Если ты та самая аспирантка или студентка, которая за ночь до сдачи пишет курсачи, доклады на конференции или заявки для участия в конкурсах или грантов, то это видео для тебя. Для тех, кто спокойно пишет диссертацию видео тоже будет полезно, ведь Антиплагиат – это всеобщая боль. Сегодня покажу, как за 1 запрос в нейросети написать 44 страницы уникального научного текста с оригинальностью 99% без обнаружения сгенерированного текста в системе Antiplagiat.ru
С чего все началось. Моя подписчица из телеграм канала кидает ссылку на конкурс просветительской премии Российского общества «Знание». Мой СДВГшный мозг вписывается во все проекты, а я потом разбираюсь, куда вписалась) В общем, я не хотела сильно запариваться по Просветительской премии Знание и решила накидать заявку с помощью GPT. Но я вообще не хотела сидеть над заявкой и подбирать разные промпты, перепроверять инфу, поэтому я решила протестить функцию Глубокое исследование, в новой версии GPT-5 она еще круче.
Через эту функцию модель строит обоснования на основе логики, целей, аудитории и доступных ей данных. С ней я написала каждый блок за 1 запрос. Я зашла на сайт этой премии, просто скопировала подряд описание конкурса, прикрепила мое портфолио и задала такой промпт:
Я готовлю заявку к конкурсу. Вот его описание. Вставляю инфу с сайта премии без какой-либо корректировки. Помоги заполнить заявку из моего портфолио. Я хочу принять участи в номинации: За вклад в просвещение в сфере «Наука и Технологии». Также придумай название проекта с учетом моих научных интересов. Учитывай статистику моих каналов (она прописана в файле портфолио). В итоге получилось потрясно.
Единственный минус этой функции, она генерирует результат в течение 20-40 минут. Но зато выдает от 20 до 40 страниц.
Через глубокое исследование GPT придумала мне название проекта — «AI-наставница: новая грамотность для исследовательниц». Описала миссии моего Telegram и YouTube каналов: кто аудитория, на что направлено просвещение, какие проблемы решаем. GPT помогла развернуть мой опыт в системную просветительскую модель. Она взяла из портфолио те достижения, которые подходили под запрос конкурса, а это лекции, шаблоны, курсы.
Также GPT очень чутко описала социальную значимость вклада проекта в поддержку цифровой инклюзии для женщин-исследовательниц. GPT собрала текст, в котором отражается не просто «мы проводим вебинары», а психологическая, методическая, технологическая и этическая поддержка. Особенно горжусь тем, как получилось описать вклад проекта в снижение стресса, формирование безопасного сообщества и борьбу с научным одиночеством.
Здесь важно было не просто сказать «у меня есть канал», а объяснить, чем он отличается. Мы с GPT выделили:
2) чат поддержки, где нет иерархий, только доверие;
3) акцент на женщин;
4) бесплатность и равный доступ;
5) новая этика просвещения — от наставника к наставникам, без давления, через заботу.
Все цифры аналитики с YouTube и Telegram были в портфолио. GPT проанализировала, какая динамика в показателях охвата и географии за 3 года существования моего Ютуб канала и 2 года существования моего телеграм канала.
В итоге я про этот конкурс забыла и через пару месяцев мне пришел ответ о том, что моя заявка принята. Я как обычно, начинаю интересоваться конкурсом только после того, как прохожу отборочный этап. Открываю сайт премии, а там красуется почетное жюри. И тут я решила, что со своими феминитивами в речи мне там будут не рады. Поэтому ограничимся данным примером в качестве кейса заполнения заявки на серьезный федеральный конкурс через 1 запрос нейросети.
Вот куда интереснее оказался вопрос моей подписчицы в Телеграм-канале: «Может ли нейросеть выдать файл на 20 страниц». Я всегда отвечаю своим аспиранткам, поэтому решила снова использовать функцию Глубокого исследования и решила попробовать написать параграф 1.2. для своей диссертации. Если что, к тому моменту моя диссертация уже была дописана и сдана на проверку научной руководительнице.
