Как указать использование ИИ в учёбе и науке

За последние полтора года отношение университетов к нейросетям изменилось принципиально. Если ещё недавно разговор сводился к вопросу «разрешать или запрещать», то сегодня у многих ведущих вузов страны есть утверждённые документы о том, как студентам, аспирантам и преподавателям работать с искусственным интеллектом: в Президентской академии такая политика действует с июня 2025 года, в Казанском федеральном университете правила появились в мае того же года, в Санкт-Петербургском университете в апреле 2026-го, в Балтийском федеральном университете имени Канта в июле 2026-го. Научные журналы, в свою очередь, всё чаще прописывают в правилах для авторов отдельный раздел об использовании ИИ.

Вопрос назрел не только из-за разнобоя правил, но и из-за разрыва, который фиксируют исследования: нейросетями пользуются массово, а открыто говорят об этом немногие. В глобальном опросе KPMG и Мельбурнского университета (2025 год, свыше 48 000 респондентов, 47 стран, России в выборке нет) 57 % работников признали непрозрачное использование ИИ — выдавали результат за свой или не упоминали о нём вовсе, а среди студентов доля оказалась ещё выше [25]. Учёные из Северо-Восточного университета США, изучив реальные случаи тайного использования, назвали главный мотив: не тип задачи и не личные черты, а ожидание чужого осуждения [23]. Прямых данных о российских учёных пока нет, но студенческие опросы намекают на похожую, хоть и более мягкую картину: в опросе Кубанского государственного университета почти половина студентов не сообщали преподавателю об использовании ИИ, считая это «и так очевидным» [24] — не столько стыд, сколько молчание по умолчанию. Итог один: открытая позиция по-прежнему редкость, а значит, тем, кто её всё же занимает, особенно нужны ясные ориентиры.

Проблема заключается в том, что эти правила разные, а общего понимания того, что и как указывать, у большинства студентов и молодых исследователей пока нет. Многие пишут в работе общую фразу «при подготовке использовался ИИ», которая ничего не объясняет ни руководителю, ни рецензенту. А поисковая выдача по теме заполнена предложениями «убрать ИИ из текста» и «обойти проверку», то есть советами, которые ведут ровно к тому нарушению, за которое в вузах и наказывают.

Мне как преподавателю и автору научных статей этот разрыв хорошо заметен, поэтому я решила разобраться в нём системно и основательно. Цель статьи: показать, что общего во всех правилах, что именно и где нужно указывать, и дать готовые формулировки для курсовой, выпускной работы, научной статьи и перевода.

Содержание

• Нужно ли маркировать текст, написанный с помощью ИИ, по закону
• Что говорят правила вузов: наказывают прежде всего за сокрытие
• Что именно указывать: по задачам, а не одной фразой
• Как указать использование ИИ в курсовой и ВКР
• Молодому учёному: статьи, препринты, переводы, рецензии, гранты
• Если детектор показал ИИ
• Вопросы и ответы

Нужно ли маркировать текст, написанный с помощью ИИ, по закону

Начну с вопроса, вокруг которого больше всего путаницы, потому что именно здесь в интернете чаще всего встречаются устаревшие сведения.

Россия: что на самом деле требует закон

Летом 2026 года был принят Федеральный закон от 26.07.2026 № 243-ФЗ «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации». В целом он вступил в силу 1 сентября 2026 года, а статья 9, посвящённая маркировке, начнёт действовать только с 1 марта 2027 года. Устроена она иначе, чем принято думать. Закон говорит не об обязанности автора маркировать материалы, а о возможности это сделать: тому, кто создаёт с помощью большой модели материалы в аудио- и (или) визуальной форме, обеспечивается возможность разместить предупреждение о применении ИИ, а крупные платформы (с аудиторией более 500 тысяч пользователей в сутки) обязаны дать своим пользователям возможность пометить информацию, созданную с применением больших моделей. Обязанности самому автору помечать текст, как, впрочем, и изображение, закон не устанавливает.

Встречающиеся в интернете утверждения вроде «тексты, созданные нейросетью, подлежат обязательной маркировке» принятому закону не соответствуют: идеи обязательной маркировки звучали в обсуждениях регулирования ИИ, но в закон не вошли. Таким образом, для курсовой, диссертации или научной статьи вопрос «указывать ли ИИ» решает не закон, а правила вашего вуза и журнала, о которых и пойдёт речь дальше.

Для тех, кто публикуется за рубежом, добавлю одно замечание. В Европейском союзе со 2 августа 2026 года применяется статья 50 Регламента об ИИ: тексты, подготовленные ИИ и опубликованные для информирования о вопросах общественного интереса (к ним Еврокомиссия прямо относит и научные), подлежат маркировке. Исключение сделано для текстов, которые прошли содержательную проверку человеком, если за публикацию отвечает конкретное лицо. В руководстве Еврокомиссии среди примеров такого исключения названы академический блог с внутренним рецензированием и проверенный человеком перевод статьи, написанной автором.

Маркировка, которую ставят сами модели

Есть и маркировка другого рода, о которой говорят гораздо реже. Некоторые языковые модели сами встраивают в сгенерированный текст невидимый «водяной знак»: статистический узор в выборе слов, который не заметен при чтении, но распознаётся специальным детектором. На момент публикации так поступают две семьи моделей: Gemini компании Google (технология SynthID, с 2024 года) и Claude компании Anthropic (новые модели с момента выпуска, более ранние поэтапно, все до 2 декабря 2026 года). Разработчики YandexGPT и GigaChat о маркировке текстов водяными знаками не сообщали; OpenAI также пока не ставит такую метку на текст.

Важно понимать, что именно показывает такой знак. Лёгкая правка его не снимает, а сильный пересказ, перевод другим инструментом и короткие фрагменты ослабляют. Перевод, сделанный самой моделью, помечен, а вот вычитка авторского текста с помощью модели оставляет лишь слабый след, если оставляет его вообще. При этом знак говорит лишь о том, что модель участвовала в подготовке текста, и ничего не говорит о том, насколько. Отсутствие знака, в свою очередь, не доказывает, что текст написан человеком. Детекторы этих меток сегодня доступны только ограниченному кругу организаций по заявке.

На мой взгляд, практический вывод здесь один: водяной знак не стоит воспринимать как угрозу «поймают». Это ещё один довод в пользу того, чтобы рассказать о своей работе с ИИ самому и так, как это требуют правила.

Что говорят правила вузов: наказывают прежде всего за сокрытие

Я изучила утверждённые документы нескольких российских университетов. При всех различиях в них обнаруживается общая логика, и она, думается, для многих окажется неожиданно спокойной.

Вуз	Документ	Раскрытие	Как указывать	Проверка и последствия
РАНХиГС	Политика академической честности и использования ИИ, приказ № 02-1062 от 10.06.2025	обязательно: отсутствие в работе информации об использованных ИИ-технологиях признаётся недобросовестностью (п. 4.1)	где и с какой целью использовался ИИ; ссылки обязательны даже на фрагменты текста и графики (п. 6.3.2)	при наличии подозрений, затем содержательный анализ и устные вопросы (пп. 6.4.6–6.4.7)
НИУ ВШЭ	Правила использования ИИ студентами	обязательно	для курсовых и ВКР: форма декларации в течение 24 часов после загрузки работы	работы проверяются, в том числе на сгенерированный текст; за незадекларированный ИИ преподаватель может поставить «0», за ВКР возможно отчисление
СПбГУ	Политика использования ИИ, приказ от 03.04.2026	декларирование «подразумевается» (п. 6.1)	модель называть не обязательно (п. 6.3); в приложении готовые формулировки	подтверждённая декларация свидетельствует в пользу добросовестности (п. 6.2)
КФУ	Регламент проверки письменных работ, 30.05.2025, п. 6.14	обязательно, по фрагментам	каждый ИИ-фрагмент помечается с названием программы	анализ отчёта системы проверки; допустимую долю ИИ-текста задаёт программа работы
БФУ им. Канта	Положение о ГИА, 10.07.2026, раздел 13	обязательно	отметка во введении, раздел «Об использовании ИИ в главе…» (модель, цель, запросы, проверка фактов) и резюме	за неуказанный ИИ комиссия вправе снизить оценку

Состояние на сентябрь 2026 года. Регламенты обновляются, поэтому перед сдачей работы необходимо сверяться с актуальной редакцией документа своего вуза. Заметим, что у ВШЭ, в отличие от остальных вузов из таблицы выше, это не приказ с номером, а опубликованные на сайте правила — по существу они от этого не менее обязательны.

Обращает на себя внимание то, что ни один из этих документов не запрещает нейросети как таковые. В них во всех ИИ рассматривается как вспомогательный инструмент, а ответственность за результат остаётся на авторе. Нарушением же везде считается одно и то же: выдать сгенерированное за своё, скрыть, что ИИ использовался, или применить его там, где это прямо запрещено преподавателем или правилами. Отдельно замечу, что единого процентного порога «ИИ-контента» в этих документах нет: только в Казанском университете допустимую долю ИИ-текста в процентах задаёт программа конкретной работы, а в остальных порог не установлен вовсе. Детектор же, где он упоминается, рассматривается как повод для проверки, но не как доказательство.

Где найти правила своего вуза

Правила обычно публикуются на сайте университета в разделе нормативных документов: это может быть отдельная политика или положение об ИИ, приказ, регламент проверки письменных работ или положение о выпускной квалификационной работе (ВКР) и государственной итоговой аттестации. Удобной отправной точкой для поиска служит «Библиотека ИИ-регламентов в образовании», которую компания «Антиплагиат» собрала вместе с Университетским консорциумом исследователей больших данных: там собраны документы десятков российских вузов со ссылками на оригиналы. Кроме того, правила конкретной дисциплины может установить преподаватель, поэтому, если в задании ничего не сказано, стоит уточнить это до начала работы.

Для сравнения коротко о зарубежной практике. В Кембриджском университете ИИ допускается, а нарушением считается неуказанное использование в оцениваемой работе; в Швейцарской высшей технической школе Цюриха (ETH Zürich) к каждой письменной работе прилагается декларация; в Национальном университете Сингапура в качестве одного из вариантов предлагается оформлять раскрытие таблицей; Фуданьский университет в Китае, напротив, ввёл для выпускных работ бакалавров пилотные правила с перечнем запрещённых способов использования ИИ. Как видим, при разнице в строгости логика везде одна: сначала правило, затем честное указание.

Что именно указывать: по задачам, а не одной фразой

Самая распространённая ошибка, которую я вижу в работах, заключается в формулировке вроде «при подготовке работы использовались нейросети». Такая фраза формально что-то сообщает, но по существу не объясняет ничего: ни руководитель, ни рецензент не могут понять, писала ли модель главы или только помогла подобрать литературу.

Гораздо полезнее описывать использование ИИ по задачам, как в последнее время запрашивается в формах подачи заявок на различные гранты. Как правило, в работах встречаются следующие случаи:

• поиск и отбор литературы (подбор источников, составление списка кандидатов для чтения);
• структура и план работы (варианты плана, формулировки задач);
• редактура и язык (стилистическая правка, сокращение, устранение повторов);
• перевод (иноязычных источников или собственного текста);
• анализ данных и программный код (обработка данных, построение графиков, скрипты);
• фрагменты текста (черновые формулировки, резюме, аннотации);
• иллюстрации (схемы, изображения).

Нужно ли указывать проверку орфографии и пунктуации, зависит от правил. Научные журналы и издательства её, как правило, раскрывать не требуют, а в вузах подход разный: в Балтийском университете редактура и проверка орфографии входят в перечень того, что раскрывается, в приложении к политике СПбГУ есть готовая формулировка и для технической правки, а Казанский университет допускает проверку орфографии без специального разрешения. Если сомневаетесь, лучше указать.

Почему это важно не только формально. Исследования последних лет показывают, что голая пометка «сделано с помощью ИИ» снижает доверие читателей к тексту. В серии из тринадцати экспериментов О. Шилке и М. Реймана раскрытие использования ИИ стабильно снижало доверие к автору, однако этот эффект оказался слабее, чем в случаях, когда использование ИИ обнаруживала третья сторона [1]. А эксперимент на научно-популярных текстах (N = 433) показал, что сама по себе метка ИИ снижает доверие к верной информации и, что особенно тревожно, повышает доверие к ложной [2]. Ещё пример: когда я проверяю заявки на гранты, где одним из критериев оценки указана «грамотность», я скептически отношусь к упоминанию проверки грамотности заявки с помощью ИИ. Отсюда следует, что раскрывать использование ИИ необходимо, но делать это стоит конкретно: что именно делал ИИ и как автор проверил результат.

