В каждой седьмой студенческой работе обнаружены следы использования ИИ

В каждой седьмой студенческой работе обнаружены следы использования ИИ

В каждой седьмой студенческой работе обнаружены следы использования ИИ

В 2025 году следы использования генеративного искусственного интеллекта были обнаружены примерно в каждой седьмой студенческой работе, проверенной системой «Антиплагиат». Всего за год через сервис прошло около 8 млн учебных текстов.

Такую статистику привёл РИА Новости генеральный директор компании «Антиплагиат» Евгений Лукьянчиков. По его словам, признаки применения ИИ выявлены в 15,3% работ, при этом средний уровень заимствований из открытых источников составил около 20%.

Наиболее активно генеративные модели используют студенты гуманитарных и социально-экономических направлений: в этих дисциплинах доля ИИ-сгенерированных фрагментов примерно вдвое выше, чем в работах по техническим и естественнонаучным специальностям. В целом, отмечают в «Антиплагиате», интерес студентов к ИИ-инструментам продолжает расти.

Евгений Лукьянчиков также сообщил, что сейчас ведётся разработка новой версии системы «Антиплагиат». Она сможет одновременно выявлять как заимствования, так и тексты, созданные с помощью ИИ, отслеживать процесс написания работы в реальном времени и передавать соответствующие данные преподавателю. Запуск обновлённой версии запланирован на февраль.

«Сегодня уже недостаточно просто искать совпадения в тексте — важно уметь отличать самостоятельную работу от механического копирования или бездумного использования генеративных ИИ-моделей», — подчеркнул Евгений Лукьянчиков. По его мнению, искусственный интеллект должен помогать развитию критического мышления, а не подменять его.

При этом ИИ используют не только студенты. Ранее широкий резонанс вызвало обнаружение следов применения зарубежного ИИ-чат-бота при подготовке пояснительной записки к одному из законопроектов.

Подпишитесь на новости

Gartner: к 2028 году ИИ-кодинг станет дороже зарплаты разработчика

ИИ пишет код, а счёт за его работу начинает кусаться. По прогнозу Gartner, к 2028 году расходы на разработку с использованием больших языковых моделей обгонят среднюю зарплату программиста. Причины — рост потребления токенов и переход поставщиков к оплате по фактическому использованию.

Токены — единицы данных, которые обрабатывает модель. Чем активнее работают агенты и чем больше информации им передают, тем выше расходы.

Фиксированная подписка уступает место тарификации, при которой бюджет предсказать гораздо сложнее.

По оценке аналитика Gartner Нитиша Тьяги, разработчики обычно оптимизируют скорость и удобство работы. Дисциплина расходов сама собой не появится: без контроля затраты способны расти быстрее продуктивности.

Масла в огонь подливают чрезмерная автономность агентов, раздутый контекст и отсутствие регулярного разбора дорогих задач. А встроенные инструменты оптимизации расходов у поставщиков пока недостаточно зрелые.

Gartner рекомендует заранее определять, какие задачи поручать ИИ и сколько самостоятельности ему давать. Простую работу стоит направлять небольшим дешёвым моделям, сложную — более мощным. Контекст нужно очищать от лишнего, потребление токенов, а перерасход разбирать на ретроспективах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru