Введение. С распространением генеративных моделей ИИ (GenAI) обострилась дискуссия о «кризисе авторства» и угрозе академической деонтологии. Работа исследует, как интердиктивные (запрет) и предскриптивные (обязательное использование) установки модулируют субъектность студента, структуры этики и когнитивные практики.
Методология и источники. Реализован контролируемый квазиэксперимент (n = 10) в рамках дипломного проектирования. Студенты были разделены на дидактически изолированные группы с различными нормативными установками: обязательное осознанное применение ИИ противопоставлено настоятельным рекомендациям отказа от ИИ. Сбор данных включал документ-анализ, рефлексивные опросы, педагогическое наблюдение и верификационные метрики. Особое внимание уделялось пересечению формальных показателей и субъективных интерпретаций, что позволило избежать редукции к технократическому измерению взаимодействия с ИИ.
Результаты и обсуждение. Легитимация ИИ ассоциируется с процессуально-ориентированной этикой: студенты демонстрировали высокий уровень авторства, сниженный этический дискомфорт и практики критической верификации, включая выявление модельных галлюцинаций и усложнение задач. В интердиктивной группе наблюдались случаи некритического заимствования. ИИ функционировал как медиатор трансформации субъектности: от исполнителя задачи к конструктору эпистемической среды.
Заключение. Исследование демонстрирует, что педагогическая стратегия, основанная на запрете GenAI, не усиливает ни этическую ответственность, ни критическое мышление; напротив, она может способствовать пассивному доверию к «человеческим» источникам и скрытой эксплуатации технологий. В то же время нормативное встраивание ИИ в учебный процесс открывает путь к трансформации академической субъектности: студент перестает быть «производителем текста» и становится «конструктором запроса», «оператором модели» и «арбитром знания». Это требует переосмысления не только образовательных практик, но и фундаментальных категорий авторства, ответственности и компетентности.
Введение. В статье рассматривается использование генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) в социологических исследованиях. Актуальность темы определяется возрастанием интереса к применению новых технологий для повышения эффективности и точности исследований в области социальных наук. ГИИ предоставляет новые возможности для сбора, обработки и анализа данных, что может существенно изменить традиционные подходы в социологии. Методология и источники. Исследование базируется на анализе доступных публикаций и экспериментальных данных, полученных в ходе общения с социологами, использующими ГИИ в своих проектах. В работе рассматриваются методики генерации описаний, анализа изображений и генерации синтетических изображений с использованием алгоритмов машинного обучения. Акцент сделан на конкретных случаях применения ГИИ в социологических исследованиях, а также на примерах успешных проектов. Результаты и обсуждение. Результаты исследования показывают, что использование ГИИ позволяет значительно ускорить процесс обработки данных и повысить их качество. Выявлены новые паттерны и тенденции в социологических исследованиях, благодаря чему ученые могут получать более точные и обоснованные выводы. Об суждаются также этические аспекты, связанные с использованием ГИИ, такие как во просы конфиденциальности и алгоритмической предвзятости. Заключение. Генеративный искусственный интеллект представляет собой мощный инструмент, способный трансформировать социологические исследования. Несмотря на существующие вызовы, он открывает новые горизонты для сбора и анализа дан ных, способствуя более глубокому пониманию социальных процессов и явлений. Важно продолжать исследовать возможности и ограничения ГИИ для развития социо логической науки.