Проф. д-р Благовест Белев е ръководител на катедра „Корабоводене“ във ВВМУ „Н. Й. Вапцаров“, където преподава от 1991 година. Кариерата му съчетава академична дейност с дългогодишен опит в индустрията. Плавал е като вахтен и старши помощник-капитан в Параходство БМФ и в германската компания Ahrenkiel Shipmanagement, заемал е длъжностите лице на брега, отговарящо за безопасността, и фирмен служител по сигурността, а от 2008 година управлява собствени компании в областта на морския сюрвей и пристанищните дейности. Защитава докторска степен в Морско училище през 1995 година с дисертация върху алтернативно приложение на средствата за автоматично радарно прокартиране за осигуряване на безопасно корабоплаване.
Именно от позицията на дългогодишен преподавател и научен ръководител Белев насочва вниманието си към една от най-бързо променящите се теми в академичната среда. Изкуственият интелект в дипломните работи и дисертациите вече не е изключение, а ежедневие. Употребата на изкуствен интелект в дипломните работи расте бързо: студенти и докторанти използват генеративни езикови модели за идеи, структура, литературни обзори и езикова редакция. Това променя начина, по който се създава научно знание, и поставя нови въпроси за честността, авторството и надеждността.
Анализ на научните публикации за периода 2023 до 2025 г., изготвен от Благовест Белев, очертава четири ясни направления в тази промяна. Изследването прави обзор на рецензирани статии от бази данни като Scopus и Web of Science. То показва, че AI се вгражда на различни етапи от научната работа, но същевременно носи реални рискове.
Колко широко навлиза изкуствен интелект в дипломните работи
Мащабът на явлението е голям. Глобално проучване на Digital Education Council сред 3839 студенти от 16 държави установява, че 86% от тях използват изкуствен интелект в обучението си. Над половината го правят всяка седмица. ChatGPT (програма, която разбира и пише текст) остава най-използваният инструмент, посочен от 66% от анкетираните.
Картината се потвърждава и от друга страна. Същото проучване отчита, че студентите използват AI най-вече за намиране на научни статии, обобщаване на текст и опростяване на сложна информация. Същевременно те самите искат ясни правила. Около половината не се чувстват достатъчно подготвени да работят с тези инструменти.
Според обзора на Белев генеративните модели се утвърждават като средства за ускоряване на писането. Сред тях са ChatGPT и Gemini (инструмент на Google за създаване и обработка на текст). Те подобряват езиковото качество и улесняват достъпа до научна информация. Авторът описва AI като „когнитивен асистент”, който подпомага организирането и формулирането на научни идеи.
Къде са ползите и къде са рисковете
Ползите са конкретни. Изследването извежда повишена продуктивност, по-лесен достъп до информация и подкрепа за студенти с различно ниво на езикова подготовка. За хора, които пишат на чужд език, това е осезаема разлика.
Рисковете обаче са също толкова конкретни. Обзорът на Белев откроява три основни проблема:
- Нарушаване на академичната честност: текст, който се представя за самостоятелен, но не е.
- Неточна информация: моделът понякога създава убедителен, но неверен текст, явление известно като „халюцинация” на изкуствения интелект.
- Неясно авторство: липса на ясна граница кой стои зад текста.
Към тях се добавя по-дълбок риск. Прекомерната зависимост от AI може да ограничи критичното мислене. Изследване на MIT Media Lab измери мозъчната активност при писане на есе. Хората, които пишат с помощта на ChatGPT, показват по-слаба невронна свързаност от тези, които пишат сами.
Важно е как се чете това изследване. То обхваща 54 участници и към момента е препринт, тоест още не е преминало научно рецензиране. Самата водеща авторка предупреждава срещу прибързани изводи и уточнява, че не става дума за трайно увреждане на мозъка. Резултатът сочи тенденция, не присъда: ефективността често идва с цената на по-малко самостоятелна интелектуална работа.
Какво казват международните правила
По темата за авторството правилата вече са ясни. Комитетът за публикационна етика (COPE) заявява, че AI инструментите не могат да бъдат посочвани като автори на научна работа. Причината е проста. Те не могат да носят отговорност за съдържанието, нито да управляват авторски права. Авторите остават изцяло отговорни за текста, включително за частите, създадени с помощта на AI.
Това не означава забрана. COPE изисква употребата на AI да се декларира прозрачно в раздела за методи, със споменаване кой инструмент е използван и как.
Европейската рамка отива в същата посока. Европейският кодекс за научна етика на ALLEA, в ревизираното издание от 2023 г., е още по-категоричен. Той определя скриването на употребата на AI при създаване на съдържание като нарушение на научната етика. Принципите са прозрачност, отговорност и отчетност. Съдържанието не бива да се измисля, подправя или присвоява, включително с помощта на генеративен модел.
Как се променя ролята на преподавателя
Промяната не засяга само студентите. Обзорът показва, че ролята на научния ръководител се измества. От традиционен оценител на краен продукт той се превръща в наставник и регулатор на процеса.
Това изисква нови умения. Преподавателят вече не е единственият източник на знание. Нужни са дигитална грамотност, способност за работа с AI и умение да се оценява как студентите го използват. Акцентът се мести от готовия текст към начина, по който знанието е създадено.
Какво означава това за бизнеса
За българския бизнес тази тема не е само академична. Тя засяга директно наемането на млади кадри и работата с външни изпълнители.
За компания, която наема завършващи студенти, това е нова реалност при подбора. Дипломната работа вече не е надеждно доказателство за самостоятелни умения за писане и анализ. Работодателят трябва да проверява реалните умения по друг начин, например чрез практическа задача по време на интервюто.
За фирма, която възлага изготвяне на текстове, доклади или анализи на външни изпълнители, рискът от измислена информация е пряк. Документ, изготвен с AI без проверка, може да съдържа несъществуващи източници или неточни цифри. Това налага вътрешно правило: всеки външно възложен текст се проверява срещу първични източници преди употреба.
Има и трета посока. Бизнесът, който иска да въведе AI в собствените си процеси, среща същия баланс като университетите. Инструментът ускорява работата, но изисква човешки контрол и ясни вътрешни правила. Тук разликата между хаотична употреба и контролиран процес често изисква специалист, който да изгради рамката, а не просто да достави достъп до инструмент. Преди да платите за такъв инструмент, струва си да измерите дали той наистина спестява пари, а също и колко зависи бизнесът ви от един доставчик.
Какво следва
Дискусията се мести от въпроса дали AI ще се използва към въпроса как да се използва отговорно. Изследването на Белев очертава нуждата от ясни институционални политики и от методи за оценка на въздействието на AI върху качеството на научните разработки.
Същата логика важи и извън университета. Организациите, които изградят ясни правила за прозрачност и проверка отрано, ще използват предимствата на технологията, без да поемат рисковете ѝ.