ЮРИСПРУДЕНЦИЯ: МАГИСТЕРСКИЕ, ДИПЛОМНЫЕ, КУРСОВЫЕ
Консультационные услуги студентам
Консультационные услуги студентам
Наша компания оказывает помощь по написанию статей по предмету Информационное право. Используем только актуальное законодательство, проекты федеральных законов, новейшую научную литературу и судебную практику. Предлагаем вам воспользоваться нашими услугами. На все выполняемые работы даются гарантии
Вернуться к списку статей по юриспруденции
МОЖНО ЛИ ДОВЕРИТЬ ПОЗНАНИЕ МАШИНЕ? НЕЙРОСЕТИ И ГРАНИЦЫ НАУЧНОЙ ДОБРОСОВЕСТНОСТИ
А.А. НИКИФОРОВ
Введение
Искусственный интеллект все активнее проникает в научную жизнь, вызывая споры об этике его использования. Чат-боты наподобие ChatGPT в последние годы стали новым мощным инструментом для ученых, способным генерировать связанный текст на основе огромных массивов (корпусов) данных. Их появление поставило перед научным сообществом острые вопросы: допустимо ли использовать ИИ при написании научных статей, нужно ли указывать его в соавторах и как обеспечить ответственность за результаты? Согласно опросу журнала Nature 90% исследователей считают нормальным применение ИИ для улучшения связности текста или его доработки. Однако разногласия были более значительными в части важности раскрытия информации об этом поведении и наилучшего способа это сделать (например, общим заявлением типа "эта статья была написана с помощью ИИ" или предоставлением подробной информации о подсказках от ИИ, т.е. о конкретных запросах, отправленных искусственному интеллекту) <1>. В то же время некоторые ученые пишут коллективные заявления, в которых из методологических опасений требуют полностью запретить использование нейросети для проведения исследований <2>. В начале 2023 года ряд инцидентов привлек внимание к этой проблеме - например, в журнале Oncoscience авторы умудрились включить ChatGPT в список соавторов своей статьи <3>. Это вызвало критику, ведь очевидно, что нейросеть не может нести ответственность за содержание работы. Научные журналы отреагировали быстро: уже к началу 2023 года редакторы Science и Nature официально запретили указывать ChatGPT как автора статей. Эти решения стали частью широкой перестройки редакционной политики научных изданий в условиях новой технологической реальности.
--------------------------------
<1> См.: D'Auria di F. Uno studio scientifico scritto da ChatGPT e scienza o frode? // Il Bo Live: Scienza e Ricerca, Universita di Padova. 2025. 1 Jul. URL: https://ilbolive.unipd.it/it/news/scien-za-ricerca/usare-chatgpt-articolo-scientifico-frode (дата обращения: 16.01.2026).
<2> См.: Jowsey T., Braun V., Clarke V., Lupton D., Fine M. We reject the use of generative artificial intelligence for reflexive qualitative research // SSRN. 2025. 29 Oct. URL: https://ssrn.com/abstract=5676462 (дата обращения: 03.03.2026).
<3> См.: Подрезов М. Science и Nature запретили указывать ChatGPT в качестве автора научных статей // N + 1: Новости науки. 2023. 30 янв. URL: https://nplus1.ru/news/2023/01/30/ (дата обращения: 03.03.2026).
Проблематику использования нейросетей в научной деятельности целесообразно разделить на две взаимосвязанные, но аналитически различные группы вопросов.
Первая относится к сфере позитивного права и включает, в частности, проблемы авторства, допустимости признания нейросети субъектом авторских прав, а также возможных нарушений прав третьих лиц при использовании ИИ-инструментов.
Вторая группа связана с регулированием использования нейросетей в плоскости так называемого мягкого права - совокупности норм и стандартов, формирующихся внутри самого научного сообщества. Речь идет как об институционализированных правилах (редакционная политика научных журналов и руководства профессиональных ассоциаций, кодексы научной добросовестности), так и об устойчивых требованиях научной этики, разделяемых членами сообщества, но не всегда получающих формализованное выражение.
