Артем Береснев, к.т.н., старший преподаватель факультета прикладной информатики ИТМО
История использования ИИ пока совсем непродолжительна, но уже есть исследования о его влиянии на людей. Ученые из Института Макса Планка проанализировали больше 700 тыс. часов записей лекций и подкастов (живой человеческой речи) и установили, что люди стали чаще, чем в «доИИшную эру», использовать речевые обороты, свойственные ChatGPT. То есть они зафиксировали возникновение обратной связи: наученный на наших текстах ИИ формирует информационную среду, влияющую в итоге на нашу речь. ИИ всего за несколько лет заметно повлиял на пространство языка, а значит, и на способ мышления.
Есть еще одно нашумевшее исследование Массачусетского технологического института (MIT) с грозным названием «Ваш мозг под воздействием ChatGPT: накопление когнитивного долга при использовании AI-ассистента для написания эссе». В нем от участников эксперимента требовалось написать эссе с использованием чат-бота и без него. Работы, созданные с использованием чат-бота, были скучны и однообразны. Но главное, что через какое-то время сами авторы не могли воспроизвести основные идеи своих текстов, а электроэнцефалография показывала низкий уровень нейронной активности зон мозга, ответственных за внимание. Авторы не делают алармистских выводов, а пишут о том, что ИИ, особенно в обучении, надо использовать осмысленно и осторожно. Стремление нашего мозга при любой возможности экономить энергию и работать меньше в сочетании с доступным инструментом, позволяющим мозгу лениться, образуют «убойное комбо».
Когда студент делегирует ИИ когнитивную деятельность, он (или она) отказывается от истинных целей образования — навыков познания и создания нового, а по сути, от формирования новых и усложнения старых нейронных связей
Если студент осознанный, то он стоит перед нелегким выбором: сделать быстро и легко, получить преимущество в скорости прямо сейчас или делать самому в расчете на когнитивное преимущество в будущем. Первый подход наносит удар по самой сути образования, потому что просто получить ответ — не значит научиться и понять проблему.
Новый вызов системе образования очевиден. Но есть ли решение? Попробуем разобраться на примерах.
Как преподаватель ИТ-дисциплин, я часто вижу в работах студентов код, написанный чат-ботом. Иногда код не проходит тесты из-за несоответствия задаче, иногда он слишком сложный для уровня студента, а иногда решение просто великолепно. Если студент схитрил, он не сможет объяснить, как работает код. Очевидно, что такой пользователь ИИ не только не получит зачет, но и лишит сам себя нужных для успешного будущего знаний. С другой стороны, запрещать использование ИИ при разработке бессмысленно, поскольку это необходимый сейчас в IT навык.
Как же быть? Можно, например, написать код самому, а потом попросить ИИ дать рекомендации по его улучшению или показать примеры из «лучших практик». Можно безопасно для своего обучения попросить сделать каркас кода, а сложную алгоритмическую часть разработать самостоятельно.
Перед системой образования встает задача создания и популяризации экологичных способов использования искусственного интеллекта учащимися. Этот путь не будет легким, поскольку бороться придется с темной (ленивой) стороной человеческой личности
Хорошим решением может стать разработка специализированных ИИ-платформ, где ИИ будет подсказывать, направлять, но не делать задания за учащегося. Такие подходы к обучению уже используются в Гарварде и разрабатываются у нас в ИТМО.
Еще одна существенная проблема — использование учащимися ИИ при подготовке объемных текстов: рефератов, эссе, выпускных квалификационных работ. Если выпускается историк или филолог, то это является неприемлемым, поскольку работа с текстом — основа их профессии. А если речь идет о программисте или DevOps-инженере, когда текст диплома лишь дополнение к разработке? Допустимо ли в этом случае использование ИИ и в какой мере?
Сейчас тексты дипломных работ проходят проверку на плагиат, при которой одновременно оценивается процент сгенерированного текста. В Китае установлены жесткие требования по доле генерации, у нас же эта оценка пока только принимается к сведению. Недавно в ИТМО одна студентка сдала работу, где около 70% текста детектор опознал как результат генерации. На защите она честно сказала, что как программист она чувствует себя прекрасно, но как технический и академический писатель — нет и попросила ИИ привести в порядок ее текст (промпты и исходный текст был предоставлен комиссии). Подлога и моральных нарушений не было, и студентка прекрасно продемонстрировала компетенции, необходимые для ее специальности.
Больше новостей читайте в нашем телеграм-канале @expert_mag
