В отчёте может появиться ещё один показатель — «ИИ-контент».
Так официально называется доля текста, который система распознала как предположительно созданный с помощью искусственного интеллекта. Этот показатель является самостоятельным: он не прибавляется к проценту заимствований и не вычитается из оригинальности.
Но для студента даже небольшая отметка об ИИ может стать неожиданностью.
Особенно если человек утверждает, что писал работу самостоятельно.
Возникает вполне понятный вопрос: почему система иногда отмечает как ИИ обычные научные формулировки, термины и устойчивые выражения? Например:
«Таким образом, можно сделать вывод…»
«Рассмотрев основные подходы…»
«На основании проведённого анализа…»
«Следовательно, полученные результаты позволяют…»
Неужели такие фразы теперь нельзя использовать?
Попробуем спокойно разобраться.
ИИ-контент — это не то же самое, что плагиат
Сначала важно разделить два разных показателя.
Когда система обнаруживает совпадение, она находит похожий или идентичный фрагмент в конкретном источнике: книге, статье, диссертации, студенческой работе или на интернет-странице.
У такого совпадения обычно можно посмотреть источник.
С ИИ-контентом ситуация другая.
Система не находит страницу, с которой был скопирован текст. Она анализирует сам характер написания и определяет, насколько фрагмент похож на текст, создаваемый генеративными моделями.
В официальных материалах «Антиплагиата» говорится именно о фрагментах, которые предположительно созданы с помощью искусственного интеллекта.
На мой взгляд, слово «предположительно» здесь является самым важным.
Отметка системы — это сигнал для дополнительного анализа, но не абсолютное доказательство того, что студент нажал кнопку «Сгенерировать» и вставил готовый ответ в работу.
Более того, в официальной памятке «Антиплагиата» предусмотрена возможность ложноположительного срабатывания. Если эксперт изучил документ и не обнаружил проблем, отметку о подозрительности можно снять с поясняющим комментарием.
То есть сама система предусматривает, что окончательное решение должен принимать человек.
Почему человеческий текст может быть похож на текст ИИ
Здесь мы сталкиваемся с довольно необычной ситуацией.
ИИ учился на огромном количестве текстов, созданных людьми. В том числе на книгах, статьях, учебных материалах, справочниках, методических рекомендациях и интернет-публикациях.
Поэтому нейросеть пишет не каким-то совершенно новым языком. Она воспроизводит знакомые конструкции, которые уже много лет используются в человеческой речи и письменных работах.
Особенно это заметно в научном и учебном стиле.
В курсовых, дипломных и научных статьях постоянно встречаются стандартные переходы:
«таким образом»;
«следовательно»;
«исходя из вышеизложенного»;
«на основании проведённого анализа»;
«рассмотрев основные подходы»;
«результаты исследования позволяют сделать вывод»;
«проблема приобретает особую актуальность»;
«необходимо отметить, что…».
Эти выражения появились задолго до современных нейросетей.
Ими пользовались студенты, преподаватели и учёные много лет назад. Они встречаются в учебниках, диссертациях и методических пособиях.
Но этими же фразами активно пользуется ИИ, потому что именно на человеческих текстах он и учился.
Получается парадокс: сначала люди создали научные клише, потом нейросети научились их повторять, а теперь текст человека может показаться системе похожим на машинный.
Значит ли это, что система считает фразу «таким образом» признаком ИИ?
Не совсем.
Было бы неправильно утверждать, что система автоматически видит выражение «таким образом» и сразу относит весь абзац к ИИ-контенту.
Детекторы обычно анализируют не одно слово и не одну фразу, а совокупность признаков текста.
Значение могут иметь:
предсказуемость формулировок;
однообразная структура предложений;
слишком ровный стиль;
повторяющиеся переходы между абзацами;
одинаковая длина смысловых блоков;
большое количество общих утверждений;
отсутствие конкретных источников и примеров;
многократное повторение одной мысли разными словами;
шаблонная последовательность рассуждений.
Поэтому дело, скорее всего, не в одном выражении, а в том, как построен весь фрагмент.
Одиночная фраза «таким образом» является совершенно нормальной для научного текста. Но если каждый абзац написан по одной схеме, содержит общие формулировки и заканчивается одинаковым выводом, такой текст действительно может выглядеть машинным.
И всё же это не означает, что его обязательно создала нейросеть.
Некоторые люди сами пишут очень ровно, правильно и шаблонно. Особенно если стараются строго придерживаться научного стиля.
Научный стиль вообще во многом состоит из устойчивых конструкций
Студенту часто говорят:
«Не пишите разговорным языком».
«Используйте научный стиль».
«Связывайте абзацы между собой».
«После каждого параграфа сделайте вывод».
«Не используйте слишком эмоциональные выражения».
