Дипломы в 2026 году: каждый второй абзац написан нейросетями

Сезон написания выпускных квалификационных работ в самом разгаре. Но преподаватели все чаще задаются вопросом: кто на самом деле автор диплома — студент или нейросеть?

Аналитики платформы retext.ai с помощью собственного ИИ-детектора изучили почти 13 тысяч выпускных работ, защищённых с 2013 по 2025 год, и выяснили, как технологии повлияли на сферу академического образования. Каждый абзац проверялся отдельно: детектор определял, написан ли фрагмент человеком или сгенерирован языковой моделью, а также выявлял предполагаемого «автора» — ChatGPT, Gemini, Deepseek или другую нейросеть.

Четырехкратный рост за три года

Объем текста, написанного искусственным интеллектом, в дипломных работах вырос в четыре раза в период с 2022 по 2025 год. Изначально ИИ-контент составлял не более 10%, а в прошлом году — уже более 40%. Эксперты объясняют это тем, что в ноябре 2022 года началось массовое распространение ChatGPT. С 2023 года использование нейросетей для написания диплома стало практиковаться все чаще.

По прогнозам аналитиков, в 2026 году доля машинной генерации в выпускных квалификационных работах достигнет 60%. А это значит, что каждый второй абзац диплома будет составлен ИИ.

«За два сезона защит дипломов поисковые запросы в сети о написании выпускных работ с помощью ИИ выросли в два раза. В этом году мы уже не спрашиваем, применяют ли студенты нейросети — мы спрашиваем, как именно они их применяют. Наш детектор показывает не «вердикт», а распределение стилей по корпусу: где ИИ помогает редактировать, где — генерирует с нуля, и какие разделы наиболее уязвимы. Эту картину важно видеть и студентам, и научным руководителям». — говорит Ольга Шкряба, основательница платформы retext.ai.

Какие разделы нейросеть пишет чаще всего?

Аналитики отмечают неравномерное распределение авторского и сгенерированного текста по разделам дипломной работы. Самый высокий уровень включений AI:

— Заключение — не менее 55%. Здесь нейросеть помогает «закрыть» работу обобщающим текстом.

— Введение — от 49%. Постановка цели, актуальности и задач легко генерируется по стандартным шаблонам.

— Основной текст — от 40%. Меньшая доля связана с тем, что эмпирическую часть, данные и самостоятельные расчёты автоматизировать сложнее.

Отдельно зафиксирован рост генерации защитных речей и тезисов — эти тексты не входят в основной объем выпускной работы, но активно создаются нейросетями.

В каких специальностях студенты чаще используют ИИ?

Если говорить про отдельные факультеты и направления подготовки, то первенство по использованию нейросетей принадлежит экономическим, бизнес- и IT-направлениям, где ИИ-доля достигает 35–60%. Студенты с гуманитарных и естественно-научных факультетов демонстрируют более сдержанный рост — 10–15%. Эксперты также фиксируют, что число дипломов без использования ИИ, снизилось с примерно 2/3 в 2022 году до 1/5 в 2025-м. Эта статистика лишь подтверждает вывод, что написание диплома с помощью ИИ стало нормой, а не исключением.

Какую нейросеть выбирают студенты?

Выбор моделей нейросетей начиная с 2024 года уверенно смещается в сторону OpenAI. Самый частый сценарий описывается запросом «как написать диплом с помощью ChatGPT» — этот инструмент встречается в работах всех факультетов.

Заметную долю занимают и другие генеративные модели: Gemini от Google, китайская нейросеть Deepseek, Llama от Meta. Встречаются комбинированные сценарии: введение генерируется одной моделью, а заключение и защитная речь — другой.

То ли еще будет?

Аналитики подчеркивают, что использование нейросетей в образовании не всегда означает «полный плагиат». Часть работ редактируется нейросетями, определенная доля переводится с помощью ИИ, а некоторые фрагменты создаются почти целиком. К тому же, результаты исследования отражают вероятностную оценку наличия признаков ИИ-генерации и не являются доказательством того, что текст был создан нейросетью. Модель анализирует стилистические и статистические признаки, которые могут встречаться как в ИИ-, так и в человеческих текстах.

Но граница между авторским и сгенерированным текстом стремительно размывается. Главный вопрос теперь не к студентам, а к системе образования: чем именно становится выпускная квалификационная работа — проверкой знаний студента или проверкой его навыка написания промта для нейросети?