Нейросети и образование: как безопасно внедрять ИИ в университетах
Исследователь Андрей Терников из НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге предложил пошаговую схему безопасного внедрения больших языковых моделей в университетах. Она учитывает типичные причины сбоев и помогает выстроить работу так, чтобы снизить риски. Такой подход позволяет вузам заранее выявлять уязвимости и безопасно запускать искусственный интеллект в обучении.
За последние два года большие языковые модели заметно изменили то, как в вузах учатся и оценивают знания. Студенты и преподаватели теперь активно используют искусственный интеллект. По последним данным, около 87% студентов применяют искусственный интеллект в учебе. Исследователи отмечают, что мы вошли в «постплагиатную» эпоху — время, когда привычная схема «сам написал или списал» больше не работает, в связи с чем важно описать допустимую помощь от искусственного интеллекта и границы ответственности студента. При этом регламенты и инфраструктура не всегда успевают за практикой, особенно в дистанционном формате с его ограничениями онлайн-контроля и высокими требованиями к конфиденциальности.
С ростом интереса к технологии выросли и риски. Модели могут «галлюцинировать» и выдавать неточные ответы, а масштабирование использования ИИ-инструментов в университетской среде добавляет технических и организационных задач. Примечательно, что анализ университетских политик в США показывает дисбаланс: более 90% вузов уже выпустили рекомендации по использованию генеративного ИИ для преподавателей и студентов, но менее 20% — для исследователей, сотрудников и администраторов. Это указывает на разрыв между практиками «на витрине» и внутренними регламентами исследовательских учреждений. Нужна понятная системная политика с четкими рекомендациями для преподавателей, студентов и администраторов.
Доцент Санкт-Петербургской школы экономики и менеджмента НИУ ВШЭ Андрей Терников проанализировал причины сбоев LLM (больших языковых моделей) в вузах — ситуаций, когда модель дает неточные ответы, спотыкается на формулировках, опирается на сомнительные данные, а проверить результат и честно оценить ее работу трудно из-за расплывчатых политик применения технологии. Статья опубликована в журнале Computer.
Исследователь использовал диаграмму Исикавы — причинно-следственную схему анализа проблем, которую еще называют «рыбьей костью»: она помогает разложить одну сложную проблему на группы подпроблем. В исследовании выделены шесть ветвей факторов: «Материалы», «Методы», «Машины», «Среда», «Люди», «Измерения».
Для каждой ветви автор описал типичные сбои, их влияние на учебный процесс и управленческие практики, а также предложил меры профилактики и интеграционные стратегии для университетских команд — от администраторов и ИТ-подразделений до преподавателей. Подход охватывает весь цикл: университетские регламенты, инфраструктуру, обучение персонала и вовлечение студентов. При этом он не требует значительных ресурсов и может внедряться поэтапно.
«Так, проблемы с приватностью данных можно решить, внедрив надежные протоколы безопасности и методы анонимизации. Технические ограничения частично решаются за счет облачных сервисов или открытых решений, а трудности во взаимодействии людей с искусственным интеллектом — за счет внедрения понятных правил и обучения», — отмечает исследователь.
Практическая логика внедрения строится на основе четырех последовательных шагов. Сначала университет проводит быстрый аудит текущей точки: где и как искусственный интеллект уже используется, какие данные попадают в модели, какие курсы и формы контроля уязвимы, где отсутствуют правила. Затем вводятся минимальные стандарты — короткие положения в учебных программах о допустимой помощи ИИ, протоколы работы с персональными данными и базовые требования к журналированию. После этого запускаются ограниченные пилоты на типовых курсах: настраивается «песочница», проверяются рубрики, собирается обратная связь от преподавателей и студентов. Наконец, успешные практики масштабируются: закрепляются роли академических руководителей, ИТ-подразделений и наставников, проводятся плановые обзоры версий моделей и регулярное обновление правил с опорой на накопленные данные.
«Мы переводим разговор об искусственном интеллекте из общих слов в понятный план, определяя приоритеты, роли и точки контроля. Если им следовать, вузы снижают риски и получают понятный эффект для студентов и преподавателей. Подход поэтапный и управляемый, его можно адаптировать под разные программы и масштабы. Он помогает выстроить прозрачные правила, укрепить доверие к оцениванию и сформировать культуру ответственного использования искусственного интеллекта», — резюмирует Андрей Терников.
Telegram 
Дзен 
VK Анализ более 150 тысяч древних звезд Млечного Пути показал, что возраст космоса, судя по всему, близок к 13,8 миллиарда лет. Авторы нового исследования заключили, что сценарии, в которых Вселенную приходится делать заметно «моложе» ради решения хаббловского кризиса, плохо согласуются с наблюдениями. Это важно, поскольку возраст старейших светил — один из немногих независимых способов проверить космологические модели не по данным ранней Вселенной, а по объектам нашей собственной Галактики.
Мы много знаем о том, как цивилизации до нас строили дома и дороги, но с объектами материальной культуры дела обстоят сложнее. Ремесленные техники часто хранились в строгом секрете и могли быть случайно утрачены при неудачном стечении обстоятельств. Так случилось с ювелирной техникой цзинь чжэ сы.
Японские исследователи выловили у берегов Окинавы пластиковую бутылку с узким горлышком, внутри которой сидел большой живой краб. В итоге ученые смогли найти ответы на несколько возникших в связи с этой находкой вопросов: как краб попал в бутылку, сколько там находился и как ему удалось выжить?
На протяжении десятилетий Тель-Авив воздерживался от этого шага, чтобы не испортить отношения с Турцией. Но после действий Израиля 2023-2026 годов официальная Анкара, как и множество государств мира, неоднократно осуждала Израиль, из-за чего изменилась и его позиция по геноциду.
Ученые Южного федерального университета исследовали новую светочувствительную молекулу и обнаружили, что она ведет себя совсем не так, как ожидалось. Благодаря необычным свойствам она может стать основой для создания умных материалов, сенсоров и лекарств, которые будут активироваться светом именно там, где нужно, например, для борьбы с опасными бактериями.
Авторы нового исследования провели сравнительный анализ видов паукообразных и выяснили, какие эволюционные и биомеханические факторы делают одних пауков быстрыми, а других — медленными. Параллельно ученые выделили из этой группы рекордсмена по скорости перемещения.
Хотя длительность помех не превышала десяти секунд, это первый известный случай такого рода. Обычно спутникам не хватает мощности для создания радиосигналов той силы, что нужна для подобных помех.
Вселенная может оказаться «замкнутой» глобальной структурой, где свет от далеких галактик способен возвращаться к наблюдателю с разных направлений. Именно такой сценарий не удалось исключить авторам нового масштабного обзора. Проверить его предсказания астрономы смогут уже в ближайшие годы.
Ученые впервые на молекулярном уровне доказали, что обычная вода одновременно состоит из двух разных жидких состояний — более плотного и менее плотного, которые непрерывно сменяют друг друга. Раз молекулярная «двойственность» действительно существует, это подтверждает спорную 30-летнюю гипотезу. Новое открытие поможет, наконец, объяснить десятки «странных» физических аномалий воды, включая ее расширение при замерзании и парадоксальное изменение вязкости под давлением.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно