Политика университетов по AI: что на самом деле разрешают школы и журналы

По состоянию на 2 June 2026, страница University of Sydney о ответственном использовании ИИ по-прежнему содержала формулировку, которая действует с тех пор, как в 2025 году в университете изменилось значение по умолчанию: ИИ разрешён в открытых оцениваниях, если преподаватель не указал иное, то есть правило теперь действует в обратном направлении по сравнению с тем, как оно было сформулировано двумя годами ранее. Политика университета в отношении ИИ не является фиксированным документом. Это действующая позиция, которая меняется так же быстро, как технология, которую она пытается регулировать, и именно поэтому чтение одной страницы одного учреждения с последующим предположением, что она отражает позицию всего сектора, является самой распространённой ошибкой, которую допускают студент или исследователь.

Этот материал описывает всю картину, а не только один её фрагмент: что университеты требуют для учебных работ, что они требуют для исследований, что издатели журналов требуют при подаче материалов и что Committee on Publication Ethics говорит о самом авторстве. Каждая цитируемая ниже политика взята со страницы самого учреждения, прочитанной в August 2026, при этом везде, где она была указана, отмечена и собственная дата пересмотра страницы.

Здесь нечего сводить к общему мнению, и делать вид обратного означало бы исказить источники. Toronto по умолчанию запрещает генеративный ИИ. Sydney по умолчанию разрешает его. Оба называют это academic integrity policy, и оба документа актуальны по состоянию на 2026. Этот материал сохраняет это расхождение видимым, а не устраняет его при редактировании. Сгладить этот разрыв до одного воображаемого правила было бы проще написать, но менее точно.

Что на самом деле говорит политика университета в отношении ИИ?

Это полностью зависит от конкретного университета, а часто и от конкретного оценивания внутри этого университета. В таблице ниже сопоставлены пять учреждений из пяти стран: что каждое из них разрешает по умолчанию и что именно студент должен раскрыть, если использование ИИ разрешено. Столбец с раскрытием обычно предъявляет более строгие требования, даже в тех учреждениях, где ИИ разрешён свободно.

Учреждение	Страна	Стандартная позиция	Что вы раскрываете
University of Sydney	Australia	AI разрешён в открытых, не контролируемых оцениваниях с 2025 года, запрещён в контролируемых оцениваниях, если координатор курса не укажет иное	Название и версию инструмента AI, его издателя, URL и описание того, как вы его использовали
University of Toronto	Canada	AI по умолчанию запрещён на каждом курсе, использование его без разрешения является академическим нарушением	Ничего по умолчанию, после того как преподаватель даст разрешение, то, что укажет этот преподаватель
Imperial College London	United Kingdom	AI разрешён для курсовых работ, если в задании не указано иное, при условии, что представленная работа изложена словами самого студента	Инструмент, его издателя, URL и описание его вклада, с указанием как любого другого источника
Columbia University	United States	Устанавливается централизованно Provost, затем применяется по школам, Columbia Business School требует раскрытия, а исследователи не могут вводить неопубликованные данные в генеративный инструмент AI	Какая платформа была использована и как, сообщается соответствующей школе или преподавателю
National University of Singapore	Singapore	AI разрешён, если это указано, Code of Student Conduct называет нераскрытый контент, созданный AI, формой академической недобросовестности	Какой инструмент внес вклад, в соответствии с собственными указаниями кафедры по подтверждению использования

Два момента сохраняются для всех пяти случаев, хотя стандартная позиция этого не делает. Раскрытие сохраняется при любой политике, которая вообще допускает AI: ни одно из указанных выше учреждений не позволяет студенту использовать AI молча, только открыто или никак. А наказание за ту же ошибку, использование AI без указания этого, рассматривается как вариант старой проблемы, а не новой: представление помощи, которую вы не выполнили сами и не назвали.

Сравнение университетских политик в отношении AI: Oxford, Cambridge, Harvard, MIT и Monash

Каждая строка ниже отвечает на одни и те же три вопроса, потому что именно они действительно имеют значение, когда вы сидите перед заданием: что допускается по умолчанию, что нужно декларировать и кто вообще установил это правило.

