Мифологизация ИИ в качестве инструмента научного и учебного исследования / Строева О. В., Глушенков Е. А.

Строева О. В., Глушенков Е. А. Мифологизация ИИ в качестве инструмента научного и учебного исследования // Медиакультура. 2026. Т. 2. № 2. С. 88-105.

Олеся Витальевна Строева,

доктор культурологии, кандидат философских наук, доцент ВАК, проректор по научной работе, профессор и заведующая кафедрой, кафедра теории и истории культуры, Институт кино и телевидения (ГИТР), 125284, Россия, Москва, Хорошевское ш., 32А, ORCID ID: 0000-0002-8554-8053, ResearcherID: ABI-7254-2020, SPIN-код: 8154-1276, olessia_75@mail.ru

Егор Александрович Глушенков,

студент 3 курса, операторский факультет, Институт кино и телевидения (ГИТР), 125284, Россия, Москва, Хорошевское ш., 32А, EAglushenkov@yandex.ru

Студенты 2 курса, проводившие самообследование: О. Ю. Сахатова, Э. А. Авшарова, А. В. Климачев, С. М. Чистова, А. А. Расстригина, Г. М. Федорова, Г. А. Кисельников, А. А. Копейкина, А. В. Буликова, Е. С. Букашова, С. А. Мавзалевский.

УДК 37.013.2

Аннотация: статья посвящена практическому анализу использования ИИ в научной и учебной деятельности на основе авторского опыта рецензирования научных статей, а также межфакультетского самообследования студентов 2 курса Института кино и телевидения (ГИТР). Целью статьи является попытка определить степень мифологизации ИИ как рабочего инструмента для научных и учебных творческих работ. В результате исследования были выявлены параметры, по которым рецензент отличает текст, сгенерированный ИИ, от «человеческого»; тезисно сформулированы границы возможностей использования ИИ в качестве инструмента научной деятельности; проанализированы данные самообследования студентов, проведенного в марте 2026 г. на тему «Использование ИИ для выполнения творческого задания по философии». Авторы приходят к выводу, что на современном этапе развития нейросетевых технологий использование ИИ в научной деятельности представляет собой мифологизацию, то есть переоценку его способностей. Степень доверия к достоверности знаний, получаемых в результате взаимодействия с ИИ, особенно у студентов крайне высока. Парадоксальным в этой ситуации выглядит желание студентов творческих специальностей переложить творческие задачи на нейросеть, тем самым лишая себя наслаждения творчества, что обозначается С. Жижеком как «интерпассивность». Таким образом, под влиянием использования ИИ уже сейчас происходит трансформация когнитивных способностей и утрата текстовой культуры как основного носителя смыслов. Статья имеет практическую значимость и может быть использована как руководство для создания научных статей.

Ключевые слова: ИИ, наука, нейросеть, мифологизация, текст, творчество, образование, педагогика

Olesya V. Stroeva,

Doctor of Science in Culture Studies, PhD in Philosophy, Associate Professor (VAK), Vice-Rector for Research, Professor and Head of the Department of Theory and History of Culture, GITR Film and Television School, 32A Khoroshevskoe Shosse, Moscow, 125284, Russia, ORCID ID 0000-0002-8554-8053, ResearcherID: ABI-7254-2020, SPIN: 8154-1276, olessia_75@mail.ru

Egor A. Glushenkov,

3nd year student, Department of Cinematography, GITR Film and Television School, 32A Khoroshevskoe Shosse, Moscow, 125284, Russia, EAglushenkov@yandex.ru

A group of second-year students who conducted the survey: O. Yu. Sakhatova, E. A. Avsharova, A. V. Klimachev, S. M. Chistova, A. A. Rasstrigina, G. M. Fedorova, G. A. Kiselnikov, A. A. Kopeikina, A. V. Bulikova, E. S. Bukashova, and S. A. Mavzalevsky.

