Проблемы использования нейросетей, ИИ при подготовке студенческих и научных работ и способы их преодоления

На сегодняшний день студенты могут в значительной степени упростить проектную деятельность. Привлекая к написанию курсовых работ, дипломов и диссертаций искусственный интеллект. Притом такой использование инновационных технологий и сервисов не воспрещается университетами. О такой дружбе между человеком и нейросетями ходит немало сопоров и вопросов.

Казалось бы, дал команду программе, и она написала за тебя целый проект. Осталось только его сдать и защитить. Но на самом деле плодотворное сотрудничество человека и ИИ не всегда оказывается легким и эффективным. Нередко студенты сталкиваются с рядом сложностей при применении современных сервисов и программ с искусственным интеллектом при выполнении академических работ.

Почему у студентов возникают сложности при использовании нейросетей в рамках проектной деятельности?

Согласитесь, редко встретишь, чтобы преподаватель сказал студенту: «Напиши курсовую работу с помощью нейросетей и получишь пятерку». Это, скорее утопия, ведь изначально выполнение проектов считается самостоятельной деятельностью универсанта по изучению выбранной тематики и проблематики, разработки решения для заявленного исследовательского вопроса.

Но согласно текущим правилам и требованиям, даже на законодательном уровне пока нет никаких запретов или ограничений в части использования нейросетей при выполнении курсовых и дипломных работ, НИР.

Но инновации не сразу подхватываются студентами. В связи с отсутствием опыта их применения, незнания правил использования соответствующих программ и сервисов, универсанты сталкиваются с самыми разными нюансами. Притом они способны привести их к провалу.

Применение современных технологий на базе искусственного интеллекта вызывает массу вопросов у универсантов. Сегодня мы расскажем о самых распространенных проблемах пои работе с ИИ и современными программами по генерации и уникализации текста. Притом чаще всего все проблемы возникают на фоне студенческой лени и прокрастинации, нежелания изучать и осваивать новшества, разбираться в деталях.

Проблема №1. Неумение делать грамотные запросы и давать отчётливые команды ИИ.

Нейросети и программы с искусственным интеллектом работают с готовыми первоисточниками, которые находятся в их внутреннем хранилище и фактически заполняют их «искусственный разум». Сама по себе программа – неживая. Она не сможет сама продумать логику исследования. Чтобы сервис подготовил текст по определенной теме, человек должен задать соответствующую «команду». Именно в этом заключается самая первая и серьезная ошибка.

Студенты, в силу неопытности или неумения формировать емкие и однозначные запросы, не могут быстро пояснить сервису, что от него требуется, какие действия ему необходимо воспроизвести и какой результат получить.

Многие универсанты полагают, что чем подробнее будет команда, вопрос, тем точнее будет ответ. Но на самом деле, важно указывать задание просто, коротко, и самое главное – однозначно.

Именно от качества и правильности, точности команды, зависит качество ответа, формируемого ИИ. Основные загвоздки в этом сегменте представлены в следующем виде:

• Слишком размытая формулировка или громоздкое описание задания;
• Команда задана в слишком общем ракурсе и не имеет четких границ, ключевых слов, ориентиров и пр.;
• Формулировка задания слишком сжатая, невозможно выстроить четкую логику и цель исследования;
• Задание слишком сложно написано для ИИ, поэтому оно воспринимается им некорректно.

Решение. Чтобы составить правильный и четкий запрос для нейросетей или сервисов с ИИ, достаточно выделить опорные или ключевые слова. Разбить ель на несколько составных частей и емко описать их. Достаточно задать основное действие.

Например, тема исследования «оборотный капитал организации». Для раскрытия темы можно попросить нейросети описать следующие моменты: понятие и суть оборотного капитала, состав оборотного капитала, правила эффективного управления оборотным капиталом, стратегии управления оборотным капиталом и пр.

То есть важно выделить основные этапы исследования и кратко их описать.

Проблема №2. Снижение аналитической работы со стороны человека.

Выполнение курсовых работ, дипломов и диссертаций, научных статей требует от автора умение собирать и тотально перерабатывать первоисточники. При использовании нейросетей и искусственного интеллекта данная функция сводится к нулю. Обязанности по сбору и обработке материалов берет на себя онлайн-сервис.