Так вот, я просто попросила написать параграф 1.2. без каких-либо длинных запросов. Попросила написать максимальный объем и указать все используемые источники с кликабельными ссылками. В итоге ждала минут 40, но получила 44 страницы научного текста. Текст, разумеется, требует доработки. Было много перечислений в столбик, я попросила GPT эти фрагменты объединить в одну таблицу. Дальше я пошла проверять источники, один из них был ошибочным вставить, его я заменила на достоверный.
Ну и последним этапом было самое волнительное — проверка на наличие сгенерированного текста через Antiplagiat.ru. Ведь если бы система обнаружила генерацию текста, все усилия оказались бы напрасными. Этот момент был своего рода проверкой для моего подхода: насколько качественно нейросеть адаптировала материал, сохранив академический стиль и глубину анализа. Результат проверки превзошёл ожидания — оригинальность составила 99% и система Antiplagiat.ru не обнаружила признаков генерации. Так я в очередной раз убедилась, что грамотный промпт и правильная доработка текста могут сделать нейросети полноценным инструментом для научной работы.
Итак, зафиксируем цепочку работы с нейросетью за 1 промпт: используем функцию «Глубокое исследование» в версии GPT-5, убираем повторы и смысловую жвачку, это когда GPTшка пишет разными словами одно и тоже в начале и в конце абзаца. И самое главное обратить внимание нет ли в полном отчете Antiplagiat.ru плашки с красным треугольником. У меня такой плашки не высветилось, однако нужно выгрузить полный отчет из Antiplagiat.ru и пролистать его до конца, чтобы проверить фрагменты, выделенные красным цветом. Ведь процент у вас может быть не 99, как сейчас у меня, а, к примеру 70 и вам не хватает 5% для прохождения порога допустимого процента уникальности. Красный цвет текста в отчете говорит о том, что данный текст заимствован. Нужно проверить корректность заимствования и поставить ссылку на первоисточник, система сама вам даст ссылку на этот источник. Либо красным могут выделяться устойчивые выражения, названия законодательных актов или статистика из Росстат. Здесь ничего править не нужно.
Без нейросети я бы писала параграф пару вечеров. А с GPT я справилась за час в общей сложности. Тем самым, я с уверенностью дала подписчице ответ, что GPT может написать не 20 страниц, а 44 страницы за один запрос или промпт.
Но для своих научных статей и диссертации функцией Глубокое исследование я не пользуюсь, т.к. не пишу большие объемы текста через нейросеть, так как это противоречит научной этике. Однако для различных заявок на конкурсы, которые не представляют для вас критичной важности на мой взгляд, можно смело юзать GPT, тем более новая версия GPT-5 стала использовать более официальный стиль повествования, что нам, исследовательницам, только на руку. Используйте GPT-5 с вашими цифрами, вашей логикой и обязательной финальной вычиткой. Проверяйте факты, оформляйте ссылки, и уникальность будет не фиктивной, а достоверной. Помните, не смотря на то, что я заполнила заявку за 1 промпт, я подгрузила к этому промпту требования конкурса и файл со своим портфолио. Но делала я это еще до выхода новой версии GPT-5, а на момент монтажа видео она вышла. Поэтому немного расскажу о ней.
Не смотря на то, что многие пользователи жалуются, что GPT-5 стала более «сухой» и официальной. Но для нас, исследовательниц, это – подарок. Теперь не нужно каждый раз вторым промптом писать: «Перепиши академическим языком» – GPT-5 сразу выдаёт текст без неуместных смайликов, с выверенной терминологией и академической структурой. Это экономит время и даёт нам возможность сосредоточиться на сути исследования, а не на правке стиля.
