ДЕТЕКТОРИ ШІ-КОНТЕНТУ В СИСТЕМІ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ АКАДЕМІЧНОЇ ДОБРОЧЕСНОСТІ

УДК 378.014.61:004.8

Осипова Ольга Ігорівна

кандидат економічних наук, доцент, доцент кафедри штучного інтелекту, моделювання та статистики,

Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, м. Київ, Україна

Стрімкий розвиток генеративного штучного інтелекту (ШІ) трансформує практики створення академічних текстів і актуалізує питання забезпечення академічної доброчесності. Якщо раніше основна увага приділялася виявленню текстових запозичень, то сьогодні університети дедалі частіше стикаються з необхідністю оцінювання робіт, виконаних із використанням генеративного ШІ. За цих умов особливого значення набуває підтримання довіри до результатів навчання, оцінювання та авторства академічних робіт. Одним із інструментів вирішення цього завдання стали детектори ШІ-контенту. Водночас їх використання супроводжується дискусіями щодо точності, етичності застосування та можливості прийняття академічних рішень на основі автоматизованого аналізу тексту [1]. Особливої актуальності ця проблема набуває в умовах поширення моделей гібридного авторства, коли академічний текст дедалі частіше створюється у взаємодії людини та штучного інтелекту.

Метою роботи є аналіз потенціалу та обмежень використання детекторів ШІ-контенту як інструменту забезпечення академічної доброчесності.

Попри дискусійність питання, використання ШІ-детекторів має низку переваг. Насамперед вони можуть підтримувати професійне судження викладача. В умовах масового використання цифрових технологій, збільшення кількості студентів і значного навчального навантаження повністю ручна перевірка робіт стає дедалі складнішою. У цьому випадку детектор доцільно розглядати як систему раннього сигналізування, що допомагає визначити роботи, які потребують додаткової експертної оцінки.

Важливою перевагою є також підтримка принципу справедливості в оцінюванні. Академічний результат повинен відображати реальний інтелектуальний внесок автора, тоді як недеклароване використання генеративного ШІ може створювати нерівні умови між студентами. Крім того, застосування ШІ-детекторів сприяє захисту доброчесних студентів, підтримці довіри до диплома та академічної репутації університету. Їх поява також стимулювала перегляд політик академічної доброчесності, обговорення правил використання штучного інтелекту та необхідності його декларування [1, 2].

Разом із тим використання ШІ-детекторів має суттєві обмеження. Найбільшою проблемою залишаються хибнопозитивні результати, коли текст, написаний людиною, помилково визначається як створений штучним інтелектом [3,4]. Такі помилки можуть спричиняти необґрунтовані підозри щодо академічної доброчесності, перегляд результатів оцінювання та репутаційні втрати.

Дослідження також свідчать про можливу упередженість окремих детекторів щодо текстів авторів, для яких англійська мова не є рідною [5]. Додатковою проблемою є непрозорість алгоритмів, що ускладнює пояснення отриманих результатів і ставить питання про відповідальність за можливі помилки автоматизованої перевірки [4].

Водночас існує більш фундаментальне обмеження. Сучасні детектори аналізують стилістичні та статистичні характеристики тексту, однак авторство академічної роботи охоплює значно ширший процес: постановку проблеми, критичне осмислення інформації, вибір аргументів, прийняття дослідницьких рішень та інтелектуальну відповідальність автора. Тому аналіз готового тексту сам по собі не дозволяє зробити беззаперечний висновок щодо наявності або відсутності людського мислення.

Отже, детектори ШІ-контенту доцільно розглядати як допоміжний інструмент забезпечення академічної доброчесності, а не як самодостатній доказ неправомірного використання генеративного штучного інтелекту. Їх результати можуть бути підставою для додаткової експертної перевірки, але не повинні автоматично визначати академічну відповідальність автора. В умовах поширення гібридного авторства головним викликом для університетів стає не лише виявлення машинно згенерованого тексту, а й пошук підходів до оцінювання реального людського внеску, інтелектуальної відповідальності та критичного мислення автора.

Список використаних джерел

UNESCO. Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. Paris: UNESCO, 2022. 43 p. URL: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137 (дата звернення: 06.07.2026)

OECD. OECD AI Principles. Paris : OECD, 2019. URL: https://oecd.ai/en/ai-principles (дата звернення: 06.07.2026)

OpenAI. New AI Classifier for Indicating AI-Written Text. 2023. URL: https://openai.com/index/new-ai-classifier-for-indicating-ai-written-text/ (дата звернення: 06.07.2026)

Turnitin. Using the AI Writing Report. URL: https://guides.turnitin.com/hc/en-us/articles/22774058814093-Using-the-AI-Writing-Report (дата звернення: 06.07.2026)

Liang W., Yuksekgonul M., Mao Y., Wu E., Zou J. GPT Detectors Are Biased against Non-Native English Writers. Patterns. 2023. Vol. 4, Iss. 7. Article 100779. DOI: 10.1016/j.patter.2023.100779