В данном случае, если часто прибегать к таким возможностям, студент может попросту сначала снизить скорость работы с источниками информации, а затем и вовсе притупить аналитические способности. Согласитесь, такое допустить нельзя. Анализ данных – основной навык универсантов, который разрабатывается и совершенствуется из года в год по всем предметам. Поэтому данная обязанность не должна полностью поручаться искусственному интеллекту.

Более того, качество анализа со стороны нейросетей может хромать. Во-первых, сервис может некорректно воспринять запрос и представить совершенно не то, что ожидает увидеть человек. Во-вторых, не всегда анализ материалов со стороны онлайн-технологий получается грамотным и качественным.

Искусственный интеллект не отслеживает границы исследования. Он может описать ситуацию очень сжато или наоборот, выйти за все границы и слишком развернуто отметить даже малозначимые моменты и детали. Анализ информации здесь будет базироваться на том объеме информации, который заложен в «памяти» сервиса.

Решение. Старайтесь внимательно изучить все материалы, написанные нейросетями. Важно убедиться в его тематической приверженности и корректности, правильности всех описаний и аргументированности выводов. То есть не нужно слепо верить полученному результату. Тщательно перепроверяйте, анализируйте лично все утверждения, описания и умозаключения. Как гласит народная мудрость: доверяй, но проверяй.

Постарайтесь спроектировать и понять, что нудно осветит в составе студенческой работы. Сопоставьте желаемое с полученным результатом. Далеко не всегда эти точки соприкасаются.

Проблема №3. Качество информации.

Как мы уже отметили выше, количество первоисточников в рамках каждый нейросети ограничено. В каждом сервисе есть своя база данных, на основе которой формируется новые тексты посредством пересказа, реферирования и пр. Притом не всегда имеющихся источники информации оказываются качественными, а значит и новоиспеченный текст также может быть низкосортным или недостоверным. То есть в информационной основе нейросетей могут быть не только научные базы, статистические данные, но и СМИ, обзоры, мнения различных экспертов и людей и пр.

То есть можно отметить такой нюанс. Нейросети просто полагаются на свои «знания». Они не перепроверяют первоисточники, поэтому говорить о точности и грамотности, корректности их повествования говорить сложно.

В подготовленных ИИ рукописях с легкостью можно встретить наличие противоречий, логических недочетов, неточности и пр. Более того, таким «автоматизированным писателям» свойственна сухая лексика, канцеляризмы, клише, отсутствие связок и переходов и пр.

Решение. Не спешите с легкостью копировать материал, написанный нейросетевыми платформами и сервисами в свой проект. Обязательно вчитайтесь в текст, проверьте его как минимум на ясность, логичность, обоснованность. Исключите все противоречия и нестыковки.

Сопоставляйте приведенные в рукописи факты, мнения. Если есть возможность – найдите оригинал данных и сопоставьте с описанным. Конкретика, корректность – очень важны.

Обратите внимание на связность текста. Нейросети не обладают «человеческой логикой». Поэтому «машинный текст» получается неестественным, слишком сложным или формализованным. То есть ИИ пишут рукописи по типичной структуре или схеме, согласно заложенному в них алгоритму. Это очень ярко бросается в глаза и моментально снижает не только качество проекта в целом, но и подчеркивает снижение доли самостоятельной работы студента.

Чтобы избежать подобного рода проблем, нужно проводить вычитку текста и вовремя вносить коррективы, дополнения. Если есть сомнения, придется изучить соответствующий момент лично и тотально, чтобы понять текущий уровень текста, его качество и принять решение о его использовании.

Проблема №4. Плагиат.

Данный нюанс напрямую вытекает из предшествующих пунктов. Нейросети генерируют текст на основе текущей базы данных. То есть они банально ищут «словесные» и тематические совпадения, реферируют соответствующие первоисточники. Но далеко не всегда новоиспеченные рукописи под авторством ИИ оказываются уникальными.

