Некоторые преимущества использования сгенерированного текста в академических работах:

• Экономия времени. 1 Нейросети могут обрабатывать большие объёмы информации намного быстрее, чем человек. 1 Это сокращает время на сбор данных, анализ литературы и работу с текстом. 1
• Улучшение структуры. 1 Нейросети дают советы по улучшению структуры и языка работы, автоматически находят грамматические и стилистические ошибки. 1 Это повышает качество текста и его восприятие комиссией и научным сообществом. 1
• Доступ к актуальной информации. 1 Нейросети быстро находят и интегрируют новейшую информацию на определённую тему, что повышает актуальность исследований. 1
• Помощь с аргументацией. 3 ИИ может предложить убедительные доводы и примеры. 3
• Проверка уникальности. 3 Многие сервисы отслеживают заимствования и корректируют текст. 3

Некоторые недостатки использования сгенерированного текста в академических работах:

• Этические и академические вопросы. 1 Есть вероятность того, что большая часть работы будет написана машиной, а не автором, это ставит под сомнение оригинальность и индивидуальный вклад исследователя. 1
• Риск зависимости. 1 Когда студент полагается на нейросети, это может привести к снижению навыков критического мышления и анализа у учащегося. 1
• Ограниченность контекста и глубокого анализа. 1 Нейронные сети хорошо справляются с обработкой и представлением фактов, но часто не могут в полной мере понять контекст или провести сложный анализ, для которого нужна интуиция или человеческая интерпретация. 1
• Необходимость проверки и доработки. 2 Сгенерированные тексты требуют редактирования, особенно в академической сфере. 2
• Зависимость от платных тарифов. 2 Расширенные возможности многих нейросетевых сервисов доступны только по подписке. 2