В настоящей статье основное внимание будет уделено именно вопросам мягкого права. Такой выбор обусловлен тем, что использование искусственного интеллекта в научной деятельности на уровне позитивного права сейчас практически не регулируется, тогда как ключевые юридические проблемы - прежде всего авторско-правовые - уже получили достаточно подробное освещение в научной литературе <4>. Напротив, нормы и практики мягкого регулирования развиваются динамично, во многом опережая законодательство <5>.
--------------------------------
<4> См., напр.: Витко В.С. Анализ научных представлений об авторе и правах на результаты деятельности искусственного интеллекта (часть 1) // Интеллектуальная собственность. Авторское право и смежные права. 2019. N 2. С. 5 - 20; Он же. Анализ научных представлений об авторе и правах на результаты деятельности искусственного интеллекта (часть 2) // Интеллектуальная собственность. Авторское право и смежные права. 2019. N 3. С. 5 - 22; Ворожевич А.С. Картины, сгенерированные нейросетью: объекты авторских прав или нет? // Интеллектуальная собственность. Авторское право и смежные права. 2025. N 1. С. 24 - 33; Шпаковская В.В. Искусственный интеллект в гражданском праве // Интеллектуальная собственность. Авторское право и смежные права. 2023. N 4. С. 54 - 60; Гурко А.В. О возможности авторско-правовой охраны объектов, генерируемых системами искусственного интеллекта // Журнал российского права. 2024. Т. 28. N 7. С. 64 - 77.
<5> Также стоит уточнить, что статья касается именно использования нейросетей как научного инструмента ученого. Выводы этой статьи нельзя прямо экстраполировать на другие сферы, даже смежные, например образование, так как уже есть данные, что чрезмерная зависимость от технологий негативно сказывается на навыках письма среди студентов, а также критического мышления. См., напр.: Ismael K.O., Saeed K.A., Ibrahim A.S., Fatah D.S. Effects of auto-correction on students' writing skill at three different universities in Sulaimaneyah City // Arab World English Journal. 2022. Vol. 8. P. 231 - 245; Shidiq M. The use of artificial intelligence-based ChatGPT and its challenges for the world of education: from the viewpoint of the development of creative writing skills // Proceedings of the International Conference on Education, Society, and Humanity. 2023. Vol. 1. P. 360 - 364; Malik M.A., Mahroof A., Ashraf M.A. Online university students' perceptions on the awareness of, reasons for, and solutions to plagiarism in higher education: the development of the AS&P Model to combat plagiarism // Applied Sciences. 2021. Vol. 11. Art. 12055.
Чтобы задать правильный тон дискуссии, нужно сказать пару слов о том, что такое искусственный интеллект. Под искусственным интеллектом в контексте статьи следует понимать не автономный разум в популярном культурном смысле (условно ИИ из "Матрицы"), а вычислительные системы, основанные на статистическом обучении и выявлении устойчивых паттернов в больших массивах данных. Современные нейросетевые модели функционируют за счет аппроксимации: они не оперируют смыслами или истинами как таковыми, а строят вероятностные зависимости между элементами информации на основе ранее наблюдавшихся корреляций. Благодаря обучению на огромных массивах разнородных данных такие системы способны обнаруживать структурные связи и паттерны, которые могут ускользать от отдельного исследователя, ограниченного когнитивными и временными ресурсами. Вместе с тем нейросеть принципиально не выходит за пределы усвоенных корреляционных структур и не способна к созданию радикально нового знания в строгом научном смысле: любые ее выводы и тексты представляют собой переработку и рекомбинацию существующих элементов, а не самостоятельное теоретическое открытие. Такое понимание природы и ограничений искусственного интеллекта позволяет точнее очертить границы ответственности в научной деятельности: если ИИ выступает лишь инструментом аппроксимации и обработки информации, то субъектом научного познания и носителем ответственности неизбежно остается человек. Именно эта связка - инструментальный характер ИИ и социальная природа науки - задает нормативный фон для обсуждения допустимых форм его использования в исследовательской практике.
