ChatGPT w Pracy Dyplomowej: Kompleksowy Przewodnik 2025. Od Promptów po Etykę i Wytyczne Uczelni

Niewłaściwe użycie sztucznej inteligencji to prosta droga do poważnych problemów, które mogą zniweczyć lata nauki. Zrozumienie zagrożeń jest pierwszym i najważniejszym krokiem do ich uniknięcia.

Przedstawienie tekstu wygenerowanego przez maszynę jako własnego, autorskiego dzieła jest traktowane jako plagiat i oszustwo akademickie. Mimo że nie jest to kradzież własności intelektualnej od innego człowieka, jest to przypisanie sobie autorstwa pracy, której się nie stworzyło. Stanowisko polskich władz oświatowych i uczelni jest w tej kwestii jednoznaczne.

Przekonanie, że treści generowane przez AI są niewykrywalne, jest niebezpiecznym mitem. Zarówno technologia, jak i świadomość w środowisku akademickim dynamicznie się rozwijają.

1. Jednolity System Antyplagiatowy (JSA): Od lutego 2024 roku wszystkie polskie uczelnie mają dostęp do nowej, bezpłatnej funkcji w systemie JSA, która jest przeznaczona do wykrywania fragmentów tekstu prawdopodobnie wygenerowanych przez AI. Działa ona na zasadzie analizy statystycznej tekstu – tekst napisany przez człowieka cechuje się większą losowością i „chaosem” w doborze słów, podczas gdy tekst maszynowy jest bardziej przewidywalny i szablonowy.
2. Rola promotora i ograniczenia systemu: Należy podkreślić, że JSA nie wydaje ostatecznego wyroku. System wskazuje jedynie prawdopodobieństwo, że dany fragment został napisany przez AI, ale nie daje 100% pewności. Ostateczna decyzja i interpretacja raportu z JSA zawsze należy do promotora. Ta niedoskonałość technologii przenosi ciężar weryfikacji na człowieka i, co ciekawe, zmusza do zacieśnienia relacji między studentem a opiekunem naukowym. W dobie AI regularne konsultacje, przedstawianie postępów w pracy i transparentność stają się dla studenta najlepszą linią obrony przed ewentualnymi podejrzeniami.
3. Inne metody wykrywania: Doświadczeni promotorzy i wykładowcy wypracowali własne sposoby identyfikacji prac wspomaganych przez AI. Należą do nich:

Modele językowe, takie jak ChatGPT, nie „wiedzą”, co mówią – statystycznie przewidują kolejne słowa w sekwencji. Czasami prowadzi to do zjawiska zwanego „halucynacją”, czyli generowania fałszywych, ale bardzo wiarygodnie brzmiących informacji, faktów, a nawet źródeł naukowych.

Głośny stał się przypadek amerykańskiego prawnika, który w oficjalnym piśmie sądowym powołał się na sześć precedensów prawnych, które w całości zostały zmyślone przez ChatGPT. W kontekście pracy dyplomowej najczęstszą i najgroźniejszą formą halucynacji jest tworzenie nieistniejącej bibliografii. Model potrafi wygenerować listę autorów, tytułów i wydawnictw, które wyglądają profesjonalnie, ale w rzeczywistości nigdy nie istniały. Dla promotora, który jest ekspertem w danej dziedzinie, weryfikacja takich źródeł jest niezwykle prosta i natychmiast dyskwalifikuje pracę studenta.

Z tego powodu obowiązuje żelazna zasada: każda informacja, każdy fakt, data, a zwłaszcza każde źródło naukowe podane przez ChatGPT musi być bezwzględnie i skrupulatnie zweryfikowane w niezależnych, wiarygodnych bazach danych (np. Google Scholar, Scopus, Web of Science).