Как указать использование ИИ в курсовой и ВКР

Если в вашем вузе есть установленная форма декларации, используйте именно её: никакой шаблон из интернета её не заменяет. Если формы нет, опирайтесь на общую схему, которая просматривается во всех изученных документах.

Где указывать. В зависимости от правил вуза это может быть:

• введение (короткая отметка о том, что при подготовке работы применялся ИИ);
• раздел о методах или материалах (если ИИ участвовал в сборе или анализе данных);
• приложение «Декларация об использовании ИИ» (подробное описание);
• специальная форма, которую вуз просит заполнить при загрузке работы.

Что указывать:

• инструмент (название сервиса или модели; обязательно ли его называть, зависит от вуза: в СПбГУ, например, это не требуется);
• задачу (для чего именно использовался ИИ, по списку из предыдущего раздела);
• фрагменты (какие части работы затронуты, если ИИ участвовал в подготовке текста);
• проверку (как вы проверяли результат: сверка источников, пересчёт данных, редактура).

Ниже несколько формулировок, которые можно адаптировать под свою работу. Они составлены с опорой на формулировки из приложения к политике СПбГУ, правил кафедры Новосибирского университета и положения БФУ.

Минимальная (во введении). При подготовке работы использовался генеративный искусственный интеллект для поиска литературы и стилистической правки текста. Все источники проверены автором по оригиналам, окончательный текст подготовлен автором.

Подробная (в приложении). Генеративная модель [название, при необходимости версия] использовалась: для составления предварительного списка литературы по теме исследования (все источники найдены и прочитаны автором, в список литературы включены только проверенные работы); для подготовки вариантов плана второй главы (итоговая структура определена автором совместно с научным руководителем); для стилистической правки текста введения и заключения. Текст глав, анализ данных и выводы подготовлены автором самостоятельно.

Перевод. Перевод иноязычных источников, цитируемых в первой главе, выполнен с помощью [инструмент] и проверен автором по оригиналам.

Анализ данных. Программный код для обработки результатов опроса и построения диаграмм подготовлен с помощью [инструмент]; корректность расчётов проверена автором вручную на контрольной выборке.

Шаблон декларации об использовании ИИ

Если в вашем вузе нет своей формы, декларацию удобно составить из двух частей: таблицы, где каждая строка описывает одну задачу, и короткого текста с подтверждением ответственности. Ниже приведены пример заполненной декларации и шаблон текста, который можно скопировать. Пустой бланк с таблицей и вариантами текста для выпускной работы, научной статьи и перевода можно скачать в формате Word.

Пример заполненной таблицы

Инструмент	Задача	Какие части работы	Как проверен результат
[название модели, версия], обращения [даты]	поиск и первичный отбор литературы	обзор литературы в главе 1	каждый источник найден и прочитан по оригиналу; в список литературы включены только проверенные работы
[название модели, версия], обращения [даты]	стилистическая правка	введение и заключение	правки просмотрены автором, содержание и выводы не менялись
[название сервиса]	перевод иноязычных цитат	глава 1	перевод сверен с оригиналами

Текст декларации (шаблон). При подготовке работы «[название работы]» использовались инструменты генеративного искусственного интеллекта, перечисленные в таблице. ИИ применялся только для указанных в ней задач. Текст работы, анализ данных и выводы выполнены мною самостоятельно. Все сведения, ссылки и данные, полученные с помощью ИИ, проверены мною по первоисточникам, и я несу ответственность за содержание работы. История запросов к ИИ сохранена и может быть предоставлена по запросу. [Дата, подпись]

Если ИИ в работе не использовался, это тоже можно зафиксировать одной фразой: «При подготовке работы инструменты генеративного искусственного интеллекта не использовались». Такая отметка не обязательна, но в вузах, где декларация входит в процедуру сдачи работы, она снимает лишние вопросы.

