В статье рассмотрены ключевые риски использования технологий искусственного интеллекта в высшем образовании: академические, этические, юридические, социальные и психологические, инфраструктурные, кадровые. Минимизация образовательных рисков обеспечит этичное и эффективное внедрение технологий искусственного интеллекта в высшее образование.

Ключевые слова: искусственный интеллект, высшее образование, образовательные риски, преподаватели, студенты.

The article examines the key risks of using artificial intelligence technologies in higher education: academic, ethical, legal, social and psychological, infrastructural, personnel. Minimizing educational risks will ensure the ethical and effective implementation of artificial intelligence technologies in higher education.

Keywords: artificial intelligence, higher education, educational risks, teachers, students.

Технологии искусственного интеллекта (далее – ИИ) активно проникают в разнообразные сферы человеческой деятельности, и система высшего образования не является исключением. В академическом сообществе вопросы использования технологий искусственного интеллекта обсуждаются в аспекте их потенциальных возможностей для образовательной практики, актуальных проблем использования и рисков, которые неизбежны, поскольку внедрение технологий ИИ в любой сектор влечет за собой и отрицательные последствия.

Влияние технологий искусственного интеллекта на высшее образование распространяется по следующим ключевым направлениям:

– технологии искусственного интеллекта и студенты (цифровые инструменты для поддержки обучения и новые технологии при оценке успеваемости студентов);

– технологии искусственного интеллекта и преподаватели (новые технологии и методы поддержки преподавательской деятельности в электронных образовательных средах);

– технологии искусственного интеллекта и системы (технологии для наиболее эффективного управления образовательными учреждениями) [1, с. 39].

Потенциальные возможности использования технологий искусственного интеллекта в высшем образовании огромны. Их применение предоставляет персонализированный опыт обучения, повышает вовлеченность студентов в образовательный процесс, улучшает их академические результаты, адаптирует образовательный контент к индивидуальным потребностям студентов и др. Растущий интерес к использованию технологий ИИ в сфере высшего образования требует более глубокого понимания рисков их внедрения в образовательную практику.

Риски использования технологий искусственного интеллекта в высшем образовании по степени их релевантного исследования в научных публикациях как отечественных, так и зарубежных авторов можно систематизировать по следующим направлениям:

1. Академические.

2. Этические.

3. Юридические.

4. Социальные и психологические.

5. Инфраструктурные.

6. Кадровые.

Далее дадим краткую характеристику выделенных направлений рисков использования технологий искусственного интеллекта в высшем образовании.

Академические риски в научных исследованиях рассматриваются в контексте академической честности, снижения качества образования и творческих навыков у студентов. Технологии искусственного интеллекта обладают широкими возможностями генерации научных и учебных текстов, что увеличивает вероятность злоупотребления ими при выполнении различного рода академических работ. Признавая потенциальную пользу технологий искусственного интеллекта для обучения, преподавания и оценки, высшие учебные заведения единодушны во мнении, что эти технологии представляют собой серьезную угрозу, если студенты используют их при выполнении контрольных, курсовых, дипломных работ, выдаваемых ими за собственные работы [5].

Автоматизация обучения способствует стандартизации знаний, снижая возможности образовательной среды для развития индивидуальных способностей, что в конечном итоге негативно отражается на конкурентоспособности выпускников на рынке труда. Кроме того, избыточное доверие и перенос ответственности за принятие решений на искусственный интеллект может привести к снижению навыков критического мышления, творческого подхода и метакогнитивных умений у студентов. Учащиеся, которые становятся чрезмерно зависимыми от решений, созданных искусственным интеллектом, испытывают трудности в развитии интуитивного суждения и творческих способностей к решению проблем. Удобство технологий искусственного интеллекта снижает желание заниматься глубокими размышлениями и итеративными процессами обучения [7]. Тем не менее, в научных исследованиях отмечено, что студенты все чаще опасаются чрезмерно полагаться на инструменты генеративного искусственного интеллекта, считая, что такая зависимость может подавить их творческий потенциал, подорвать способность развивать навыки самостоятельного мышления и решения проблем, снизить их способность или желание мыслить самостоятельно, мотивацию и способность глубоко вникать в академические задачи [8].

Следует отметить, что использование искусственного интеллекта в процессе обучения может способствовать повышению результативности студентов только в краткосрочной перспективе. В долгосрочной перспективе использование искусственного интеллекта должно быть более осторожным с целью сохранения у студентов необходимых навыков без использования технологий ИИ [6].