Учреждение	Разрешено по умолчанию	Что должно быть декларировано	Кто на самом деле устанавливает правило
Oxford	Запрещено в суммативной оценке, если только кафедра, факультет или составитель оценки прямо не разрешит это	Использование AI, в соответствии с собственными инструкциями кафедры или факультета, всякий раз, когда оно разрешено	Кафедра, факультет или отдельный составитель оценки, а не центральная страница управления
Cambridge	Разрешено для личного обучения, исследований и формирующей работы, неуказанный AI-контент в суммативной оценке является нарушением, если только в задании не сказано иное	Любой AI-сгенерированный контент, использованный в суммативной оценке, если только в задании не указано иное	Отдельное задание на оценивание, которое может отменять общеуниверситетское правило по умолчанию
Harvard (HBS MBA cited)	Нет общего правила, каждый курс сам решает, разрешены ли вообще такие инструменты, как ChatGPT	Использование AI-инструмента, с указанием так, как этого требует Кодекс чести MBA, везде, где это разрешено	Отдельный курс и его преподаватель
MIT (Sloan cited)	Нет общеинститутского правила об использовании генеративного AI для заданий	Всё, что требует собственная политика курса отдельного преподавателя	Каждая школа и преподаватель отдельно, единственное центральное правило MIT касается обращения с данными, а не заданий
Monash	Устанавливается по каждому модулю отдельно, Chief Examiner определяет, где и как может использоваться AI	Использование AI, всегда, в соответствии с тем, что Chief Examiner указал для данного модуля	Chief Examiner каждого отдельного модуля

Если прочитать последний столбец сверху вниз, становится видно общее устройство всей картины. Ни в одном из этих пяти случаев решение не принимается на том уровне, который большинство студентов предполагает по умолчанию, на уровне общеуниверситетской политики. Oxford и Cambridge передают его на уровень кафедры, факультета или задания по оцениванию. Harvard и MIT передают его на уровень курса. Monash называет одну должность, Chief Examiner, и предоставляет этому лицу право принимать решение по каждому курсу, который оно ведёт. Центральная страница может сообщить вам правило по умолчанию. Она не может сообщить вам, что разрешает именно ваш конкретный модуль.

Почему центральная страница политики не определяет окончательно, что можно делать?

Потому что люди, которые пишут общеуниверситетскую политику, не являются теми, кто устанавливает отдельное оценивание. Регистратор или офис по академической добросовестности могут сформулировать правило по умолчанию и ожидание раскрытия информации, но выставление оценок, надзор на экзаменах и проектирование оценивания происходят на уровне кафедры или модуля, поэтому фактическое разрешение, которое нужно студенту, зависит от того, кто написал именно это задание. Студент, обучающийся по двум направлениям, может одновременно подчиняться двум разным правилам об AI в одном и том же семестре, по одному для каждой половины своей программы, и оба правила корректно описываются как "политика университета", хотя они говорят о разном.

Именно поэтому одно и то же учреждение может одновременно утверждать две истинные вещи, которые со стороны выглядят противоречивыми. Центральная страница Cambridge разрешает AI для формативной работы, но при этом указывает, что неуказанное использование в суммативном оценивании по умолчанию является нарушением. Оба предложения верны одновременно, потому что они описывают два разных уровня работы, а задание по оцениванию для конкретной работы является документом, который на самом деле определяет, какой уровень применяется. Формативное эссе, заданное на третьей неделе, и суммативная диссертация, поданная в июне, могут подпадать под одну и ту же институциональную страницу и оказаться по разные стороны этой границы, и на самой странице ничто не указывает, к какому уровню относится конкретная работа. Это должно следовать из задания.

Действительно ли Oxford и Cambridge не согласны друг с другом?

Не в структуре, а только в том, где начинается значение по умолчанию. Политика Oxford по использованию ИИ в итоговой аттестации прямо гласит: "use of AI in assessments is only allowed when explicitly permitted and must be declared following department or faculty instructions; unauthorised use is considered academic misconduct." Значение по умолчанию, это запрет. Оно включается только тогда, когда кафедра или факультет прямо и письменно разрешает это для данной работы. На практике такое разрешение обычно появляется в виде одной строки в руководстве по модулю или в задании, а не в отдельном документе, и именно поэтому поиск на центральной странице управления ответа да или нет лишь тратит время, необходимое, чтобы найти сам текст задания.