И одно практическое предостережение: сохраняйте историю своих запросов к модели до защиты. В ряде вузов её могут попросить показать, если возникнут вопросы, а в Южном федеральном университете хранение истории взаимодействия с ИИ прямо предусмотрено положением. Спокойнее всего чувствует себя тот, кто может показать, как шла работа!

Молодому учёному: статьи, препринты, переводы, рецензии, гранты

Для тех, кто уже публикуется, требования в целом те же, но есть несколько особенностей.

Научная статья

Первое правило общее для подавляющего большинства журналов и сформулировано в международных этических стандартах: ИИ не может быть автором или соавтором статьи. Этого придерживаются и Комитет по этике научных публикаций (COPE), и российская Ассоциация научных редакторов и издателей (АНРИ) в своей Декларации этических принципов научных публикаций. Причина проста: автор отвечает за текст, а модель ответственности нести не может.

Где раскрывать, зависит от журнала. Хорошим примером подробных правил служит журнал «Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены». Здесь содержательное использование ИИ (сбор и анализ данных, обзор литературы, написание текста, иллюстрации) указывается в разделе о методологии, во введении или в другом подходящем разделе с названием модели, версией и датами обращения, а техническое (редактура, перевод, оформление списка литературы) указывается в примечании для редакции при подаче статьи. Заметим, что неуказанное использование ИИ в сочетании с фактическими ошибками журнал называет основанием для отклонения рукописи без права повторной подачи. Требования в мире ужесточаются: в 2025 году COPE включил нераскрытое использование ИИ в число обстоятельств, при которых отзыв уже опубликованной статьи может быть оправдан.

Насколько широко учёные сегодня раскрывают использование ИИ, показывают данные последних лет, и картина получается показательной. По оценке Д. Кобака и соавторов, проанализировавших более 15 миллионов аннотаций биомедицинских статей, не менее 13,5 % аннотаций 2024 года прошли обработку языковыми моделями, а в отдельных группах журналов эта доля доходила до 40 % [20]. При этом в 24 журналах по медицинскому образованию за первую половину 2025 года заявление об использовании ИИ содержали лишь 2,5 % статей (51 из 2046), причём раскрывались преимущественно «безопасные» задачи вроде редактуры и расшифровки записей [21]. Отчасти этот разрыв объясняет опрос Oxford University Press (апрель 2026 г., 2606 исследователей, в основном из США, Великобритании и Европы): 74 % респондентов считают, что правила о том, какое использование ИИ нужно раскрывать, недостаточно ясны, а 44 % опасаются, что раскрытие ухудшит отношение к их работе. По расчётам издательства, из тех, кто применял ИИ при подготовке статьи за последний год, полностью сообщили об этом немногие [22]. Напрямую сопоставлять эти цифры нельзя, поскольку речь идёт о разных массивах публикаций и разных годах, однако порядок разрыва показателен: следы работы с ИИ обнаруживаются едва ли не в каждой седьмой аннотации, а сообщают о ней единицы. Замечу, что по российским журналам подобных измерений мне найти не удалось. На мой взгляд, этот разрыв и есть главный аргумент в пользу раскрытия: чем реже о работе с ИИ пишут другие, тем весомее выглядит честная позиция автора и тем болезненнее для него окажется обнаружение скрытого использования.

Можно ли указать нейросеть в списке литературы

В интернете встречается совет вносить диалог с чат-ботом в список литературы как источник. На мой взгляд, это неверный подход. Ответ модели не является научным источником: его нельзя найти и перепроверить в том виде, в каком вы его получили, и за ним не стоит автор, отвечающий за содержание. Правильнее указать использование ИИ в методах или в декларации, а в список литературы включать те работы, которые вы нашли и прочитали сами. Если же правила журнала требуют иного оформления, следуйте им.

Заметим, что и в действующем стандарте библиографического описания (ГОСТ Р 7.0.100-2018) отдельных правил для ссылок на ответы нейросетей нет, так что ссылаться здесь на ГОСТ как на основание не приходится.

Препринты и репозитории

Правила площадок для препринтов тоже различаются. SocArXiv (сервер препринтов по социальным наукам) допускает использование ИИ, в том числе для перевода, только при условии раскрытия. arXiv с 2026 года допускает машинный перевод статей, если он точно передаёт оригинал. Zenodo не принимает материалы, в основном созданные генеративным ИИ и не связанные с реальной исследовательской работой. О том, как выложить работу в репозиторий и получить для неё постоянный идентификатор, я подробно писала в статье «Zenodo и DOI на практике».