Возникает вопрос: почему в рамках научной этики вообще появилась дискуссия о необходимости указания искусственного интеллекта в качестве автора научной работы? Ведь никто не требует указывать, в каком текстовом редакторе был написан текст или какую операционную сеть использовал ученый. Тут можно выделить несколько определенных факторов.
Во-первых, существенную роль играет устойчивая склонность человека к антропоморфизму, т.е. к наделению неодушевленных объектов и технических систем человеческими качествами. Современные чат-боты демонстрируют высокий уровень языковой связности и формируют тексты, внешне неотличимые от результатов человеческого письма. Для неискушенного наблюдателя это может создавать впечатление, что ИИ понимает, рассуждает или принимает решения подобно человеку. Разумеется, такое восприятие не соответствует действительности: за связным текстом стоят статистическая обработка данных и аппроксимация вероятностных зависимостей, а не мышление или намерение. Тем не менее именно эта иллюзия осмысленного поведения провоцирует интуитивное стремление приписать ИИ статус самостоятельного участника научной деятельности.
Во-вторых, постановка вопроса об авторстве ИИ опирается на сложившиеся представления научной этики об обязательности признания вклада всех участников научной работы. Современные академические нормы требуют указывать в качестве авторов или соавторов всех лиц, которые внесли существенный интеллектуальный вклад в исследование или формулирование его результатов. В условиях, когда нейросетевые инструменты начинают участвовать в подготовке текста, подборе аргументов или структурировании материала, возникает вполне обоснованное этическое желание распространить эту логику и на искусственный интеллект.
В-третьих, резкое повышение доступности нейросетевых генераторов текста привело к тому, что редакции научных журналов столкнулись с потоком псевдонаучных рукописей, создаваемых фактически нажатием кнопки. Значительная часть таких материалов не содержит ни новых идей, ни самостоятельного анализа, представляя собой пересказ известных обзоров, механические компиляции существующих работ либо откровенно бессодержательные тексты, лишь формально стилизованные под научный дискурс. Журналы и раньше получали работы, представляющие собой компиляцию чужих результатов без собственного вклада авторов, - это рассматривалось как нарушение научной этики, и существовали отлаженные механизмы отсева (рецензирование, проверка на заимствования). Теперь же ИИ позволяет генерировать подобный пустой контент нажатием кнопки, многократно увеличивая масштаб проблемы. В результате редакционные процессы оказались перегружены, что вынудило журналы принимать экстренные ограничительные меры <6>.
--------------------------------
<6> Показателен пример журнала научной фантастики Clarkesworld, который уже в феврале 2023 года был вынужден временно закрыть прием текстов из-за лавинообразного наплыва произведений, сгенерированных чат-ботами и не обладающих сколько-нибудь заметным литературным качеством. Главный редактор издания Н. Кларк сообщил, что за один месяц ему пришлось заблокировать более 500 "авторов", присылавших машинно-сгенерированные тексты. Если ранее журнал сталкивался лишь с единичными случаями плагиата, то после появления ChatGPT ситуация приобрела системный характер. Хотя этот пример относится к художественной сфере, сходные процессы в полной мере проявились и в академической среде. См., напр.: Sci-fi magazine bans hundreds of AI chatbot authors // TechXplore. 2023. 22 Feb. URL: https://techxplore.com/news/2023-02-sci-fi-magazine-hundreds-ai-chatbot.html (дата обращения: 16.04.2025). Эмпирические данные подтверждают, что рост использования ИИ в научных публикациях резко ускорился после запуска ChatGPT в конце 2022 года, вызвав серьезную обеспокоенность у издателей. По данным исследования, опубликованного в Nature Human Behaviour, уже к сентябрю 2024 года почти четверть аннотаций новых статей в области компьютерных наук демонстрировали признаки редактирования или генерации крупными языковыми моделями. Аналогичные выводы были получены и в работе, опубликованной в Science Advances, где зафиксирован резкий скачок использования ИИ в научных текстах сразу после появления генеративных моделей широкого доступа. Особенно остро проблема проявилась на препринт-сервере arXiv. Его модераторы прямо заявили о "наводнении" низкокачественными обзорными статьями, сгенерированными с помощью ИИ. Если ранее такие обзоры поступали эпизодически и, как правило, от признанных специалистов, то в последние годы их количество исчисляется сотнями в месяц, при этом многие из них представляют собой малоосмысленные компиляции литературы без самостоятельного вклада. В октябре 2025 года администрация arXiv была вынуждена ужесточить правила: в разделе компьютерных наук обзорные и постановочные статьи допускаются к размещению только при наличии внешнего рецензирования. Один из модераторов ресурса Т. Диттерих прямо указал, что при текущем объеме поступающих материалов "у нас просто нет ресурсов, чтобы отделять хорошие обзоры от плохих". Иными словами, человеческие фильтры оказались перегружены, а неконтролируемый поток машинно-сгенерированного контента начал представлять угрозу устойчивости научной коммуникации как института. См.: Lanz J.A. ArXiv blocks AIgenerated survey papers after 'flood' of trashy submissions // Emerge news. 2025. 3 Nov. URL: https://decrypt.co/347196/arxiv-blocks-ai-generated-survey-papers-flood-trashy-submissions (дата обращения: 16.01.2026).
