Нагенерили проблем: как в России борются с использованием ИИ в дипломных работах
Специалисты изучили почти 13 тыс. дипломных работ за 2013–2026 годы и выяснили, насколько массово студенты используют нейросети для написания выпускных квалификационных работ (ВКР), какие именно разделы чаще всего пишут с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и какая нейросеть для их создания востребована больше других. Острым остается вопрос критериев оценки итоговых работ — регулирующий документ типовых рекомендаций для вузов планируют выпустить к осени. Подробности — в материале «Известий».
Как отличить реальную ВКР от ИИ-подделки
Доля сгенерированного ИИ текста в выпускных работах студентов выросла с 9,9% в 2022 году до 42,3% в 2025-м — это четырехкратное увеличение менее чем за три года, следует из нового исследования спецплатформы Retext.ai (есть в распоряжении «Известий»).
Анализ детектора ИИ показал, что применение нейросетей в тексте студенческих работ распределяется неравномерно. Самая высокая «AI-плотность» была зафиксирована в заключениях (около 56%) и введениях (примерно 49%) — именно эти разделы пишутся по типовым шаблонам, а ИИ для написания дипломной работы справляется с ними легче всего. Основная часть дипломов, где студенты описывают эмпирику, данные и собственные расчеты, оказывается менее подвержена генерации — здесь доля искусственного интеллекта составляет около 41%.
Лидерами по использованию нейросетей стали выпускники экономических, бизнес- и ИТ-направлений (до 60% «ИИ-доли»). Гуманитарные и естественно-научные специальности демонстрируют более сдержанный рост — до 15%. Изыскание показало, что доля работ, где почти нет признаков искусственного интеллекта, упала примерно с 70% в 2022 году до 23% в 2025-м.
Специалистам удалось установить, что распределение по моделям-генераторам в 2024–2025 годах смещалось в сторону OpenAI: запрос «как написать диплом с помощью ChatGPT» описывает самый распространенный сценарий. Заметную долю занимают и другие LLM (большая языковая модель) — Gemini, Deepseek и Llama. На уровне отдельных работ встречаются и комбинированные сценарии, когда введение для диплома нейросеть генерирует одной моделью, а заключение и речь для защиты диплома — другой.
— Мы заметили, что спрос на поисковые запросы вроде «нейросеть для написания диплома» и «дипломная работа ИИ» за два сезона защит удвоился, — говорит один из авторов исследования, Ольга Шкряба. — И в 2026 году уже не идет речи о том, использует ли студент ИИ, — речь идет о том, как именно.
В Retext.ai прогнозируют, что при сохранении динамики последних трех лет доля ВКР, написанных с помощью ИИ, в 2026 году выйдет на отметку 50–60%. Правда, аналитики указывают, что это не означает «массового плагиата» — часть работ будет лишь редактироваться ИИ-инструментами. Определенная доля, как правило, переводится, а вот другая, к сожалению, генерируется почти полностью.
Марш имитаторов
Сейчас на рынке сформировался целый класс платформ, которые за считаные минуты генерируют курсовые и дипломные работы с автоматическим оформлением по ГОСТу, имитацией библиографических списков и встроенными инструментами обхода детекторов.
В РЭУ имени Плеханова поясняют, что в настоящее время спрос на фрилансеров, которые пишут работы за студентов, смещается в сторону услуг, требующих глубокой предметной экспертизы, нестандартной аналитики, адаптации под уникальные требования конкретного преподавателя или помощи в подготовке к устной защите, то есть туда, где нейросети пока неэффективны.
— Нашему и другим вузам придется усложнять задания, внедрять нешаблонные индивидуальные траектории и устные форматы проверки, чтобы сделать заказ готовой работы экономически нецелесообразным, — говорит ведущий научный сотрудник лаборатории искусственного интеллекта, нейротехнологий и бизнес-аналитики РЭУ имени Плеханова Марина Холод.
В то же время эксперт Рособрнадзора, советник при ректорате ПСТГУ Андрей Дружинин отмечает, что на данный момент уже есть и прецеденты судебного разбирательства вокруг нейросетевых имитаций работ. Студентка четвертого курса была отчислена за значительную долю ИИ-сгенерированного текста в ВКР, суд поддержал позицию вуза.
