1.2. Возможности искусственного интеллекта (ИИ) – какая нейросеть действительно помогает

Использование искусственного интеллекта при подготовке дипломной работы стало привычной частью студенческой практики. Технологии, которые ещё недавно рассматривались как вспомогательные, сегодня применяются для систематизации литературы, формулирования тем, структурирования текста и даже генерации идей для анализа. Важным условием при этом остаётся осознанный и критичный подход к выбору инструмента: нейросеть не заменяет мышление, но помогает сэкономить время, избежать ошибок и повысить качество работы.

Наиболее активно применяются пять решений, отличающихся по функционалу, структуре выдачи и степени адаптации под учебные задачи. Каждый инструмент обладает своими сильными сторонами, но далеко не все подходят для подготовки именно академического текста. Ниже представлено аналитическое описание наиболее популярных ИИ-платформ, используемых студентами.

ChatGPT – универсальная языковая модель, подходящая для выработки плана, стилистической правки текста, адаптации формулировок, исправления логики абзацев. Модель позволяет быстро находить смысловые связи, удалять дублирующиеся фрагменты, изменять структуру документа. Эффективна на этапе редактирования, подготовки тезауруса и приведения текста к требуемому объему. Недостаток – необходимость четкой формулировки задачи, иначе выдача становится общей и менее применимой к специфике темы.

Grok – инструмент, работающий с краткими фактами, синтезом статистики и оперативными запросами. Может использоваться для составления справочных вставок, пояснений в параграфах, предварительного анализа данных. Однако качество текстов ниже по сравнению с другими решениями, особенно при попытке генерации длинных связных блоков. Подходит для первичного ориентира, но требует доработки вручную.

Gemini – система, выделяющаяся визуальной структурой подачи, удобством генерации графиков и таблиц. Особенно полезна при подготовке приложений, сравнительных таблиц, кратких выводов по данным. Применяется как вспомогательный инструмент в аналитической части. Ограничения проявляются в невозможности ведения глубокой текстовой логики: модель склонна к формальным обобщениям, не всегда уместным в академической среде. Среди достоинств, часто генерирует тексты, которые детекторы ИИ считают человеческими, рисунок 1.

Рисунок 1 – Проверка текста в сервисе GigaCheck

DeepSeek R1 – инструмент, ориентированный на логическое выстраивание аргументации. Удачно справляется с задачами анализа понятий, построения концептуальных схем, выявления противоречий в тезисах. Подходит для разработки плана главы, написания вводных абзацев, составления аннотации. Минус – недостаточная гибкость при переработке больших текстов, зависания. Рекомендуется использовать его для проработки структуры, а не для финального редактирования.

Qwen – один из новых продуктов, активно развивающийся в среде академического письма. Сильная сторона – обработка источников и интерпретация смысловых блоков. Может применяться при работе с теоретическими основами, классификацией подходов, написании разделов с обзорами. При этом алгоритм менее адаптирован под художественную обработку текста, требует уточнения формулировок и вводных параметров. Недостаток – лимит загружаемых данных, можно послать 1 файл.

Все указанные системы могут использоваться в комбинации: одна помогает при формулировке плана, другая – при генерации текста, третья – при финальной правке текста. Важно понимать, что нейросети не несут ответственности за точность или достоверность выводов, поэтому каждую формулировку студенту необходимо проверять вручную. Работа ИИ – это вспомогательный процесс, а не подмена авторского участия.

Как видно из рекомендаций, наиболее сбалансированным и адаптивным решением остаётся ChatGPT, особенно при соблюдении чёткой формулировки задачи и последовательного подхода к структуре. DeepSeek и Gemini могут использоваться как вспомогательные инструменты, дополняя работу основного генератора текста.

1.3. Повысить оригинальность дипломной работы – как не тратить деньги на проверки в Антиплагиат ВУЗ и пройти проверку с первого раза

Оригинальность текста определяется не субъективно, а в соответствии с техническими алгоритмами, которые реализуются в системах автоматической проверки. Среди них наиболее распространена система Антиплагиат ВУЗ → «Антиплагиат» (вузовская версия). Работа проверяется по множеству параметров – шинглы, совпадения с базами, структурная плотность повторов → доля заимствованных фрагментов, процент совпадающих блоков. Вне зависимости от дисциплины, установлена нижняя планка оригинальности, как правило, не менее 60—80% → от 70% в большинстве вузов.