UDC 37.013.2

Mythologizing AI as a Tool for Scientific and Educational Research

Abstract. This paper provides a practical analysis of the AI usage in scientific and educational purposes, based on the author’s experience of reviewing scientific articles and the inter-faculty survey conveyed by second-year students at GITR Film and Television School. The research aims to determine the level of mythologizing AI as a working tool for scientific and educational creative activities. The study identifies the parameters by which academic reviewers distinguish an AI-generated text from a "human" one; it outlines the limits of possibilities for using AI as a scientific tool and analyzes data from the students’ survey conducted in March 2026 on the topic «Using AI to complete a creative assignment in philosophy». The authors conclude that at the current stage of development of neural network technologies the use of AI in scientific field represents mythologizing process, that is, an overestimation of its capabilities. The degree of trust in the reliability of knowledge obtained through interaction with AI especially among students is extremely high. What seems paradoxical in this situation is the desire of creative students to delegate creative tasks to a neural network, thereby depriving themselves of the joy of creativity, which S. Žižek describes as "interpassivity". Thus, under the influence of AI a transformation of cognitive abilities and the loss of textual culture as the primary carrier of meaning are already underway. This paper has practical significance and can be used as a guide for creating scientific articles.

Keywords: AI, science, neural network, mythologization, text, creativity, education, pedagogy


Введение

Человеческое искусство является подражанием природе как во многих других отношениях, так и в том, что оно умеет делать искусственное животное. Ибо, наблюдая, что жизнь есть лишь движение членов, начало которого находится в какой-нибудь основной внутренней части, разве не можем мы сказать, что все автоматы имеют искусственную жизнь? Впрочем, искусство идет еще дальше, имитируя разумное и наиболее превосходное произведение природы – человека. Ибо искусством создан тот великий Левиафан, который называется Государством...

Т. Гоббс. Левиафан [1, с. 5]

Использование ИИ в качестве инструмента для научной и учебной работы – это насущная проблема современного студента, аспиранта и преподавателя, от которых требуется обязательное написание определенного количества научных статей в год. Соблазн воспользоваться услугами нейросети велик, однако ожидаемый результат оказывается совершенно неудовлетворительным, особенно в гуманитарных науках. Кажущаяся простота написания научных статей по определенному алгоритму приводит к иллюзии о том, что ИИ способен легко с этим справиться и заменить настоящего ученого-исследователя, отчего происходит мифологизация ИИ, то есть результаты не соответствуют ожиданиям. Опыт работы автора статьи в качестве главного редактора журнала «Медиакультура» (РИНЦ), члена редколлегии журнала «Наука телевидения» (WoS, ВАК), рецензента журналов «Культура и искусство», «Философия и культура» издательства NotaBene (ВАК), члена редколлегии сетевого журнала «Телекинет» (РИНЦ), позволяет проанализировать основные проблемы, связанные с использованием ИИ в научной деятельности. Кроме того, практическая педагогическая деятельность в качестве преподавателя философии и других гуманитарных дисциплин дает возможность выявлять рассматриваемые тенденции в учебной сфере.

Очевидно, что с развитием общедоступных программ ИИ количество сгенерированного материала в научной деятельности будет расти невообразимыми темпами, в этот лавинообразный процесс включаются сгенерированные тексты диссертаций, дипломных, курсовых и прочих учебных работ. Для анализа процента использования ИИ в учебных целях студенты 2 курса ГИТР под руководством О. В. Строевой провели самообследование, выявляющее цели запросов обучающихся всех факультетов к ИИ для выполнения творческого задания по философии. Самообследование наглядно демонстрирует результаты, свидетельствующие о мифологизации ИИ на современном этапе, то есть высокой степени доверия к информации, получаемой с помощью нейросетевых чатов, а также переоценке мыслительных способностей ИИ.

Степень разработанности проблемы. В настоящее время анализу использования ИИ в разных сферах посвящено огромное количество публикаций, в том числе в журнале «Медиакультура». Среди современных исследований влияния ИИ в педагогической и научной практике можно выделить статьи А. И. Пожарова [4, 5], наиболее близко отражающие тематику настоящего анализа, в которых рассматриваются проблемы мифологизации нейросетей как Другого и замены субъекта: «…экономическое описание отчуждения не объясняет, почему субъект не только не сопротивляется, но активно участвует в производстве собственного двойника. С. Жижек предоставляет инструментарий для анализа этого субъективного измерения. Понятие интерпассивности, разработанное Жижеком на основе идей Пфаллера, описывает делегирование не только действия, но и наслаждения… В цифровом контексте интерпассивность приобретает системный характер: рекомендательный алгоритм курирует вместо субъекта, автокомплит формулирует вместо субъекта, цифровой двойник «помнит» вместо субъекта. Субъект освобожден от бремени выбора – и именно поэтому утрачивает суверенитет над выбором» [4, с. 16-17].

