Закажи магистерскую ИИ: сравнительный анализ экосистем российских и китайских маркетплейсов

1.1. Понятие, границы и типология ИИ-помощи в академическом письме

Стремительное развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) привело к появлению новых инструментов, способных оказывать различную поддержку автору научного текста. Под ИИ-помощью в академическом письме понимается применение интеллектуальных алгоритмов и систем на всех этапах подготовки научной работы – от подбора литературы до редактирования финального текста. Однако в литературе отсутствует единое толкование данного понятия. Одни авторы акцентируют внимание на технических аспектах (например, грамматическая и стилистическая корректура с помощью ИИ), другие – на творческой составляющей, связанной с генерацией оригинального текста алгоритмами. В результате границы ИИ-поддержки в академической среде остаются дискуссионными и во многом зависят от контекста использования: учебные задания, диссертационные исследования или публикации в научных журналах.

Границы применения ИИ в академическом письме определяются как функциональными возможностями технологий, так и этическими нормами сообщества. С одной стороны, современные модели способны не только исправлять орфографию, но и предлагать переформулировки фраз, строить план текста или даже генерировать черновые разделы работы. С другой стороны, действуют ограничения: итоговая ответственность за содержание лежит на авторе-человеке, а использование ИИ не должно подменять собой самостоятельную исследовательскую работу. Таким образом, граница между допустимой помощью и академическим мошенничеством проходит по линии сохранения интеллектуального вклада студента. ИИ-инструменты призваны усилить возможности автора, но не заменить его роль как исследователя и мыслителя.

С точки зрения типологии ИИ-помощи, можно выделить несколько ее форм. Во-первых, инструменты различаются по этапам работы над текстом: одни полезны на стадии поиска и обзора литературы, другие – при написании черновика, третьи – при редактировании и оформлении готового текста. Во-вторых, типология может основываться на функциональных признаках: от узкоспециализированных систем (например, проверка грамматики) до универсальных генеративных моделей, способных на создание связного фрагмента текста по запросу. В-третьих, классификация возможна по степени автономности: интерактивные ассистенты, которые работают по чётким запросам автора, и автономные генераторы, формирующие содержание на основе минимальных подсказок. Несмотря на разнообразие подходов, общим остается то, что все виды ИИ-помощи ориентированы на повышение эффективности и качества научного текста, снижая рутинную нагрузку на автора.

Для наглядности ниже систематизированы основные виды ИИ-поддержки, применяемые при подготовке диссертации, с указанием их назначения и примеров инструментов (таблица 1).

Таблица 1 – Основные виды ИИ-помощи в процессе подготовки диссертации

Представленная типология отражает широкий спектр возможностей ИИ на разных шагах работы над диссертацией. Общим для всех перечисленных инструментов является их вспомогательная роль: они облегчают решение частных задач (поиск, генерация текста, проверка качества), но итоговая интеграция результатов и научная интерпретация данных остаются за человеком. На основе рассмотренных подходов можно предложить следующее определение: ИИ-помощь в академическом письме – это комплексная поддержка автора научной работы с использованием алгоритмов искусственного интеллекта, включающая сбор и обработку информации, генерирование и редактирование текста, а также контроль качества и оригинальности, при которой интеллектуальное руководство и ответственность сохраняются за исследователем.

1.2. Нормативно-этическая основа использования ИИ в высшем образовании

Активное проникновение ИИ-технологий в сферу высшего образования потребовало разработки новых нормативных и этических подходов к их использованию. Традиционные принципы академической честности дополнились положениями, учитывающими возможность генерации текста машинными алгоритмами (дилемма, что лучше, копипаст или сгенерированный текст). В университетских политиках все чаще появляются специальные разделы об использовании ИИ: от полного запрета на генеративные инструменты при выполнении учебных заданий до условий ограниченного применения с обязательным раскрытием степени помощи. Общим знаменателем в этих документах является акцент на прозрачности и ответственности. Студент обязан явно указать, какую именно поддержку оказали ему цифровые ассистенты, если такое использование допускается. Например, в ряде вузов вводится требование декларировать факт применения систем наподобие ChatGPT при сдаче письменных работ.

