Начало второй четверти XXI века ознаменовано не только драматическими событиями в мировой политике и экономике, но и стремительным проникновением искусственного интеллекта во все сферы человеческой деятельности, включая и образовательную. Современные нейросети можно сравнить с Щукой, персонажем известной русской народной сказки «По щучьему велению», молниеносно выполняющей все желание Емели, не приложившего абсолютно никаких самостоятельных усилий для осуществления задуманного. Точно также нейросетевые помощники предлагают современному российскому школьнику или студенту мгновенные решения практически любых задач, входящих в рамки образовательного процесса: написание сочинения, подготовка доклада, реферата, курсовой и даже дипломной работы. Скорость получения ответов при минимальности временных затрат приводят к тому, что многие учащиеся утрачивают способность к критическому анализу полученной информации, которая   отнюдь не всегда является достоверной, поскольку нейросети «не способны различать научные и псевдонаучные источники, они часто «галлюцинируют» – ссылаются на несуществующие публикации или смешивают реальные и вымышленные данные». (2, с. 171).  Однако молодые люди продолжают всецело полагаться на искусственный интеллект, вместо того чтобы «развивать свои собственные навыки обработки информации и принятия решений… что может в конечном итоге привести к потере самостоятельности» (3, с. 29).  Особенно остро эта проблема проявляется в системе высшего образования, где объём самостоятельной работы значительно выше, чем в школе. Для современных российских студентов нейросети фактически становятся не просто вспомогательными инструментами, а конкурентами академическим дисциплинам, требующим более вдумчивого и серьезного подхода к работе с информацией, в частости учебной дисциплины Информационная культура личности (далее ИКЛ).   Указанная дисциплина, направленная на «овладение информационно-поисковой деятельностью, умение пользоваться электронными научными библиотеками и находить в них нужные источники» (4, 152), фактически вступает в открытое соперничество с нейронными сетями. Поэтому совершенно неудивительно, что при общении с преподавателями, проводившими лекционные и практические занятия по ИКЛ, ряд студентов выражали сомнение в целесообразности курса в эпоху активного развития искусственного интеллекта.

  Одним из ключевых инструментов противостояния нейросетям стала переработка в практической части   курса ИКЛ заданий, связанных с электронной научной библиотекой eLIBRARY.RU. Выбор этой научной библиотеки не случаен: именно eLIBRARY.RU предоставляет доступ к верифицированным научным публикациям, рецензируемым журналам и достоверным библиографическим описаниям.   В рамках практической работы «Поиск информации на справочных сайтах и в электронных научных библиотеках» слушатели курса знакомились с основами адресного и тематического поиска. Первоначально словом, на примере которого студенты изучали различные поисковые инструменты eLIBRARY.RU, было слово «инсталляция», но теперь оно было заменено на словосочетание «искусственный интеллект». Будущим специалистам в сфере культуры нужно было найти конкретного автора и выявить, какое количество  его статей посвящено теме ИИ, а также провести поиск понятия «искусственный интеллект» по ключевым словам,  выявив прилагательные, характеризующие ИИ (прикладной, игровой и др.), и сферы его применения (медицина, образование, искусство). Указанные задания направлены на формирование у студентов привычки проверять информацию по авторитетным источникам, а не полагаться на «иллюзию знания», которую создают нейросети.

 Наиболее значимой работой, наглядно иллюстрирующей преимущества рассматриваемой научной библиотеки перед искусственным интеллектом, стала практическая работа «Поисковые операторы системы Яндекс и проверка достоверности информации».  Ключевым в данной работе стало задание, в котором студентам необходимо было проверить достоверность библиографических описаний семи источников, сгенерированных нейросетью. Для проверки представленной информации студентам предлагалось ввести сгенерированные библиографические описания в поисковую строку электронной научной библиотеки eLIBRARY.RU и сравнить их с реальными данными. Полученный результат крайне удивил слушателей курса, поскольку ни одно из семи сгенерированных библиографических описаний не совпало с реальным. В таблице 1 представлены три показательных примера, демонстрирующие типичные виды «галлюцинаций» нейросети.

