Опубликован 04.12.2025
Ключевые слова
- Искусственный интеллект (ИИ), генеративный ИИ (GAI), ChatGPT, большие языковые модели (LLM), академическая добросовестность, этика использования ИИ, прозрачность, ответственность, плагиат.
Как цитировать
Аннотация
Взрывное распространение больших языковых моделей (LLM), таких как ChatGPT, радикально трансформировало традиционные методы выполнения домашних заданий в системе высшего образования. Возникла острая дихотомия: является ли генеративный искусственный интеллект (GAI) мощным помощником, способствующим повышению эффективности и персонализации обучения, или же он представляет собой помеху, угрожающую академической целостности, критическому мышлению и глубине усвоения материала. Данная статья анализирует эту дуальность сфокусирована на студенческой перспективе, объединяя педагогические фреймворки, этические принципы и детальный обзор технических ограничений LLM. Анализ показывает, что эффективное и этичное использование ИИ возможно только при условии развития комплексной ИИ-грамотности, основанной на критическом понимании структурной ненадежности данных моделей (в частности, их склонности к галлюцинациям и логическим ошибкам). Без такого глубокого понимания ИИ неизбежно становится этической угрозой и педагогической помехой. Институциональная реакция на этот вызов должна быть проактивной и смещаться от тотальных запретов к стратегическому перепроектированию учебных заданий.
Библиографические ссылки
- Причины галлюцинаций. URL: https://habr.com/ru/articles/874750/
- Harvard and MIT to Co-Host Generative AI in STEM Workshop in January 2024 | FAS Division of Science. URL: https://science.fas.harvard.edu/news/jan-2024-harvard-and-mit-workshop-generative-ai-stem-research-and-education
- Summarize the three key aspects (data, training, inference) that lead to LLM hallucinations and data bias in the context of academic use. URL: https://habr.com/ru/articles/874750/