Ключевой этический принцип при работе с ИИ в обучении – сохранение академической добросовестности. Недопустимо представлять неоригинальный, автоматически сгенерированный текст в качестве собственного труда без существенной доработки. По сути, неподредактированное использование чужого (в данном случае – машинного) труда приравнивается к плагиату или «контрактному» написанию работы на сторону. Поэтому даже при разрешенном обращении к ИИ-ассистентам, полученный от них материал следует рассматривать лишь как черновой совет, подлежащий критической оценке, фактической проверке и переработке перед включением в авторский текст. Этическая норма требует, чтобы основное интеллектуальное содержание – идеи, выводы, анализ – исходило от самого автора, а не было целиком сгенерировано алгоритмом.

Нормативная база также устанавливает пределы ответственности и авторства. Поскольку ИИ не обладает ни сознанием, ни правовым статусом, он не может рассматриваться как автор научного труда. Вся ответственность за достоверность данных, корректность выводов и оригинальность текста лежит на человеке-авторе. Это отражено, к примеру, в редакционных требованиях научных журналов, которые запрещают указывать алгоритмы в числе авторов статьи и требуют от исследователей подтверждения, что они взяли на себя роль «голосующего субъекта», принимая все ключевые решения при подготовке текста. Аналогично, при написании диссертации студент выступает единственным автором, а ИИ-инструменты – лишь вспомогательными средствами. В случае обнаружения некорректного использования ИИ (например, сокрытие факта генерации значимых фрагментов текста) могут наступать те же последствия, что и при выявлении плагиата, включая пересмотр результатов или дисциплинарные меры.

Отдельное внимание уделяется принципам этичного использования ИИ, которые рекомендовано соблюдать в образовательном процессе, рисунок 1.

Рисунок 1 – Принципы этичного использования ИИ в образовательном процессе

Формирование нормативно-этической рамки все еще продолжается в ответ на развитие технологий. Педагогическое сообщество стремится найти баланс между инновациями и фундаментальными ценностями академии. С одной стороны, признается потенциал ИИ повысить доступность и эффективность обучения. С другой – подчеркивается необходимость воспитывать у студентов критическое мышление и самостоятельность, которые могут ослабнуть при чрезмерной опоре на алгоритмы. Таким образом, правила использования ИИ в высшем образовании выстраиваются вокруг идеи ответственного ИИ – то есть такого его применения, которое усиливает учебный процесс, не нарушая его целей и этических норм.

1.3. Процессная модель диссертации: от темы до черновика

Написание магистерской диссертации представляет собой сложный многоэтапный процесс, требующий системного подхода и планирования. В основе лежит не одномоментное создание текста, а постепенное развитие исследования от зарождения идеи до полноценного рукописного черновика. Процессная модель диссертации описывает последовательность ключевых этапов и взаимосвязь между ними. Она позволяет структурировать работу студента во времени, распределить ресурсы и отслеживать прогресс. Важно отметить, что хотя основные шаги можно перечислить линейно, на практике работа носит итеративный характер: автор может возвращаться к уточнению темы после предварительного обзора литературы или перерабатывать план главы на основе новых данных. Тем не менее, общее направление движения остается от более общего (выбор направления исследования) к более конкретному (написание чернового текста всех разделов), рисунок 2.

Рисунок 2 – Процесс написания магистерской диссертации

Основные этапы процесса написания диссертации можно представить в виде последовательности.

Выбор темы и постановка исследовательской задачи. На первоначальном этапе студент определяет область интереса и конкретную тему работы, часто в консультации с научным руководителем. Необходимо сформулировать проблему исследования, актуальность темы и предполагаемую цель. На этом шаге полезно проверить доступность источников и данных по теме. Инструменты ИИ могут помочь сгенерировать варианты формулировок темы или уточнить формулировку проблемы, но окончательное решение принимает сам исследователь, оценивая научную значимость и реализуемость замысла.

Сбор информации и обзор литературы. После утверждения темы начинается погружение в существующие исследования. Студент подбирает релевантные источники: монографии, статьи, отчеты, нормативные документы. Важная задача – выявить, что уже известно по проблеме, какие теории и методы использовались, где существуют пробелы. Для этого составляется корпус литературы (см. п. 1.4), ведутся конспекты и выписки. ИИ-инструменты способны ускорить поиск (например, подбор статей по ключевым словам) и даже предоставить краткие аннотации к найденным материалам. Однако критический отбор источников и осмысление их вклада остаются за автором. Результатом этого этапа становится обзор литературы – основа теоретической главы, обобщающей накопленные знания по теме (подходы, концепции, модели).

