Главная интрига сегодня — как быстро отреагирует система образования на внедрение ИИ в образовательные процессы. Судя по всему, очень быстро, и сопротивляться бесполезно — технологии уже внутри. Так что сегодня вопрос заключается не столько в том, внедрять или нет, а в том, как грамотно выстроить этот процесс.
Проблема, впрочем, не в машинах, а в людях и институтах. Университеты пока не понимают, как оценивать знания, если задание можно сделать при помощи ИИ — быстро, аккуратно, а иногда и даже лучше, чем вручную. Традиционные методы проверки и контроля теряют смысл — система образования рискует потерять фундамент, который наращивала десятилетиями.
«Если компьютеры просто помогали преподавать, то искусственный интеллект требует переосмыслить саму суть обучения, — поясняет Юрий Чехович (основатель Думейт). — И похоже, что в ближайшие годы вузам придётся выстраивать образовательную систему заново. Вот что важно отметить: чтобы прижился компьютер, потребовалось 20–30 лет. На то, чтобы ИИ стал привычной частью образования, вероятно, хватит всего пяти».
Во времена, когда компьютеры только начинали внедряться в учебный процесс, переход требовал огромных усилий и инвестиций. Нужно было покупать оборудование, прокладывать сети, создавать компьютерные классы. Каждое учебное заведение проходило через дорогостоящий и долгий этап технической модернизации.
С искусственным интеллектом ситуация иная. Порог входа гораздо ниже: нейросетевые сервисы доступны онлайн, зачастую — бесплатно или по символической цене за подписку. И если раньше главная сложность была материальной, то теперь она — методологическая. Университеты и школы не вполне понимают, как именно использовать ИИ в обучении и как при этом объективно оценивать качество знаний и прогресс учащихся.
Есть и культурные различия во внедрении технологий. Когда в образование приходили компьютеры или интернет, общество воспринимало это скорее как помощника, который делает жизнь проще, снимая тонну рутинных задач с плеч человека. Но отношение к искусственному интеллекту гораздо настороженнее: от него ждут не только пользы, но и определенных рисков.
Тем не менее в большинстве случаев преподаватели видят в ИИ не врага, а новый эффективный инструмент. Для учебных заведений появление ИИ — скорее повод перестроить систему образования и привлечь новую аудиторию.
«Можно сказать, что образование в России по отношению к ИИ сейчас находится в „режиме ожидания“, — говорит эксперт. — Преподаватели довольно быстро адаптируются к переменам. Конечно, как и в любой профессиональной среде, среди них есть инноваторы и есть консерваторы, но в целом они неплохо осваивают новые технологии. А вот управленцы, на мой взгляд, более осторожны. И это не потому, что они против ИИ, а потому что не понимают, как правильно встроить технологию в существующую систему».
Главная сложность для менеджмента — определить, как теперь оценивать качество образования. Ведь значительную часть заданий можно выполнить с помощью искусственного интеллекта — быстрее и зачастую даже лучше, чем это сделал бы средний студент. Возникает логичный вопрос: как отличить работу, над которой потрудились, от ответа генеративной модели на удачный промпт? Если провести аналогию — это как соревнование по бегу без секундомера или футбол в темноте. Игра продолжается, но понять, кто победил, невозможно.
В таких условиях теряется сама логика образовательного процесса. Если отличить знания от имитации знаний становится невозможно, даже добросовестный студент может решить, что его усилия бессмысленны, и передать всю ответственность за выполнение задач алгоритму.
«Это, пожалуй, главный вызов для системы образования. Он скорее экзистенциальный, чем технологический, — рассуждает Чехович. — Пока нет готового ответа, как справиться с этой проблемой. Есть попытки, они осторожные, локальные. Но решения, которое сохранило бы баланс между технологиями и смыслом обучения, пока не найдено».
Вместе с тем существует и другой, не менее важный барьер — этический. Вопрос не в том, использовать ли ИИ, а в том, как это делать. Одно дело, когда студент применяет нейросеть как вспомогательный инструмент, чтобы собрать идеи, структурировать материал или подготовить черновик. И совсем другое, когда искусственный интеллект подменяет собой процесс мышления и исследования. В первом случае речь идёт о повышении эффективности обучения, во втором — о нарушении академической честности.
«Проблема усугубляется тем, что современные генеративные модели не гарантируют достоверности данных, — поясняет эксперт. — Нейросети часто „галлюцинируют“ и выдают за правду вымышленные факты, цитаты и источники. Если студент просто копирует сгенерированный текст, не проверив факты, в его научной работе появляются ошибки и фальсифицированные ссылки, при этом сам процесс обучения превращается в имитацию интеллектуальной деятельности».
Сейчас образовательные учреждения самостоятельно прорабатывают небольшие шаги по внедрению ИИ в процессы, решают небольшие задачи — но в целом никуда не спешат. Всё это потому, что на сегодняшний день нет единого регламента по интеграции искусственного интеллекта в образование. Любые попытки форсировать процесс на государственном уровне легко могут навредить системе. В подобных условиях участники эксперимента рискуют получить образование с непонятным уровнем подготовки, а последствия таких решений могут проявляться спустя годы. Поэтому вузы и регуляторы предпочитают действовать осторожно — наблюдать за первыми экспериментаторами, чтобы понять, куда им двигаться. Любое движение вслепую может обернуться как провалом, так и, наоборот, прорывом.
«Если представить, что у нас есть возможность не просто реагировать на изменения, а самим задать направление, я бы начал с обновления образовательных программ уже сейчас, — делится Чехович. — Прежде всего, стоит включить в учебные курсы хотя бы краткий блок, объясняющий принципы работы генеративных моделей. Например, в рамках академического письма можно добавить пару лекций, где студентам расскажут, как устроен искусственный интеллект, какие у него есть ограничения и почему нельзя воспринимать сгенерированный текст как готовое и достоверное решение. Многие сегодня используют ИИ не по назначению — не как инструмент для генерации идей, а как замену экспертного мнения. Это опасная подмена, которая приводит к ошибкам».
Причём важно, чтобы базовые знания о работе ИИ получали не только студенты, но и преподаватели. Кстати, часто их понимание технологий даже ниже. Это помогло бы избежать многих недоразумений и повысило бы качество взаимодействия с новыми инструментами. Искусственный интеллект может стать реальным подспорьем для преподавателей за счёт автоматизации рутинных процессов, таких как подготовка отчётов и документации. Сегодня эта нагрузка занимает значительную часть рабочего времени, отвлекая от основной задачи — преподавания.
Другой немаловажный вектор для успешного внедрения ИИ в образование — подготовка специалистов со знанием математики и программирования для разработки самих моделей. Именно такие кадры будут особенно востребованы в ближайшие годы. Поэтому вузам стоит уже сейчас расширять набор и квоты на обучение разработчиков и математиков, чтобы соответствовать растущему запросу рынка.
«Процесс внедрения ИИ в систему образования идёт стремительно и, несмотря на риски, отказаться от него будет невозможно, — резюмирует Чехович. — По текущим оценкам, в ближайшие 3–5 лет использование ИИ в вузах и школах станет стандартом, без которого будет трудно представить работу этих учреждений».
