Ну погнали. Немножко упоротой философии:
1) Что есть мир?
Мир - это личное объективное восприятие реальности без призмы чужого искажения.
2) Что есть Я?
Объект обрабатывающий воспринимаемую без призмы чужого искажения реальность и проецирующий ее на мир.
3) На что я могу надеяться?
Что в мире кроме Я есть другие Я и что все Я едины и управляемы одной системой.
4) Как мне следует поступать?
Продолжать наблюдение.
Наш великий соотечественник Иммануил Кант считал, что каждый человек должен ответить на 4 вопроса:
1) Что есть мир?
2) Что есть Я?
3) На что я могу надеяться?
4) Как мне следует поступать?
Попробуйте хоть на один без "вышки" ответить)
Высшее образование это показатель что человек может решать сложные задачи и приходить к какому нибудь решению.
То есть это системный показатель умения находить решения. А не просто корка или какие то знания .. когда берешь человека который закончил вышку особенно по инженерному делу то это уже показатель что человек может найти выход. Попадет или нет он потом в свое русло не важно но навык уже имеется.
А взяв на работу пацанчика который со словами "да Билл Гейтс тоже не учился" начинает работу - имеете максимум вероятности что пацан свалит при первом же шухере При первой же серьезной задаче. Либо будет волынить ее до последнего не предпринимая никаких действий.
Так что ВО это в первую очередь навык систематизации и управления своим временем и решениями. А в довесок это утверждено хоть какими то нормами и экзаменами. А если там ещё и средние оценки 4 и выше и достойный диплом то это уже показатель хоть какой то надёжности.
По личному опыту: обычно о бесполезности высшего образования говорят те, кто его либо не получил, либо получил только документ о нем (само обучение прое...ал).
Либо те, кто работал на руководящих постах и что-то понимает
Высшее образование прекрасная возможность расширить свое мышление и научиться думать, пока не затянула рутина. Плюс бонусом - некоторое знание основ получаемой профессии.
Далеко не в каждом ВУЗ/ССУЗе. Главная претензия к профессиональному образованию - это не его необходимость/бесполезность, а его качество. Собеседуя людей вообще без профильного образования и выпускников 90% ВУЗ/ССУЗ разницу не ощущаешь вообще.
Если кто-то зря потратил время/деньги - его проблема. Работодатель обычно способен разобраться в этом. Для него выбор работника с высшем образованием (на соответствующую должность, конечно) не гарантия, но способ повышения вероятности получить более качественного работника. Разумеется он еще будет проверять его на деле.
Зайдите на порталы по поиску сотрудников и посмотрите своими глазами какой % работодателей считает существенной эту самую вероятность. Последний раз когда я делал такой анализ, то вывел примерно 45% тех, для кого наличие профильного образования является аргументом.
Ещё раз акцентирую внимание всех - проблема не в наличии/отсутствии образования - оно безусловно необходимо.
Проблема в том, что практически во всех ССУЗ/ВУЗах образование такое, что наличие/отсутствие такого образования ничего не меняет.
Подержите мое пиво!
Поступал в 99-м. Был один из лучших в классе. По математике и физике - лучший. Поступил сам, на бюджет.
Новочеркасский НПИ. ЮРГТУ, сейчас иначе немного. Политех.
Я честно пытался учиться. Но 2-х часовые лекции с исписанными за раз 6-ю страницами нихрена не помогали. Профессора бубнили под нос, а ты строчи.
На кой то хер психология, физра и еще какая то херня посторонняя...
Компов считай нет, чертили на ватманах, хотя автокад и компас уже в жизнь входили.
Хорошие оценки получали списавшие. Откровенные дебилы.
Заболело горло - ангина, я пришел сдавать - говорить не мог.. двойка! Похуй что болел.
Всем на все похуй!
Выпустился. Содрал с рыбы диплом. Так все делали. Весь курс. Потому что учится невозможно. Так я еще помню и сопромат и теормех и высшую математику.
И кому я нужен?
Нужен! Любимому Ростсельмашу. Оклад 157 $. В рублях - 4250.
Знаете, если бы не вторая чеченская (а в вузе кафедра была) и был интернет - я бы в вуз ни ногой!
По личному опыту: обычно о бесполезности высшего образования говорят те, кто его либо не получил, либо получил только документ о нем (само обучение прое...ал). Высшее образование прекрасная возможность расширить свое мышление и научиться думать, пока не затянула рутина. Плюс бонусом - некоторое знание основ получаемой профессии.
Если кто-то зря потратил время/деньги - его проблема. Работодатель обычно способен разобраться в этом. Для него выбор работника с высшем образованием (на соответствующую должность, конечно) не гарантия, но способ повышения вероятности получить более качественного работника. Разумеется он еще будет проверять его на деле.
Я никогда не беру на работу человека без высшего образования. Для меня служит это своеобразным индикатором.