В результате человек старается писать максимально нейтрально и академично:
«Проведённый анализ позволил установить…»
«Рассмотренные подходы дают возможность сделать вывод…»
«Особую значимость в рамках настоящего исследования приобретает…»
Но именно такие конструкции активно воспроизводит и искусственный интеллект.
Получается, что студент выполняет требования к научному стилю, а текст при этом становится более предсказуемым и формальным.
Поэтому лично мне не совсем понятно, как на основании одних только языковых признаков можно безошибочно определить автора текста.
Нельзя запретить студенту писать «таким образом», если это выражение логично завершает вывод. Нельзя полностью отказаться от профессиональных терминов. Нельзя каждый раз придумывать новое название для уже существующего научного понятия.
Определение остаётся определением, термин — термином, а некоторые формулировки просто не имеют десятков равнозначных вариантов.
Возможно, мы уже читаем книги и статьи, созданные с помощью ИИ
Есть ещё один вопрос, который пока остаётся открытым.
Сегодня искусственным интеллектом пользуются не только студенты.
С его помощью могут работать:
авторы образовательных блогов;
редакторы сайтов;
журналисты;
преподаватели;
методисты;
копирайтеры;
переводчики;
исследователи;
авторы учебных пособий;
сотрудники издательств.
Кто-то просит ИИ составить план. Кто-то редактирует с его помощью отдельные предложения. Кто-то сокращает готовый материал. Кто-то создаёт черновик, а затем полностью его перерабатывает.
А кто-то, возможно, публикует почти готовый сгенерированный текст.
Мы не всегда знаем, как именно была подготовлена современная статья, методический материал или образовательная публикация. Внешне качественно отредактированный текст может ничем не отличаться от текста, полностью написанного человеком.
Вполне возможно, что часть современных материалов по педагогике, психологии, экономике и другим направлениям уже создаётся с участием искусственного интеллекта.
Причём речь не обязательно идёт о нарушении.
ИИ может использоваться как обычный рабочий инструмент: для поиска структуры, обработки черновика, проверки логики или улучшения формулировок.
Поэтому чёткая граница между «текстом человека» и «текстом ИИ» постепенно становится всё менее заметной.
Если автор самостоятельно собрал материалы, проверил источники, сформулировал выводы, а затем попросил нейросеть улучшить несколько предложений — кто написал итоговый текст?
Только человек?
Только ИИ?
Или это уже результат совместной работы?
Однозначного ответа пока нет.
Почему показатель ИИ-контента, скорее всего, никуда не исчезнет
Мне кажется, что проверки на ИИ уже стали частью нашей реальности.
И дальше их будет только больше.
Вузы разрабатывают собственные правила применения генеративных технологий. Где-то использование ИИ ограничивают, где-то разрешают для отдельных задач, а где-то требуют обязательно указывать, каким образом нейросеть применялась при подготовке работы.
В июле 2025 года показатель «ИИ-контент» был добавлен непосредственно на страницу результатов проверки. Согласно официальной истории обновлений, он показывает процент предположительно сгенерированного текста по отношению ко всему документу.
Следовательно, студентам и преподавателям придётся учиться правильно работать не только с ИИ, но и с результатами подобных проверок.
Главное — не превращать процент в автоматический приговор.
Высокий показатель требует внимательного изучения работы, беседы со студентом и оценки содержания. Низкий показатель также не гарантирует, что человек действительно самостоятельно выполнил исследование.
Хорошо отредактированный текст ИИ может не вызвать вопросов, а самостоятельно написанный шаблонный фрагмент — попасть под подозрение.
Мой взгляд на проблему
Лично мне кажется странной ситуация, в которой обычная научная фраза может вызвать подозрение только потому, что её часто использует искусственный интеллект.
Но это уже часть современной реальности.
Мы больше не можем с уверенностью сказать, какие тексты в интернете, образовательных блогах, научных статьях и новых книгах были полностью написаны человеком, какие — отредактированы с помощью нейросети, а какие — созданы ИИ почти целиком.
Граница становится всё менее очевидной.
Поэтому главным вопросом должно быть не только:
«Кто набрал эти предложения — человек или программа?»
Намного важнее спросить:
«Понимает ли автор написанное?»
«Проверены ли факты и источники?»
«Корректны ли расчёты?»
«Есть ли в работе собственная логика и реальные выводы?»
«Может ли студент защитить полученный результат?»
Показатель «ИИ-контент» может быть полезным сигналом. Но сигнал — ещё не доказательство.
И если система выделила слова «таким образом» или «на основании проведённого анализа», это не значит, что их теперь нужно навсегда исключить из научного языка.
Нужно внимательно посмотреть на весь фрагмент, оценить его содержание и обязательно учесть объяснения автора.
Потому что в эпоху искусственного интеллекта особенно важным становится не умение написать текст так, чтобы его не заметил алгоритм.
Главное — действительно понимать свою работу, отвечать за её содержание и уметь доказать это не процентом в отчёте, а знаниями.