В июне 2025 года система «Антиплагиат.Вуз» обнаружила заимствования в выпускной квалификационной работе студентки 4-го курса лингвистического факультета. После этого ее отчислили из вуза. Однако Вахитовский районный суд Казани признал данное решение неправомерным, указав на несвоевременное информирование истицы о допустимых нормах цитирования. Суд также отметил, что отчет нейросистемы должен оцениваться с участием эксперта, а заседание кафедры прошло без студентки, что лишило ее возможности дать пояснения. Верховный суд Татарстана оставил это решение в силе. В результате студентку восстановили в вузе при условии, что не менее 50% дипломной работы будет оригинальным текстом. При этом университет выплатит ей 40 тысяч рублей моральной компенсации и 20 тысяч рублей штрафа.
На первый взгляд, суд легализовал использование искусственного интеллекта при написании дипломных работ. По словам экспертов, прямого закона, запрещающего использование ИИ для учебных или рабочих задач, не существует. Но не все так просто.
«Все запреты сидят во внутренних документах вузов, и там полный разнобой. История с Московским международным университетом это хорошо показала: девушку фактически отчислили за то, что она воспользовалась инструментом, — говорит Анна Райская, эксперт по внедрению ИИ и бизнес-автоматизации. — По данным сервиса «Антиплагиат», каждую четвертую студенческую работу пишут с помощью нейросети, и я уверена, что в реальности цифра еще выше».
Правила устанавливает вуз
Правила работы с ИИ прописывают в локальных нормативных актах и других внутренних документах учебного заведения. Как поясняет Наталия Козьякова, доцент кафедры политологии факультета социальных наук и массовых коммуникаций Финансового университета при Правительстве РФ, варианты использования нейросетей могут быть следующими:
- Обязательное указание использования ИИ. Многие вузы разрешают применять генеративные модели (для текста, кода, изображений), но требуют от студентов прозрачности. Например, при сдаче курсовой или дипломной работы необходимо официально заявить об использовании ИИ и заполнить соответствующий раздел в системе проверки.
- Запреты на контрольных. Преподаватель имеет право запретить использование нейросетей во время экзаменов, зачетов или при выполнении конкретных заданий. Это условие должно быть зафиксировано в программе дисциплины.
- Технический контроль. Для выявления сгенерированного контента используются продвинутые системы (например, «Антиплагиат 2.0»), которые анализируют не только текст, но и метаданные, а также промпты (запросы), отправленные в нейросеть.
«Нарушение этих правил приравнивается к академической нечестности. За это может последовать дисциплинарное взыскание, вплоть до отчисления, если речь идет о выпускной квалификационной работе», — отмечает Наталия Козьякова.
Некоторые вузы уже «легализовали» для студентов нейросейти. Так, по словам Анны Райской, в Уральском Федеральном университете это поняли первыми и выпустили приказ с правилами: ИИ разрешен, но ты обязан указать, что им пользовался.
Рабочий интеллект
История взаимодействия между вузами и студентами проецируется и на связку между компаниями и сотрудниками: использовать ИИ можно и для решения рабочих задач. Как говорит Наталия Козьякова, сам по себе факт использования нейросетей не является основанием для увольнения. Ключевую роль играет политика компании. Но и здесь также возможны варианты.
Работодатель может официально запретить использование ИИ через трудовой договор, должностную инструкцию или внутренний регламент. В этом случае использование нейросетей становится нарушением трудовой дисциплины.
При этом уволить сотрудника за ИИ могут только в том случае, если:
- запрет был четко зафиксирован в документах, а сотрудник неоднократно его нарушал после получения замечаний или выговоров;
- использование ИИ привело к реальному ущербу для бизнеса.
К таким случаям относят разглашение коммерческой тайны или персональных данных, выдачу сгенерированного контента за собственную работу, особенно если это влечет сбои, финансовые потери или репутационный ущерб. Также санкции могут применяться, если нейросети используются для обхода систем безопасности, взлома или создания вредоносного ПО. В этом случае может дело может дойти и уголовного преследования (например, по ст. 272 УК РФ).
«Таким образом, окончательное решение о допустимости использования нейросетей всегда остается за работодателем или администрацией учебного заведения. Поскольку правила могут меняться, для получения точной информации всегда следует обращаться к актуальным внутренним документам организации или вуза», — поясняет Наталия Козьякова.
Академическая свобода
Вопрос о границах использования нейросетей в образовании и на работе постепенно выходит за рамки методических дискуссий и становится предметом судебных разбирательств.
Как отмечает Юлия Шорина, AI-предприниматель и трекер IT-стартапов, ключевая причина подобных споров — не технологии, а управленческие и процедурные сбои.
«Необходим рамочный подход на уровне закона: базовые принципы допустимости, маркировки, ответственности и порядка оспаривания решений. А конкретные правила должны прописываться на местах — в локальных актах, регламентах, должностных инструкциях. Именно там фиксируется, что считается нарушением, как оно доказывается и какие последствия наступают», — отмечает она.
С ней солидарна и Мария Липчанская, директор по образовательной методологии ООО «Винни». Вопрос о допустимых границах использования нейросетей в учебной и рабочей среде сегодня фактически остается в зоне ответственности конкретных образовательных организаций и работодателей.
«Это позволяет сохранять академическую свободу и учитывать специфику конкретного вуза, образовательной программы и системы оценивания», — говорит она.
При этом спектр задач, которые уже сегодня эффективно решаются с помощью ИИ, продолжает расширяться. На этом фоне все более вероятным выглядит сценарий, при котором навыки работы с нейросетями станут отдельным требованием в ряде профессиональных вакансий.
В этих условиях задача образования — не запрещать технологии, а формировать у студентов навыки осознанного использования ИИ, сохранять баланс между его применением и самостоятельным мышлением, не передавая алгоритмам сам процесс получения знаний.