Политика Cambridge начинается с более разрешительного значения по умолчанию и затем его сужает: "Students are permitted to make appropriate use of artificial intelligence tools to support their personal study, research and formative work." Для итоговой аттестации формулировка самого университета переносит бремя на раскрытие информации: "A student using any unacknowledged content generated by artificial intelligence within a summative assessment as though it is their own work constitutes academic misconduct, unless explicitly stated otherwise in the assessment brief." Oxford начинает с закрытого режима и открывает его по разрешению. Cambridge начинает с открытого режима и закрывает его через умолчание. В обоих случаях фактическое решение передаётся документу, который меньше самой страницы политики.

Harvard и MIT: почему решение принимает курс, а не институт?

Поскольку центральные рекомендации ни одного из университетов не устанавливают пригодное правило для конкретного курса, практический ответ зависит от того, кто его преподаёт. Центральные рекомендации Harvard оставляют вопрос о допустимости на усмотрение каждого курса; в MBA Program Handbook Harvard Business School прямо сказано, как это выглядит в том учебном заведении, которое действительно зафиксировало это письменно: "Faculty may allow the use of ChatGPT and similar technologies in some circumstances, but students must ensure that such use is permitted and must make sure they understand any limitations on such use before using this technology." Там, где это разрешено, ссылка на использование не является необязательной: "students must cite their use of these AI tools appropriately. Not doing so violates the MBA Honor Code." Университетские рекомендации Provost Harvard, впервые опубликованные 13 July 2023, формулируют то же ожидание на более высоком уровне: они оставляют вопрос о допустимости на усмотрение каждого курса, а не устанавливают единое правило для всего кампуса, поэтому приведённая выше формулировка HBS является более полезным документом для реального студента.

В Handbook программы MBA Sloan MIT та же децентрализованная модель сформулирована прямо: "MIT Sloan does not have a definitive policy on using generative AI tools (e.g., ChatGPT) to complete individual or team assignments or prepare for a class discussion. Rather, faculty will set their own policies pertaining to the use of AI tools in their courses, including permitting or prohibiting some or all uses of such tools." Единственное правило, которое MIT устанавливает централизованно, вообще не связано с академической добросовестностью: "MIT work should be conducted using MIT-licensed AI tools whenever Institute data is involved." Это требование к обращению с данными, а не разрешение на выполнение задания. Студент может полностью соответствовать собственной политике курса в отношении AI при выполнении задания и при этом отдельно нарушить правило о данных, например вставив конфиденциальные данные Institute в публичный инструмент, без какого-либо отношения к академической добросовестности. Эти два правила действуют по совершенно разным направлениям.

Кто устанавливает правило Monash: университет или Chief Examiner?

Главный экзаменатор, по имени, для каждого подразделения, которым они руководят. Политика Monash возлагает на Главных экзаменаторов ответственность за систему оценивания в подразделении и требует, чтобы они указывали, где и как AI может использоваться в оценочных заданиях этого подразделения, что переносит правило на уровень подразделения, а не университета. После того как Главный экзаменатор указал допустимое использование, обязанность по указанию сохраняется постоянно, а не зависит от условий: студенты должны ясно и открыто указывать использование AI в соответствии с тем, что изложил Главный экзаменатор, и политика формулирует это требование в абсолютных выражениях, так что generative AI, использованный для создания работы, представленной на оценивание, всегда должен быть указан. Поэтому два студента на одном и том же курсе могут формально работать по одинаковым правилам и при этом оказаться в разных ситуациях, если один следует тому, что на самом деле указал его Главный экзаменатор, а другой исходит из общего ответа для всего Monash, которого политика никогда не обещала.

Почему правила для учебных работ и правила для исследований различаются в одном и том же университете?

Потому что они подчиняются разным людям. Политика для учебных работ защищает оценку: она существует для того, чтобы отметка отражала собственное понимание студента, и обычно находится в ведении регистратора, декана по работе со студентами или офиса по академической добросовестности. Политика для исследований защищает научную запись: она существует для того, чтобы опубликованный или представленный результат можно было считать достоверным, и обычно находится в ведении совета по этике исследований, IRB или офиса, который утверждает ответственное проведение исследований. Один и тот же университет может применять обе политики одновременно, формулируя их по-разному, обеспечивая их исполнение через разные подразделения и редко делая перекрёстные ссылки на той странице, которую студент действительно находит.