— Параллельно в этом году зафиксированы массовые жалобы на ложные срабатывания систем детекции: студенты РЭУ имени Плеханова, КемГУ и ряда других вузов столкнулись с ситуацией, когда самостоятельно написанные работы система маркировала как ИИ-генерированные, — рассказал собеседник редакции.
Показательный случай — студентка КемГУ была вынуждена 13 раз переписывать дипломную работу, подготовленную без использования нейросетей. Ситуация приобрела такой резонанс, что в нее пришлось вмешаться представителям Федерального собрания.
В ответ на нарастающую напряженность Университетский консорциум исследователей больших данных совместно с «Антиплагиатом» учредили экспертный совет по академической этике для выработки единых стандартов и типовых локальных актов для российских вузов.
При этом Минобрнауки РФ воздерживается от жесткого федерального регулирования: ведомство поддержало инициативы вузов по созданию этических кодексов, дав понять, что единых императивных правил не будет. Действующие национальные стандарты (ГОСТ Р 59277-2020, ГОСТ Р 59895-2021 и др.) формируют терминологическую и методическую рамку, однако носят лишь рекомендательный характер. «Известия» направили запрос в Минобрнауки РФ, но на момент выхода статьи ответа не поступило.
По данным «Антиплагиата», в 2023 году признаки использования ИИ фиксировались в 5,3% студенческих работ, в 2024 году — уже в 17,8%, в 2025 году — в 24% (среди ВКР показатель составил 22,7%). По данным за I квартал текущего года и аналогичный период прошлого года, «доля студенческих работ, содержащих признаки генеративных инструментов, выросла с 17 до 27% (порядка 60% роста год к году) при практически одинаковом объеме проверенных работ в 1,15 млн».
Спрос на традиционные «серые» услуги по написанию работ вручную
Массовый сегмент «серых» услуг будет испытывать давление со стороны ИИ и, вероятно, «эволюционирует» на уровень работы с более сложными услугами, где требуется предметная экспертиза, считает исполнительный директор «Антиплагиата» Евгений Лукьянчиков. Сектор по написанию работ, объем которого эксперты оценивают в 10–12 млрд рублей, переживает структурный кризис из-за резкого роста использования нейросетей и ИИ-агентов.
Эксперты организации отмечают качественную трансформацию спроса: средний объем студенческих работ увеличился с 45 до 48 страниц, что свидетельствует о запросе на более сложные, структурированные материалы. В «Антиплагиате» подчеркивают, что рынок не исчезает, а «эволюционирует»: простые исполнители вытесняются алгоритмами, а спрос смещается в сторону услуг, требующих глубокой предметной экспертизы и человеческого интеллекта, где нейросети пока неэффективны. Таким образом, «серые» авторы вынуждены повышать квалификацию, переходя от написания текстов к сложной компиляции и анализу.
Однако важно разграничивать инструменты и нарушения: сама по себе работа с ИИ не является академическим преступлением, проблемой становится выдача сгенерированного текста за собственную самостоятельную работу. Но как отловить тех, кто злоупотребляет ИИ? И где мера использования нейросетей? В докладе ЮНЕСКО отмечается, что «большинство высших учебных заведений на данном этапе приняли лишь рамочные этические принципы использования ИИ, однако механизмы мониторинга и верификации остаются предметом дискуссий, поскольку надежных технических решений для идентификации контента, созданного с помощью ИИ, пока не существует».
Российские вузы по-своему пытаются «бороться» с проблемой. В НИУ ВШЭ, например, помимо Декларации этических принципов создания и использования систем искусственного интеллекта (приняли в 2024 году), в документы, регулирующие правила учебного процесса, включили процедуры, которые обязывают студента декларировать использование ИИ, а преподавателей наделяют полномочиями аннулировать оценку, если будет обнаружено незадекларированное применение генеративных моделей.
— И нормы эти работают, — говорит старший директор по основным образовательным программам НИУ ВШЭ Анна Коровко. — Например, доля дипломных работ с задекларированным использованием ИИ в 2025 году составила примерно 20%. При этом, по оценке системы проверки работ на плагиат, текстов со следами ИИ было около 21%. Это свидетельствует о принятии правил игры студентами.
