«Чистый» плагиат или цифровой контроль качества научных работ

Страшное для любого автора слово «плагиат» всегда было и остается «черной меткой». Уличенный в незаконном заимствовании результатов чужого интеллектуального труда подвергается не только корпоративному остракизму, но и может быть привлечен к юридической ответственности. Универсальной мерой наказания для плагиатора является возмещение убытков или компенсация, предусмотренные гражданским законодательством. Кроме того, в отдельных случаях к нарушителю может быть применена административная или уголовная ответственность.

Особое значение авторская аутентичность текста имеет в научных работах. Так, в соответствии с п.п. 14 и 65 Положения о порядке присуждения ученых степеней в диссертации соискатель ученой степени обязан ссылаться на автора и (или) источник заимствования материалов или отдельных результатов. Лица, которым были присуждены ученые степени, могут быть лишены этих степеней по решению Министерства науки и высшего образования Российской Федерации в случае, если они были присуждены с нарушением, в том числе, указанного требования.

Следует отметить, что обнаружение плагиата в диссертационных исследованиях является одним из самых распространенных оснований лишения авторов ученых степеней.

Несмотря на развитие информационных технологий и применение систем искусственного интеллекта, зачастую проверка текста на плагиат дает ложные результаты.

Традиционно изложение научного текста требует соблюдения определенных правил в части использования способов познания, описания методологических подходов и гносеологических форм изучения тех или иных объектов. Отсылки в научном тексте к общеизвестным исследовательским инструментам неизбежно приводят к «выявлению» заимствований, тогда как на самом деле, являются подтверждением последовательного применения наработанных методик в контексте научных школ.

Кроме того, цитирование нормативных источников, материалов судебной практики, текстов актов органов судебной власти, без которых не может обойтись ни один научный труд по юриспруденции или истории, автоматически повышает процент заимствований в тексте.

Парадоксально, что пометка о заимствовании возникает при обнаружении в тексте наименований нормативных правовых актов, а также часто употребляемых словосочетаний, научных терминов и категорий, таких как «правоотношения», «субъекты права», «юридическая ответственность», «административные правонарушения».

Например, наиболее распространенная и часто используемая программа проверки на заимствования научной статьи по праву показывает, что фрагмент текста: «с 1 марта 2021 года вступили в силу изменения в Федеральный закон № 152-ФЗ, касающиеся общедоступных персональных данных» являются заимствованными из 2-х источников.

Или: словосочетание «Усовершенствованы меры административной ответственности в данной сфере» — программой также оценено как заимствование. Причем попытки замены этого текста на аналогичные по смыслу фразы: «Кодекс РФ об административных правонарушениях пополнился новыми составами» или на другой вариант: «Откорректировано законодательство РФ об административных правонарушениях» не увенчались успехом и также были маркированы как плагиат.

В целом же по тексту статьи, посвященной законодательным изменениями в сфере оборота персональных данных, программа проверки признала заимствованиями следующие словосочетания: «персональные данные», «персональные данные, содержащиеся в Едином государственном реестре недвижимости», «корреспондирующие поправки», «административные правонарушения», названия отдельных федеральных законов и т.д.

Особые сложности вызывает выявление заимствований в студенческих научных работах. Так, согласно требованиям приказа Минобрнауки России от 29.06.2015 № 636 «Об утверждении Порядка проведения государственной итоговой аттестации по образовательным программам высшего образования — программам бакалавриата, программам специалитета и программам магистратуры», тексты выпускных квалификационных работ обучающихся должны пройти обязательную проверку на объем заимствований. При этом вузы самостоятельно регулируют данную деятельность локальными актами, устанавливая процент оригинальности текста. Для разных видов выпускных квалификационных работ такой процент, как правило, варьируется в пределах от 40 до 60 процентов. На практике студенческая выпускная работа первоначально проходит проверку по содержательным параметрам: логике изложения, раскрытию темы, отражению необходимой источниковедческой базы, качеству выводов и предложений, и только после этого направляется на проверку оригинальности текста. Именно на этом этапе выпускник сталкивается с необходимостью виртуозного преодоления заградительного барьера путем «перестановки слов в предложении». Сегодня эту задачу студенты все чаще решают, используя технологии искусственного интеллекта. В результате работы генеративных нейросетей на выходе получается оригинальная работа с высокой уникальностью текста. Однако механистическое достижение этих показателей, к сожалению, происходит за счет искажения смысла, нарушения логики построения фраз, использования словосочетаний, не соответствующих формально-научным или нормативно-правовым требованиям.

Очевидно, что процесс расширения использования новых цифровых технологий при написании научных работ ставит задачи принципиального изменения подходов к качественной оценке результатов такой деятельности.

Кроме того, особое внимание должно быть уделено оценке оригинальности и степени личного вклада автора научных выводов и предложений, претендующих на научную новизну и творческие открытия. При этом оценка практической применимости и теоретической значимости научных работ должна проводиться преимущественно по содержательным критериям, в первую очередь отсекая «плагиат идей».