Во-первых, данный показатель может очень сильно страдать. «Пересказанный» текст от нейросетей может быть попросту «синонимизирован» или сформирован аналогичным образом (банальная перестановка слов, синонимизирование, замещение, частичное копирование и пр.). Во-вторых, нейросети не всегда правильно и уместно используют и оформляют цитаты. Отсылки на оригинальный первоисточник в тексте, подготовленном ИИ, встречаются редко. Более того, данные об авторах не всегда достоверны.

То есть использование нейросетей и программ с искусственным интеллектом не гарантирует универсантам подготовку оригинального текста. В его основе будут лежать определенные первоисточники, но гарантий их корректного применения нет.

Решение. После того, как сервис сгенерировал текст, обязательно прочтите его. Если качество материалов устраивает пользователя, то далее нужно проверить его на плагиат. Для этого можно использовать специальную программу (ее можно уточнить в вузе) или задействовать онлайн-сервисы по проверке текста на уникальность (текст.ру, адвего и пр.).

В 40% случаев сгенерированный нейросетями текст оказывается неуникальным. Важно устранить этот недочет. В противном случае пройти нормоконтроль не удастся, а значит и получить допуск к защите тоже не получится, что чревато появлением академической задолженности.

Обработайте рукописи, написанные ИИ и придайте им более «живой вид»: впишите цитаты, афоризмы, фразеологизмы, задействующие научные факты, сделайте плавные переходы между этапами и разделами, результатами и пр. Исправьте недочеты, дополните текст новыми материалами, повысьте уникальность всеми доступными (но лучше всего легальными) способами.

Доверяй, но проверяй. Только так можно получить достойный проект и результат.

Проблема №5. Интерпретация результатов исследования.

Современные платформы на основе искусственного интеллекта действуют по принципу аналогии. То есть они буквально переписывают известные моменты и параметр, факты, преподнося их в новой словесной форме, текстуре. Но способ отражения результатов и выводов чаще всего совпадает с оригиналом.

Более того, нейросети при написании академических работ, чаще всего генерируют либо только текст, либо рисунки и пр. То есть комбинированной генерации проекта с разнообразной подачей фактов, выводов нет. В большинстве случаев ИИ-сервисы описывают тенденции, результаты в текстовом виде.

Но прогресс не стоит на месте. Современные IT-технологии могут быстро преобразовывать информацию. Но для этого потребуется задавать новую или отдельную команду. Порой приходит я обращаться к разным платформам и программам: одни – пишут текст, вторые – преобразовываю его в таблицы или графики и пр.

Притом в случае с преобразованием материалов важно убедиться в корректности, точности отражения тенденций, фактов и выводов. Далеко не всегда искусственному интеллекту удается сохранить ракурс, суть изначального текста.

Более того, в студенческих работах все таблицы и графики подлежат анализу. Если эта задача была доверена искусственному интеллекту, то придется убедиться, что все описано правильно, грамотно, точно и аргументированно.

Решение. Взгляните на рукопись и оцените степень разнообразия данных. Пометьте для себя, где легче преобразовать материал в таблицу или график. Переписать соответствующий фрагмент модно вручную или в очередной раз доверить это онлайн-сервису. В первом случае сомневаться в качестве не придется. Во втором — очередная вычитка и анализ неизбежен.

То есть внимательно вычитывайте все тексты, написанные нейросетями. Оцените не только качество, но и формат подачи, его оптимальность, особенности и пр. Лучше всего заниматься преобразованием текста лично. Это позволит не только оценить качество первоисточников и корректность их употребления, но и выделить наиболее важные моменты, факты, причины и следствия, определить подходящий способ отражения и пр.

Проблема №6. Отсутствие инноваций и авторского вклада.

Нейросеть – не человек, а лишь «умная программа», способная объединять, систематизировать большой объем информации и воссоздавать тематически приверженный текст. Он в таком случае одно из обязательных требований при выполнении проектов не будет соблюдено. Речь идет об авторской позиции и обосновании ценности (значимости) исследования, проекта.

При использовании искусственного интеллекта, доля и работа человека сводится к минимуму. Программа пишет нейтральный текст без склонности к конкретному мнению, позиции. В студенческих и научных работах важно отмети именно мнение автора, его приверженность и пр.