Перевод собственной статьи

Перевод своего текста с помощью ИИ, на мой взгляд, вполне нормальная практика, но и её требуется раскрывать: этого ожидают, например, издательства Elsevier и Wiley, а также площадки для препринтов. Достаточно короткой формулировки: «Перевод авторского текста выполнен с помощью [инструмент] и проверен автором». Проверка здесь не формальность: модель может точно передать грамматику и при этом исказить термин, который в вашей области имеет устоявшийся перевод.

Рецензирование

Отдельно предостерегу тех, кто начинает рецензировать статьи. Загружать чужую рукопись в нейросеть нельзя: рукопись конфиденциальна, и, отправляя её во внешний сервис, рецензент распоряжается тем, что ему не принадлежит! Близкий по духу принцип есть, например, в политике Президентской академии, которая запрещает использовать при работе с ИИ информацию ограниченного доступа (п. 6.3.8). Как можно использовать ИИ в работе рецензента, не нарушая этики, я разбирала в статье «Как использовать нейросеть для рецензии научной статьи».

Гранты

Отдельных нормативных правил об использовании ИИ в конкурсной документации российских фондов я на момент публикации не нашла, но практика уже встречается. Фонд Потанина с 2023 года разрешает использовать ИИ при подготовке заявок в Стипендиальной программе (в неё входит и грантовый конкурс для преподавателей) и просит рассказать об этом: за прошедший цикл так поступили лишь 18 заявителей из нескольких тысяч, и с каждым фонд поговорил отдельно, чтобы понять, как именно применялся инструмент [26]. При этом заместитель генерального директора Российского научного фонда А. Блинов, по материалам РИА Новости, опубликованным на сайте фонда, пояснял, что ответственность за заявку, подготовленную с помощью ИИ, несёт заявитель, а грамотное использование ИИ само по себе не оценивается ни как плюс, ни как минус; необработанный же сгенерированный текст вызывает у экспертов негативную реакцию [18]. За рубежом требования строже: Национальные институты здравоохранения США с сентября 2025 года не считают оригинальными заявки, в существенной мере подготовленные ИИ. Думается, что и в нашей практике подробное, проверенное автором описание собственного замысла остаётся лучшей гарантией.

Научно-популярные тексты и соцсети

Если вы ведёте блог, канал или пишете научно-популярные тексты, правила вуза и журнала на них не распространяются, но логика честности остаётся той же. Удобно разделить раскрытие на два уровня: общую страницу или запись о том, как вы используете ИИ в своей работе, и короткую пометку в конкретном материале, если роль ИИ в нём существенна (например, текст переведён или иллюстрация сгенерирована). Пометка работает лучше, если в ней сказано не только о том, что использовался ИИ, но и о том, кто и как проверил результат.

Если детектор показал ИИ

Многие студенты сталкиваются с ситуацией, когда в отчёте системы проверки появляется отметка о возможном сгенерированном тексте. Здесь важно помнить, что детектор даёт вероятностную оценку, а не заключение. Об этом прямо говорится и в памятке самой компании «Антиплагиат» для проверяющих: утверждать со стопроцентной уверенностью, что текст написан нейросетью, невозможно, а решение принимается в соответствии с локальными актами вуза. Именно поэтому в политиках вузов после срабатывания детектора в большинстве случаев предусмотрены содержательная проверка и беседа с автором.

Небольшая проверка: что показали детекторы

Чтобы не рассуждать абстрактно, я провела небольшую проверку на двух текстах. В качестве первого взята одна из моих научных статей, опубликованная в 2011 году, то есть задолго до появления ChatGPT, так что её авторство сомнений не вызывает. В качестве второго взят текст на близкую тему, целиком сгенерированный языковой моделью. Оба текста я проверила в «Антиплагиате» (платная проверка с модулем выявления признаков ИИ-генерации, версия 1.6.0 от 17.09.2026) и в бесплатном детекторе GigaCheck от Сбера.