В новейших зарубежных исследованиях проводится оценка влияния ИИ на когнитивные способности: так, например, международная группа ученых Х.-П. Ли, А. Саркар и др. проводила анкетирование более 300 работников интеллектуального труда. Опрос включал следующие аспекты: 1) когда и как работники воспринимают применение критического мышления при использовании ИИ; 2) когда и почему ИИ влияет на их мышление. Участники поделились 936 примерами использования ИИ в рабочих задачах. Результаты опроса показали, что «более высокое доверие ИИ связано с меньшим количеством критического мышления, в то время как более высокая уверенность в себе связана с большим количеством критического мышления. Таким образом, качественно ИИ смещает характер критического мышления в сторону проверки информации, интеграции ответов и управления задачами» [7].

Теоретическая база философского осмысления влияния ИИ на когнитивные способности и изменение творческого мышления довольно обширна: начиная с формирования механической картины мира в «Левиафане» Т. Гоббса [1] до М. Хайдеггера [6], Ж. Деррида [2] и С. Жижека [3]. В «Вопросе о технике» М. Хайдеггер определял взаимоотношения человека с миром как инструментальные, описывая их через понятия онтической и онтологической близости, что влияет на переживание бытия: «Мы поэтому никогда не осмыслим своего отношения к сущности техники, пока будем просто думать о ней, пользоваться ею, управляться с нею или избегать ее. Во всех этих случаях мы еще рабски прикованы к технике, безразлично, энтузиастически ли мы ее утверждаем или отвергаем… В самом злом плену у техники, однако, мы оказываемся тогда, когда усматриваем в ней что-то нейтральное; такое представление, в наши дни особенно распространенное, делает нас совершенно слепыми к ее существу» [6].

При осмыслении влияния ИИ на письменную речь и культуру текста, можно опираться на концепцию Ж. Деррида, который ввел в научный дискурс понятие «фармакон», анализируя диалог Платона «Федр», где говорится об искусстве красноречия: «Письмо как фармакон (яд и лекарство) не служит памяти, аутентичной памяти. Оно является вспомогательной мнемотехникой для плохой памяти. Оно имеет больше сходства с забытьем, симулякром, плохим повторением, нежели с воспоминаниями и истиной...» [2, с. 137].

Таким образом, актуальность исследования определяется необходимостью осмысливать тенденции, связанные с влиянием ИИ на учебную и научную деятельность. Цель статьи – определить степень мифологизации использования ИИ для научных и учебных творческих работ. Для достижения цели решаются следующие задачи:

1. Выявить критерии, по которым рецензент отличает текст, сгенерированный ИИ.

2. Тезисно сформулировать возможности использования ИИ в качестве инструмента научной деятельности.

3. Проанализировать результаты самообследования студентов «Использование ИИ для выполнения творческого задания по философии».

Как рецензент отличает научную статью, написанную ИИ?

В требованиях к научным статьям всегда есть несколько обязательных правил, которые необходимо соблюдать авторам, чтобы текст был опубликован. Во-первых, традиционно статья должна сопровождаться аннотацией, ключевыми словами и списком литературы. Во-вторых, по структуре статья должна быть разбита на введение, смысловые разделы и заключение. Во введении должны быть сформулированы отдельными тезисами следующие пункты: Актуальность и новизна, цели и задачи исследования, методы исследования, степень разработанности проблемы (обзор фундаментальных источников и современных исследований по теме за последние 5 лет). Если формулировать эти пункты с помощью ИИ, то они будут звучать очень формально и в целом бессмысленно. Так, например, в гуманитарных науках методами чаще всего являются философские или культурологические концепции, сравнительный и контекстуальный анализ, иногда привлекаются статистические данные и количественные исследования. Нейросеть может выдать список методов, но применить их для анализа конкретного материала не сможет, а если заявленные методы не будут соответствовать дальнейшему исследованию – статья не будет отвечать требованиям научности, предъявляемым всеми рецензируемыми изданиями.

