Начну с ответа, который никого не радует, но экономит недели: единого норматива по проценту ИИ в России нет. Министерство науки и высшего образования порогового значения не устанавливало. Цифры, которые ходят по студенческим чатам — «до тридцати можно», «больше двадцати завернут», — не опираются ни на какой федеральный документ. Их придумали.
Спрашивают об этом по-разному — какой допустимый процент ИИ, сколько его может быть в дипломе, что делать с высоким процентом ИИ в курсовой. Ответ во всех случаях один, и зависит он не от вида работы, а от вашего вуза. Дальше начинается то, что действительно полезно знать.
Процент ИИ и процент заимствований — разные вещи
Половина вопросов, которые мне приходят, растёт из этой путаницы. В отчёте два разных показателя, и считаются они принципиально по-разному.
| Заимствования | Признаки ИИ | |
|---|---|---|
| Что измеряется | Совпадения с документами из базы | Статистическое сходство текста с машинно сгенерированным |
| С чем сравнивается | С чужими работами, статьями, сайтами | Ни с чем — анализируется сам текст |
| Что означает высокое значение | Вы переписали чужое | Текст похож на сгенерированный |
| Это доказательство? | Да, источник указан в отчёте | Нет, это оценка вероятности |
Отсюда следствие, которое многих удивляет
Работа может иметь оригинальность 95 процентов и одновременно высокий показатель ИИ. Противоречия здесь нет: текст действительно ни с чем не совпадает — просто потому, что он новый, — но написан ровно, гладко и безлично, а именно на это и реагирует детектор.
Что написано в положениях вузов на самом деле
Я разбираю положения о ВКР построчно и выкладываю разборы со ссылками на исходные документы. На сегодня разобрано девять. Требований к проценту ИИ нет ни в одном. Все пороги, которые там есть, — по оригинальности:
| Вуз | Порог оригинальности | Про ИИ |
|---|---|---|
| КФУ, ИФМиБ | не менее 80% | не упоминается |
| СПбПУ, ИММиТ | 65% и 75% в зависимости от вида работы | не упоминается |
| НГТУ им. Алексеева | 65% | не упоминается |
| СПбГЭУ | 65%, плюс не более 10% из одного источника | не упоминается |
| МГТУ им. Баумана, магистратура | 60% | не упоминается |
| Юрфак ННГУ | числа в документе нет | не упоминается |
Объяснение простое: восемь из девяти документов приняты в 2015–2021 годах, когда детекции ИИ в системе ещё не было. Самый свежий — методические указания СПбГЭУ от ноября 2024-го — говорит о недопустимости признаков фальсификации текста, но это про технические обходы вроде скрытых символов, а не про генерацию.
Что это значит практически
Требование по ИИ у большинства вузов живёт не в положении, а в устном распоряжении кафедры или в письме, которое разослали научные руководители. Поэтому единственный способ узнать свою цифру — спросить на кафедре и попросить показать, где это написано. Ответ «нигде, но у нас так решили» — тоже ответ, и его полезно получить до сдачи, а не после.
Почему честный текст даёт высокий процент
Детектор ищет признаки машинного письма. Беда в том, что почти все они совпадают с признаками хорошей академической работы:
- Ровная длина предложений. Человек пишет рвано: одно предложение на четыре строки, следующее в три слова. Модель — равномерно.
- Предсказуемая лексика. Каждое следующее слово — самое ожидаемое в этом месте. Именно так вас и учили писать обзор литературы.
- Отсутствие конкретики. Общие формулировки без цифр, имён и дат выглядят машинными, потому что модель именно так и пишет, когда ей нечего сказать.
- Безличность. Ни оценки, ни сомнения, ни выбора между позициями авторов — только изложение.
Поэтому под подозрение чаще всего попадает первая глава. Не потому, что вы её сгенерировали, а потому, что теоретический обзор по своей природе устроен так, как пишет машина.
Что делать, если процент ИИ в работе высокий
- Не переписывать всё подряд. Откройте отчёт и посмотрите, какие фрагменты подсвечены. Обычно это два-три куска, а не вся работа.
- Узнать на кафедре реальное требование. Часто оказывается, что порога нет вовсе, а руководитель просто «обратил внимание». Это меняет весь план действий.
- Добавить конкретику в подсвеченные места. Цифра из вашего расчёта, ссылка на конкретную страницу источника, название предприятия, дата — всё это сбивает показатель сильнее любой перестановки слов.
- Сломать ровность. Разбейте длинные периоды, соедините короткие, вставьте пояснение в скобках, добавьте фразу с оценкой: «этот подход удобен тем-то, но не учитывает того-то».
- Связать текст с вашим материалом. После каждого теоретического блока — предложение о том, как это относится к вашему объекту. Машина такого не пишет, потому что не знает вашего объекта.
- Перепроверить и сохранить отчёт с датой.
Реферат, статья, диссертация: где какие правила
| Вид работы | Кто решает про ИИ | Где смотреть |
|---|---|---|
| Реферат, эссе, контрольная | Преподаватель | Задание, устные требования, рабочая программа дисциплины |
| Курсовая, ВКР | Кафедра и вуз | Положение о ВКР, методичка, распоряжение кафедры |
| Научная статья | Редакция журнала | «Правила для авторов» на сайте журнала |
| Диссертация | Диссертационный совет | Требования совета и организации, где выполнялась работа |
Общее у всех случаев одно: числа «для всех» нет, и вопрос нужно задавать тому, кто принимает работу, до сдачи, а не после.