В-четвертых, на формирование дискуссии об авторстве искусственного интеллекта повлияла своеобразная демонизация его использования, возникшая как реакция на поляризованный общественный и профессиональный дискурс вокруг генеративных технологий. С одной стороны, широкое распространение получили чрезмерно оптимистичные утверждения о том, что развитие генеративного ИИ якобы приведет к быстрой замене ученых и авторов, сделав человеческий вклад в научное производство ненужным. С другой стороны, этому нарративу противостоит зеркально симметричная позиция радикального скептицизма, в рамках которой генеративный ИИ представляется экзистенциальной угрозой - инструментом, неизбежно ведущим либо к интеллектуальному порабощению человека, либо к утрате контроля над научным знанием <7>.
--------------------------------
<7> См., напр.: Yudkowsky E. If Anyone Builds It, Everyone Dies // Time. 2023. 29 Mar. URL: https://time.com/6266923/ai-eliezer-yudkowsky-open-letter-not-enough/ (дата обращения: 14.01.2026); Баррат Дж. Последнее изобретение человечества. Искусственный интеллект и конец эры Homo sapiens / Пер. с англ. М., 2015; Bostrom N. Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford, 2014.
Обе крайние позиции искажают реальную природу и возможности современных нейросетей. В условиях подобной поляризации вопрос об указании ИИ в качестве автора приобретает символическое значение: он становится не столько этической или правовой проблемой, сколько формой выражения отношения к самой технологии - от некритического восхищения до принципиального отторжения. В результате обсуждение авторства ИИ нередко подменяет собой более содержательный разговор о допустимых и недопустимых формах его использования в научной практике и о распределении ответственности между человеком и техническим инструментом.
Наука как социальная практика: ответственность ученых
Давайте сначала поговорим, что вообще такое наука. Как и любой достаточно сложный концепт, это явление, которое в целом интуитивно понятно всем вовлеченным, но при этом с трудом поддается исчерпывающему определению. Споры о том, как корректно проводить границу между научной и ненаучной деятельностью, ведутся до сих пор, и ответы философа науки, социолога знания или практикующего исследователя нередко существенно расходятся. Попытки предложить универсальный критерий научности - от верифицируемости и фальсифицируемости до определения через язык дисциплины - неизбежно наталкиваются на исключения, пограничные случаи или другие проблемы.
В рамках настоящего анализа нет необходимости углубляться в эти дискуссии. Достаточно зафиксировать то, что представляется относительно бесспорным: наука - это социальная практика, участники которой коллективно стремятся установить знание о мире. При этом знание понимается не как любое мнение или убеждение, а как истинное и обоснованное утверждение <8>, где обоснование связано с истинностью надлежащим, а не случайным образом. Классические этические нормы науки требуют, чтобы исследователь ставил истину превыше личных амбиций. Как отмечал социолог науки Р. Мертон, стремление к объективной истине - высшая ценность научной деятельности <9>, и "любое отступление ученого от истины ради личной выгоды или иных амбициозных побуждений практически ставит его вне пределов науки" <10>. Для достижения этого результата ученые опираются на лучшие доступные познавательные практики, посредством которых вырабатывается и поддерживается состояние рефлексивного равновесия между теоретическими предпосылками, эмпирическими данными и принятыми методологическими стандартами. Следует также отметить, что научная деятельность - это не индивидуальное творчество в вакууме, а практика, базирующаяся на доверии, проверяемости результатов и ответственности за полученные выводы.
