ChatGPT: ящик Пандоры или каша из топора

• Приветствие участников и объяснение формата вебинара.  

• Возможность задавать вопросы через кнопку в верхней правой части экрана.  

• Чат для приветствий и сообщений о проблемах.  

• Возможность выразить эмоции через кнопку "огонек".  

• Видеозапись вебинара и сертификаты для участников.  

• Вопрос к участникам о знании чат GPT-5.  

• Описание чат GPT-5 как нейросетевого чат-бота.  

• Ограничения для российских пользователей и примеры использования.  

• Сравнение чат GPT-5 с другими генераторами текста.  

• Пример статьи "Корчеватель" и её влияние.  

• Современные генераторы текста и их качество.  

• История студента РГГУ, защитившего диплом с помощью чат GPT-5.  

• Реакция общественности и СМИ на эту историю.  

• Обсуждение возможных последствий для системы образования.  

• Примеры научных публикаций с участием чат GPT-5.  

• Обсуждение оправданности использования чат GPT-5 в научных работах.  

• Проблемы с оригинальностью и антиплагиатом текстов, созданных чат GPT-5.  

• Сокращение времени на подготовку научных и образовательных работ.  

• Примеры использования чат GPT-5 для написания заявок на гранты и контента для сайтов.  

• Проблемы с точностью фактов и ссылок, создаваемых чат GPT-5.  

• Пример текста о борьбе с плагиатом в России, сгенерированного чат GPT-5.  

• Некорректные факты и ссылки, созданные чат GPT-5.  

• Сомнения в компетентности человека, создавшего такой текст.  

• Пример ссылок из работы студента РГГУ: слева - несуществующие, справа - восстановленные.  

• Пример предложения, типичного для генератора искусственного текста, не продвигающего работу.  

• Научный руководитель отмечает несоответствие текста требованиям.  

• Затраты времени на доведение работы до высокого уровня сопоставимы с написанием текста самостоятельно.  

• Проверка фактов и ссылок требует значительных усилий.  

• Задача ChatGPT - мотивировать пользователя на проверку и исправление текста.  

• Антиплагиат анонсировал детектор искусственных текстов в феврале.  

• Ранее проект был неудачным из-за отсутствия загрузок искусственных текстов.  

• Сейчас нейросети используются как для генерации, так и для детектирования текстов.  

• Детектирование искусственного текста стало доступно всем пользователям системы Антиплагиат с 2 мая.  

• Система подсвечивает подозрительный текст в отчетах.  

• Вопрос о том, что делать с подозрительным текстом, остается сложным.  

• Основной инструмент - внимательное изучение подсвеченного текста.  

• Эффект рыбки Дори помогает анализировать тексты: повторение мыслей в разных абзацах.  

• Серьезное редактирование может помочь, но это уже будет настоящий текст.  

• Обсуждение работы с автором помогает понять его знакомство с текстом.  

• Проверка авторства помогает и в случае заказных работ.  

• Пример преподавателя, который предлагает студентам вставить пропущенные слова в текст для проверки их знаний.  

• Подготовка квалификационной работы шаг за шагом помогает увидеть прогресс и убедиться в самостоятельности работы.  

• Если работа появляется за несколько дней до защиты, возникает вопрос о её самостоятельном выполнении студентом.  

• Инструменты машинной генерации текста достигли уровня, когда результаты можно воспринимать серьезно.  

• Недостатки генераторов искусственных текстов постепенно устраняются.  

• Общество учится эффективно работать с новыми инструментами, которые используются в разных областях.  

• Инструменты помогают быстро создавать текст по структуре, что экономит время на конкретизацию запросов и редактирование.  

• Студенты могут использовать генераторы для создания текстов, но это не гарантирует отличные оценки.  

• Вопрос о будущем использования генераторов остается открытым.  

• Необходимо принять изменения, так как запреты не приведут к прекращению использования инструментов.  

• Требования к квалификационным работам должны быть пересмотрены для учета личного вклада автора.  

• Важно не переоценивать риски и влияние технологий.  

• Сильный искусственный интеллект не представляет угрозы для человека.  

• Генеративные сети создают тексты, но не создают новое знание или решают сложные задачи.  

• Оценка качества текста остается за человеком.  

• Использование ссылок на помощь от искусственного интеллекта в академических журналах не обязательно.  

• Ответственность за текст остается на авторе, независимо от использования генераторов.  

• Ложно-положительные срабатывания системы антиплагиата возможны, но редко.  

• Рекомендуется использовать средства от компании антиплагиат для проверки текстов.  

• Светлана Емельянова проверила свои старые статьи на системе для обнаружения текста, сгенерированного ботом.  

• Система указала, что статьи с большой долей вероятности были написаны ботом.  

• Евгений Сомов отметил, что система антиплагиат имеет низкую долю ложно-положительных срабатываний.  

• Компания антиплагиат работает над снижением доли ложно-положительных ошибок.  