Как раз из-за такой позиции работодателей куча людей каждый год и ломится в вузы без цели реально учиться и получать квалификацию. Всё равно куда и на какую специальность, лишь бы чучелком или тушкой пролезть на высшее и корку получить. Мамы за руку приводят остолопов, не способных даже расписание списать со стенда, а потом пять лет будят их на пары, выпрашивают зачёты и задалбывают деканат с пересдачами и просьбами относиться к деточке помягче. В ответ на спрос на каждом углу растут филиалы и академии, в инженерных вузах открывают отделения журналистики, в сельскохозяйственных - факультеты юристов, потому что на модные специальности идут лучше. На коммерческие места берут всех, кто еле наскрёб тройки на ЕГЭ, лишь бы были готовы платить.
Что имеем в итоге:
- Вместо уважаемой системы высшего образования с конкурсным отбором получили систему "за деньги да".
- Даже в хороших вузах куча людей сидит просто так, впустую занимая места, которые можно было бы отдать действительно желающим учиться. Делают формальный минимум, чтобы не отчислили, и напрямую заявляют преподавателям, что им нужен только диплом, а в обучении они не заинтересованы.
- Диплом о высшем образовании уже давно не индикатор ничего вообще. Специалисты с вышкой путают пресловутые "тся" и "ться" (мы же не на экзамене 😏) и не могут внятно составить запрос или объяснить задачу.
- Для огромного количества специальностей вполне достаточно толкового техникума, но с такими кандидатами даже разговаривать никто не хочет. Вместо них приглашают тех, у кого есть диплом нижнефуфлыжного филиала заборостроительной академии. В итоге замкнутый круг - работодатели продолжают маниакально требовать дипломы у всех без разбора, соискатели эти дипломы всеми способами получать, а кто не смог получить - за бортом независимо от реальной квалификации.
- Сама идея вузов как заведений, продвигающих науку и готовящих научных работников, полностью утрачена в угоду рынку.
Грустно..
С развитием технологий все чаще возникает вопрос: можно ли определить, что текст был создан нейросетью? Особенно остро этот вопрос стоит в образовательной сфере, где студенты могут использовать ИИ для написания эссе, курсовых и даже дипломных работ.
Современные системы проверки на плагиат постепенно адаптируются к новой реальности и начинают уметь распознавать тексты, созданные с помощью моделей вроде GPT.
Антиплагиат существует не первый год и даже не первое десятилетие. Вообще, это программное обеспечение, предназначенное для выявления заимствований в текстах. Оно сравнивает поданный документ с базами данных интернет-ресурсов, научных публикаций, учебных работ и других источников. Однако современный вызов заключается в том, что текст может быть не списан, а сгенерирован ИИ, и тогда задача становится сложнее.
Стандартные программы (например, Антиплагиат ВУЗ, Turnitin, Advego Plagiatus и другие) ищут точные или близкие совпадения в уже существующих текстах. А текст, написанный с помощью GPT:
уникален — он не копирует конкретную статью или источник;
генерируется "на лету" — не существует заранее загруженного оригинала;
имеет структуру, отличную от типичного студенческого текста.
Именно поэтому такие работы могут пройти стандартную проверку как полностью оригинальные, хотя были созданы без участия человека.
Первые попытки автоматизировать проверку оригинальности текстов начались ещё в конце 1970-х годов, когда университеты начали сталкиваться с проблемой списывания студенческих работ. Однако первые полноценные программы появились в середине 1990-х годов, когда интернет начал активно внедряться в повседневную жизнь. Одним из первых коммерческих решений стала система Turnitin , запущенная в 1997 году в США.
Она позволяла преподавателям загружать студенческие работы и сравнивать их с базой данных уже существующих публикаций, сайтов и ранее сданных работ. Система быстро получила распространение в вузах благодаря своей простоте и эффективности.
В России развитие антиплагиатных программ началось чуть позже. Первые отечественные системы появились в начале 2000-х годов. Одной из самых известных стала система Антиплагиат ВУЗ , разработанная компанией «Антиплагиат» (ныне — группа компаний АО «Эксперт», https://www.antiplagiat.ru ). Эта система была внедрена во многих российских университетах и стала стандартом для проверки выпускных квалификационных работ.
Основная задача антиплагиатной системы — выявить совпадения между анализируемым текстом и другими источниками. Современные системы, такие как Turnitin, Antiplagiat, Grammarly Plagiarism Checker и другие, используют сложные алгоритмы машинного обучения, чтобы не просто находить совпадения, но и давать оценку оригинальности текста.
На первый взгляд, математика — это формальная система, и неважно, кто её использует: человек или компьютер. Однако при анализе решения можно заметить некоторые характерные особенности: неидеальный порядок действий, ошибки в вычислениях - пропущенный шаг, забытая скобка, а также субъективность объяснений и долгая запись решения.
