Искусственный интеллект безжалостно меняет сферу образования: вызовы и перспективы

Искусственный интеллект (ИИ) стал одной из самых обсуждаемых и актуальных тем современности. В то время как одни активно внедряют большие языковые модели, другие проявляют настороженность. Особое внимание ИИ привлекает в контексте сферы образования, где он вызывает бурные дискуссии и скандалы: от подозрений в генерации дипломных работ нейросетями до предложений законодателей разрешить его использование при соблюдении определённых правил. Сегодня мы рассмотрим, как ИИ влияет на учебный процесс.

Для обсуждения влияния ИИ на образование мы побеседовали с Максимом Поляковым, преподавателем вуза, который много лет изучает, как новые технологии и прогресс трансформируют нашу жизнь и медиапространство.

Максим Поляков подтверждает остроту дебатов, связанных с ИИ в образовании. Вопросы об отмене домашних заданий, обвинения студентов в злоупотреблении нейросетями при написании дипломов, а также непонимание того, почему нельзя использовать достижения прогресса, создают огромный стресс для всех участников процесса. Он отмечает, что в силу своей работы находится внутри ситуации, касающейся академического письма и использования нейросетей для создания научных, образовательных и даже художественных текстов. Поляков упоминает, что сценарии уже пишутся нейросетями, а писатель Павел Пепперштейн ещё до появления Chat GPT создал роман в соавторстве с нейросетью, что тогда было экспериментом, но сегодня стало обыденностью.

Эксперт подчёркивает, что наряду с технологиями генерации текстов существуют и продвинутые методы их "гуманизации", делающие машинный текст практически неотличимым от человеческого. Он провёл эксперимент, в котором три научных текста, сгенерированных ИИ, и один его собственный были оценены как четырьмя специалистами, так и языковыми моделями. В обоих случаях текст Полякова занял третье место, что свидетельствует о сложности распознавания. Хотя существуют специализированные сервисы для идентификации машинных текстов, такие как Giga Check, их надёжность не стопроцентна: в его тестах сервис ошибался в двух случаях из десяти.

На вопрос о "гуманизации" текста, Поляков объясняет, что бояться прогресса ИИ не стоит, но важно понимать его стремительное развитие. "Гуманизация" достигается путём обработки текста, сгенерированного большой моделью, меньшей моделью, которая добавляет "человеческие" шероховатости: опечатки или пунктуационные ошибки. В связи с этим, разговоры о запрете использования языковых моделей при написании дипломов становятся бессмысленными, поскольку ИИ легко справляется с такими задачами, как и с домашними заданиями.

Максим Поляков называет ИИ "подрывной технологией", сравнивая его с сотовой связью, которая вытеснила проводную, или смартфонами, заменившими кнопочные телефоны. По его оценкам, ИИ на данный момент наиболее ощутимо "подорвал" именно индустрию образования. Если влияние ИИ на другие сферы, такие как юриспруденция или медицина, пока остаётся предметом дискуссий, то для образования трансформация неизбежна и абсолютно однозначна в ближайшие годы. Эта сфера глобально не менялась с античных времён, и нынешняя схема обучения требует пересмотра. Поляков отмечает, что студенты, часто опережающие профессоров в освоении новых технологий, могут поставить под сомнение актуальность традиционных методов. Страх перед такой переменой понятен для тех, кто годами посвящал себя написанию диссертаций в библиотеках, ведь теперь это можно сгенерировать за считанные часы.

ИИ не просто инструмент; он способен заменить обзорную часть научных работ и даже генерировать идеи, сравнимые с теми, что придумывают учёные. Это означает, что большая языковая модель может написать обзор, сгенерировать идеи, которые затем человек переработает, обратится к модели для компиляции из разных источников – и в результате получит готовую курсовую, диплом или диссертацию. Поляков предвидит резкое увеличение числа диссертаций, большая часть которых будет сгенерирована машинами, что уже сейчас приводит к "цунами" статей в научных журналах.

Чтобы справиться с этим "нейроцунами", Поляков предлагает вводить этические нормы и принципы. Вузы и школы могут устанавливать правила, например, требовать минимум 80% самостоятельно написанного текста с обязательным указанием всех использованных ИИ-инструментов. Учебные заведения должны иметь право выборочно проверять работы на плагиат и использование нейросетей. "Жизнь изменилась, и это нужно признать", – говорит он, указывая на студентов в кафе, которые мгновенно получают ответы на любые вопросы с помощью больших языковых моделей (LLM), работающих быстрее любого поисковика. Это стало частью нашей реальности.

Поляков уточняет, что проблема ИИ в написании текстов в первую очередь касается филологов, журналистов и гуманитариев – то есть тех, кто непосредственно связан с созданием текстов. Те, кто раньше заказывал работы, теперь рискуют вовсе разучиться писать. Однако умелые писатели, эффективно использующие ИИ, могут достичь высоких результатов. Кроме того, он критикует академическую среду, которая, по его мнению, поощряла генерацию огромного количества часто нечитаемых текстов ради формальных требований, таких как публикация статей. Сейчас эта практика обесценивается.

Отвечая на опасения о возможном деградации человека и насыщении ИИ данными, Поляков отмечает, что большая часть оцифрованного текстового контента уже "скормлена" ИИ. Следующий этап — генерация "синтетических данных" самими моделями. Он предвидит процесс оптимизации вычислительных мощностей, когда огромные серверы для генерации текстов будут сжаты до объёмов, сравнимых с обычным телефоном.

В этой новой реальности ключевым становится обучение критическому мышлению, проектированию сложных объектов, креативности и эмпатии. Эти навыки, по мнению Полякова, становятся приоритетными. Он признаёт, что у машин пока "не очень" с эмоциями, но они способны их имитировать и успешно проходить тест Тьюринга. Настройка "температуры" в модели позволяет создавать тексты от холодных и фактологических до высоко "воображаемых" и человечных. Более того, он предлагает напрямую задать ИИ вопрос о его собственном насыщении и перспективах.

Проведённый эксперимент с ИИ-поисковиком показал, что система подтверждает приближение насыщения данными и фокусируется на оптимизации вычислений и сжатии объёмов памяти. Поляков разделяет сценарии развития ИИ на апокалиптический, где ИИ вытеснит человека, и оптимистический, где он откроет новые возможности.

Возвращаясь к образованию, Поляков подчёркивает, что это не "удар", а неизбежная трансформация системы, которая давно требовала изменений. Многие вузы уже разрабатывают кодексы, регулирующие использование ИИ, иногда приравнивая его к плагиату. Однако эксперт настаивает на необходимости повсеместного внедрения проверок работ не только на плагиат, но и на использование машинных текстов, а также призывает студентов честно указывать применение ИИ в своих работах, оставляя за преподавателями право выборочной проверки. Главное – система образования должна измениться, поскольку студенты будут пользоваться ИИ.

На Западе, по его словам, к ИИ в образовании подходят довольно жёстко, но общая тенденция к изменению моделей обучения очевидна. Поляков считает, что преподаватели должны владеть ИИ лучше студентов. Он допускает, что образование может вернуться к античной модели, когда живое общение с исключительным преподавателем станет привилегией для небольшой элиты. Нынешний момент он называет "острым", наблюдая замешательство среди руководителей университетов. В качестве примера он приводит слова Сергея Брина, основателя Google, о найме сотрудников без дипломов. Несмотря на это, университеты, хоть и значительно изменятся, останутся, но перемены наступят очень скоро.