В свою очередь, Высшая школа менеджмента СПбГУ приняла Политику применения ИИ, которая содержит уникальную для российской практики количественную норму. Если преподаватель не установил собственные правила, студент должен ограничить объем сгенерированного контента до 20% от всей работы. Документ носит рамочный характер и предполагает, что преподаватели будут разрабатывать собственные памятки. Без уведомления преподавателя использование ИИ может быть признано нарушением академической честности — формой плагиата.
Компактные правила применения инструментов искусственного интеллекта в учебном процессе, построенные на принципе «по умолчанию разрешено», утвердил и экономический факультет МГУ. Студент обязан указать модель, части работы и цели использования. Допускается не декларировать ИИ, если он использовался «исключительно для поиска информации» — не для создания контента, пересказа, анализа или сравнения.
Преподаватель наделен широкими полномочиями: он вправе требовать детальные промпты и ограничивать использование ИИ вплоть до полного запрета. Но ключевая норма в другом: «В силу несовершенства современных средств выявления ИИ окончательное решение о корректности применения ИИ не может выноситься на основе исключительно автоматической проверки и всегда является результатом экспертной оценки преподавателя». Рекомендовано перестроить балльно-рейтинговую систему так, чтобы студент не мог успешно пройти дисциплину, «полностью делегируя выполнение всех работ генеративному ИИ», — включая введение устных «блокирующих» элементов контроля.
На данный момент вузами в основном созданы лишь этические декларации о мере использования ИИ студентами при создании работ. И в целом пока что все сходятся на том, что «отловить» как студентов, так и преподавателей не так-то просто. В МГПУ принят меморандум об осознанности. МФТИ придерживается отраслевого саморегулирования вместо внутреннего регламента. РАНХиГС утвердила «Политику академической честности и использования искусственного интеллекта». И это, пожалуй, наиболее юридически оформленный документ — по структуре ближе к комплаенс-политике корпорации, чем к этическому кодексу вуза.
РГГУ по состоянию на 2026 год ведет работу по созданию внутреннего этического кодекса. Проректор по развитию этого вуза Дмитрий Гужеля публично даже обозначил масштаб проблемы: «В вузах ИИ эксплуатируется почти поголовно — и преподавателями, и студентами. Другое дело, что институционализирован он лишь в нескольких организациях, а остальные делают это самостийно и не всегда корректно».
Нужно ли менять критерии оценки студенческих работ из-за распространения ИИ
Для решения существующих проблем необходимо предпринять несколько ключевых мер, полагает президент ООО «Институт мобильных образовательных систем», экс-замминистра общего и профессионального образования РФ, член-корреспондент РАО Александр Кондаков. Во‑первых, по его мнению, имеет смысл, разработать единые регламенты использования ИИ в системе непрерывного образования — и не на уровне отдельных вузов или школ. Такой документ должен определить допустимые границы использования нейросетей в учебном процессе, установить нормы поведения в медиапространстве, задать требования к этичному использованию технологий и исключить правовую неопределенность.
Во‑вторых, было бы резонно сформировать медийную осведомленность и грамотность в сфере ИИ у всех участников образовательного процесса — в этом поможет новая концепция PISA‑2029, которая будет измерять способность человека правильно и безопасно вести себя в медиапространстве и эффективно создавать и потреблять контент.
Возможно, считает заведующий лабораторией цифровой трансформации образования Института образования НИУ ВШЭ Иван Карлов, один из ответов кроется в переходе к таким форматам, как «стартап как диплом» или «проект как диплом». В таких случаях использование генеративного искусственного интеллекта не так критично, ведь важен не текст, а реальный результат.
В «Антиплагиате» считают, что образовательной системе нужны единые понятные правила.
— Для этого мы совместно с ведущими университетами и партнерами запускаем экспертный совет по академической этике применения ИИ, в рамках которого подготовим типовые рекомендации для вузов. Рассчитываем, что такой документ будет готов к осени 2026 года, — сообщил Евгений Лукьянчиков.
