Сегодня, пожалуй, уже трудно найти студента, который не использует ИИ. Согласно свежему исследованию британского Института высшей образовательной политики, в 2025 году 92% студентов признались, что прибегают к нейросетям — еще год назад таких было около двух третей.

Сначала университеты пытались сопротивляться. Где-то блокировали доступ к ChatGPT, где-то вводили строгие запреты и грозили дисциплинарными мерами.

Но технология оказалась слишком быстрой, удобной — и, главное, незаменимой в рутинных задачах. Эссе, доклады, письма, обращения — все это теперь можно получить за секунды. Вузы начали пересматривать свою позицию, а риторика — смягчаться. ИИ, что называется, прижился.

Правда, прижился в «границах допустимого» — а вот сами эти границы пока остаются размытыми.

Преподаватели видят, что студенты откровенно злоупотребляют генеративным текстом: сдают тексты без проверки фактов, цитируют несуществующие источники, приводят голословные мнения без ссылок. Проблема ИИ-галлюцинаций — когда нейросеть выдумывает убедительные, но ложные данные — также никуда не делась.

При этом определить, где человек, а где машина, также становится все труднее. ИИ-детекторы дают лишь вероятностную оценку. 

Боты против ботов

Когда искусственный интеллект только начал проникать в учебные аудитории, тревогу первыми забили преподаватели: мол, студенты пачками сдают сочинения, написанные ChatGPT. Но теперь картина резко изменилась — и под подозрением оказались уже сами профессора.

Все чаще ИИ используют не только для учебы, но и для преподавания. Проверка десятков курсовых? Достаточно загрузить критерии оценки, шкалу баллов и примеры «идеальных» работ — остальное сделает нейросеть. Генерация лекций, тестов, комментариев к заданиям — тоже все чаще доверяется машинам.

И это замечают сами студенты. На форумах они жалуются: лекции будто бы написаны на автопилоте, комментарии к их работам повторяются, словно скопированы из шаблона. Люди задаются вопросом: зачем платить десятки тысяч долларов в год, если все превращается в игру «бот написал — бот проверил»? 

Если взять США, то редняя стоимость обучения в американском вузе составляет около $18 000 в год. Для студентов из других штатов сумма может доходить до 28 0000. А в некоторых частных вузах обучение обходится значительно дороже — до $60 000 в год и выше.

Сами преподаватели признаются: ИИ стал почти стандартным инструментом. Им пользуются при планировании курсов, составлении заданий и даже при оценивании. Проверка работ — не самая любимая часть профессии, а нейросети предлагают быстрое решение. Особенно в условиях, когда контроль со стороны университетов слабый, а нагрузка — колоссальная.

Но в стремлении к автоматизации страдает главное — обратная связь. Она все чаще становится шаблонной, а оценки — обезличенными. «Все получают одинаковые комментарии. Это не педагогика, это скрипт», — приводит издание Fortune слова одного из преподавателей.

Интересно, что ИИ-сочинения, которые преподаватель может раскритиковать, при автоматической проверке получают высокие баллы. Иными словами, нейросеть довольно щедро оценивает собственную «продукцию». В результате студент, который действительно выложился и написал работу сам, может получить оценку ниже, чем тот, кто доверил текст машине.

Ирония еще и в том, что студентов нередко наказывают за использование ИИ, тогда как преподаватели активно применяют те же инструменты — просто об этом пока мало говорят.

При этом некоторые преподаватели не видят в этом проблемы. Их логика проста: если студенты массово сдают тексты, созданные нейросетью, зачем тратить время на вдумчивую проверку? Пусть бот и проверяет то, что сам же написал. Так все чаще выходит, что учебный процесс превращается в диалог машин — бот пишет, бот проверяет, а человек наблюдает со стороны.

Итог — взаимное недоверие. Преподаватели не уверены, кому ставят оценки, студенты — кто и как их оценивает. Машинный алгоритм становится тем, кто фактически выносит вердикт, влияющий на судьбу.

Симбиоты

Несмотря на опасения, сама по себе интеграция ИИ в образование — не катастрофа. Если раньше в академической среде царили панические настроения, то теперь оценки стали сдержаннее. Все чаще звучит мысль: нейросети не враг, а инструмент. Они экономят время, помогают структурировать мысли, справляться с объемными задачами.