Текст	Кто написал	«Антиплагиат»	GigaCheck
Научная статья 2011 года	человек	признаки ИИ не обнаружены (0 %)	«скорее всего, написан человеком»
Текст, сгенерированный языковой моделью	ИИ	признаки ИИ не обнаружены (0 %)	«скорее всего, написан генеративной моделью»

Проверка проведена 27 сентября 2026 года. Два текста — это иллюстрация, а не оценка точности сервисов.

Статью, написанную человеком, оба сервиса оценили верно. Сгенерированный текст один из детекторов распознал, а другой не обнаружил в нём признаков ИИ. Замечу, что сама компания в отчёте о проверке прямо оговаривает: определение авторства текстовых фрагментов «остается в компетенции проверяющего». На мой взгляд, из этого следует простой вывод для обеих сторон. Отметка детектора не доказывает, что текст написан с помощью ИИ, но и её отсутствие не доказывает обратного. Поэтому окончательное решение, как и предусматривают вузовские политики, принимается после содержательного анализа работы и разговора с автором.

Честный путь в такой ситуации не в том, чтобы переписывать текст «под детектор», а в том, чтобы задекларировать использование ИИ по правилам вуза и быть готовым показать, как шла работа. Если же работа написана самостоятельно, лучшим ответом на сомнения станут сохранённые черновики, заметки и версии файлов.

Для всех, кто работает с ИИ, остаётся верным главное правило из статьи о галлюцинациях нейросетей: за каждый факт, каждую ссылку и каждый вывод отвечает автор, а не модель. Указание на использование ИИ не снимает этой ответственности, а, напротив, показывает, что автор её осознаёт.