Более того, в таких рукописях отсутствует вклад автора. Нейросети генерируют текст на основе метода реферирования. То есть здесь будут приводить различные подходы, инструменты, мнения, но конкретной четкой авторской позиции (к чему склоняется и что предлагает исследователь) – нет. По этой же причине ценность исследования стремится к нулю, ведь никаких самостоятельных «расследований» студент не предпринимал, никаких новых данных не получал и пр.

Решение. Согласитесь, что в любой академической и научной работе автору предстоит показать свой вклад, решение, подчеркнуть новизну исследования и обосновать их. Поэтому придется все-таки дорабатывать ход исследования и подчеркивать личный вклад: что именно предложил автор, как проверил гипотезу, какие результаты получил, как аргументировал выводы, какие рекомендации выработал и пр. То есть без личного участия в этом деле не обойдется.

Притом в ходе доработки важно не только выделить самостоятельную работу и полученные результаты. Также нужно устранить все недочеты, пробелы и противоречия: то есть внести правки, корректуру и доработку и пр.

Рекомендации по применению нейросетей при выполнении академических работ

Итак, использование современных сервисов и искусственным интеллектом в рамках проектной деятельности способно принеси студенту как пользу, так и массу проблем. Поэтому не стоит слепо верить IT-технологиям. Чтобы избежать все сложности и нюансы, быстро и легко подготовить качественный академический труд, достаточно придерживаться следующих советов.

Чтобы применение нейросетей проходило легче, стоит внимательно изучить инструкции по работе в избранном сервисе. Для начала взгляните на интерфейс. Разберитесь в инструментарии, правилах работы. Не спешите сразу же выполнять курсовые работы. В первый раз лучше попробовать написать небольшой текст, чтобы понять принцип работы.

Старайтесь задавать однозначные и простые команды. Одна команда – одно действие. Притом не пытайтесь вложить в эту итерацию несколько подзадач. Лучше разбить их на более мелкие этапы и обозначит в качестве отдельного задания.

Постарайтесь самостоятельно продумать кастет или план исследования, наметить общую логику погружения в тему. Для этого достаточно понять, о чем писать, выделить ключевые и опорные слова. Далее возможно привлечение нейросетей. Они также способны проектировать и планировать ход изучения темы, но делают это шаблонно. Сравните ваш план мероприятии с предложенным со стороны ИИ. Порой бывает полезно дополнить свои задумки сгенерированными, заметить определённые особенности и пр.

Обязательно проводит фактчекинг. Вчитайтесь в написанный «роботом» текст. Обратите внимание на описание различных подходов и мнений, фактов. Постарайтесь понять, все ли верно расписано и преподнесено. Если есть малейшие сомнения. То лучше проверить каждый шаг и результат, так как от их качество зависит конечный результат и возможности его дальнейшего применения. Удостоверьтесь, что все первоисточники актуальны, надежны, не противоречат друг другу, укладываются в рамках заявленной темы.

Будьте готовы к вычитке текста и внесению (по необходимости) корректив, правок, дополнений. Без этого точно не обойдется, так как нейросеть пока не может писать идеальные рукописи, которые бы полностью раскрывали тему и удовлетворяли потребности пользователя.

Также важно учесть тонкости оформления студенческой работы. Обычно программ на базе ИИ просто пишут текст в рамках заявленной темы, плана. Форматирование в их изначальные обязанности не входит. Можно доверить эту миссию программе позже. Но чаще всего даже такая технология допускает ошибки в интерпретации данных. Поэтому и эту миссию лучше взять на свои авторские плечи.

Если вам не хватает времени или сил на изучение правил работы с нейросетями, самостоятельную подготовку академического проекта, то можно заручиться поддержкой экспертов ДиссХелп. Наши консультанты подскажу наиболее подходящую вашим потребностям нейросеть или ИИ, помогут разобраться в базовой работе с ней и быстро выполнить исследование. Также мы готовы проверить сгенерированный материал и усовершенствовать его, придав ему «человечный вид», четкую авторскую позицию, грамотность и корректность, результативность и обоснованность.