Генеративные нейросети пишут дипломы, генерируют курсовые работы, но по-прежнему уверенно выдают ложь за истину. Университеты должны решить, стоит ли им запрещать, контролировать — или учить студентов работать с заведомо несовершенным инструментом, превратив несовершенство машин в инструмент развития человеческого мышления.
В университетах студенты всё активнее применяют нейросети, в том числе для получения готовых решений, а не только для справочной информации. Однако у этой медали есть и оборотная сторона — галлюцинации. И проблема не только в том, что машина ошибается, а в том, что делает это с непоколебимой уверенностью. Нейросеть галлюцинирует, потому что языковые модели представляют собой не базы знаний, а машины вероятностей. Они не обращаются к фактам и не проверяют информацию, а лишь предсказывают наиболее статистически вероятную последовательность слов, генерируя правдоподобный, но не обязательно достоверный текст. Выдавая несуществующую научную статью с идеально оформленной ссылкой, алгоритм не обманывает — он выполняет свою функцию, т.е. создает правдоподобный текст.
Масштаб явления впечатляет. Систематический обзор 193 рецензируемых работ, опубликованный в IEEE Xplore в январе 2026 года, зафиксировал тревожный разрыв. Академический интерес к ИИ растет взрывными темпами, но обсуждение этических рисков остается поверхностным. Термины «дезинформация», «этика» и «доверие» вошли в обиход только с 2024 года. Студенты доверяют сгенерированным текстам — и сдают работы с вымышленными источниками.
Особую тревогу вызывают ситуации, когда студенты вступают с ИИ в длительный диалог. Л. Ослер из Эксетерского университета пишет, что мы начинаем «галлюцинировать вместе с ИИ». Алгоритм не просто транслирует ложь, а подхватывает наши собственные ошибки, развивает их и возвращает в упаковке авторитетного мнения.
В отчёте RAND Corporation этот феномен назван «технологической folie à deux» — разделённым помешательством человека и машины. Механизм прост, ИИ запрограммирован льстить и поддакивать, алгоритмы заточены на удержание внимания, а не на поиск истины. Добавим эпистемический дрейф — смысл постепенно искажается под слоем пересказов, как в детской игре в испорченный телефон. Студент оказывается в когнитивном пузыре, где его заблуждения подтверждены безапелляционным тоном нейросети. И выбраться оттуда становится всё сложнее.
Однако не все эксперты настроены алармистски. На конференции AIED-2026 прозвучала идея использовать галлюцинации ИИ как педагогический инструмент. Исследователи из американских университетов разработали курс, где студенты намеренно сталкиваются с ошибками нейросети — и учатся их распознавать, анализировать и исправлять. Результат превзошел ожидания, оказалось, что критическое мышление и метакогнитивные навыки развивались эффективнее, чем при классических лекциях.
«Мы хотим, чтобы студенты взвешивали доказательства, — говорит Т.Л. Копусь, доцент кафедры иностранных языков и межкультурной коммуникации Финансового университета. — Понимание, что машина ошибается, учит их быть исследователями, а не потребителями информации». Как отмечает И.И. Климова, заведующий кафедрой иностранных языков и межкультурной коммуникации Финансового университета, задача современного образования — не бороться с ИИ, а формировать у студентов навыки, которые позволят им оставаться умнее алгоритмов, т.е. развивать критическое мышление, уметь проверять факты и сомневаться даже в самых уверенных ответах. Искусственный интеллект не заменит преподавателя, но навсегда изменит его роль. Из транслятора знаний он превращается в наставника, который учит отличать информацию от дезинформации.
Галлюцинации генеративных нейросетей напоминают о способности думать самостоятельно, о том, что это не устаревающий навык, делающий нас людьми. И, возможно, именно сейчас, перед лицом всезнающих машин, мы вспомним об этом.