Вопросы и ответы

---

Источники

1. Schilke O., Reimann M. The transparency dilemma: How AI disclosure erodes trust // Organizational Behavior and Human Decision Processes. 2025. Vol. 188. Art. 104405. DOI: 10.1016/j.obhdp.2025.104405. ↩
2. Lin T., Zhang Y. Visible sources and invisible risks: exploring the impact of AI disclosure on perceived credibility of AI-generated content // Journal of Science Communication. 2026. Vol. 25, No. 1. DOI: 10.22323/358020260107085703. ↩
3. Федеральный закон от 26.07.2026 № 243-ФЗ «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации». Официальное опубликование: publication.pravo.gov.ru, № 0001202607260003.
4. Регламент (ЕС) 2024/1689 (Регламент об искусственном интеллекте), ст. 50; Руководство Европейской комиссии по применению ст. 50, C(2026) 5054 final от 20.07.2026.
5. РАНХиГС. Политика академической честности и использования искусственного интеллекта в Академии. Утверждена приказом № 02-1062 от 10.06.2025. URL: https://www.ranepa.ru/upload/doc/prikazy-ranhigs/2025/02-1062_10.06.2025.pdf
6. НИУ ВШЭ. Правила использования искусственного интеллекта студентами. URL: https://www.hse.ru/studyspravka/ai_guidelines
7. СПбГУ. Политика в отношении использования технологий искусственного интеллекта в образовательной деятельности. Приказ от 03.04.2026. URL: https://spbu.ru/sites/default/files/2026-04/20260403_4099_1.pdf
8. КФУ. Регламент проверки письменных работ обучающихся на наличие текстовых заимствований, № 0.1.1.67-07/38/2025 от 30.05.2025. URL: https://kpfu.ru/portal/docs/F_326644948/Reglament.proverki.pismennykh.rabot.obuchayushhikhsya.KFU.2025.pdf
9. БФУ им. И. Канта. Положение о государственной итоговой аттестации обучающихся по программам высшего образования (утв. 10.07.2026), раздел 13. URL: https://kantiana.ru/vikon/sveden/files/rio/Pologhenie_o_provedenii_GIA_(VO)(1).pdf
10. Журнал «Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены». Правила для авторов, раздел об использовании инструментов ИИ. URL: https://www.monitoringjournal.ru/index.php/monitoring/about/submissions
11. COPE. Retraction guidelines (обновление 2025 г.). URL: https://publicationethics.org/news-opinion/2025-retraction-guidelines-update-key-changes
12. Ассоциация научных редакторов и издателей (АНРИ). Декларация «Этические принципы научных публикаций» (2-я ред.), пп. 2.19–2.20. Выдержки: журнал «Обсерватория культуры» (РГБ). URL: https://observatoria.rsl.ru/jour/pages/view/ai-recommendations?locale=ru_RU
13. SocArXiv. AI policy. URL: https://socopen.org/ai-policy/
14. Zenodo. What content is not suitable for Zenodo. URL: https://support.zenodo.org/help/en-gb/2-content/141-what-content-is-not-suitable-for-zenodo
15. «Антиплагиат». Памятка по работе с искусственно сгенерированными текстами (19.09.2025). URL: https://antiplagiat.ru/wp-content/uploads/2025/09/instructions_AI_2025_new.pdf
16. «Антиплагиат», Университетский консорциум исследователей больших данных. Библиотека ИИ-регламентов в образовании. URL: https://antiplagiat.ru/reglamenti-vuz/
17. Anthropic. How Claude marks AI-generated content. URL: https://support.claude.com/en/articles/16266773-how-claude-marks-ai-generated-content
18. Андрей Блинов: учёные начали использовать ИИ для подготовки заявок на гранты РНФ (по материалам РИА Новости) // Российский научный фонд, 06.08.2026. URL: https://rscf.ru/news/intervyu-s-rukovodstvom-i-ekspertami-fonda/andrey-blinov-uchenye-nachali-ispolzovat-ii-dlya-podgotovki-zayavok-na-granty-rnf/ ↩
19. Документы зарубежных вузов об использовании ИИ: University of Cambridge. Artificial Intelligence (AI). URL: https://www.educationalpolicy.admin.cam.ac.uk/plagiarism-and-academic-misconduct/artificial-intelligence-ai ; ETH Zürich. AI in Teaching and Learning (Guidelines, декабрь 2024). URL: https://ethz.ch/en/the-eth-zurich/education/ai-in-education.html ; NUS Libraries. Academic Integrity: AI Tools. URL: https://libguides.nus.edu.sg/new2nus/acadintegrity ; Фуданьский университет, правила использования ИИ-инструментов в выпускных работах бакалавров (28.11.2024). URL: https://news.fudan.edu.cn/2024/1220/c3163a143685/page.htm
20. Kobak D., González-Márquez R., Horvát E.-Á., Lause J. Delving into LLM-assisted writing in biomedical publications through excess vocabulary // Science Advances. 2025. Vol. 11, No. 27. Art. eadt3813. DOI: 10.1126/sciadv.adt3813. ↩
21. Ans M., Maggio L.A., Algodi H., Costello J.A., Driessen E., Oswald K., Lingard L. The Presence and Nature of AI-Use Disclosure Statements in Medical Education Journals: A Bibliometric Study // Perspectives on Medical Education. 2026. Vol. 15, No. 1. P. 212–225. DOI: 10.5334/pme.2431. ↩
22. Oxford University Press. Disclosing AI use in academic research: survey findings. Oxford, 2026. 59 p. URL: https://fdslive.oup.com/www.oup.com/Group_comms/pdf/Disclosing_AI_use_in_academic_research.pdf. ↩
23. Zhang Z. et al. Secret Use of Large Language Model (LLM) // Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction. 2025. DOI: 10.1145/3711061. ↩
24. Руденко О.В. Трансформация учебной деятельности в условиях распространения генеративного искусственного интеллекта: данные студенческого опроса // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2026. № 1-1. DOI: 10.24412/2500-1000-2026-1-1-196-201. ↩
25. KPMG, University of Melbourne. Trust, attitudes and use of AI: A global study 2025. Ноябрь 2024 — январь 2025, свыше 48 000 респондентов, 47 стран. DOI: 10.26188/28822919. URL: https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmgsites/xx/pdf/2025/05/trust-attitudes-and-use-of-ai-global-report.pdf. ↩
26. Агентство социальной информации. Искусственный интеллект и образование: как их совместить в своих проектах (интервью с О. Ю. Орачевой, генеральным директором Фонда Потанина). 12.09.2024. URL: https://support.fondpotanin.ru/press/press-about/iskusstvennyy-intellekt-i-obrazovanie-kak-ikh-sovmeshchat-v-svoikh-proektakh/. ↩