Возможно ли использовать нейросети как инструмент, который позволяет сократить время для поиска необходимых ссылок на литературу, что отнимает много времени (особенно в журналах, индексируемых Web of Science или Scopus, где необходимо цитировать не менее 5 источников на иностранном языке)? Для облегчения этой задачи уже появляются программы, которые выдают ссылки на нужные статьи по теме, зарегистрированные в академических базах:

Scite – инструмент проверки научных утверждений показывает, поддерживает ли цитата тезис, спорит с ним или просто упоминает его.

Semantic Scholar – академическая инфраструктура, AI-поиск по научной литературе, используется библиотеками как ресурс для A–Z списков и исследовательских гайдов.

Elicit – поиск статей, извлечение данных и синтез результатов, официально включен в библиотечные гайды и обучающие материалы Stanford Medicine, UT Austin, University of Arizona.

SciSpace – платформа для чтения, объяснения и написания научных текстов; инструмент включают в библиотечные ресурсы, например, University of Arizona и University of Kent.

NotebookLM – сервис Google анализирует загруженные файлы, чтобы извлекать ключевые идеи и представлять их в упрощенном и структурированном виде, создает презентации и подкасты.

Несмотря на растущий инструментарий, не следует использовать эти программы формально, так как важно изучать реальные полноценные исследования, проводимые по теме, чтобы сделать работу более актуальной, а также чтобы иметь представление об уровне изученности проблемы. Самая трудоемкая работа – это поиск цитат с указанием источников и страниц, но ИИ часто дает ссылки на несуществующие источники. Для точности необходимо загрузить нужную вам литературу, тогда он будет искать и выдавать правильные цитаты. Однако необходимо прочитать эту литературу, чтобы понимать общий смысл цитируемого источника, иначе очень легко попасть впросак – сослаться на что-то, вырванное из контекста. А рецензент, знающий этого ученого, легко поймет, что автор абсолютно не знаком с его взглядами и концепциями.

Например, в студенческой статье, присланной на рассмотрение в журнал «Медиакультура», было указано огромное количество источников в библиографии, но ссылки на статьи по всему тексту пересказывались без кавычек и указания страниц. После рецензирования количество литературы резко сократилось с 30 до 10, поскольку большая часть из них оказалась «фейковой». Кроме того, нейросеть часто неверно пересказывает источники, приписывая авторам сгенерированные высказывания.

Возможности использования ИИ в качестве инструмента научной деятельности

Существует такое явление, которое А. И. Пожаров называет «предел промпта: анализ без опыта»: «Наиболее диагностически точное наблюдение связано не с тем, что ИИ делает хорошо, а с тем, чего он не может. Один и тот же студент способен написать развернутый и технически грамотный анализ фильма по пьесе Ж-П. Сартра потому, что ИИ обучен на тысячах текстов об этом авторе и воспроизводит форму философского разбора. Тот же студент оказывается беспомощным, получив задание проанализировать документальный фильм преподавателя или собственную короткометражку: здесь промпт не работает, потому что в обучающем корпусе нет этого материала. Студент буквально не знает, «какой промпт написать», – то есть не может сформулировать вопрос без готовой подсказки» [4, с. 24].

Дело в том, что ИИ правильно формулирует текст с точки зрения построения предложений, но не смысла. Ученому, занимающемуся научными проблемами по определенной тематике, очень легко отличить сгенерированный текст от осмысленного анализа. ИИ не может передавать смыслы, он не генерирует новые идеи, а также не способен анализировать эмпирический материал в контексте каких-либо концепций. Кроме того, ИИ не обладает системным взглядом на научную проблематику, а выдает фрагментарную информацию, поэтому не стоит на него в этом полагаться. Научный взгляд на проблему – это всегда системный взгляд, то есть любое явление рассматривается как элемент структуры, процесса или закономерности. Всегда понятно, обладает ли автор таким системным представлением, демонстрирует ли широкие знания и понимание вопроса в контексте эволюции культуры, например.

В человеческих текстах тоже бывают недостатки, на которые указывает рецензент: нелогичность выводов, отсутствие новизны или анализа, недостаточность опоры на фундаментальные исследования и т.д. Однако особенность сгенерированного текста в том, что в нем нет осмысленной интерпретации тех или иных исследуемых феноменов. Текст ИИ отличается зацикленностью на одном и том же, только разными словами: повторяющимися фразами, которые не добавляют понимания, а постулируют нечто очевидное, что не нужно доказывать. Кроме того, нейросеть может выдать наоборот слишком идеальный текст, если речь идет о подборе фактологической информации.