Механизм расчёта в системе «Антиплагиат» опирается на принцип шинглов – фрагментов текста фиксированной длины, чаще всего по 5—7 слов. Алгоритм последовательно проверяет каждый из таких фрагментов на совпадения с источниками в базах. При обнаружении совпадения шингл засчитывается как заимствование, и доля таких шинглов формирует процент оригинальности. По этой причине механическая замена слов синонимами или упрощённая перефразировка не дают нужного результата.

Различают 4 типа совпадений → 3 типа совпадений: прямые заимствования, самоцитирование, общедоступные источники. Пересказы → не выделяются как отдельный тип, однако могут быть интерпретированы системой как перефразированные заимствования. Система классифицирует их отдельно. Однако итоговая оценка оригинальности включает их суммарное влияние. Например, даже если в тексте содержится 20% цитирования из открытых источников, они снижают общую оригинальность, если превышают допустимый уровень. Поэтому перед сдачей текста требуется не только грамматическая правка, но и структурная переработка смысловых единиц.

Чтобы пройти проверку с первого раза и не прибегать к платным услугам «повышения оригинальности», необходим пошаговый подход:

– Важно избегать шаблонных конструкций. Например, вступительные фразы вроде «актуальность темы обусловлена» встречаются в десятках тысяч работ. Они занесены в базу системы и сразу идентифицируются как повтор. Чем меньше стандартных формулировок – тем выше результат.

– Текст должен быть насыщен авторским стилем. Это означает – замена обобщённых выражений на конкретные формулировки, ограничение количества цитат, сокращение пересказов. Лучше изложить мысль своими словами, даже если она повторяет известную точку зрения.

– Нельзя использовать чужие работы в виде основного текста. Даже при частичной адаптации фрагментов из интернета система обнаруживает совпадение с исходным источником (такой текст требуется изменять методами КонтрПлагиата на 80 и более процентов → такая практика классифицируется как заимствование, даже при значительной переработке).

– Проверку необходимо проводить самостоятельно до официальной загрузки работы в систему вуза. Для этого совершенно не обязательно проверять работу в Антиплагиат ВУЗ → системе «Антиплагиат» (в открытом доступе или через лицензию вуза). Достаточно, используя методы, описанные в 6 главе настоящего пособия, сверить текст работы после написания с текстом после рерайта. Если отличие текстов дольше 80% → превышает 80% по шингловому совпадению, вероятность прохождения проверки в вузовской системе – высокая. Такой подход гарантированно убережет → значительно снижает риск получения статуса подозрительного документа – «Есть подозрения на следующие группы маскировки заимствований – проверка в другой организации».

– Грамотная структура текста также влияет на восприятие системой. Рекомендуется излагать материал с разной длиной абзацев, чередовать описательные и аналитические фрагменты. Однообразие в тексте воспринимается детекторами ИИ → может быть распознано системой как подозрительный документ, работа получает статус «Внимание, документ подозрительный: в документе присутствует сгенерированный текст».

Отдельное значение имеет оформление ссылок. Достаточно часто ссылки размещаются в тексте с многократным упоминанием одинаковых источников. Даже если заимствование корректно оформлено, но присутствует в большом объеме, система классифицирует его как повтор. Поэтому объем цитирования не должен превышать 15—20%. Остальное должно быть результатом самостоятельной обработки.

Соблюдение предложенных правил позволяет пройти проверку с первого раза, без доработки и без необходимости оплаты сторонних услуг. Студенту достаточно вложить усилия в структуру, стиль, словарь и логику текста, чтобы обеспечить соответствие всем требованиям.