--------------------------------
<8> Zagzebski L. What Is Knowledge? // The Blackwell Guide to Epistemology / ed. by J. Greco, E. Sosa. Malden, MA, 1999. P. 92 - 116.
<9> Merton R.K. The Normative Structure of Science // N. Storer (ed). The Sociology of Science. Chicago, 1973. P. 267 - 278.
<10> Аль-Ани Н.М. Философия техники: очерки истории и теории: Учеб. пособие. СПб., 2004. С. 158.
Каждый опубликованный результат становится частью общего достояния знаний и влияет на работу других исследователей. Ученый ответственен не только перед самим собой, но и перед научным сообществом. Иными словами, научная этика обязывает не жертвовать достоверностью и честностью ради персональных интересов. Цель науки - истина, а не самовыражение.
Правила научных журналов
Однако многие все равно выступают против использования ИИ в научной деятельности. К примеру, главный редактор журнала Science Х. Торп выступил против того, чтобы тексты, сгенерированные чат-ботом, использовались в рукописях научных работ, поскольку ChatGPT допускает многочисленные ошибки, а правилами журнала установлено, чтобы текст был оригинальным <11>. В редакционной статье Science от февраля 2023 года уже сказано прямо: "Текст, сгенерированный с помощью ИИ, машинного обучения или аналогичных алгоритмических инструментов, не может быть использован в статьях, публикуемых в журналах Science... Кроме того, программа ИИ не может быть автором. Нарушение этой политики является научным проступком" <12>. Другими словами, если вы попытаетесь вставить написанные с помощью ChatGPT абзацы в статью Science, вы потенциально совершите тот же грех, что и при фальсификации данных. Издательство Edward Elgar прямо предупреждает, что использование ИИ для "анализа данных или разработки письменных аргументов" в статье "не допускается" <13>.
--------------------------------
<11> Thorp H.H. ChatGPT Is Fun, but Not an Author // Science. 2023. Vol. 379. Iss. 6630. P. 313. URL: https://www.science.org/doi/10.1126/science.adg7879 (дата обращения: 03.03.2026).
<12> Iacono C. Ghost in the Journal: Academia's Strange Dance with AI Writing // Hybrid Horizons: Exploring Human-AI Collaboration. 2025. 15 Apr. URL: https://hybridhorizons.substack.com/p/ghost-in-the-journal (дата обращения: 16.01.2026).
<13> Ibid.
Но изданий с такой строгой политикой меньшинство. Большая часть журналов не запрещает использование ИИ, однако требует раскрытия информации. В последние годы Американская психологическая ассоциация (APA), Комитет по этике публикаций (COPE) и Международный комитет редакторов медицинских журналов (ICMJE) вырабатывают и последовательно внедряют принципы использования искусственного интеллекта в научных публикациях, ориентированные на обеспечение прозрачности, ответственности и добросовестности научного процесса. Несмотря на различия в дисциплинарном контексте, их подходы демонстрируют значительную степень согласованности и формируют единый нормативный ориентир.
APA исходит из того, что использование генеративных ИИ-инструментов (включая большие языковые модели) при подготовке рукописи должно быть раскрыто в тексте статьи, как правило, в разделе "Методы", а также отражено в ссылочном аппарате. При этом ИИ не может быть указан в качестве автора, поскольку не обладает способностью нести ответственность за содержание публикации. Особо подчеркивается обязанность автора проверять и верифицировать любой материал, полученный с использованием ИИ, на предмет фактической точности, корректности интерпретаций и оригинальности <14>.
--------------------------------
<14> McAdoo T. How to Cite ChatGPT // APA Style Blog. 2023. 7 Apr. URL: https://apastyle.apa.org/blog/how-to-cite-chatgpt (дата обращения: 16.01.2026).