Пример Columbia является наглядным, потому что разделение видно на их собственных веб-страницах. У Business School есть политика, адресованная студентам, которая требует от студентов сообщать об использовании платформы и о том, как они использовали ее для учебной работы. Существует также политика, адресованная исследователям, которая запрещает размещать неопубликованные данные или конфиденциальную информацию в любом типе генеративного инструмента AI. Наконец, институциональный наблюдательный совет Teachers College требует от исследователей раскрывать использование AI как часть одобрения исследований с участием людей.

Что требуют политики журналов и издателей в отношении AI?

Они почти везде требуют раскрытия, и без исключения согласны с тем, что систему AI нельзя указывать в качестве автора. Подлинное различие между ними состоит в границе того, что считается использованием, подлежащим раскрытию, и в том, насколько строгим является запрет на изображения и рисунки, созданные AI.

Издатель	ИИ как указанный автор?	Что должно быть раскрыто	Одно заметное ограничение
Elsevier	Никогда, обязанности автора "can only be attributed to and performed by humans"	Отдельное заявление с указанием инструмента и его цели, если только использование не сводилось к базовой проверке грамматики или орфографии	Генеративный ИИ не может создавать или изменять иллюстрации, рисунки или исходные исследовательские изображения
Springer Nature	Никогда, LLM "cannot take accountability and do not meet authorship criteria"	Упоминание во введении, предисловии или благодарностях, когда ИИ помогал генерировать текст, анализ или содержание	Редактирование текста только для улучшения читаемости, грамматики или форматирования не требует раскрытия
Wiley	Никогда, по названию	Раскрывается в разделе методов, в отдельном заявлении о раскрытии или в благодарностях, за исключением инструментов для проверки орфографии и грамматики	Рукописи не могут содержать непроверенные разделы, написанные ИИ, включая аннотацию или заключение
IEEE	Вообще не рассматривается как вопрос авторства, политика сформулирована исключительно как правило раскрытия	Указывается в благодарностях, при этом конкретная система ИИ должна быть названа, а затронутые разделы объяснены	Рецензент не может прогонять рукопись, находящуюся на рассмотрении, через публичную платформу ИИ
Taylor & Francis	Никогда, авторство предполагает “uniquely human responsibilities” которые инструмент ИИ не может выполнять	Название инструмента, версия, цель и метод, помещенные в раздел методов или благодарностей, либо на стадии предложения для книги	Генеративный ИИ не может создавать или изменять изображения, рисунки или исследовательские данные

Единственное по-настоящему новое расхождение в этом наборе, это IEEE, которое вообще никогда не формулирует своё правило как вопрос об авторстве. Все остальные издатели, перечисленные выше, прямо заявляют, что AI не может быть автором, политика IEEE просто не поднимает этот вопрос, потому что она полностью сформулирована как требование раскрытия для контента, кем бы или чем бы он ни был создан. Это реальное различие в том, как построена политика, а не только в том, что она говорит.

Может ли AI быть указан как автор?

Нет, согласно всем издателям, названным выше, и Committee on Publication Ethics, чья позиция по этому вопросу сохраняется с 13 February 2023. Обоснование COPE на самом деле не связано с качеством письма. Авторство, это отчасти правовой и этический статус, а не просто описание того, кто набрал предложения. Инструмент AI не может нести ответственность за поданную статью, не может обладать авторским правом и не может заявлять или отрицать конфликт интересов. COPE прямо формулирует требование раскрытия: авторы, которые используют инструменты AI при подготовке рукописи, должны раскрыть в разделе методов или его эквиваленте, как именно использовался инструмент и какой именно это был инструмент. ICMJE, WAME и JAMA Network придерживаются той же линии, и именно поэтому это правило воспринимается как устоявшееся, а не как внутренний стиль одного издателя. Раскрытие, это та часть, на которой основаны рекомендации. Не имеет значения, является ли автор текста человеком или программой AI. Все авторы несут обязанности по этому правилу.

