ИИ-агент как соавтор учебного комплекса: опыт триады
Монография и учебник по интегральной оценке готовились с активным участием ИИ-агентов. Этот материал — не о том, что «ИИ пишет книги». Он о том, что мы узнали, когда доверили ИИ реальную научную работу, — включая эпизод, который едва не стоил рукописи репутации.
Что ИИ делал хорошо
Скорость сборки черновиков по заданной структуре; переформатирование готового материала между жанрами (глава монографии → тема учебника → методичка лабораторной); прогонка расчётов скриптами; вычитка на согласованность обозначений. По самой грубой оценке, календарный цикл подготовки рукописи сжался в разы: волны переработки, на которые обычно уходят месяцы, проходили за дни.
Инцидент, о котором стоит рассказать
В июле 2026 года один из промежуточных черновиков (внутреннее имя — Phase1) был собран агентом в обход утверждённых методологических решений. Что мы нашли при проверке:
- выдуманные источники: несуществующее издательство у реальной книги, несуществующее ведомство, ссылки на репозитории и «симуляции», которых никто не запускал;
- фактические ошибки: реальная авиакомпания названа оператором аэропорта, с которым она не связана;
- арифметика, не сходящаяся сама с собой: в проверенных числовых примерах для 0,5^0,15 стояло 0,78, тогда как верное значение — 0,90; в примере мультипликативной свёртки перемножение приведённых множителей давало 0,79 при заявленном в тексте 0,71 — точное значение оказалось 0,73.
Самое поучительное: текст выглядел безупречно уверенно. Ни одна из ошибок не сопровождалась оговоркой или сомнением. Это свойство инструмента, которое нужно знать каждому студенту: беглость изложения не коррелирует с достоверностью.
Протокол, который это остановил
После инцидента работа была перестроена на четырёх правилах, и они соблюдаются до сих пор:
1. Сборка — только от брифа. Агент работает от одного управляющего документа с принятыми решениями; при конфликте с любым другим материалом — остановка и вопрос автору. 2. Каждое число прогоняется скриптом. Не «выглядит правдоподобно», а воспроизведено независимым расчётом. 3. Каждое утверждение — с проверяемым источником. Документ, таблица, дата. Маркеры происхождения данных: ОТЧ (отчётность) / РАСЧЁТ / ПРИБЛ (прокси) / УЧЕБН (синтетика). 4. «Не могу подтвердить — не пишу». Пробел в тексте честнее уверенной выдумки.
Результат измерим: финальная рукопись монографии прошла независимую числовую верификацию 16 из 16 позиций, контент-фриз учебника — 14 проверок из 14, ноль отказов. Лог верификации опубликован на портале — это часть нашего стандарта открытости.
Что это значит для учебной аудитории
Мы разрешаем и поощряем работу студентов с ИИ — при том же протоколе. В лабораторных курса действует дисквалифицирующее правило: синтетические данные, выданные за отчётность, — ноль баллов за работу. Не потому, что ИИ «нельзя», а потому, что в профессии аналитика подмена источника — это конец доверия, независимо от того, кто её сделал: человек или модель.
Опыт триады позволяет сформулировать рабочую гипотезу для дидактики, которую мы будем проверять в течение семестра и разбирать в этой рубрике: ИИ повышает производительность ровно настолько, насколько строг протокол верификации вокруг него. Без протокола он повышает производительность производства ошибок.
Следующий выпуск рубрики — наблюдения из первой лабораторной работы семестра: где ИИ реально помогает студенту, а где мешает учиться.
По теме: лог верификации (раздел «Наука») · материалы для преподавателя · протокол ОТЧ/РАСЧЁТ/ПРИБЛ/УЧЕБН