Сейчас появляются программы, которые маскируют текст ИИ так, чтобы проверка на плагиат не смогла определить, сгенерирован он или нет. Программу обмануть можно, но не рецензента, который мыслит по-человечески. Для настоящей научной работы важна формулировка гипотезы исследования – это тезис, который доказывается или опровергается в заключении. Как известно, ИИ работает с тем, что вложил в него человек, соответственно он может только компилировать, но не изобретать что-то новое. А поскольку целью любого научного исследования является либо создать новую концепцию, либо предложить новую интерпретацию каких-либо современных явлений, либо раскрыть новые аспекты проблемы, нейросеть не может с этим справиться. Она может что-то сымитировать, создать иллюзию чего-то нового, но специалист легко отличает симулякр от истины.

Таким образом, возможности использования ИИ в качестве инструмента научной деятельности можно сформулировать в следующих тезисах:

1. ИИ может обработать данные (опросы, количественные показатели);

2. ИИ может нарисовать графики и диаграммы;

3. ИИ может корректно произвести обзор литературы и подобрать цитаты, если загрузить источники;

4. ИИ может передать краткое содержание литературы, выделив главное;

5. ИИ не может формировать смыслы и генерировать новые идеи;

6. ИИ не способен применить концепцию к анализу конкретного эмпирического материала;

7. ИИ не рассматривает явление как элемент структуры, процесса или закономерности – нет системного подхода;

8. ИИ не может предложить новую интерпретацию каких-либо современных явлений на основе базы знаний.

Самообследование студентов

Самообследование студентов 2 курса ГИТР было посвящено анализу использования ИИ для выполнения творческого задания по философии «Диалог в духе Платона». Само задание заключалось в том, чтобы написать диалог по образу и подобию диалога «Пир» Платона, выбрав центральной темой обсуждения любое абстрактное понятие (кроме любви) и используя любых персонажей, однако один из них должен быть условным Сократом – то есть авторитетом и носителем истины. Общее количество опрошенных студентов всех факультетов – 110. Опрос включал следующие параметры:

1. Рейтинг понятий (частотность, иерархия).

2. Рейтинг персонажей (частотность, иерархия).

3. Рейтинг авторитетов – «Сократов» (частотность, иерархия).

4. Общий % использования ИИ к авторской оригинальности.

5. Основные цели использования ИИ в процентном соотношении от количества диалогов с использованием ИИ.

Результаты обследования (полный отчет в приложении):

1. Популярные понятия, использованные в диалогах: свобода (18), дружба (15), случайность (9), истина (8), справедливость (7), красота (5), бытие (4).

2. Наиболее популярные носители мудрости или авторитеты: Сократ, Платон, Андрей Тарковский, А. Камю, С. Эйнштейн, Смешарики и другие.

3. Сравнение использования ИИ по факультетам: журналистика – минимальный уровень, звукорежиссура – максимальный уровень, продюсерский факультет – крупнейшая выборка и высокий уровень интеграции ИИ, драматургия – низкий уровень, режиссерские группы – средний диапазон использования ИИ.

Числовые сопоставления:

Максимальный средний уровень использования ИИ: звукорежиссеры – 42,5%. Минимальный средний уровень использования ИИ: журналисты – 0,75%. Диапазон большинства групп: от 10% до 30% использования ИИ.

4. Цели использования ИИ: структурирование текста – 28%, проверка информации – 19%, редактирование – 17%, формулировка выводов – 12%, подбор идей – 10%, стилизация – 7 %, частичная генерация – 4%, полная генерация – 3 %.

