Искусственный интеллект с его бесконечным доступом к информации и умением создавать текст буквально из ниоткуда представляет собой идеального помощника для ленивого студента. Чтобы выяснить, действительно ли нейросеть может написать диплом, мы обратились за помощью к четырем языковым моделям: ChatGPT, Grok, DeepSeek и Perplexity. Все нейросети с задачей справились — но давайте вместе посмотрим, почему это было очень плохой идеей.
Уточняем возможности
Любопытно, что на запрос: «Ты можешь написать диплом?» все нейросети ответили по-разному. Самым покорным и согласным на всё оказался ChatGPT — он выразил готовность помочь как с самим дипломом (от составления плана до оформления по ГОСТу), так и с защитной речью. При этом он был максимально дружелюбен и подчеркнул, что будет особенно полезен в любимых областях автора: истории, литературе и всем, что связано с визуальной культурой.
Оценка: уверенные 5 баллов.
Две модели (Grok и DeepSeek) ответили уклончиво-отрицательно. Кто-то выдал больший объем ответного текста, кто-то — меньший, но оба были единогласны: «Диплом должен писать ты сам». При этом они так же, как и ChatGPT, согласились на этом пути быть нашими проводниками: помочь составить план, подобрать литературу, сделать анализ данных, таблиц и графиков. Впрочем, буквально уже в следующем пункте каждая нейросеть забыла о своем грозном предупреждении и любезно предложила написать отдельные главы или проверить диплом на плагиат.
Оценка: минус балл за двуличие — итого 4 балла.
Самым «правильным» и последовательным оказался Perplexity. Он категорически отказался писать диплом за нас и предупредил, что такая работа с большой долей вероятности будет замечена на плагиат-проверке. Более того, он даже не сказал, что напишет отдельные части текста, согласившись лишь «набросать их» и «выправить стиль». Зато он (как и ChatGPT) не забыл любимые научные области.
Оценка: минус балл за неуступчивость, но плюс балл за честность и память. Итого законные 5 баллов.
Пишем диплом
В качестве абстрактного примера для будущей работы была выбрана тема «Информационно-графический комплекс для волонтерского форума» для направления «Графический дизайнер». Чтобы немного усложнить задачу, мы схитрили и не рассказали нейросетям сразу, в каком именно направлении нужно думать — креативном или техническом. Мы попросили каждую языковую модель написать один конкретный пример для условной главы «Разработка айдентики форума» на 2000 знаков.
Первым с этой задачей справился ChatGPT. Он мгновенно считал, что именно от него требуется и выдал подробный план будущей работы — но пример для практической главы нейросеть выкатила в виде трудночитаемой стены водянистого текста на 3200 знаков.
Оценка: минус балл за стену текста, минус балл за «воду», плюс полбалла за интуицию. Итого 3.5 баллов.
Вторым действовал DeepSeek. Хотя нейросеть не угадала точное направление, она дважды сказала, что диплом с такой темой скорее всего могут написать в вузе, где есть направление «Дизайн», — и тут же торопливо выдала мне план работы по направлению «Программирование».
Впрочем, после всего одного корректирующего вопроса она написала неплохой текст на 2500 знаков, привела сразу несколько отличных примеров визуальных решений и даже провела цветовое кодирование зон.
Оценка: минус полбалла за неуверенность, плюс полбалла за примеры и визуализацию. Итого честные 5 баллов.
Третьим действовал Grok, который так же не угадал направление. На этом его недостатки закончились – после уточнения он выдал достаточно четкий и емкий ответ. Минимум текста, максимум полезной информации.
Оценка: те же критерии, что и у DeepSeek. По итогу 5 баллов.
По оценкам независимых экспертов из отдела дизайна, круче всех ответил Perplexity. Здесь мы даже закрыли глаза на отсутствие интуиции: просто посмотрите на это великолепие с таблицами, ссылками и примерами опросов.
Оценка: железобетонные 5 баллов, хотя мы бы дали все 6.
Составляем список литературы
Свои попытки написать диплом через нейросеть мы заканчивали составлением библиографии. От каждой языковой модели требовалось выгрузить оформленный по ГОСТу список литературы, в котором должно было быть как минимум 15 источников. Сразу скажем, что с оформлением справились все — но, как говорится, есть нюанс.
Первым, как всегда, пришлось отдуваться ChatGPT. Сеть не только выдала 20 (на скрине всего 16) источников, но и правильно отсортировала их по алфавиту.
Всё бы ничего, но проверку на галлюцинации ChatGPT не прошел — ну или прошел со скрипом (если что, поправьте нас в комментариях). Например, под номером 5 была указана книга «Дизайн: история и теория: учебное пособие / под ред. В. Ф. Рунге. М.: МГУДТ, 2014, 312 с.», которую в Интернете найти никак не удалось. Зато там с легкостью находилась работа «История дизайна, науки и техники» под редакцией всё того же Рунге. В книге «Искусство цвета» Иттена необходимая информация находится на 224–240 страницах, а не на 96 — ну и так далее.
Оценка: минус три балла за недостоверную информацию, плюс полбалла за ранжирование. Итого печальные 2.5 балла.
Далее был Grok, который хотя и не отсортировал всё по порядку, но предложил это сделать после выгрузки списка. Впрочем, нас это интересовало меньше, чем отсутствие галлюцинаций, и здесь нейросеть справилась на «отлично» — ни одного выдуманного источника.
Оценка: закономерные 5 баллов.
DeepSeek пошел дальше всех остальных языковых моделей и разбил источники по типам: «научные статьи», «книги», «электронные ресурсы» и так далее. За это он получил бонусные полбалла. Правда, тут же их (и не только их) потерял за всё ту же ссылку на девяносто шестую страницу книги Иттена. Нам самим интересно, где скрывается правда, но пока для DeepSeek минус три балла за галлюцинации. P.S. И да, каким образом к графическому дизайну относится статья о COVID-19?
Оценка: 2.5 баллов.
Не отсортировал всё по алфавиту и Perplexity, который, к тому же, зачем-то вынес в начало библиографии ГОСТы и не самые значимые для нас федеральные законы. Зато он напомнил, что источников нужно как минимум 30, подчеркнул, что список черновой (и его лучше лишний раз перепроверить) — и, главное, выдал стопроцентно верную информацию.
Оценка: очередные 5 баллов.
Подытоживаем
Ну что ж, как мы видим, при должной сноровке и некотором терпении диплом действительно можно написать с помощью нейросетей. Однако куда сложнее написать его хорошо. Ни одна из моделей не обошлась без недочетов: где-то подвела точность, где-то структура, где-то — излишняя болтливость или, наоборот, чрезмерная сдержанность. Так что ответ на главный вопрос звучит просто — да, нейросеть может помочь написать диплом, но доводить до ума, править, выверять и защищать его всё равно придется вам.