DATA SCIENCE В УПРАВЛЕНИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ ПРОСТРАНСТВОМ

Использование искусственного интеллекта для генерации текста и его распознавание

Авторы

  • Полина Дмитриевна Асманова Нижегородский государственный педагогический университет им. Козьмы Минина
  • Александр Викторович Поначугин https://orcid.org/0000-0001-5518-5565 Нижегородский государственный педагогический университет им. Козьмы Минина
  • Иван Александрович Галкин Нижегородский государственный педагогический университет им. Козьмы Минина

Как цитировать

ГОСТ Асманова П. Д., Поначугин А. В., Галкин И. А. Использование искусственного интеллекта для генерации текста и его распознавание // Управление образованием: теория и практика. 2025. Т. 15. № 5-1. С. 112-125. DOI: 10.25726/y2405-6382-9286-u
APA Асманова, П. Д., Поначугин, А. В. & Галкин, И. А. (2025). Использование искусственного интеллекта для генерации текста и его распознавание. Управление образованием: теория и практика, 15(5-1), 112-125. https://doi.org/10.25726/y2405-6382-9286-u

Аннотация

В статье рассматриваются современные подходы к генерации текстов с использованием искусственного интеллекта (ИИ) и методам их распознавания. Во введении (Introduction) обозначена актуальность проблемы: рост применения ИИ для создания контента в образовании, медиа и бизнесе требует разработки инструментов для идентификации машинных текстов, что связано с вопросами академической честности, авторского права и борьбы с дезинформацией. В разделе методов (Methods) проанализированы технологии генерации текста на основе нейросетей, включая обучение моделей на больших корпусах данных, а также методы распознавания – статистический анализ (равномерное распределение слов, шаблонные конструкции), алгоритмы машинного обучения и специализированные программы. Результаты (Results) демонстрируют, что тексты ИИ часто характеризуются предсказуемостью синтаксиса и отсутствием эмоциональной вариативности, однако усложнение моделей (например, внедрение ошибок для имитации человеческого стиля) затрудняет их детекцию. Обсуждение (Discussion) подчеркивает этические и юридические вызовы: риски мошенничества, необходимость законодательного регулирования и защиты персональных данных. Отдельное внимание уделено перспективам гибридных решений, сочетающих автоматическую генерацию с человеческой редактурой, а также разработке мультимодальных систем, интегрирующих текст, аудио и визуальные данные. Статья акцентирует, что, несмотря на прогресс ИИ, ключевая роль в контроле качества и творческом осмыслении сохраняется за человеком.

Ключевые слова

искусственный интеллект генерация текста распознавание текста машинное обучение этика ИИ

Библиографические ссылки

Абрамова А.В. Распознавание текста при подготовке электронных документов // Лаборатория культуры: молодежные практики и новации: мат. ХVIII науч.-творч. конф. студ. СГИК. Самара, 2020. С. 11.

Абрамцов А.А. Искусственный интеллект по генерации текста для правовой сферы: перспективы и трудности // Новые технологии – нефтегазовому региону: мат. Межд. науч.-прак. конф. студ., асп. и мол. уч. В 2-х томах. Под ред. В.А. Чейметовой. Тюмень, 2023. С. 140-142.

Айдагулова А.Р. Особенности текстов, сгенерированных искусственным интеллектом // Вестник Башкирского государственного педагогического университета им. М. Акмуллы. 2023. № 4(72). С. 154-156.

Байтяков Н.А., Мухачев С.В. Распознание текстов, сгенерированных искусственным интеллектом // Информационные технологии и когнитивная электросвязь: мат. X Всеросс. науч.-прак. конф. Екатеринбург, 2024. С. 11-13.

Бондаренко М.В. Обработка связанного текста с помощью нейросети для создания изображений // Угрозы и риски на Юге России в условиях геополитического кризиса. Достижения и перспективы научных исследований молодых ученых Юга России: мат. Всеросс. конф. с межд. уч.; XIX Ежег. мол. науч. конф. Ростов-на-Дону, 2023. С. 299.

Глухарев В.А. Определение методов и требований к созданию суммаризатора текста в сфере искусственного интеллекта // Ломоносовские научные чтения студентов, аспирантов и молодых ученых – 2024. Сборник материалов конференции: в 2-х томах. Архангельск, 2024. С. 155–159.

Касатиков Н. Н., Фадеева А. Д., Пархаев В. А. Применение алгоритмов нейронных сетей для автоматической генерации по запросу в текстовом формате // Авиация и космонавтика. Тезисы 21-ой международной конференции. Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет). М., 2022. С. 221–222.

Киселев И.Н. О применении искусственного интеллекта в распознавании текстов // Вестник ВНИИДАД. 2024. № 1. С. 84–95.

Пиковер К. Искусственный интеллект: от автоматонов до нейросетей: иллюстрированная история. Пер. с англ. А. Ефимовой. М.: Синдбад, 2023. 224 с.

Пименова О.В., Галиев Д.В., Жиганин А.Я. Классификация текстовой информации при помощи искусственного интеллекта // Авиация и космонавтика. Тезисы 22-й Межд. конф. М., 2023. С. 166.

Пименова О.В., Галиев Д.В., Жиганин А.Я. Семантический анализ текстов на основе искусственного интеллекта // Авиация и космонавтика: мат. XXI Межд. конф. М.: Московский авиационный институт, 2022. С. 254–255.

Подтележникова Е.Н. Инструменты искусственного интеллекта для анализа языка и текста. Воронеж: ИД ВГУ, 2024. 85 с.

Харченко Б.В., Нестругина Е.С. Искусственный интеллект как инструмент для работы с текстами // Вестник Донецкого национального университета. Серия Г: Технические науки. 2023. № 4. С. 29-40.

Шарапова Е.В. Признаки текстов, сгенерированных с применением искусственного интеллекта // Машиностроение и безопасность жизнедеятельности. 2023. № 3(47). С. 58-62.

Загрузки

Опубликован

2025-05-30

Выпуск

Раздел

DATA SCIENCE В УПРАВЛЕНИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ ПРОСТРАНСТВОМ

Метрики

154 просмотров
135 скачиваний
Хотите опубликоваться?
Подать статью

Машиночитаемые метаданные

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)