Таблица 1 – Сравнение сгенерированных нейросетью и реально существующих библиографических описаний

 Сравнение представленных в таблице сгенерированного и реального библиографических описаний показывает, что нейросеть способна правильно указать лишь название статьи.   Сгенерированный вариант совпадает с реально существующим во всех трёх примерах. В первом примере количество ошибок было минимальным  ̶  нейросетевая модель «ошиблась» лишь в номере журнала и страницах статьи. Наиболее далёким от реальности является библиографическое описание, представленное во втором примере  ̶ здесь   нейросетевая модель неверно указала даже имя автора статьи, помимо других не соответствующих действительности сведений. Третий пример является промежуточным, так как в нём помимо названия правильно указана фамилия и инициалы  ее автора. Таким образом при выполнении задания студенты пришли к выводу, что нейросети при составлении библиографических описаний комбинируют реальные названия статей с вымышленными фамилиями их авторов, указывают существующие в действительности журналы, но с неверными номерами, годами или страницами, генерируют названия несуществующих сборников материалов конференции и научных журналов. Студенты, выполнявшие задание, отмечали, что наиболее опасным оказалось внешнее правдоподобие генерированных описаний (слушателей курса  больше всего удивило, что нейросеть может неверно указать даже автора статьи): они выглядят как настоящие библиографические ссылки, но после проверки оказываются недостоверными. Это задание, по отзывам учащихся, стало для них «прививкой» от безграничного доверия к нейросетям. Тем не менее, было бы ошибочно делать вывод о необходимости полного отказа от использования нейронных сетей в образовательном процессе только на основании полученных результатов.  Запрещать то, чем студенты всё равно будут пользоваться, — стратегия заведомо проигрышная, тем более что «Современные технологии искусственного интеллекта играют всё более значимую роль в образовательном процессе, в том числе в преподавании гуманитарных дисциплин» (1, с. 58). Указанное выше утверждение относится и к курсу ИКЛ, где при дальнейшем соприкосновении с нейросетями наиболее конструктивным подходом представляется переход от открытого соперничества к продуманному сотрудничеству. При таком подходе, как   справедливо отмечают Н.И. Гендина, Е.В. Косолапова и А.Ю. Единак, «нейросеть должна выступать в качестве вспомогательного инструмента, обеспечивающего лишь промежуточный, а не конечный результат… получив сгенерированный нейросетью текст или  список источников студент должен  провести его критическую оценку, выявить и исправить недостоверные сведения, добавить недостающие данные»  (2 с. 179).  Именно этому и учит курс «Информационная культура личности»  ̶  использовать нейросеть как тренажёр для развития навыков верификации информации, а не как замену человеческому интеллекту. 

  Таким образом, ответ на вопрос, вынесенный в заголовок статьи, звучит однозначно  ̶  ИКЛ и нейросети должны не соперничать, а сотрудничать. Однако это сотрудничество возможно только при условии, что студент владеет навыками работы с научными базами данных (в первую очередь eLIBRARY.RU), умеет формулировать точные поисковые запросы, знает, как проверить библиографическое описание и отличить достоверный источник от сгенерированного.

Список источников

1. 1. Везетиу, Е. В. Использование искусственного интеллекта в преподавании гуманитарных дисциплин / Е. В. Везетиу // Проблемы современного педагогического образования. – 2025. – № 86-1. – С. 57-59.
2. 2. Гендина Н. И., Косолапова Е. В., Единак А. Ю. Искусственный интеллект и гуманитарное знание: нейросети в образовательной практике вузов // Вестник Московского государственного университета культуры и искусств. 2025. №4 (126). С. 167–182.
3. 3. Лопанова Е. В., Савина Н. В. К проблеме использования нейросетей в учебной деятельности студентов // Пространство педагогических исследований. 2024. № 1 С. 23–40.
4. 4. Мазурицкая, М. А. Учебная дисциплина «Информационная культура личности» как инструмент адаптации студентов-первокурсников к обучению в вузе: опыт МГИК / М. А. Мазурицкая // Вестник Московского государственного университета культуры и искусств. – 2024. – № 1 (117). – С. 149–156.

  Сведения об авторе

Мазурицкая Мария Александровна - кандидат культурологии, доцент кафедры библиотечно-информационных наук Московского государственного института культуры