• Точность системы антиплагиат оценивается как высокая, но полнота ниже.  

• Компания готова к новым вызовам в области искусственного интеллекта.  

• Сгенерированные тексты не являются плагиатом, а представляют собой новую область.  

• Компания антиплагиат использует различные методы для детектирования сгенерированных текстов.  

• Сгенерированный текст уникален и не сопоставляется с базой существующих источников.  

• Программа антиплагиат распознает сгенерированный текст с помощью нейросетей GPT-3.5.  

• Модуль проверки сгенерированного текста основан на собственной нейросетевой модели компании.  

• Точность распознавания сгенерированного текста составляет 99.9%.  

• Сгенерированный контент часто уникален и не сопоставляется с базой источников.  

• Использование нейросетей может помочь исследователям, но требует проверки и редактирования.  

• Студенты могут использовать нейросети для поиска информации, но это не рекомендуется.  

• Сгенерированный текст может быть использован как обход системы антиплагиат.  

• Система антиплагиат обнаруживает такие обходы и сообщает о них.  

• Основная ценность системы — помощь преподавателям в выявлении сгенерированного текста.  

• Если система не подсвечивает сгенерированный текст, рекомендуется обратиться в техподдержку.  

• Авторские рассуждения не становятся подозрительными, если система сработала корректно.  

• Планируется свести все отчеты в единый, но это требует времени и усилий.  

• Преподаватели знают уровень квалификации студентов к концу обучения.  

• Антиплагиат с черной меткой может стать проблемой для публикаций научных статей.  

• Задача разработчиков системы - минимизировать ложно-положительные срабатывания.  

• Система антиплагиат работает только в платных аккаунтах.  

• Короткие тексты менее страницы не проверяются детектором машинного текста.  

• Связь между оригинальностью и генерацией текста отрицательная.  

• Если пометка о подозрительности не появилась, это ошибка.  

• Детектор машинного текста не работает для коротких текстов.  

• Вопрос о связанности текста с генерацией остается открытым.  

• В 2001 году вряд ли был настоящий машинный текст.  

• Для коротких текстов детекторы не дают надежных результатов.  

• Проблема с машинным текстом в науке может быть более старой, чем возникновение самого машинного текста.  

• Научные работы студентов часто компиляции чужих мыслей.  

• В магистерских и дипломных работах должен быть собственный творческий вклад.  

• Требования к квалификационным работам требуют изменений.  

• Использование машинного текста - это нормальное использование инструментария.  

• Отделять личные вклады от машинного текста не имеет смысла.  

• Вопрос о том, как избежать ложных срабатываний, решается совершенствованием алгоритма.  

• Формализация требований и отсутствие контроля снижают интеллектуальное развитие студентов.  

• Повышение интеллектуального развития возможно при условии достаточного времени на каждого студента.  

• Пример: научный руководитель с 20 дипломниками в год не может эффективно работать.  

• Система антиплагиат определяет машинный текст, но решение остается за человеком.  

• Ложные срабатывания можно избежать только через совершенствование алгоритма.  

• Вопросы о различиях версий GPT-5 и их детектировании.  

• Отчет о подозрительности документов отображается в системе.  

• Если документ не подозрительный, отчет не генерируется.  

• Вопрос о косноязычии студентов и его определении как работы ИИ остается открытым.  

• Вопрос стандартизации  

• Не стоит отправлять студентов на перегенерацию текста.  

• Работа со студентами должна строиться шаг за шагом.  

• Важно доказать, что студент не ориентируется в своем тексте, а не наказывать его за использование ИИ.  

• Научный руководитель играет ключевую роль в создании дипломной работы.  

• Проблемы с ChatGPT возникают, когда научный руководитель мало внимания уделяет студенту.  

• Примеры выявления подозрительных фрагментов в медицине и биологии.  

• Статистика будет доступна через год использования функциональности.  

• Выявление сгенерированных текстов необходимо на текущем этапе.  

• Возможность включения/выключения распознавания ИИ отсутствует.  

• Отказ в публикации на основании подозрения в использовании ИИ не рекомендуется.  

• Рецензент может тщательно проверить работу, если есть подозрения.  

• ИИ обучается на обрабатываемых текстах.  

• Ошибочные случаи должны быть отправлены для улучшения системы.  

• ChatGPT не рекомендуется использовать как поисковик.  

• Информация должна быть проверена автором.  

• Проверка программных кодов на языках программирования планируется, но не в ближайшие сроки.  

• Обучение ИИ для генерации текста не рассматривается как что-то плохое.  

• Важно использовать инструменты правильно и с четким пониманием их применения.  

• Выявление сгенерированного текста необходимо из-за потребности пользователей.  

• Система антиплагиат обрабатывает случаи переформулировки и перефразирования текстов.  

• Вебинар завершен, но будут и другие встречи по этой теме.  

• Приглашение на будущие вебинары и благодарность участникам.