Этические риски, включающие алгоритмическую предвзятость искусственного интеллекта и дискриминацию, могут привести к некорректным или несправедливым решениям в процессе оценки студентов или предоставления обратной связи [3]. Например, инструменты оценки на основе технологий ИИ могут отдавать предпочтение студентам, чьи модели общения соответствуют доминирующим культурным нормам, потенциально наказывая иностранных студентов или студентов из других языковых групп [7]. Алгоритмы обработки естественного языка, используемые в автоматизированных системах обратной связи, могут испытывать трудности с точной интерпретацией различных стилей письма или культурных проявлений, что приводит к несправедливым оценкам [7].

Алгоритмы искусственного интеллекта обучаются на больших массивах данных, которые часто содержат скрытые предубеждения и искажения, что может привести к воспроизведению расовых, гендерных и других стереотипов [2]. В контексте высшего образования это проявляется в виде необъективных оценок, несправедливых рекомендаций и дискриминационных решений по признакам пола, этнической принадлежности или социального статуса [2]. Опасения по поводу предвзятости искусственного интеллекта, когда алгоритмы могут выдавать предвзятую или вводящую в заблуждение информацию, усугубляют недоверие студентов, им может быть сложно понять, как ИИ приходит к своим выводам или генерирует контент, что приводит к скептицизму и нежеланию полагаться на эти инструменты [8].

Юридические риски включают конфиденциальность персональных данных и отсутствие нормативного регулирования использования технологий искусственного интеллекта. Поскольку эти технологии собирают и анализируют огромные объемы личных и академических данных, существует риск неправильного хранения и злоупотребления информацией. Персональные данные преподавателей и студентов могут быть использованы не по назначению, без надлежащих мер безопасности, что приводит к этическим дилеммам относительно согласия и права собственности [9]. Платформы обучения на базе искусственного интеллекта непрерывно собирают и анализируют огромные объемы данных о поведении студентов, включая модели обучения, время отклика, метрики вовлеченности и показатели эффективности. Этот обширный сбор данных создает уязвимости для нарушений конфиденциальности и несанкционированного использования конфиденциальной образовательной информации [7].  Для снижения этого риска следует «работать над балансом между открытостью информации и ее защитой путем ответственного и грамотного внедрения технологий и инструментов искусственного интеллекта» [1, с. 40]. 

Следует отметить, что, «несмотря на стремительное развитие технологий искусственного интеллекта, законодательство пока не дает однозначных ответов на ключевые вопросы, связанные с авторством, правами на использование и коммерческим распространением контента, сгенерированного искусственным интеллектом» [4, с. 105]. Создание научных и учебных материалов с помощью технологий ИИ «ставит вопрос авторства: кого считать его создателем – разработчика алгоритма, пользователя, инициировавшего процесс генерации или ни одного из них, поскольку система не обладает правосубъектностью?» [2, с. 32]. Как следствие, «преподаватели и разработчики образовательных ресурсов, использующие материалы, созданные с помощью искусственного интеллекта, должны осознавать, что в условиях правовой неопределенности ответственность за соблюдение норм интеллектуальной собственности ложится на них» [4, с. 105].

Необходимо признать, что использование технологий искусственного интеллекта в образовательной практике требует адаптации к новым форматам работы, что сопровождается сопротивлением участников образовательного процесса и повышенной стрессовой нагрузкой для них. Кроме того, использование ИИ в образовательной практике ведет к снижению учебной активности студентов, поскольку персонализация процесса обучения нивелирует значимость самостоятельного поиска и критического осмысления информации студентами, что ведет к снижению мотивации, навыков аналитического мышления и формированию пассивной позиции в образовательном процессе.

Рост роли виртуальных ассистентов, автоматизация обратной связи и оценки с помощью технологий искусственного интеллекта снижает качество живого общения между преподавателями и студентами, ведет к утрате навыков межличностного общения, что подрывает атмосферу доверия и сотрудничества, потенциально сокращает возможности для наставничества, эмпатии и персонализированного руководства. Дефицит социального взаимодействия негативно сказывается на развитии эмоционального интеллекта и социальных компетенций, необходимых для профессиональной и личностной адаптации. Образовательные программы должны тщательно балансировать между интеграцией искусственного интеллекта и сохранением педагогических подходов, ориентированных на студентов и способствующих развитию креативности, этического мышления и навыков межличностного общения [7].

Внедрение искусственного интеллекта в высшее образование создает институциональные риски, особенно в регионах с ограниченной инфраструктурой и финансовыми ресурсами. Многие университеты не имеют финансирования для масштабного внедрения технологий искусственного интеллекта, что создает неравенство в доступе к образовательным технологиям [9]. В случае неравномерного распространения технологий ИИ между различными учебными заведениями и регионами может возникнуть риск увеличения неравенства в образовательном доступе и возможности получения качественного образования [3, с. 167].

