Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
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 Долгие годы исследователи полагали, что внутренняя структура полости носа неандертальцев была устроена таким образом, что помогала этим людям переносить холод. Однако авторы нового исследования поставили под сомнение эту гипотезу. Ученые впервые проанализировали носовую полость неандертальца в хорошо сохранившемся черепе и выяснили, что его нос не был приспособлен к суровому климату.
В 2025 году российская атомная отрасль отмечает 80-летие — от первого ядерного реактора до космических амбиций и повседневных чудес. Знаете ли вы, когда ученые признали реальность атомов, сколько известно видов радиоактивного распада или когда на полях стали выращивать мутантов?
Согласно учебникам истории, в бронзовом веке в казахской степи кочевали лишь немногочисленные племена со своими стадами. Но в начале 2000-х там обнаружили древнее поселение с остатками крупных домов, которое могло быть административным либо культурным центром. Это навело ученых на мысль, что жизнь в степи складывалась куда сложнее и была более организованной, чем предполагалось. Международная команда ученых представила новые результаты исследования этого поселения и выяснила, что на самом деле оно представляло собой крупнейший в этом регионе протогородской центр с масштабным производством оловянистой бронзы.
Согласно учебникам истории, в бронзовом веке в казахской степи кочевали лишь немногочисленные племена со своими стадами. Но в начале 2000-х там обнаружили древнее поселение с остатками крупных домов, которое могло быть административным либо культурным центром. Это навело ученых на мысль, что жизнь в степи складывалась куда сложнее и была более организованной, чем предполагалось. Международная команда ученых представила новые результаты исследования этого поселения и выяснила, что на самом деле оно представляло собой крупнейший в этом регионе протогородской центр с масштабным производством оловянистой бронзы.
Ю-Цон Тан (YuCong Tang) — концептуальный художник из Китая. Научно-фантастические мотивы — одно из основных направлений его творчества. Он исследует, как научные открытия и технологии будущего трансформируют среду обитания.
В темных лабиринтах подземного муравейника разыгрывается коварный сценарий, достойный политического триллера. Вместо того чтобы силой захватить трон, королева одного вида муравьев применяет хитрую тактику. Она проникает в чужую крепость и с помощью поддельного химического сигнала подстрекает верную стражу к свержению собственной повелительницы. Результат — жестокая казнь законной королевы и добровольное подчинение всего муравейника новой владычице.
Проанализировав данные наблюдений, полученных с помощью наземных обсерваторий за последние два десятилетия, астрономы обнаружили потенциально обитаемый мир — суперземлю Gliese 251 c (GJ 251 с). Планета обращается вокруг красного карлика на расстоянии около 18 световых лет от Земли и считается одним из самых перспективных кандидатов для поисков жизни.
По расчетам, большинство «гостей» из других звездных систем летят к Земле примерно со стороны созвездия Геркулес. Скорее всего, они время от времени падают на нашу планету, просто мы еще не научились это замечать. Как удалось вычислить, чаще всего они должны падать зимой и где-то в окрестностях экватора.
В современном доме, насыщенном разнообразной техникой, удлинители стали незаменимым атрибутом, позволяющим обеспечить электропитанием все необходимые устройства. Однако мало кто задумывается, что привычное использование этого аксессуара может нести серьезную угрозу безопасности. По статистике, значительная часть бытовых пожаров происходит из-за неправильной эксплуатации электропроводки и вспомогательных устройств. Какие приборы категорически нельзя подключать через удлинители и почему это может привести к трагическим последствиям, рассказывает профессор кафедры наноэлектроники РТУ МИРЭА, доктор физико-математических наук Алексей Юрасов.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
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