COPE в своей позиции Authorship and AI tools однозначно указывает, что ИИ-инструменты не могут рассматриваться как авторы научных публикаций ввиду отсутствия у них юридической и этической ответственности. Комитет настаивает на прозрачном раскрытии как самого факта использования ИИ, так и характера его применения, увязывая эти требования с базовыми принципами публикационной этики - честностью, подотчетностью и сохранением доверия в научной коммуникации <15>.
--------------------------------
<15> Authorship and AI tools: a COPE position // Committee on Publication Ethics (COPE). 2023. 13 Febr. URL: https://publicationethics.org/guidance/cope-position/authorship-and-ai-tools (дата обращения: 16.01.2026).
Аналогичную позицию занимает ICMJE, обновивший свои Recommendations с прямым указанием на необходимость явного раскрытия использования ИИ в сопроводительных материалах или в соответствующих разделах рукописи (в частности, в "Методах" или "Благодарностях"). ICMJE подчеркивает, что ИИ не соответствует критериям авторства, поскольку не способен отвечать за интеллектуальное содержание работы, ее достоверность и этические аспекты публикации <16>.
--------------------------------
<16> Recommendations // International Committee of Medical Journal Editors (ICMJE). 2026. Jan. URL: https://www.icmje.org/recommendations/ (дата обращения: 16.01.2026).
В совокупности эти рекомендации формулируют общий нормативный принцип: исследователи вправе использовать ИИ-инструменты при подготовке научных материалов, в том числе при генерации текста или обработке данных, однако обязаны, во-первых, полностью раскрывать факт и характер такого использования, во-вторых, сохранять за собой полную ответственность за содержание публикации и, в-третьих, не включать ИИ в список авторов.
Тем самым эти рекомендации закрепляют модель использования ИИ как инструмента научной работы, а не как субъекта научного авторства и служат характерным примером функционирования мягкого права в сфере научной этики.
Какое использование нейросетей можно признать оправданным и этичным
Полный запрет на использование нейросетевых инструментов вроде ChatGPT представляется излишне радикальным и потенциально контрпродуктивным. Он исходит из предположения, что сам факт присутствия машинно-сгенерированного текста неизбежно обесценивает научную работу как таковую. Вместе с тем нельзя игнорировать и противоположную опасность: чрезмерно жесткие ограничения способны снизить динамику научной коммуникации и затруднить распространение результатов исследований. В худшем варианте подобный подход мог бы привести к ситуации, в которой авторы будут опасаться прибегать даже к услугам переводчиков или профессиональных редакторов, опасаясь обвинений в нарушении академической этики, ведь текст, измененный другим, уже нельзя назвать полностью оригинальным. Но одновременно понятны и опасения научных журналов, которые столкнулись с резким ростом числа низкокачественных рукописей, создаваемых с помощью генеративных моделей без какого-либо осмысленного вклада. В условиях такой поляризации страдают не только редакционные процессы, но и читабельность научных текстов, и доступность научного знания в целом. Очевидно, что в этой ситуации требуется поиск сбалансированного решения.
Обоснованным будет умеренно-критический подход, при котором мы сохраним эпистемологический скептицизм в отношении результатов, полученных с использованием ИИ, но одновременно откажемся от технофобии как таковой. Исторически научный прогресс всегда развивался в тесной связи с технологическими инновациями, и искусственный интеллект в этом смысле не исключение. Отказ от новых инструментов лишь на основании их "нечеловеческого" происхождения методологически неоправдан. Вместе с тем использование таких инструментов требует ясных нормативных рамок, позволяющих отделить допустимые практики от этически проблематичных.
В связи с этим целесообразно разделить обсуждение на два самостоятельных, но взаимосвязанных вопроса:
1) является ли этически допустимым использование нейросетей для получения нового знания о мире, т.е. такого знания, которое ранее не было известно человечеству?
2) допустимо ли с точки зрения научной этики применение нейросетей как инструментов для редактуры, структурирования и языкового оформления научных статей на основе уже сформулированных человеческих выводов и интерпретаций?
