx и Mihail Velikov представили статью AI-Powered
(Finance) Scholarship³. В ней описан процесс генерации научных работ с использованием больших языковых моделей и продемонстрирована возможность этого подхода на примере создания сотен полноценных статей по теме предсказуемости доходностей акций.
Авторы, проанализировав более 30 000 потенциальных предикторов
доходности на основе бухгалтерских данных, формируют «шаблонные отчеты»
для 95 сигналов, прошедших строгие критерии определенного протокола. Эти
шаблоны подробно описывают способность сигналов прогнозировать
доходности с использованием широкого набора тестов и сопоставляют их
результаты с более чем 200 задокументированными аномалиями. Затем для
каждого такого шаблона посредством ИИ создаются несколько полноценных
версий академических статей с различными теоретическими объяснениями
обнаруженной предсказуемости доходностей, при этом ИИ самостоятельно
включает в тексты ссылки на научную литературу, поддерживающую
соответствующие аргументы.
- Каждая из 380 (!) полностью программно сгенерированных статей
содержит введение, построенное в соответствии со стандартными
академическими конвенциями: в нем разворачиваются теоретические
аргументы, связывающие выявленные закономерности доходности с
устоявшимися экономическими механизмами, и приводятся ссылки на
существующую (а иногда и выдуманную) литературу. Каждая статья включает
подробное сгенерированное описание данных и методологии, детальное
обсуждение результатов и контекстуализированные выводы 4.
Хотя сами тексты статей и их теоретические рамки генерируются
автоматически, авторы отмечают, что весь эмпирический анализ и
статистическая валидация выполняются ИИ с использованием строгих
методов, разработанных в академической литературе, что обеспечивает
надежность (хотя и не обязательно корректность интерпретации) лежащих в
основе результатов.
Вреден ли фаст-фуд?
Пожалуй, один из главных вопросов, который обсуждается сегодня в
академическом и научном сообществе – каковы границы использования
искусственного интеллекта в образовании и исследовательской
деятельности. Можно ли вообще использовать генеративный искусственный
интеллект для этих целей или стоит его запретить?
В начале января этого года автор статьи принял участие в 14-м
Международном консорциуме руководителей докторских программ EDAMBA–EIASM 5 Winter Consortium, который прошел 7–9 января в Барселоне на базе бизнес-школы ESADE. Это ежегодный форум, объединяющий руководителей программ PhD в области менеджмента и DBA, научных руководителей и исследователей со всего мира для обмена опытом и лучшими практиками. Одной из ключевых тем дискуссий на было влияние искусственного интеллекта на академические исследования и качество работы научных руководителей с докторантами.
Мнение коллег? Масштаб и скорость проникновения ИИ в науку оказались неожиданными даже для самых продвинутых школ, при этом новые технологии, при всех своих возможностях, не смогут заменить живой исследовательский опыт и критическое мышление, а должны служить инструментом, дополняющим работу ученого и руководителя, при этом наиболее радикальные позиции даже использовали термин «дегенеративный» искусственный интеллект в отношении современных генеративных моделей.
Смелость сказать НЕТ
Полностью соглашусь с коллегами и дополню. Эффективная работа с ИИ требует не только высокой академической грамотности, но и смелости вовремя сказать «нет» там, где технология начинает подменять собой исследовательское мышление.
ИИ безусловно является мощнейшим инструментом, который может
значительно облегчить жизнь в определенных ситуациях, однако в научной
деятельности, особенно в социальных науках, применение таких технологий
должно быть строго ограничено согласованными рамками. Исследовательская
деятельность предполагает создание нового знания. ИИ не создает знание,
он (не всегда успешно) переупаковывает старую информацию, являясь
неудачным субститутом когнитивного процесса. Он создает иллюзию легкости получения значимых результатов, ослабляет волю, желание и способность мыслить самостоятельно.
Показателен совсем недавний случай из моей практики. Один
потенциальный (и очень хорошо, что в конечном итоге несостоявшийся)
кандидат на нашу DBA программу, написал мне буквально следующее: «… а
есть методичка по требованиям к написанию research proposal? У меня тут
мысль… А если догнать ту [предыдущую] группу к январю. Ну, так пока ради
спортивного интереса». Спортивного! Интереса! Мой ответ о том, что это
не про «догнать», а про «пережить» он не понял. «Я же говорю, пока
спортивный интерес. Дайте мне методичку». Дайте мне методичку и я
постараюсь с чатом GPT сделать из вас идиотов!
Кстати, этот уважаемый персонаж постарался и прислал идеально
сгенерированное эссе. Что доказать, конечно же, практически невозможно.
Мой финальный посыл в нашем разговоре был следующим. Дело не в
методичке, сказал я будущему горе-исследователю. Дело в сотнях изученных
статей по 50 страниц, часах дискуссий с коллегами, многих страницах
написанных, стертых и заново написанных текстов. Теперь я точно знаю,
что мысль мне донести не удалось, так как с человеком пришлось
расстаться. К слову, это преподаватель. Бравирующий своим погружением в
использование ИИ (нет, это не решение сверхсложных и нетривиальных
задач. Скорее из серии личных инсайтов, которые давно уже известны всем,
но в мировоззрении отдельного человека выглядят уникальным открытием ).