Про бесплатные детекторы и «очеловечиватели»
Бесплатный детектор и система вашего вуза — разные модели с разными настройками. Цифры у них расходятся так же сильно, как расходятся проценты оригинальности, и по той же причине. Ориентироваться имеет смысл только на проверку вуза.
Сервисы «очеловечивания» перестраивают текст по своим шаблонным правилам — и результат нередко определяется как машинный уже следующим детектором. Но настоящая проблема не в этом. Они регулярно ломают смысл: путают термины, теряют логические связки, искажают числа. Защищать работу потом вам, и объяснять, откуда в тексте взялась бессмыслица, тоже вам.
Если детектор сработал на текст, который вы писали сами, и разговор уже начался — есть отдельный разбор с порядком действий и тем, чем подтверждается авторство. Если нужно привести показатель в порядок руками — это отдельная услуга по договору, и делаю я её переписыванием по смыслу, а не техническими фокусами.
Короткие ответы на частые вопросы
Какой процент ИИ допустим в реферате?
Общего норматива нет, как и для диплома. Для реферата требования задаёт преподаватель: одни не проверяют ИИ вовсе, другие смотрят отчёт системы вуза. Спросите заранее, проверяется ли реферат и что считается допустимым.
Какой процент ИИ допускается в научной статье?
Решает журнал, а не вуз. Смотрите раздел «Правила для авторов»: там написано, можно ли использовать генеративные модели и нужно ли это указывать. Большинство журналов не признают нейросеть соавтором: за содержание отвечают люди, подписавшие статью.
Сколько ИИ допустимо в диссертации?
В Положении о присуждении учёных степеней процента ИИ нет. Требования к оригинальности и к самостоятельности текста задают диссертационный совет и организация, где выполнялась работа. Уточняйте у учёного секретаря совета до подачи.
Сколько процентов ИИ допустимо в дипломной работе?
Единого норматива в России нет. Министерство науки и высшего образования порогового значения по ИИ не устанавливало, и цифры вроде «до 30 процентов», которые ходят по студенческим чатам, ни на каком федеральном документе не основаны. Требование устанавливает конкретный вуз своим локальным актом, и у разных вузов оно разное — либо его нет вообще. Спрашивать нужно на своей кафедре и просить показать документ.
Процент ИИ и процент заимствований — это одно и то же?
Нет, это два разных показателя в одном отчёте, и путают их постоянно. Заимствования — это совпадения вашего текста с документами из базы: чужими работами, статьями, сайтами. Процент ИИ — оценка вероятности того, что фрагмент сгенерирован языковой моделью, и она считается по статистическим признакам самого текста, безо всякого сравнения с базой. Текст может иметь стопроцентную оригинальность и при этом высокий показатель ИИ: он ни с чем не совпадает, но выглядит машинно написанным.
Что написано про ИИ в положениях вузов?
В девяти положениях о ВКР, которые я разбирал построчно, требований к проценту ИИ нет ни в одном. Пороги там заданы только по оригинальности: 60 процентов в МГТУ имени Баумана для магистерской, 65 в СПбГЭУ и НГТУ имени Алексеева, 75 для отдельных видов работ в Политехе, 80 в Институте фундаментальной медицины и биологии КФУ. Восемь из девяти документов приняты в 2015–2021 годах, то есть до появления детекции ИИ в системе. Это значит, что требование по ИИ у большинства вузов живёт не в положении, а в устном распоряжении кафедры.
Детектор показал 80 процентов ИИ, а я писал сам. Это возможно?
Да, и это происходит регулярно. Детекторы вероятностные: они оценивают, насколько текст статистически похож на машинный, а не устанавливают факт. Под подозрение чаще всего попадают ровные, выдержанные в академическом стиле фрагменты — обзоры литературы, определения, описания методик. То есть ровно то, что вас и просили написать сухо и по правилам. Про эту ситуацию у меня есть отдельный разбор с порядком действий.
Можно ли снизить процент ИИ переписыванием?
Да, и это единственный работающий способ. Показатель падает, когда в тексте появляются признаки живого авторства: неровная длина предложений, конкретные примеры и цифры вместо общих формулировок, ссылки на ваш материал, авторский комментарий к чужим позициям. Синонимизация и перестановка слов не помогают — они не меняют статистическую структуру текста, по которой работает детектор.
Помогают ли сервисы «очеловечивания текста»?
Как правило, нет. Они перестраивают текст по тем же шаблонным правилам, и результат часто определяется как машинный уже другим детектором. Хуже другое: такие сервисы регулярно ломают смысл — путают термины, теряют логические связки, искажают цифры. Работу потом надо защищать, и объяснять комиссии, откуда в тексте взялась бессмыслица, придётся вам.
Разберём ваш отчёт
Пришлите отчёт проверки и требование кафедры. Скажу, из чего складывается показатель, что придётся переписывать и сколько это займёт. Если процент нормальный и паниковать не о чем — скажу и это.
Читать дальше