В РГПУ им. А. И. Герцена начал работу совет

по этике использования ИИ

Когда генеративный искусственный интеллект проникает в академическое письмо и научный анализ, ключевой вопрос для высшей школы – не «принимать ли технологию», а «как сохранить академическую честность, приняв её». Российский государственный педагогический университет им. А. И. Герцена отвечает институционально: двухуровневая система экспертных советов по этике использования ИИ приступила к работе.

14 мая 2026 года учёный совет университета утвердил «Политику в отношении использования технологий искусственного интеллекта в образовательной и научной деятельности». Её ключевая формулировка – ИИ как инструмент развития образования и науки при сохранении приоритета человеческого мышления, критического анализа и творчества – стала отправной точкой всей системы управления.

Система построена по двухуровневому принципу:

• Нижний уровень – тематические советы по направлениям: психолого-педагогические, социально-гуманитарные, естественно-научные и технические науки.
• Верхний уровень – единый экспертный совет университета.

Такая архитектура учитывает, что применение ИИ в разных дисциплинах различается: алгоритмическая обработка экспериментальных данных и генеративная помощь в гуманитарном тексте требуют разных критериев этической экспертизы. Верхний уровень обеспечивает единство принципов.

Общее руководство и координацию работы советов курирует проректор по научной работе Анастасия Владимировна Микляева, доктор психологических наук, профессор. Она отвечает за организацию экспертизы, взаимодействие тематических советов с университетским уровнем и соответствие их решений утверждённой Политике.

Советы не выступают арбитром «детектора ИИ». Они проводят экспертизу материалов, в которых системы обнаружения заимствований или эксперты выявили фрагменты, предположительно созданные генеративным ИИ. При этом подчёркивается: «Экспертиза предназначена для оценки добросовестности и корректности использования ИИ, а не для автоматического подтверждения или отклонения результата детектора». Автоматизированные системы выполняют лишь сигнальную функцию – окончательное суждение остаётся за человеком-экспертом.

Советы работают не изолированно. Университет параллельно развивает программы повышения квалификации по использованию ИИ, обновляет редакционные политики научных журналов. Три элемента образуют замкнутый контур: просвещение – политика – этическая экспертиза.

Полнота нормативного текста не тождественна эффективности практики. Главное напряжение – провести границу между поощрением инноваций и предотвращением недобросовестности. Документ признаёт широкий спектр легитимных применений ИИ (генерация гипотез, обработка данных, визуализация, перевод, форматирование), но проводит чёткие красные линии: фальсификация данных, ссылки на несуществующие источники, вводящие в заблуждение изображения, обход рецензирования.

Отдельный вызов – эпистемологический. Политика гласит: материалы, созданные полностью ИИ без существенного интеллектуального участия человека, не являются объектами авторского права. Но как определить «существенное участие»? Перечень этапов человеческого вклада (постановка задачи, настройка инструментов, критический анализ, интерпретация, редактирование) в реальных процессах с глубоким включением ИИ часто переплетён и с трудом поддаётся чёткому разделению.

Политика также указывает, что результаты автоматических детекторов не могут служить единственным основанием для выводов о нарушении академической честности. Это защищает авторов от ложных обвинений, но создаёт дополнительную нагрузку на экспертов, работающих с неполными и вероятностными данными.

Эксперимент Герценовского университета ещё предстоит проверить практикой. Возможности ИИ растут каждые несколько месяцев, поэтому любая система управления рано или поздно должна меняться. Решение университета – опираться не только на технические критерии, но и на мнение экспертов, а вместо простых запретов выстраивать прозрачные процедуры. От того, удастся ли этот подход, зависит не только академическая честность одного вуза. Речь идёт о более широком вопросе: как высшее образование сохраняет свои основания в эпоху алгоритмов.

Текст: Янтарев Михаил и Чистова Анастасия