Весьма спорным в исследовательской и академической деятельности
представляется и такой популярный аргумент в поддержку использования ИИ,
согласно которому за счет «делегирования» рутины алгоритму, мол,
высвобождается время на творчество. Какой именно рутины? И что считать
творчеством? Чтение и написание текстов в работе исследователя имеют
критически важное значение, это основа их «бизнес-модели», как и поиск
информации (кстати, research – это re-search). Это и есть творчество.
А как насчет «дать ИИ свои мысли или тезисы и попросить их развить и
превратить в текст»? Я являюсь рецензентом в журналах и на конференциях,
как в России так и в других странах. Недавно в одном уважаемом
иностранном издательстве я рецензировал статью отечественных авторов.
Статья была потенциально неплохая, но требующая значительной доработки
(“accept with major revisions”). Позиция второго рецензента была такой
же. На мои комментарии и рекомендации практически мгновенно прилетел
развернутый двухстраничный gpt-ответ на отличном английском языке, хотя
сама статья нуждался также и в профессиональной вычитке и корректуре.
Моего терпения, прежде чем я нажал на опцию “decline” – отклонить –
хватило на три таких раунда. Уверен, авторы до сих пор считаю себя
гениальными, а рецензента – несправедливым.
Немного рефлексии
Ваш покорный слуга тоже сделал свою порцию сгенерированных (частично)
текстов – мы все экспериментируем. Но этот эксперимент считаю неудачным
и от такой практики решил отказаться.
Справедливости ради следует отметить и области, где ИИ вполне может
помочь. Он может быть неплохим корректором текста (а вот редактура уже
под вопросом, особенно на родном языке). Для тех, кто пишет на языке,
носителем которого не является, ИИ может здорово помочь и в редактуре.
Однако для этого требуется и хорошее владение языком, и ответственность –
чтобы скрупулезно, шаг за шагом двигаться по тексту, выверять смыслы и
не позволить ИИ «псевдотворить» за автора. Для более опытных (и
обязательно ответственных) ИИ может помочь на этапе предварительного
изучения вопроса, а также в эффективном переводе текстов, написанных на
незнакомых языках (что не исключает необходимости верификации их
содержания). Не так много? Да, вообщем-то, также как и фаст-фуд – без
излишних ожиданий.
Где мешает ИИ? Там, где возникает соблазн выключить мышление и отдать
когнитивную деятельность на аутсорсинг. Т.е. на повседневном уровне
практически везде. Мы не говорим здесь о реальных стейкхолдерах этого
процесса – больших корпорациях разрабатывающих, продвигающих и
монетизирующих этого мощнейшего монстра. Анализ с позиций бенефициаров
был бы очень полезен и требует отдельной попытки.
Вместо заключения
Если не называть вещи своими именами и не обсуждать их, похоже, есть
риск прийти к тому, что качественное образование, академическая и
исследовательская деятельность, предполагающие глубину и длительность
человеческого взаимодействия, станут исключительно элитарными продуктами
– для тех, кто разбирается в их ценности или готовы учиться
разбираться, а также инвестировать деньги, время и нести связанные
издержки (включая принятие осуждения со стороны мэйнстрим адептов
технологии). Остальным останутся попсовые ивенты от инфобизнеса и
пародийные программы от «застрявших посередине» образовательных
институций. И мизерное, в масштабах общества, количество исключительно
хорошо оплачиваемых вакансий на стороне главных интересантов процесса
под названием «будет одно сплошное телевидение» 6.
А что же наш студент? В марте 2023 года портал РБК писал 7, что тот самый студент, написавший диплом с помощью ChatGPT, был нанят на работу в редакцию бренд-медиа «М.Видео» в качестве нейросетолога. Его обязанностями стало написание материалов с помощью чат-бота от OpenAI и
генерирование иллюстраций через Midjourney. Тех самых материалов,
чтобы не читать и не видеть которые, все больше людей готовы платить
деньги. Интересно, где он сейчас и готовы ли вы взять его на работу?…
AI Free Content
Примечания:
1Из «бородатого» анекдота
2 КоммерсантЪ (дата доступа: 03.02.2026).
3 Источник (дата доступа: 03.02.2026)
4 Все эти работы доступны по адресу (Дата доступа: 03.02.2026).
5 EDAMBA (European Doctoral Programmes Association in Management & Business Administration) – европейская ассоциация ведущих докторских программ в области менеджмента. EIASM (European Institute for Advanced Studies in Management) – европейский институт, занимающийся развитием
управленческих наук. EIASM организует академические школы, семинары и
консорциумы, поддерживает международные исследовательские сообщества и
формирует методологические стандарты в менеджменте.
6 Цитата из легендарного к/ф «Москва слезам не верит»
7 РБК (дата доступа: 03.02.2026)
Больше статей и мнений - на портале "МВА в Москве и России"