«Антиплагиат»: признаки ИИ обнаружены в каждой третьей студенческой работе

Компания «Антиплагиат» проанализировала загруженные в систему тексты на наличие ИИ генерации за II квартал 2026 года и аналогичный период 2025 года. Доля студенческих работ, содержащих признаки использования ИИ, выросла с 22% до 36%. Вместе с этим вырос объем вероятной генерации внутри документов: с 5,4% до 8%.
 
За апрель-июнь 2026 года в сервисе было проверено 2,73 млн работ. Из них признаки использования нейросетей выявлены в 983,7 тыс. работ против 575,9 тыс. в аналогичном периоде прошлого года. Таким образом, если во II квартале 2025 года признаки генерации встречались примерно в каждой пятой работе, то в 2026 году –  в каждой третьей. 
 
В пятерку направлений, где во II квартале 2026 года чаще всего встречаются тексты с элементами генерации, вошли:

• Искусствоведение;
• СМИ и массовые коммуникации;
• Компьютерные и информационные науки;
• Медицинские технологии;
• Политологические науки.

 
Список наполовину совпал с прошлогодним: искусствоведение, компьютерные и информационные науки, СМИ и массовые коммуникации, электроника и IT, экономика и бизнес.
 
Реже всего в 2026 году ИИ использовался в работах по направлениям: ветеринарные науки, механика и машиностроение, математика.
 
Пять крупнейших категорий по числу проверенных работ в 2026 году совпали с топом прошлого года:

• Экономика и бизнес. Доля документов с признаками ИИ выросла с 27% до 42% год к году.
• Право. Доля документов с признаками ИИ увеличилась более чем в два раза – с 13,7% до 30,7% год к году.
• Электроника и IT. Доля документов с признаками ИИ выросла с 31,6% до 41%.
• Науки об образовании. Несмотря на снижение объёма выборки, доля документов с признаками ИИ увеличилась с 25,2% до 38,2%.
• Психологические науки. Доля работ с признаками ИИ выросла с 20,8% до 42,6%.

 
«Эти данные подтверждают: остановить распространение ИИ уже невозможно. Но это не повод для паники, а сигнал признаться, что время дискуссий закончилось и системе образования срочно нужны конкретные решения. Те, которые позволяют видеть не просто сам факт наличия ИИ в тексте, потому что это тупиковый путь, а характер, глубину и цели его использования. По запросу образовательного сообщества мы уже разрабатываем такой продукт: принципиально новую систему проверки заимствований и ИИ в студенческих работах, которая покажет конкретный фрагмент и характер его использования. Преподаватель сможет видеть весь процесс создания работы и понимать, как именно студент применял нейросети, а студент – не бояться субъективных обвинений. Далее мы упираемся в регулирование: вместе с новой системой вузам нужны правила, по которым будет четко ясно, где ИИ использовать можно, а где – нельзя. Именно такой комплексный подход должен стать новым отраслевым стандартом в российской системе образования», – сказал исполнительный директор компании «Антиплагиат» Евгений Лукьянчиков.
 
Он подчеркнул, что, если сегодня не создать единые правила и прозрачные инструменты оценки, уже завтра высшая школа рискует столкнуться со снижением доверия работодателей к квалификации выпускников и размыванием самой ценности самостоятельной академической работы. 
 
«Пытаться запретить студентам использовать нейросети — путь в никуда, и в академической среде это начинают осознавать. Наша задача — создать прозрачную среду, где технологии применяются легально, открыто и строго в рамках регламентов. Простая детекция сгенерированного текста — лишь один из первых шагов нового подхода к работе с ИИ. Мы стремимся сделать написание работы комфортным процессом как для преподавателя, так и для студента. Вузам необходимы инструменты, которые показывают реальный процесс взаимодействия учащегося с нейросетями. ИИ может быть эффективным ассистентом: помогать в сборе и анализе материала, формулировке гипотез, ускорении рутинных задач и подготовке к защите. Однако он не должен выполнять работу за человека.», – сказал директор по продукту компании «Антиплагиат» Сергей Зеленов.

При интерпретации динамики необходимо учитывать, что в течение 2026 года «Антиплагиат» совершенствовал алгоритмы ИИ-детекции. Это принципиально важный процесс, поскольку нейросети развиваются быстрее, чем инструменты их распознавания. Недавно в системе произошло крупное обновление: детектор стал точнее выявлять фрагменты с признаками ИИ, где не выявлял генерацию ранее, и свел к минимуму и без того низкую долю ложноположительных результатов – до 0,15%. Такая донастройка является переходным этапом перед запуском полноценного решения для российских вузов.