GPT-5 – это все версии в одной:
GPT-4o + (mini) + GPT-o1 + (mini) = GPT-5
Раньше одна версия GPT быстро отвечала на простые вопросы, другая глубоко размышляла над сложными, третья лучше работала с картинками, четвёртая — с кодом и таблицами. Теперь всё это собрано в одном «мозге» - GPT-5.
Как преподнесли нам на презентации новой версии, для нас, аспиранток и исследовательниц улучшилось следующее:
- Больше точности в ответах при глубоком исследовании. GPT-5 стала гораздо реже «придумывать» факты, что важно для научных текстов.
- Глубже понимает сложные темы. Если раньше нужно было переписывать вопрос по-разному или подбирать «правильную» модель, теперь можно просто задать вопрос — GPT-5 сама поймёт, как глубоко копнуть.
- Легче работать с большими кусками текста. Можно загрузить целые главы диссертации, длинные статьи или сразу весь список литературы - GPT-5 не «теряется» в объёме.
- Новая версия умеет работать с разными форматами: фото, графики, таблицы, куски кода — всё можно отправить в один диалог, и она всё это проанализирует вместе, а не по отдельности.
Посмотрите каких я картинок нагенерила для постов в Телеграм канал:
https://disk.yandex.ru/i/7nMDI1lKLMiEAQ
https://disk.yandex.ru/i/G6JEtVA8lbazeQ
https://disk.yandex.ru/i/aNy04tNIkrnsYw
https://disk.yandex.ru/i/NKNzzWyw1suiuQ
https://disk.yandex.ru/i/wVv5GqDPtVJl6Q
https://disk.yandex.ru/i/_gbZjfl2fNQCtA
Правда есть опечатки на картинках в русском тексте. Но, думаю, это быстро пофиксят.
Как утверждают разработчики, GPT-5 лучше помогает в планировании и организации. Может не только придумать план исследования, но и «помнить» контекст длительной работы, помогать вести список задач, синхронизироваться с календарём. Теперь GPT-5 это наша научная консультантка, редакторка, аналитикесса, дизайнерка презентаций и секретарша в одном лице, и она сама все решит, самаааа решиииит
Однако на практике действительно есть ограничения и баги для пользовательниц ChatGPT Plus. Негативные комментарии отчасти обоснованны:
1. Лимит сообщений: до 80 сообщений каждые 3 часа. После этого используется более простая версия GPT‑5 mini, пока лимит не сбросится.
2. Режим «Глубокое исследование» доступен, но тоже ограничен, просто когда лимит исчерпан — используется более простая мини‑модель. А она может выдать такой примитив.
- Есть еще один неприятный нюанс. Теперь модель сама решает, какой ответ вам давать через простенькую модель или через глубокое исследование. Это, конечно, не удобно( Поэтому разработчики рекомендуют писать в промпте пояснения: «Изучи основательно».
Ну а теперь давайте рассмотрим работу GPT‑5 на примере написания диссертации и статьи ВАК. Представьте: вы готовите диссертацию или статью для журнала ВАК. У вас есть огромный объём данных, нормативных требований и методических нюансов. Вы хотите, чтобы GPT-5 стала вашей полноценной соавторкой, но без чётких инструкций она выдаст либо слишком общее, либо неполное, т.к. может ошибочно переключить вас на простенькую модель мини. Чтобы этого избежать, работаем по четырёх шаговой системе:
Цель → Формат ответа → Предупреждения → Контекст.
1. Цель - четко, как в требованиях для конкретного журнала ВАК
Плохой пример: «Напиши статью по социологии».
Хороший пример (для ВАК-статьи): «Составить план по структуре IMRaD для научно обоснованной статьи по социологии труда для журнала ВАК по теме “Влияние цифровизации на профессиональную идентичность педагогов” с учётом российских и зарубежных исследований за последние 5 лет, нормативных документов Минобрнауки РФ и международных стандартов цитирования».