Формирование концепции и плана работы. На базе изученной литературы и исходной идеи формируется общая концепция диссертации. Это включает формулирование гипотез или уточнение исследовательских вопросов, определение теоретической модели или подхода, который будет положен в основу работы. Одновременно выстраивается предварительная структура текста: какие разделы и главы необходимы, в каком порядке лучше изложить материал. Обычно план диссертации включает введение, одну или несколько глав теоретического и аналитического характера, раздел с описанием методики и результатов исследования, заключение, библиографию. На данном этапе полезно составить детальный тезисный план каждой главы. Генеративные модели ИИ могут предложить черновой вариант структуры или подсказать пункты, которые стоит осветить, однако финальная логика изложения должна соответствовать видению автора и требованиям кафедры.

Разработка методологии исследования. Если работа носит прикладной или экспериментальный характер, необходимо спланировать, как именно будет получен новый научный результат. Определяются методы сбора данных (например, опрос, эксперимент, анализ статистики, кейс-стади) и методы их обработки (статистический анализ, качественный анализ и т.д.). Описывается дизайн исследования: выборка, инструментарий (анкеты, тесты), процедура проведения. Здесь ИИ может служить «мозговым штурмом» для генерации возможных подходов или показателей, а также помочь в написании отдельных фрагментов методического раздела на основе шаблонов (см. п. 1.7). Но обоснование выбора методики и обеспечение ее адекватности задачам исследования – это зона ответственности автора и научного руководителя.

Сбор и анализ данных (эмпирический этап). На этом этапе осуществляется практическая часть исследования согласно разработанной методологии. Студент проводит эксперименты, собирает эмпирические данные или выполняет расчетные процедуры. Полученные данные затем обрабатываются и анализируются с целью получить ответы на поставленные исследовательские вопросы. Роль ИИ на данном этапе может проявляться в автоматизации обработки больших массивов данных (например, применение алгоритмов машинного обучения для обнаружения скрытых зависимостей) или в помощи со статистическими вычислениями и визуализацией. Тем не менее, интерпретация результатов – формулирование того, что означают полученные цифры или наблюдения – требует научного осмысления, которое выполняет сам автор.

Написание черновых текстов разделов. Имея на руках теоретическую базу (обзор литературы), концепцию и результаты собственного исследования, студент приступает непосредственно к изложению материала в письменной форме. Как правило, текст пишется не строго по порядку от начала до конца: можно сначала оформить основные разделы (теория, методика, результаты), а введение и заключение написать уже после, когда общая картина ясна. Рекомендуется работать над черновиками каждой главы последовательно, уделяя внимание логике изложения внутри раздела. ИИ-инструменты в процессе написания черновика могут выполнять несколько функций: черновое генерирование текста по заданным тезисам (для преодоления «страха чистого листа»), парафраз формулировок для избегания повторов, предложение вариантов заголовков и переходов между разделами. Например, автор может дать модели план главы и попросить развернуть каждый пункт плана в несколько предложений академическим стилем. Полученный текст послужит черновым материалом, который затем редактируется, дополняется фактами и цитатами из источников. Важно помнить, что на данном этапе стиль изложения должен оставаться единым – поэтому даже если части текста сгенерированы ИИ, автору следует привести их в соответствие с собственным «голосом» и терминологией работы.

Интеграция и предварительная редакция полного черновика. После того как все основные части диссертации написаны в черновом варианте, необходимо собрать их воедино и убедиться, что работа выглядит цельной. На этом шаге автор перечитывает всю работу целиком, проверяет согласованность разделов между собой, устраняет дублирование или противоречия. Может выясниться, что некоторые части требуют добавления пояснений или, напротив, избыточны и подлежат сокращению. Также проверяется соответствие структуры и содержания первоначальному плану; при необходимости вносятся коррективы во введение (актуальность, объект, предмет, задачи исследования) и заключение (основные выводы), чтобы они точно отражали проделанную работу. Предварительная редактура включает вычитку на предмет явных языковых ошибок, единообразия терминов, правильности оформления ссылок. ИИ-ассистенты на данном этапе выступают как «цифровые редакторы»: помогают выявить грамматические неточности, приводят текст к академическому стилю, оценивают читабельность. Полезно воспользоваться средствами проверки правописания и стилистики (см. п. 1.8), а также проверить оригинальность объединенного текста до передачи его научному руководителю.

