Интеграция нейросетей в повседневную жизнь связана с целым комплексом рисков. Главный из них - когнитивная разгрузка: отсутствие необходимости у человека поиска, запоминания, сравнения, формулирования и проверки информации. «Сама по себе такая разгрузка не является негативным явлением. Человек давно использует справочники, калькуляторы, поисковые системы и пр. Проблема возникает, когда ИИ не дополняет самостоятельное рассуждение, а полностью заменяет его» - комментирует Надежда Ивашинина, доцент кафедры русского языка и литературы Финансового университета при Правительстве РФ.
Регулярно получая готовые ответы, пользователь пропускает важные этапы познавательной деятельности: постановку вопроса, поиск источников, построение аргументации и умозаключения. В результате внешне грамотный и логично структурированный текст воспринимается как свидетельство глубокого понимания темы. Пользователь может воспроизвести полученный ответ, но не может его аргументировать.
Ещё одна не менее значимая проблема в работе с помощью нейросетей заключается в том, что убедительный стиль ответа не гарантирует его достоверности. Как поясняет Надежда Ивашинина, эффективная работа с ИИ требует высокой информационной и предметной грамотности. Чем менее эрудирован пользователь, тем сложнее ему обнаружить предположения, подмену понятий, несуществующие источники и прочие недостоверные данные, выдаваемые нейросетями за факты.
Внимание и память также страдают. Быстрое получение краткого ответа снижает потребность в чтении объёмных материалов и самостоятельном восстановлении недостающей информации. «Пользователь привыкает ориентироваться на быстрый результат и хуже переносит интеллектуальные затруднения - отмечает Елена Гиловая, кандидат педагогических наук, доцент кафедры русского языка и литературы Финансового университета при Правительстве РФ. - При этом сокращается число связей между новыми и ранее усвоенными знаниями. Однако именно эти связи обеспечивают понимание, запоминание и перенос опыта на другие задачи».
Согласно результатам опроса, проведённого среди 312 студентов и преподавателей Финансового университета при Правительстве РФ в начале сентября 2026 года, ИИ в учебной и профессиональной деятельности используют 87% респондентов. При этом 33% участников обращаются к генеративным сетям ежедневно, 39% - несколько раз в неделю, 15% - несколько раз в месяц. Ещё 18% опрошенных знакомы с возможностями ИИ, но практически не применяют его, а 5% сообщили, что пока не использовали подобные инструменты.
79% пользователей сообщили, что хотя бы однажды сталкивались с трудностями при работе с нейросетями. Наиболее часто упоминалась проблема фактической недостоверности ответов (61% респондентов). Ещё 46% испытывают затруднения при формулировании точных запросов, 44% не всегда могут проверить источники и достоверность полученной информации, а 29% опасаются передачи персональных данных.
Полученные результаты показывают, что задача образовательной среды заключается не в отказе от искусственного интеллекта, а в формировании культуры его системного и ответственного использования. Нейросеть должна выступать не заменой мышления, а инструментом поиска дополнительных аргументов, проверки гипотез, анализа альтернативных позиций и совершенствования структуры текста.
В Финансовом университете при Правительстве Российской Федерации среди 84 студентов первого и второго курсов была инициирована и внедрена в учебный процесс трёхэтапная модель взаимодействия с искусственным интеллектом.
На первом этапе участники самостоятельно определяли цель задания, читали исходный текст, выделяли основные тезисы и формулировали предварительный вывод. На втором этапе искусственный интеллект использовался для поиска дополнительных аргументов, проверки гипотез и редактирования структуры работы. На третьем этапе студенты сопоставляли полученные ответы как минимум с двумя надёжными источниками, выявляли ошибки, перерабатывали текст своими словами и устно защищали результат.
В экспериментальную и контрольную группы вошли по 42 человека. Через восемь недель показатель внимательности в экспериментальной группе вырос с 64,8% до 72,1%, тогда как в контрольной группе он изменился с 65,1% до 64,7%, то есть снизился на 0,4%. Отметим, что такое небольшое колебание может объясняться естественной вариативностью результатов, погрешностью методики или усталостью участников. Таким образом, итоговый результат экспериментальной группы оказался на 7,4 процентного пункта выше результата контрольной группы.
Эти данные позволяют рассматривать предложенную модель как перспективный образовательный инструмент. Вместе с тем для подтверждения её эффективности необходимы дальнейшие исследования с более крупными выборками, продолжительным периодом наблюдения и учётом дополнительных факторов, способных влиять на результаты.
Надежда Ивашинина отмечает: «В образовательной среде такая модель требует изменения подходов к оцениванию. Проверке должен подлежать не только итоговый текст, но и весь процесс его подготовки: использованные источники, логика построения аргументов, способы проверки информации и способность обучающегося объяснить полученный результат без цифровой подсказки».
Практическим подтверждением самостоятельности могут служить устная защита работы, анализ ошибок в сгенерированном ответе, предоставление истории запросов, обоснование выбора источников и выполнение аналогичного задания в изменённых условиях. Такой подход позволяет оценить не только качество итогового текста, но и глубину понимания материала.
Опыт апробации показывает, что системное взаимодействие с искусственным интеллектом способно поддерживать самостоятельную познавательную деятельность. Если студент сначала анализирует задачу самостоятельно, затем использует нейросеть как вспомогательный инструмент и после этого проверяет результат, цифровые технологии становятся средством развития критического мышления, а не заменой интеллектуальных усилий.
Таким образом, ключевой вопрос заключается не в самом факте использования искусственного интеллекта, а в характере этого использования. Образовательная задача состоит в том, чтобы научить студентов ставить содержательные вопросы, проверять сведения, видеть ограничения цифровых инструментов и сохранять ответственность за итоговый результат.