2. Формат ответа — академический стиль
Плохой пример: «Напиши план статьи».
Хороший пример: «Представить план главы диссертации с разделами: Введение, Обзор литературы, Методология, Результаты, Обсуждение, Выводы. Для каждого раздела дать 2–3 предложения содержания, включая теоретическую базу, используемые методы, ожидаемые результаты и их научную значимость».
3. Предупреждения — чтобы избежать «снятия с рассмотрения»
Плохой пример: «Составь список литературы». Тут GPT вам напридумывает несуществующих источников. Такой промпт опасен!
Хороший пример: «Использовать только публикации из онлайн-библиотек e-Library и Киберленинка, а также Scopus или Web of Science, нормативные документы Минобрнауки РФ, ГОСТ Р 7.0.5–2008. Исключить дублирование пунктов, избегать неакадемического стиля и субъективных оценок».
Последний раздел очень важен: ВАК жёстко проверяет источники, стиль и оформление. Даже идеальная по сути работа может быть отклонена из-за несоответствия источников и ссылок на них. Особенно, если источники выдуманные. Это легко проверяется.
4. Контекст - чтобы GPT писал «под вас»
Плохой пример: «Я пишу работу».
Хороший пример: «Я - аспирантка, работаю над диссертацией по специальности 5.8.1. “Общая педагогика, история педагогики и образования”. Тема - “Интеграция искусственного интеллекта в систему профессиональной подготовки педагогов”. Работаю на стыке педагогики, цифровых технологий и образовательной политики. Важно сопоставить опыт России и стран ОЭСР, выделить пробелы и предложить рекомендации».
Итак, безупречный промпт строится по последовательной структуре:
Цель → Формат → Предупреждения → Контекст
Финальный промпт для статьи ВАК или диссертации:
«Составить план статьи для журнала ВАК по теме “Роль искусственного интеллекта в формировании профессиональных компетенций будущих педагогов” с учётом нормативных документов Минобрнауки РФ и международных рекомендаций ЮНЕСКО. Представить структуру IMRAD с кратким содержанием каждого раздела (2–3 предложения). Использовать только статьи из из онлайн-библиотек e-Library и Киберленинка, Scopus и WoS за последние 5 лет. Я — аспирантка, изучаю цифровую трансформацию образования в России, делаю акцент на сравнительном анализе российского и международного опыта».
Как видите, возможности GPT-5 уже давно перестали быть просто «игрушкой для генерации текстов». При правильной постановке задачи она становится полноценной исследовательской помощницей, способной закрыть огромные объемы работы: от заявки на престижный конкурс до параграфа диссертации, готового пройти проверку на оригинальность.
Но не смотря на всю заявленную крутость новой версии GPT-5, пользователи атаковали open.ai своими негативными обращениями и разработчики вернули старую версию 4о вставить. Она доступна только для платной версии.
Мой опыт показал, что с одной стороны — это инструмент, который экономит недели рутинного труда, а с другой — требует грамотного обращения. Не стоит ожидать, что нейросеть «сделает всё сама». Уникальность, структурированность, академический стиль — это результат вашей совместной работы с моделью, когда вы чётко формулируете цель, задаёте формат, указываете ограничения и контекст.
GPT-5 — это уже не несколько разрозненных моделей, а единая экосистема, которая глубоко анализирует, сопоставляет данные, адаптирует стиль, работает с разными форматами, помнит контекст и помогает вам как консультантка, редакторка, аналитикесса и дизайнерка в одном приложении. И чем лучше вы научитесь выстраивать запросы, тем выше будет ценность результата.
Используйте нейросети разумно, проверяйте источники, корректируйте факты и добавляйте собственную экспертизу. Только так ваш текст будет не просто «уникальным» на 99% при проверке через Antiplagiat.ru, но и действительно ценным с точки зрения научной глубины.
А про Antiplagiat.ru расскажу в следующей статье. Не забудь подписаться!