Краткое содержание статьи
Статья освещает споры, связанные с использованием искусственного интеллекта (ИИ) при проверке дипломных работ студентов высших учебных заведений. Студенты готовы тратить много времени и денег, чтобы снизить уровень использования ИИ в своих работах до допустимых 20–40% (для аспирантов показатели ещё ниже). Они переписывают тексты до глубокой ночи, неоднократно оплачивают услуги проверки и иногда даже ухудшают качество оригинальных материалов. Результаты проверок различаются на разных платформах, так как стандарты не являются прозрачными, что часто приводит к ошибкам при оценке оригинальности работ. Сами платформы получают прибыль, предлагая услуги проверки и уменьшения объёма текста. Эксперты и официальные рекомендации советуют отказаться от зависимости от технологических инструментов и перейти к процессуальной оценке работ студентов, а также обучать их правильному использованию ИИ.
1. Тяжёлый путь студентов к снижению уровня использования ИИ
Многие студенты прилагают все усилия, чтобы соответствовать требованиям: студентка из Чунцина по имени Чжоу Сяоюнь работала до глубокой ночи, чтобы снизить уровень использования ИИ с 70% до 20% и получить право на защиту дипломной работы. Аспирантка из одного из ведущих учебных заведений потратила 780 юаней на семь проверок своей работы; оригинальные экспериментальные данные были ошибочно признаны ИИ-произведениями. Часто оригинальный текст подвергается неправомерным обвинениям в использовании ИИ — аннотации, переводы на английский язык и благодарности могут быть отнесены к результатам работы ИИ. Чтобы соответствовать требованиям, студентам приходится заменять профессиональную терминологию на более понятные формулировки, нарушать структуру текста и даже жертвовать качеством работы. Университеты предоставляют всего две бесплатные проверки, поэтому студенты часто используют услуги нескольких платформ, тратя на это от 100 до 300 юаней.
2. Результаты проверок — как результат случайности
Случайность результатов проверок вызывает разочарование среди студентов: текст, созданный с помощью ИИ, мог иметь уровень использования ИИ 0% по данным одной платформы и 55,71% по данным другой. Причина в неоднородности алгоритмов различных платформ — некоторые фокусируются на аннотациях, другие — на общем содержании текста; кроме того, используемые материалы и модели для обучения ИИ сильно отличаются. Более того, логично составленные тексты часто ошибочно признаются произведениями ИИ, в то время как нечеткие и разговорные формулировки считаются оригинальными. Студенты жалуются: «Это всё равно что играть в лотерею — невозможно заранее узнать, пройдёте ли вы проверку».
3. Бизнес-модели платформ
Использование ИИ для проверки дипломных работ стало источником прибыли для этих компаний: в отчёте материнской компании Zhongfang Shares за 2025 год указано, что доход от услуг ИИ-проверки превысил 100 миллионов юаней, а количество проверок увеличилось более чем на 200%. Платформы Zhongfang, VIP и Wanfang не только взимают плату за проверку (2 юаня за тысячу символов или 38 юаней за работу), но и предлагают услуги уменьшения объёма текста (10 юаней за тысячу символов), а также распространяют «секретные советы» по этому вопросу. На электронных рынках широко представлены неофициальные сервисы уменьшения объёма текста, однако их качество не гарантировано; на сайтах собрано много жалоб (на большие отклонения в результатах проверок, обманчивую рекламу). Эксперты критикуют платформы за то, что они одновременно выполняют функции судей и участников процесса проверки.
4. Путь выхода из ситуации
Решение проблемы кроется не в стремлении полностью избавиться от использования ИИ, а в изменении подхода к его применению: студенты не против проверок, но хотят, чтобы они были более разумными и объективными. В мае этого года были опубликованы рекомендации по переходу от зависимости от технологических инструментов к прозрачному предоставлению информации и сохранению записей взаимодействия студентов с ИИ-системами. Примером такого подхода может служить практика профессора Фуданьского университета Чжао Бина, который не проверяет уровень использования ИИ, а изучает процесс взаимодействия студентов с ИИ-системами — это доказательство того, что студенты могут использовать ИИ для улучшения качества своих работ. Он считает, что вместо боязни использования ИИ студентами следует научить их правильно им пользоваться, сосредоточив внимание на развитии мыслительных навыков студентов, а не на числовых показателях, полученных с помощью машин.
Статья выявляет новые противоречия в академической оценке в эпоху ИИ: ограничения технологических методов проверок противоречат целям образования. Возможное решение заключается не в запрете использования ИИ, а в его интеграции в учебный процесс как инструмента, помогающего студентам, а не в источнике проблем.