LitCheck

Результат: 34 из 40 нашлись в базах, ещё 6 — книги (их проверяют по каталогу библиотеки, в базах статей их нет). Ненайденных статей — ноль. У двух источников в базе стоит другой год: у статьи Твенги это дата онлайн-публикации (2017, а в номере журнала — 2018), у Херцберга — запись переиздания. Так что промпт действительно работает.

Но есть подвох: русскоязычных статей в списке тоже ноль. Нейросеть сама об этом написала: «Русскоязычные статьи с точными выходными данными я надёжно не помню, поэтому из русскоязычного включаю только книги, в которых уверен. Статьи ищите в eLibrary».

То есть врать она перестала — но просто убрала всё, в чём не уверена. А для курсовой обычно нужны как раз свежие русскоязычные статьи из журналов.

Что получается:

1. Фраза «не выдумывай, если не уверен — скажи» в промпте реально убирает выдуманные источники. Добавляйте её всегда.

2. Цена — русскоязычных статей почти не будет. Их придётся искать самому в eLibrary и КиберЛенинке.

3. Если нейросеть без такой инструкции выдала русскую статью с точным томом и страницами — это главный кандидат на подделку (см. первую часть).

4. Проверять всё равно нужно: даже в честном списке у двух источников год не совпал с базой, а научрук может придраться и к этому.

Про модели с поиском в интернете тоже спрашивали — справедливое замечание: если модель сама может открыть сайт журнала, она может и проверить источник. Но чаще студенты спрашивают обычный чат без поиска, поэтому я проверял именно этот сценарий.

Если кто-то уже искал в eLibrary статьи из первой части — напишите, что нашлось, допишу обновление.

Англоязычная классика оказалась настоящей: 21 из 22 англоязычных источников нашлись с теми же авторами, журналом, томом и страницами. У одной (Херцберг в Harvard Business Review) в базе стоит другой год — скорее всего, это запись переиздания, так что тут нейросеть, похоже, права. Знаменитые статьи она просто «помнит».

Книги (7 штук) в базах статей искать бесполезно — их надо смотреть в каталоге РГБ или в библиотеке вуза. Твенги, Шейн, Сакс — известные книги, с ними всё нормально.

А вот с русскоязычными статьями всё плохо: из 11 не нашлась ни одна.

Это не значит, что все 11 выдуманы: часть российских журналов не регистрирует статьи в Crossref, и их там просто нет. Но присмотритесь к списку. Журналы реальные: «Высшее образование в России», «Финансы и кредит», «Деньги и кредит». Тома, номера и страницы выглядят правдоподобно. Некоторые фамилии принадлежат настоящим учёным, которые действительно пишут на эти темы.

Так и выглядит хорошая подделка: нейросеть берёт реальный журнал, реальную фамилию из области и сочиняет статью, которая «могла бы быть». На глаз это не отличить — ни студенту, ни научруку, пока он не вобьёт название в поиск.

Что я для себя вынес:

1. Известным англоязычным статьям из ответа нейросети можно верить больше — но всё равно стоит проверить DOI.

2. Русскоязычные источники — главный риск. Каждый ищите по точному названию в eLibrary или КиберЛенинке. Если статьи нет ни там, ни в архиве журнала — скорее всего, её не существует.

3. Сверяйте не только название. Бывает, что название настоящее, а авторы или год чужие, — поиск по одному названию этого не поймает.

4. Книги проверяйте по каталогу РГБ: в базах статей их нет, и это нормально.

Самому интересно, сколько из этих 11 на самом деле существуют. Если у кого-то есть доступ к eLibrary — поищите и напишите в комментариях, какие нашлись. Обновлю пост с результатами.