Запреты на использование ChatGPT и аналогичных систем нередко мотивируются благими намерениями: защитой научной оригинальности, предотвращением размывания границ авторства и поддержанием доверия внутри научного сообщества. Опасения сводятся к тому, что тексты, частично сформированные машиной, якобы снижают творческое участие автора, осложняют разграничение допустимого заимствования и в конечном счете обесценивают научный труд. Однако подобная постановка вопроса чревата методологической ошибкой.
Для ее выявления необходимо вернуться к базовому вопросу о цели научной деятельности. Если принять, что назначение науки состоит в создании и распространении нового знания об объективной реальности, т.е. в поиске истины о мире, то становится очевидно, что ценность научной работы определяется прежде всего ее содержанием - новизной идей, корректностью методов, обоснованностью выводов. Ясность, стилистическая аккуратность и форма изложения, безусловно, важны, однако они выполняют инструментальную функцию: служат средством передачи знания, а не его самостоятельной ценностью.
Смещение акцента с содержания на форму, когда научный текст начинает рассматриваться главным образом как продукт индивидуального литературного творчества, неизбежно отдаляет науку от ее познавательной задачи. Такой подход подменяет поиск истины требованием "ручного" письма и самовыражения, что методологически некорректно. Наука - это не литература и не изобразительное искусство; ее значимость определяется не уникальностью авторского стиля, а возможностью межсубъектной проверки, воспроизводимости и объяснительной силой полученных результатов. Оригинальность в науке относится прежде всего к структуре аргументации и выводам, но вовсе не обязательно к каждому отдельно сформулированному предложению.
Доведя этот подход до абсурда, можно представить ситуацию, в которой ученым запрещается использовать вычислительные программы для обработки данных на том основании, что результаты в таком случае не получены собственными руками. Очевидно, что подобное требование не только парализовало бы современную науку, но и противоречило бы ее историческому развитию, всегда тесно связанному с расширением инструментального арсенала познания.
Безусловно, научная этика требует, чтобы мысли, интерпретации и выводы были оригинальными, а заимствование чужих текстов без указания источника - недопустимым. Однако текст, сгенерированный нейросетью под контролем исследователя, не чужой в традиционном смысле. Он представляет собой переработку общедоступных знаний в рамках заданных исследователем параметров. Если ученый формулирует исследовательский вопрос, отбирает релевантные ответы, критически их проверяет и интегрирует в собственную аргументацию, итоговый текст отражает его интеллектуальную руководящую роль. В этом смысле правильно поставленный вопрос действительно становится значительной частью научного результата.
Таким образом, если цель науки заключается в установлении истины, то любые инструменты, способствующие более ясному, точному и проверяемому изложению научного знания при условии соблюдения честности и ответственности, должны рассматриваться как допустимые. Научный стиль и авторское "перо" имеют значение, но остаются вторичными по отношению к содержательному вкладу. Отождествление ценности научной работы с объемом "ручного" письма грозит превратить науку из способа познания мира в пространство литературного самовыражения - с очевидным ущербом для ее эпистемической функции.
Если исследователь соблюдает научную добросовестность, то использование помощников (будь то люди или алгоритмы) допустимо ради повышения качества работы. Более того, сама природа науки как коллективного предприятия подразумевает разделение труда и применение всех доступных средств для достижения достоверного результата.
Также следует помнить, что раз наука - это социальная практика, то ученый несет полную личную ответственность за содержание своей работы, даже если часть текста сгенерирована нейросетью. Как нельзя сказать, что ответ нейросети полностью не зависит от человека, так нельзя и переложить на машину вину за возможные ошибки, ведь ИИ - лишь инструмент, а конечные решения принимает человек. Если ученый использует ChatGPT для генерации фрагмента текста, он обязан проверить каждое утверждение на истинность, отредактировать неточности, убедиться, что ссылки корректны. Иными словами, использовать ИИ как подручного ассистента, а не как автора-"призрака". При таком подходе не возникает принципиальных этических конфликтов. Как образно заметили участники одного исследования, креативность исследователя теперь выражается не только в умении писать самому, но и в умении правильно использовать ИИ для творческого письма <17>.