Цифровое неравенство особенно проявляется в образовательных учреждениях, где доступ студентов к высококачественным технологиям искусственного интеллекта, надежному интернет-соединению и технической поддержке значительно различается в зависимости от социально-экономического статуса, географического положения и институциональных ресурсов [7].

Кадровые риски обусловлены дефицитом цифровых компетенций у преподавателей в области использования технологий искусственного интеллекта в образовательной практике, что ведет к снижению их конкурентоспособности на рынке труда.

Общепризнано, что преподаватели получают выгоду от технологий обучения на основе искусственного интеллекта, автоматизированного оценивания и рекомендаций по контенту на основе ИИ, которые снижают административную нагрузку и позволяют им больше сосредоточиться на вовлечении студентов в образовательный процесс и научных исследованиях. Однако преподаватели часто сталкиваются с трудностями при адаптации к технологиям искусственного интеллекта, в основном из-за нехватки технической подготовки и опасений по поводу сокращения рабочих мест, считая, что автоматизация может заменить традиционные методы обучения, снизив их роль в обучении студентов [9]. По сути эти опасения весьма обоснованы, учитывая стремительное развитие технологий искусственного интеллекта. Но стоит отметить, «что, к счастью, в настоящее время искусственный интеллект не способен полностью заменить живое общение преподавателей со студенческими группами» [1, с. 40].

Для снижения кадрового риска университетам следует отдать приоритет программам повышения грамотности в области искусственного интеллекта и инициативам по профессиональному развитию, которые позволят преподавателям эффективно интегрировать эти технологии в образовательную практику.

В заключение отметим, что минимизация рассмотренных рисков использования современных технологий в сфере высшего образования обеспечит этичное и эффективное их внедрение в образовательную практику, для чего необходимы разработка и реализация комплексных стратегий. Приоритетными направлениями таких стратегий должны быть повышение цифровой компетентности преподавателей и студентов, развитие инфраструктуры, формирование правового поля, сохранение академической честности, поддержка мотивации студентов и развитие социальных навыков.

Литература

1. Абрамовский А. Л., Абрамовский Д. А., Легостаева И. В. Трансформация дистанционного образования под влиянием искусственного интеллекта в цифровую эру: тренды, возможности, вызовы // Russian Economic Bulletin. – 2025. – Том 8.  – № 2. – С. 36 – 42.

2. Иванченко Д. А. Нейросетевые технологии в образовании: возможности и применение: методическое пособие. – М.: Директ-Медиа, 2025.  – 88 с.

3. Кузьменко Е. Л., Белоусова Т. М., Лещенко Е. М. Проблемы и риски интеграции искусственного интеллекта в высшее образование // Регион: системы, экономика, управление. – 2024. – № 2 (65). – С. 164-168. – DOI: 10.22394/1997-4469-2024-65-2-164-168.

4. Титова С. В., Чикризова К. В. Разработка и использование обучающих материалов на базе ИИ в вузах: правовые аспекты // Высшее образование в России. – 2025. – Т. 34. – № 6. – С. 91-111. – DOI: 10.31992/0869-3617-2025-34-6-91-111.

5. Ballantine J., Boyce G., Stoner G. A critical review of AI in accounting education: Threat and opportunity //Critical Perspectives on Accounting. – 2024. – Т. 99. – С. 102711.

6. Fachrurrozie F. et al. Exploring the use of artificial intelligence in Indonesian accounting classes //Cogent Education. – 2025. – Т. 12. – №. 1. – С. 2448053. – Электронный ресурс. – URL: https://doi.org/10.1080/2331186X.2024.2448053 (дата обращения: 18.08.2025).

7. Gong Y., Wang S., Dong Y. Integrating artificial intelligence in entrepreneurship education: Dynamic capabilities and marketing performance among student entrepreneurs //The International Journal of Management Education. – 2025. – Т. 23. – №. 3. – С. 101248. – Электронный ресурс. – URL: https://doi.org/10.1016/j.ijme.2025.101248 (дата обращения: 18.08.2025).

8. Oc Y., Gonsalves C., Quamina L. T. Generative AI in higher education assessments: Examining risk and tech-savviness on student’s adoption //Journal of Marketing Education. – 2025. – Т. 47. – №. 2. – С. 138-155.

9. Sahar R., Munawaroh M. Artificial intelligence in higher education with bibliometric and content analysis for future research agenda //Discover Sustainability. – 2025. – Т. 6. – №. 1. – С. 401. – Электронный ресурс. – URL: https://doi.org/10.1007/s43621-025-01086-z (дата обращения: 18.08.2025).