Пройдя перечисленные этапы, которые достаточно четко описаны в методичках ВУЗов, студент получает полный черновик диссертации, отражающий и теоретические, и практические результаты исследования. Этот черновик служит основой для дальнейшей работы – более глубокой редакторской правки, получения отзыва руководителя и подготовки к итоговой защите. Таким образом, процессная модель обеспечивает упорядочение действий «от идеи – к тексту», а включение ИИ-инструментов на отдельных шагах помогает сократить время на рутинные операции и сосредоточиться на содержательной части исследования.

1.4. Формирование корпуса источников и управление ссылками

Качественный обзор литературы опирается на тщательно сформированный корпус источников, релевантных теме исследования. Под корпусом источников понимается совокупность книг, статей, диссертаций и других материалов, которые автор изучает и цитирует в работе. Формирование такого корпуса – один из первых практических шагов при работе над диссертацией, от которого зависит глубина теоретических выводов и обоснованность исследований.

При сборе литературы важно соблюдать принцип достаточной полноты и актуальности. Необходимо включить в обзор как классические работы, заложившие основы темы, так и последние исследования за последние годы, отражающие современное состояние проблемы. Использование возможностей ИИ, достаточно ограничено, но может существенно облегчить поиск и предварительный отбор источников. Однако полагаться исключительно на автоматизированные рекомендации недопустимо: результатом работы должен стать отфильтрованный вручную список качественных и надежных публикаций.

Алгоритм формирования библиографического корпуса обычно включает следующие шаги, обобщенные ниже.

Определение круга ключевых слов и запросов. Студент составляет перечень терминов, понятий и фамилий авторов, связанных с темой. Можно воспользоваться ИИ-помощниками, чтобы сгенерировать синонимы и смежные темы для расширения поиска. Четко сформулированные поисковые запросы (на русском и английском языках) увеличивают шансы найти релевантные материалы.

Поиск источников в базах данных и каталогах. Основными инструментами служат научные поисковые системы: международные (Google Scholar, Scopus, Web of Science), отечественные (eLIBRARY для РИНЦ) и специализированные по дисциплинам. Дополнительно используются электронные каталоги вузовских библиотек, репозитории диссертаций и открытые архивы (например, arXiv). Современные ИИ-сервисы, такие как Semantic Scholar или Dimensions, позволяют искать литературу по смысловому соответствию, а не только по ключевым словам, что помогает обнаружить скрыто связанные работы. На этом этапе целесообразно собрать максимально широкий список названий – так называемую «сырую» выборку источников.

Анализ и отбор релевантных публикаций. Получив первоначальный список, автор анализирует названия, аннотации и выводы работ на предмет их полезности для своих задач. Здесь могут помочь инструменты автоматического резюмирования: например, ИИ-сервис способен сгенерировать краткую аннотацию к научной статье или выделить из текста ключевые тезисы, удалить дубликаты библиографий, выстроить из согласно библиографической иерархии. Тем не менее, окончательное решение – включать или не включать источник в обзор – принимает сам исследователь, опираясь на содержание работы. При отборе важно отсеять дублирующую информацию и оставить наиболее авторитетные и свежие источники. Хорошей практикой является также проверка, цитируются ли данные работы другими исследователями (метрика цитируемости), чтобы отдавать предпочтение проверенным временем результатам.

Пример списка литературы – иерархия, удаление дубликатов, алфавитизация.

Нормативно-правовые акты

1. Федеральный закон от 07.02.1992 №2300—1 «О защите прав потребителей» // Система ГАРАНТ [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.garant.ru/ (дата обращения: 19.07.2025).

2. Постановление Правительства РФ от 27.09.2007 №612 «Об утверждении Правил продажи товаров дистанционным способом» // Система ГАРАНТ [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.garant.ru/ (дата обращения: 19.07.2025).

3. Федеральный закон от 27.07.2006 №149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» // Система ГАРАНТ [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.garant.ru/ (дата обращения: 19.07.2025).

4. Федеральный закон от 10.01.2002 №1-ФЗ «Об электронной цифровой подписи» // Система ГАРАНТ [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.garant.ru/ (дата обращения: 19.07.2025).

5. Федеральный закон от 28.12.2009 №381-ФЗ «Об основах государственного регулирования торговой деятельности в Российской Федерации» // Система ГАРАНТ [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.garant.ru/ (дата обращения: 19.07.2025).