--------------------------------
<17> См.: Malik M.A., Amjad I.A., Aslam S., Fakhrou A. Global insights: ChatGPT's influence on academic and research writing, creativity, and plagiarism policies // Frontiers in Research Metrics and Analytics. 2024. Vol. 9. URL: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11582041 (дата обращения: 16.01.2026).
Второй аспект этической дискуссии касается использования нейросетевых инструментов не для получения новых научных выводов, а для редактуры, структурирования и языкового оформления текста научных статей на основе уже сформированных человеческих интерпретаций и результатов. В этом случае речь идет не о делегировании познавательной функции машине, а об использовании технического средства для оптимизации коммуникации научного знания.
Редактура и стилистическое улучшение текста традиционно не рассматриваются как самостоятельный научный вклад. На протяжении десятилетий ученые прибегали к помощи редакторов, переводчиков и корректоров, не ставя под сомнение собственное авторство и ответственность за содержание публикаций. Использование нейросети для аналогичных задач отличается от этих практик лишь степенью автоматизации, но не меняет их нормативной природы. Если научные выводы, интерпретации данных и аргументация сформированы человеком, а ИИ используется исключительно для приведения текста в более ясную, связную и доступную форму, этическая структура научного авторства остается неизменной.
Более того, отказ от таких инструментов в ряде случаев может вступать в противоречие с целями научной коммуникации. Языковые и стилистические барьеры по-прежнему существенно влияют на доступность результатов исследований, особенно в международном научном обмене. Использование нейросетей для редактуры или перевода может способствовать более равному участию исследователей из разных языковых и институциональных контекстов.
Вывод
Подытоживая, можно констатировать, что научное сообщество в настоящее время проходит стадию институциональной и нормативной адаптации к появлению генеративных ИИ-инструментов. Редакционная тревога первых месяцев после распространения ChatGPT постепенно уступает место более взвешенной и дифференцированной позиции. Резкая реакция журналов на поток низкокачественных автоматически сгенерированных рукописей была во многом неизбежной и оправданной как экстренная защита научной коммуникации. Однако по мере того, как участники академического процесса осваивают новые правила и практики, становится все более очевидно, что генеративные модели представляют собой не угрозу науке как таковой, а лишь очередной инструмент в арсенале исследователя. Подобно тому как в свое время были институционализированы вычислительные программы и цифровые базы данных, языковые модели постепенно занимают свое место в научной работе - при условии ответственного и контролируемого использования.
Цель науки при этом остается неизменной: получение и распространение достоверного знания об объективной реальности. Соответственно, любые средства, способствующие более эффективному достижению этой цели, могут быть признаны допустимыми, если их применение не подрывает принципы научной добросовестности и ответственности. Оптимальным ответом на вызовы, связанные с ИИ, представляется не введение абсолютных запретов, а выработка механизмов интеграции с контролем: формирование единых этических стандартов (включая требования к раскрытию использования ИИ и верификации результатов), развитие компетенций исследователей в работе с такими инструментами и совершенствование процедур выявления недобросовестных практик. Такой подход позволяет избежать подмены научного познания "театром самовыражения" и сохранить ориентацию науки на объективное понимание мира - не вопреки технологическому развитию, а с опорой на него.
В конечном счете научная деятельность как социальная практика требует от ученого ответственности и честности вне зависимости от используемых инструментов. Абсолютный запрет на ИИ-технологии методологически неоправдан, поскольку смещает акцент с поиска истины на охрану символических представлений об авторском труде. Более продуктивна модель, в которой исследователь сохраняет полную ответственность за результаты работы ИИ, но при этом не лишается возможности использовать его там, где это уместно и оправданно. Именно такой сбалансированный подход позволяет одновременно поддерживать высокие стандарты научной деятельности и использовать преимущества технологического прогресса, не превращая научное творчество в сопротивление неизбежному будущему.
References
Наша компания оказывает помощь по написанию курсовых и дипломных работ, а также магистерских диссертаций по предмету Информационное право, предлагаем вам воспользоваться нашими услугами. На все работы дается гарантия.
Навигация по сайту:
Контакты:
"Горячие" документы: