Колоссальный рывок, который сделали технологии искусственного интеллекта (ИИ) за последний год-два, привел к тому, что ИИ перестал быть просто технологическим инструментом. Он меняет общество, как в свое время трансформировали его печатный станок, электричество или интернет. Неудивительно, что столь плотно интегрированная в жизнь общества сфера, как высшее образование, также претерпевает изменения под влиянием искусственного интеллекта.
ИИ наступает
Западные аналитики подсчитали: ИИ может заменить порядка 300 млн рабочих мест во всем мире, т.е. речь идет почти о 20% сотрудников, которые могут быть сокращены, переведены на другие должности и т.д. Парадокс в том, что пострадавшими, по мнению аналитиков, преимущественно будут образованные специалисты — проще говоря, люди с высшим образованием. Напомним, что предыдущие «революции» угрожали в большей степени тем, кто имел низкую квалификацию и выполнял рутинные операции.
Ждать, что бизнес или государства будут отказываться от использования возможностей ИИ, не приходится. На недавнем Мосурбанфоруме эксперты спрогнозировали, что нейросети позволят экономить в ряде отраслей управления городским хозяйством до полумиллиарда рублей — в отдельно взятых кейсах, а не в целом.
Есть еще один важный фактор: учащаяся в вузах молодежь готова к использованию ИИ в процессе учебы. Опрос, проведенный одной из школ ИТ-профессий среди студентов вузов в городах-миллионниках, показал: 65% знают о нейросетях и умеют ими пользоваться. Т.е. речь идет почти о двух третях респондентов. При этом половина опрошенных используют нейросети для обучения на регулярной основе. Более 80% из них работают с помощью ИИ с текстами — пишут их и редактируют, более 40% — пишут код, почти 30% — делают иллюстрации, 25% — решают сложные математические задачи.
Все это подталкивает к тому, чтобы вузовское образование трансформировалось под запрос со стороны бизнеса как будущего работодателя выпускников и самих студентов, которые уже освоили новый инструментарий.
Маленькими шагами
Таким образом, речь должна идти о трех трансформационных составляющих. Первая — это внедрение новых учебных программ, в рамках которых будет изучаться применение технологии в отраслевом разрезе. Вторая — непосредственно обучение студентов использованию ИИ в учебном процессе. Третья — изменение системы педагогических приемов и средств оценки, ранее считавшихся эффективными.
С первой все более-менее понятно: интеграция запросов бизнеса в систему высшего образования хоть и не слишком быстро, но идет. А со второй все гораздо сложнее — пока студенты учатся сами. По данным того же опроса, более 40% учились своими силами по источникам и мануалам в открытом доступе. Более 35% респондентов выбрали еще более сложный путь — методом проб и ошибок без обращения к чужому опыту. Еще 15% пользовались помощью друзей и знакомых. Суммарно это порядка 95% — участие вузов в освоении ИИ-инструментария не просматривается.
Должен ли вуз этим заниматься? Возможно, и нет. Весьма вероятно, что это задача предыдущих этапов образования. Например, в Гонконге с этого учебного года более 450 средних школ включили в курс ИКТ модуль, в рамках которого в том числе будут учить пользоваться нейросетью для генерации изображений и текстов. Учиться по новой программе будут младшие классы. Модуль небольшой — 10-14 часов за год, но мотивация инициаторов проекта внушает оптимизм: они убеждены, что даже если в будущем на рабочем месте ИИ нынешним школьникам и не пригодится, то на их жизнь нейросети, безусловно повлияют.
Так что в идеальной ситуации образование во всем мире должно пойти тем же путем: обучать использованию ИИ со школьной скамьи, как сейчас происходит, например, с офисными пакетами. Но сейчас, когда мы совершенно неожиданно для многих оказались в новых ИИ-реалиях, возможно, помочь студентам адаптироваться к ним должны вузы.
В любом случае: вузы сейчас не должны учить студентов тому, что может делать ИИ. А вот не доверять ИИ вполне можно было бы учить. В конец концов, как уверяет одна из российских нейросетей, еще Федор Достоевский говорил: «Я убежден, что если мы будем использовать генеративные нейросети в высшем образовании, то это приведет к тому, что люди станут менее человечными. Ведь эти машины не обладают чувствами и эмоциями, которые присущи человеку. Они будут создавать лишь математические модели, которые не смогут отразить сложность жизни. Кроме того, я считаю, что нельзя полностью доверять генеративным нейросетям. Эти машины могут быть очень полезными для решения определенных задач, но они не способны понять глубинные человеческие потребности и переживания. Поэтому всегда необходимо помнить о том, что за каждым решением стоит человек со своими мыслями, чувствами и опытом».
Всего лишь инструмент
Третий компонент — трансформация педагогических приемов. С развитием интернет-ресурсов преподавателям пришлось пересмотреть некоторые форматы проверки знаний, так как многое студенты научились просто скачивать в сети. Сейчас, когда нейросеть может не только написать реферат или доклад, но и создать код, сайт или решить задачу, придется меняться еще серьезнее.
Примечательно, что, когда примерно полгода назад в соцсетях активно распространялась история о студенте, защитившем написанный с помощью ИИ диплом, многие вузы поспешили заверить: контроль усилим, антиплагиат научим распознавать написанные ИИ дипломы и т.д. И работы в этом направлении действительно велись. Со временем оценки разошлись.
Например, директор филиала НИУ ВШЭ в Санкт-Петербурге Анна Тышецкая рассказала, что у Вышки уже есть наработки и инструменты, которые помогут выявлять работы, созданные с помощью ИИ. «В свое время мы довольно успешно решили проблему плагиата. И с избыточным использованием нейросетей, уверена, мы также справимся», — говорит она.
При этом эксперт не отрицает пользу ИИ: «Нейросеть и искусственный интеллект — помощники, которые уже сегодня могут решать рутинные задачи в образовательном процессе и в целом облегчить работу преподавателя и исследователя. В структуре университета функционирует Национальный центр развития искусственного интеллекта. Например, ИИ может создать стройный готовый план занятий, подготовить учебный материал, даже создать задания для студентов».
Доктор социологических наук, ректор Европейского университета в Санкт-Петербурге Вадим Волков считает, что запрещать студентам использовать ИИ при написании научных работ недальновидно. Однако не все так просто: «В выпускных работах, а в нашем случае это магистерские диссертации или проекты, мы оцениваем умение ставить проблему, думать, возражать, аргументировать, выражать мысль письменно, высказывать свое суждение. А что мы будем оценивать, если работа сгенерирована ИИ? Можно обязать студентов маркировать ту часть, которая сгенерирована чат-ботами ИИ, и оценивать человеческий и нечеловеческий вклад отдельно. Но даже для этого, не говоря уже о запретах, надо уметь распознавать «творение» ИИ. Это технический аспект», — говорит Волков.
Гораздо более радикально настроен декан факультета технологического менеджмента и инноваций ИТМО Андрей Анфиногенов. Он рассказал, что в вузе не только не запрещают, а даже поощряют студентов использовать ИИ в работах в целом ряде случаев. «В частности, у нас на факультете в этом году запустилась флагманская программа «Управление высокотехнологичным бизнесом» — и там ИИ внедрен в образовательный процесс в области проработки идей. В первом семестре у студентов проходят воркшопы, на которых они прорабатывают бизнес-идеи. Там собираются и обрабатываются данные от наших партнеров бизнес-направлений, научных направлений. При генерации идей используются специальные программные инструменты. Они показывают, какие еще алгоритмы поиска студенты могут применить для того, чтобы улучшить качество финальных идей. Мы считаем, что таким образом ИИ повышает качество образовательного процесса», — объясняет эксперт.
Помимо этого, студенты будут использовать ИИ в написании финальных работ. Анфиногенов называет ИИ не просто полезным, а сверхполезным инструментом, который позволяет сильно сократить время. «Следом за сокращением времени идет уплотнение информации. В целом этот инструментарий позволяет передавать информацию емко. Это повлечет за собой изменение формата выпускных работ — они могут быть более компактные. У искусственного интеллекта есть объем текста, в который он пытается уложиться, а у людей этот подход бывает крайне разным», — прогнозирует Андрей Анфиногенов.
Проект реализован на средства гранта Санкт-Петербурга.