Для анализа результатов обследования используем методологию А. И. Пожарова, которая включает оценку интерпассивности, то есть «степени делегирования когнитивных и аффективных функций = субъект сохраняет полноту выбора, памяти, суждения: частичная делегация (рекомендации принимаются некритически, автокомплит используется как «свое мнение»); системная делегация (субъект не способен действовать без алгоритмической подсказки, двойник «помнит», «выбирает», «думает» за субъекта)» [4, с. 20]. Согласно этим критериям, только 3% студентов использует системную делегацию, то есть полностью перекладывает функцию выполнения задания на ИИ. Тем не менее, вызывает опасение степень доверия ИИ – пятая часть опрошенных проверяет информацию, используя нейросеть для получения знаний, считая ИИ носителем истины. Кроме того, делегирование подбора идей (10%) и формулировки выводов (12%) представляется нежелательным показателем и противоречит задачам обучения, так как само творческое задание по философии направлено на формирование у студентов навыков и умений структурирования мысли, выстраивания иерархии идей, развития способностей анализа, синтеза и в целом логического мышления, включая умение формулировать выводы.

Заключение

Таким образом, проведенное исследование демонстрирует высокую степень доверия ИИ и делегирования нейросети когнитивных функций. Можно констатировать, что под влиянием развития нейросетевых технологий уже сейчас происходит трансформация мыслительных способностей и утрата текстовой культуры как основного носителя смыслов, что отражается в научной и образовательной деятельности. Письменная и устная речь является способом выражения мышления, поэтому делегирование этого умения ИИ неизбежно приведет в дальнейшем к деградации всех перечисленных навыков и когнитивных способностей. Во избежание подобных последствий единственный выход в сфере образования видится в отказе от письменных заданий и переходе к устным упражнениям и экзаменам. Собственно, об этом предупреждал Сократ в диалоге «Федр» Платона, ставшем основанием для выведения понятия «фармакон» Ж. Деррида [2].

Литература

1. Гоббс Т. Левиафан. М.: АСТ, 2021. 800 с.

2. Деррида Ж. Фармация Платона / Диссеминация. Екатеринбург: У-Фактория, 2007. 608 c.

3. Жижек С. Интерпассивность, или Как наслаждаться посредством Другого. М.: 2004. 156 с.

4. Пожаров А. И. Цифровой двойник как поддельный дух: от экстернализованной памяти к автономному агенту // Философия и культура. 2026. № 4. С. 11-54.

5. Пожаров А. И. Поддельный дух: ИИ как псевдо-Другой и блокировка гностического события в цифровой культуре // Философия и культура. 2026. № 3. С. 44-79.

6. Хайдеггер М. Вопрос о технике / Гуманитарный портал. URL: https://gtmarket.ru/library/articles/5565 (Дата обращения 21.06.2026).

7. Lee H.-P., Sarkar A., Tankelevitch L. и др. The Impact of Generative AI on Critical Thinking: Self-Reported Reductions in Cognitive Effort and Confidence Effects // CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '25): Proceedings. New York: ACM, 2025.

References

1. Hobbes T. Leviafan [Leviathan]. Moscow: AST, 2021. 800 p. (in Russian)

2. Derrida J. Farmaziya Platona [Plato's Pharmacy] / Derrida, J., Dissemination. Yekaterinburg: U-Factoria, 2007. 608 p. (in Russian)

3. Žižek S. Interpassivnost, ili Kak naslazhdatsya posredstvom Drugogo [Interpassivity, or, How to Enjoy Through the Other]. Moscow: 2004. 156 p. (in Russian)

4. Pozharov A. I. Zifrovoy dvoinik kak poddelny dukh: ot eksternalizovannoy pamyati k avtonomnomu agentu [The Digital Double as a Fake Spirit: From Externalized Memory to an Autonomous Agent]. Philosophy and Culture, 2026. No. 4. pp. 11-54. (in Russian)

5. Pozharov A. I. Poddelny dukh: II kak psevdo-Drugoy i blokirovka gnosticheskogo sobytiya v zifrovoi kulture [Counterfeit Spirit: AI as a Pseudo-Other and the Blocking of the Gnostic Event in Digital Culture] // Philosophy and Culture. 2026. No. 3. pp. 44-79. (in Russian)

6. Heidegger M. Vopros o tekhnike [The Question of Technology] / Humanitarian Portal. URL: https://gtmarket.ru/library/articles/5565 (accessed: 21.06.2026). (in Russian)

7. Lee H.-P., Sarkar A., Tankelevitch L. и др. The Impact of Generative AI on Critical Thinking: Self-Reported Reductions in Cognitive Effort and Confidence Effects // CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '25): Proceedings. New York: ACM, 2025. (In English)