Использование генеративных моделей в высшем гуманитарном образовании: опыт Института медиа НИУ ВШЭ

Коммуникации. Медиа. Дизайн. 2025. Т. 10. № 1. С. 5–37.

Шариков А. В., Джура А. П., Магера Т. С., Онегов Д. В., Хасавов А. Д.

В статье описываются основные теоретические положения и опыт использования генеративных моделей в высшем гуманитарном образовании в России. Рассматриваются некоторые этические вопросы, связанные с применением генеративного искусственного интеллекта. Описывается процесс формирования нормативной базы его использования в Национальном исследовательском университете «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ), где с 2023 года такого рода использование было легализовано. Приводятся результаты исследования, проведённого среди студентов магистратуры Института медиа Факультета креативных индустрий НИУ ВШЭ, целью которого было изучение их опыта использования нейросетей. Опрос 98 студентов четырёх магистерских программ показал, что большинство студентов имели опыт работы с нейросетями до официальной легализации в НИУ ВШЭ. Выяснилось также, что студенты чаще всего использовали нейросети не для генерирования текстов, а для решения задач систематизации и структурирования текстовых данных. Отказ некоторых студентов от использования нейросетей, как показал опрос, был связан с позицией, выражаемой фразой: «Это обесценивает мой собственный труд, предпочитаю выполнять задания в университете самостоятельно», а также с недоверием нейросетям. На основе проведённого исследования были сформулированы методические положения, выражающие рациональное отношение к использованию студентами нейросетей, а именно: трактовка генеративной модели как инструмента для решения определённого класса задач; понимание границ применимости нейросети: понимание ограниченности ресурсов при её использовании; знание общей схемы (алгоритма) её применения; необходимость верификации полученного результата. Статья завершается описанием положительного примера использования генеративной модели в создании выпускной квалификационной работы студентки магистерской программы «Медиаменеджмент» Б.А. Подрожанцевой.

Ключевые слова: искусственный интеллект, нейросеть, adaptive neural networks, генеративная модель, generative model