Диссертацию теперь мало написать — её нужно доказать

Если вы когда-нибудь планировали защитить научную степень, правила игры меняются прямо сейчас. Министерство науки и РАН готовятся пересмотреть сам смысл понятия «научная самостоятельность» — и причина одна: нейросети научились писать диссертации лучше многих аспирантов.

Речь не о запрете ChatGPT или GigaChat. Речь о том, что прежний главный критерий оценки учёного — умение написать связный научный текст — больше не работает. Когда машина делает это за секунды, ценность текста как доказательства компетентности обнуляется.

Что именно меняется

Минобрнауки совместно с Российской академией наук готовит уточнение требований к диссертациям по гуманитарным специальностям. Об этом заявил замминистра Константин Могилевский на профильном круглом столе.

Ключевой тезис: «умение написать стройный исторический текст перестаёт быть основным критерием оценки компетентности специалиста». Это прямая цитата чиновника — и она переворачивает логику гуманитарной науки с ног на голову.

Кого это касается

Прежде всего — аспирантов и соискателей по гуманитарным направлениям: история, филология, социология, философия, педагогика, право, экономика. Именно здесь граница между авторским анализом и машинной генерацией размыта сильнее всего.

Но де-факто новые требования затронут всю академическую среду: научных руководителей, диссертационные советы, университеты, которые будут вынуждены перестраивать программы подготовки.

Как это будет устроено

Новые правила должны уточнить три вещи:

— методологию исследования — насколько она оригинальна и осмыслена автором лично.

— выводы — доказан ли реальный вклад автора, а не просто качество генерации.

— самостоятельность — как именно соискатель подтверждает, что это его работа, а не работа алгоритма.

Ведомство признаёт: полноценной правовой базы для использования ИИ в науке пока нет. Новые требования должны закрыть этот пробел.

2,5% ВВП — ставки высоки

По оценке специалистов РАНХиГС, генеративный ИИ способен обеспечить дополнительный прирост ВВП России примерно на 2,5%. Это объясняет, почему власти не хотят просто запретить технологию — они хотят научить её использовать правильно.

Несколько ведущих университетов уже перестраивают программы: будущих гуманитариев начали учить анализу данных, программированию и работе с нейросетями. Такие инициативы реализуются в МГУ, ВШЭ, Казанском и Балтийском федеральных университетах.

Цитаты тех, кто решает

Могилевский назвал ИИ потенциальным «драйвером выхода образования и науки на новый уровень» — при условии осознанного использования. Это важный сигнал: государство не против технологии, оно против её бесконтрольного применения в академической работе.

Что это значит на практике

Академическая наука движется туда, где ценится не текст сам по себе, а способность мыслить критически, работать с источниками и интерпретировать данные. Нейросети вроде GigaChat и YandexGPT уже автоматизируют анализ архивов и исторических документов — работу, которая раньше занимала месяцы.

Но именно эта эффективность создаёт новую дилемму: где заканчивается помощь инструмента и начинается фактическое авторство машины?

Что делать уже сейчас

Если вы аспирант — проверьте, насколько ваша методология прозрачна и верифицируема без текста как такового. Диссертационные советы будут искать именно это.

Если вы только планируете научную карьеру или хотите работать в аналитике, образовании, исследовательских структурах — сейчас самый точный момент, чтобы пройти курсы по нейросетям. Университеты уже включают это в программы, но пройти курс по data-аналитике, prompt-инжинирингу или цифровой гуманитаристике можно и онлайн — не дожидаясь, пока реформа доберётся до вашей программы.