Многие сегодня воспринимают ИИ не как замену человеку, а как потенциальное партнерство, или даже союз. Эксперты подчеркивают: вопрос уже не в том, стоит ли внедрять искусственный интеллект в учебный процесс, а в том, как это делать грамотно.

У преподавателей по-прежнему остается то, что не сможет воспроизвести ни один алгоритм, по крайней мере пока: человечность, способность считывать невербальные сигналы, учитывать контекст и личные обстоятельства студентов, быть живым наставником, а не просто источником информации.

ИИ, в свою очередь, силен в другом. Он может быстро обрабатывать большие объемы данных, отслеживать индивидуальный прогресс, выявлять слабые места в обучении и подбирать задания под нужный уровень. Современные инструменты уже способны в реальном времени определять, с чем конкретно студент не справляется — и сразу предлагать возможные пути решения.

В таком сотрудничестве ИИ действительно становится полезным помощником, позволяющим замечать то, что ускользает от человеческого взгляда. Он может выступать как своего рода «второе мнение» — система сдержек и противовесов, которой преподаватель может воспользоваться для проверки своих суждений.

И еще одно преимущество: алгоритмы не знают, кто перед ними. Они не обращают внимания на происхождение, социальный статус или поведение студента на занятиях — то, что порой может подсознательно повлиять на оценку. В этом смысле ИИ способен внести элемент объективности там, где человеку бывает сложно отделить личное восприятие от сути работы.

По данным Forbes, уже около 60% преподавателей используют ИИ для выполнения рутинных задач — от проверки орфографии и составления заданий до отслеживания прогресса студентов.

Но этот симбиоз решает не только практические вопросы. Все чаще говорят и о другой, менее обсуждаемой проблеме — эмоциональном выгорании учителей, с которым ИИ может частично помочь справиться, взяв на себя часть нагрузки.

В World Economic Forum также считают, что наиболее продуктивный сценарий — сотрудничество. В Китае, например, платформа Squirrel Ai обслуживает 20 миллионов студентов. Нейросеть адаптирует учебную программу под каждого ученика, а ее создатель убежден: будущее образования — в объединении человеческого и машинного интеллекта. Преподаватель здесь уже не просто «передатчик знаний», а полноценный «архитектор обучения», который проектирует весь образовательный процесс.

В США похожую модель применяет Carnegie Learning через платформу MATHia, где ИИ фиксирует верные и неверные ответы, а также отслеживает, как студент рассуждает. На основе этих данных преподаватель получает в реальном времени сигналы о пробелах и достижениях ученика. В такой модели ИИ не заменяет педагога, а усиливает его. В этой синергии ИИ используется не вместо, а вместе.

Что до студентов, у них в распоряжении — целый арсенал нейросетей. Одна помогает искать источники, другая объясняет сложные темы и упрощает логику, третья — генерирует изображения. Универсальным помощником по-прежнему остается ChatGPT.

Хотя, конечно, соблазн схалтурить никуда не делся. Пока ситуация выглядит так, что и преподаватели, и студенты активно подключают ИИ — просто каждый по-своему. Кто-то делегирует проверку работ, кто-то — написание этих самых работ.

Для многих студентов ИИ стал еще и способом выживания в перегруженной образовательной системе — возможностью перераспределить силы и сэкономить время.

И в этом сдвиге особенно ощущается изменение самой философии образования. Как отмечает The New Yorker, университет всегда предполагал сделку: студент соглашается пройти через определенный объем задач, чтобы в конце получить квалификацию. Но что происходит, когда весь этот путь можно почти полностью автоматизировать? Что тогда остается от самого процесса обучения?

Появление нейросетей обостряет старый, но теперь особенно актуальный вопрос: зачем вообще учиться? Если цель — просто получить диплом, то ИИ, по сути, упрощает путь. Но если диплом — это не просто бумага, а отражение реальных знаний и навыков, то все становится сложнее. Настоящие умения по-прежнему нужны, особенно те, что невозможно сгенерировать по щелчку. Хотя, конечно, и некоторые из них постепенно отодвигаются на второй план.