ИИ работает как судент-отличник: нейросети редко ошибаются в вычислениях, если запрос понятен.
Хотя большинство антиплагиатных программ (например, Антиплагиат ВУЗ, Turnitin) изначально были созданы для поиска заимствований, они не справляются с задачей обнаружения ИИ в математических работах. Новые технологии уже начинают внедрять специальные модули, ориентированные именно на эту задачу, но, по мнению специалистов в области образования и искусственного интеллекта, точно определить авторство математического текста пока невозможно.
Одной из ключевых тенденций в ближайшие годы станет глубокая интеграция методов машинного обучения в системы проверки оригинальности . Современные алгоритмы уже умеют не просто сравнивать текст с имеющимися источниками, но и анализировать его внутреннюю структуру — частоту словоупотребления, синтаксические особенности, логическую связность предложений и даже стиль написания. Такие подходы позволяют выявлять характерные черты текстов, созданных нейросетями, даже если они уникальны и не имеют прямых совпадений в интернете или базах данных.
Один из эффективных методов обхода антиплагиата — переписывание текста своими словами. Даже если исходный материал создан нейросетью, его можно переформулировать, изменить структуру предложений и добавить личные комментарии. Это помогает снизить уровень формального сходства и приблизить текст к стилю человека.
Ещё один способ — многоэтапная обработка текста: сначала генерация через одну модель (например, Gemini), затем переработка через другую (например, YandexGPT). Это создаёт эффект "человеческой мысли", снижая вероятность обнаружения ИИ. Также полезно вносить ошибки и повторы , характерные для человеческого письма. Небольшие неточности, дополнительные пояснения и отклонения в структуре делают текст менее "идеальным" и ближе к реальному авторству.
Ещё одной важной перспективой является развитие многоуровневого анализа , при котором система не только определяет наличие заимствований, но и даёт оценку вероятности использования ИИ, а также уровня человеческого участия в подготовке текста. Например, можно будет увидеть, какие части работы были написаны самостоятельно, а какие, скорее всего, были сгенерированы нейросетью. Это даст преподавателям возможность более точно понимать, как именно студент работал над заданием, и поможет сохранить баланс между использованием технологий и развитием навыков самостоятельного мышления.
Готов ли кто-то сейчас обойтись без возможностей ИИ, которые, буквально, доступны в каждом телефоне?
В прошлом месяце специалисты платформы Rumi сообщили, что некоторые версии ChatGPT (o4-mini-high, o3) добавляют в генерируемый текст неразрывные пробелы (U+202F) — символы, невидимые в обычных редакторах, но обнаруживаемые в кодовых редакторах, таких как VS Code. Эти символы могли бы использоваться как скрытая "подпись" ИИ , однако представители OpenAI опровергли идею намеренного внедрения водяных знаков. По их словам, такие особенности возникли случайно — как побочный эффект обучения модели с подкреплением. Ранее компания рассматривала возможность добавления видимых или невидимых водяных знаков в тексты от ИИ , чтобы помочь преподавателям выявлять работы, написанные с помощью нейросети. Однако от этой идеи отказались из-за этических и технических сложностей. Тем не менее, исследователи утверждают: даже без явных меток современные системы могут отличить текст, созданный GPT, от человеческого , благодаря анализу стиля, логики и вероятностной структуры предложений.
Если OpenAI действительно будет внедрять такие метки, это может быть сделано:
для контроля использования ИИ в образовании;
для защиты авторских прав и прозрачности;
для соблюдения законов о генерации контента.
Если студент просто копирует текст в документ, преподаватель не увидит ничего необычного. А вот при более детальном анализе с помощью специальных программ можно определить, что текст был сгенерирован ИИ. Однако эксперты отмечают: скрытие таких меток простыми средствами — вопрос времени . Достаточно написать небольшую программу, которая удалит все U+202F из текста, и он станет "неотличимым".
Вопрос не только в том, можно ли обнаружить ИИ , но и в том, следует ли это делать вообще. Некоторые педагоги считают, что ИИ должен стать частью образовательного процесса , а не средством обмана. Если студент умеет правильно задавать вопросы и интерпретировать ответы, это тоже навык, который заслуживает оценки.
Но если студент пишет курсовую работу с помощью ИИ, можно ли считать её своей? Если художник создаёт картину через нейросеть, чьё это произведение — его или алгоритма?
В конечном итоге, развитие антиплагиатных технологий и систем обнаружения ИИ направлено не на запрет прогресса, а на то, чтобы сделать его частью честной и контролируемой системы образования и коммуникации.
Технологии продолжают развиваться, и уже сегодня можно говорить о том, что мы стоим на пороге нового этапа в области проверки подлинности текстов — этапа, где важен не только вопрос «откуда взят текст» , но и «кто его написал».
Еще больше инфографики по ссылке https://vistat.org/art/antiplagiat-raspoznaet-tekst-napisann...