Что именно включает заявление о раскрытии использования AI?

Каждая крупная политика, как в университетах, так и у издателей, сходится на тех же четырёх элементах информации, даже если почти во всём остальном они расходятся. Пригодное для использования заявление о раскрытии указывает:

• Конкретный инструмент и его версию, а не просто "AI" как категорию
• Для чего он использовался: для чернового написания, краткого изложения, редактирования, перевода или генерации кода или анализа
• Подтверждение того, что человек проверил и верифицировал результат по исходным источникам
• Где размещено раскрытие: в разделе методов, в строке благодарностей или в отдельном заявлении, в зависимости от того, что требует целевой журнал или курс

Этот короткий список важнее, чем позиция «да» или «нет», которую занимает политика, потому что политика, которая разрешает AI, но принимает расплывчатое раскрытие, не защищает никого, и политика, которая запрещает AI, но никогда не проверяет его использование, тоже никого не защищает. Если в вашей дисциплине ожидается, что инструмент будет не просто назван в предложении, а процитирован, генератор цитирования для инструментов AI оформляет эту запись так, как ожидает список литературы. Четыре пункта выше, это то, что читатель, редактор или экзаменатор действительно может проверить, независимо от точного формата.

Является ли использование humanizer на основе AI нарушением политики вашего университета?

Нет, если вы редактируете аргумент, который действительно выдвинули сами. Именно это охватывает каждая политика в таблицах выше: языковое редактирование, перестройка собственных предложений, корректировка тона, варьирование формулировок. Именно этим всегда занимались научные руководители и литературные редакторы. Редактирование собственного чернового аргумента с помощью humanizer относится к той же категории, но обязательно укажите это так, как требует ваше учреждение или журнал. Собственная позиция TextPulse относительно этического использования AI в академическом письме полностью раскрывает это различие: редактирование собственной работы и подача аргумента, который вы никогда не выдвигали, это разные действия, и только одно из них является нарушением.

Таблицы выше также делают эту границу конкретной и другим способом. Правило Imperial о том, что представляемая работа должна быть изложена собственными словами студента, и требование Sydney назвать инструмент и описать, как вы его использовали, оба исходят из одного и того же: вам разрешено в итоге звучать как вы сами, а не как неотредактированный вывод модели. Humanizer, созданный для студенческих работ, это один из путей к этому, а механика выполнения этого по разделам, поскольку методология читается иначе, чем обсуждение, рассматривается в отдельной статье о гуманизации текста AI в академическом письме.

Что происходит, если вы не раскрываете использование AI?

Это зависит от учреждения и издателя, но выглядит это так: университет, который выявляет нераскрытое использование AI в сданной учебной работе, квалифицирует это как нарушение академической добросовестности, точно так же, как нераскрытую помощь со стороны человека. Конкретные правила различаются, например, санкцией может быть просьба о повторной сдаче или официальное разбирательство по факту нарушения. Журнал, который выявляет нераскрытое использование AI в рукописи после её принятия, может исправить её, отозвать или попросить представить переработанную версию. Редактор, который подозревает сфабрикованные цитаты, сверяет их с оригинальными источниками и решает, принять статью или отклонить её. Если вы ещё не выбрали целевой журнал, поиск журнала, который сопоставляет вашу рукопись с журналами, уже публикующими похожие работы, стоит попробовать до того, как вы проверите конкретную политику этого журнала.

Ниже каждый из этих вопросов политики рассматривается отдельно. Как раскрывать использование AI в статье и готовый шаблон заявления о раскрытии изложены по отдельности, как и вопрос о том, можно ли указать модель в качестве автора. В части применения правил есть материалы о том, что происходит, если вас поймают, и о том, нарушают ли сами humanizers политику. Предыдущий вопрос, считается ли вообще использованием AI для написания эссе списыванием, рассматривается на отдельной странице, а политики журналов сравниваются в отдельном материале.

Ничто из этого не сводится к одному правилу, которое можно запомнить и применять снова, и в этом состоит суть, а не пробел в исследовании. Проверьте отдельную страницу для вашего учреждения и вашего целевого журнала, прежде чем что-либо отправлять, потому что версия, которая имела значение, была обновлена позже, чем эта статья.