1.4. Как писать инструкции для GPT, которые пишут отличные научные тексты

Работа с GPT повторяет шаг за шагом процессы, которые реализуются в ручных технологиях, с разницей в исполнителе. В ручных технологиях автор выступает заказчиком дипломной работы и ее исполнителем – одновременно, в силу сложности ролей уже не остается сил проверить работу. GPT берет на себя рутинную составляющую, используя ИИ автор выступает заказчиком и имеет время для критического осмысления написанного текста.

Справедливо задать вопрос, где брать инструкции для написания текстов научных работ, проливая ясность отметим, все инструкции уже давно написаны и их нужно просто взять и применить. Подробные инструкции для GPT содержат методички ВУЗов, в которых написаны многочисленные требования как писать работу, рассмотрим пример такой методички.

1) Напиши введение для ВКР (объем ~3000 знаков), на тему: «Зелёное финансирование в России и Китае: международный опыт зелёного финансирования».

Во введении необходимо:

– Обосновать актуальность исследования (около 500—1000 знаков);

– Сформулировать цель исследования;

– Указать объект исследования (например, бизнес-процессы, финансовые институты, государственная политика и др.);

– Определить предмет исследования (например, методы стимулирования, инструменты финансирования, структура механизмов и др.);

– Сформулировать задачи исследования, вытекающие из цели (перечислить в виде маркированного списка, желательно так, чтобы названия задач соответствовали разделам работы и отвечали на вопрос «что необходимо сделать?»);

– Описать структуру работы. Работа включает введение, основную часть, заключение и список литературы. В первой главе рассматриваются теоретические аспекты зелёного финансирования, во второй – проводится аналитическое сопоставление механизмов, действующих в России и Китае, в третьей – формулируются практические рекомендации по применению международного опыта в контексте российской экономической системы.

2) Напиши теоретическую главу ВКР (объем ~25 000 знаков). Придумай название главы и параграфов. Цель главы – рассмотреть теоретико-методологические основы рассматриваемой проблемы. Используй информацию из официальных и достоверных источников.

Структура главы:

1.1 Проблематика исследования и научный задел. Описать суть проблемы, раскрыть ключевые понятия (например, зелёное финансирование, устойчивое развитие, климатические риски). Проанализировать, кто и как исследовал данную тему ранее, какие выводы были сделаны. Недопустимо простое перечисление – важна аналитика, сопоставление позиций, аргументация.

1.2 Существующие подходы и методы решения проблемы. Рассмотреть известные модели, подходы и механизмы решения обозначенной проблемы. По возможности использовать статистику из достоверных источников (государственные доклады, публикации международных организаций, научные исследования), иллюстрирующую масштаб и значимость проблемы.

1.3 Методологическая база исследования. Описать, какие методы планируется использовать в исследовании (например, сравнительный анализ, экспертные оценки, статистический анализ, нормативно-правовой анализ и др.). Объяснить особенности выбранных методов и обосновать их релевантность поставленной цели.

3) Напиши аналитическую главу ВКР (объем ~25 000 знаков). Придумай название главы и параграфов. Глава должна быть посвящена анализу проблем и практик в рамках конкретного объекта исследования (Россия и Китай). Используй информацию из официальных и достоверных источников.

Структура главы:

2.1 Характеристика объектов исследования. Представить обзор состояния зелёного финансирования в России и Китае: каковы существующие модели, нормативная база, ключевые институты. Включить статистику, показывающую текущее положение дел.

2.2 Основные проблемы и ограничения. Указать, какие проблемы и барьеры существуют в развитии зелёного финансирования в исследуемых странах. Привести конкретные примеры (например, недостаток инвестиционных инструментов, слабая нормативная поддержка, фрагментарность подходов).

2.3 Применимость международных моделей. Показать, какие элементы международного опыта могут быть адаптированы в России, с учётом китайского и иного зарубежного опыта. Аргументировать выбор (например, опираясь на практики ЕС, ADB, UNDP и др.).

4) Напиши практическую главу ВКР (объем ~25 000 знаков). Придумай название главы и параграфов. Глава должна содержать прикладные аспекты решения выявленных проблем. Используй выводы главы 2 ВКР + информацию из официальных и достоверных источников.

Структура главы: