Роль образования в существовании любой страны крайне важна. Качество рабочей силы, сложность экономики и уровень преступности — все это зависит от качества образовательной системы в конкретной стране. Однако создание всеобъемлющей, актуальной и качественной образовательной системы — невероятно сложная и дорогостоящая задача, включающая множество этапов: создание и распределение материальной инфраструктуры, обучение и набор специалистов, а также динамичная адаптация системы к потребностям страны и рынка труда. Наконец, всю систему необходимо регулярно тестировать на эффективность, актуальность и равенство. В рамках таких сложных систем всегда существует множество возможных точек отказа, что особенно актуально для развивающихся стран, сталкивающихся с коррупцией, институциональными сбоями и низким уровнем доверия в обществе. В связи с этим любые технологические инновации, способные помочь в создании и поддержании образовательной системы, могут быть чрезвычайно ценными для стран, активно работающих над развитием своих систем образования.
Одним из относительно недавних примеров такой технологии является Интернет, который предоставил сотням миллионов людей относительно недорогой и простой доступ к огромным базам знаний, а также способствовал исследованиям и международному сотрудничеству в образовательной сфере. Несомненно, Интернет произвел революцию в этой области, изменив ее правила и практики. Теперь на горизонте появилась новая технология, которая способна усилить как положительные, так и отрицательные аспекты интернет-революции, вновь нарушив статус-кво в образовательной сфере. Эта технология — искусственный интеллект (ИИ), который уже произвел значительное воздействие на образовательный мир. Академическое сообщество и лица, принимающие решения в этой области, должны уделить пристальное внимание технологии ИИ и адаптировать свои подходы, чтобы извлечь из нее максимум пользы.
Согласно Энциклопедии Британника [б.д.], искусственный интеллект — это «способность цифрового компьютера или управляемого компьютером робота выполнять задачи, обычно ассоциируемые с интеллектуальными существами». Эти задачи обычно включают способность к обучению, распознаванию и анализу речи и визуальных изображений, принятию решений, интерпретации текста и голосового ввода и т.д. С постоянно расширяющимся арсеналом возможностей потенциальное применение ИИ в образовании кажется безграничным. Однако в настоящее время, на ранних этапах внедрения технологии, минусов больше, чем плюсов. Основной из них — использование ИИ студентами для генерации большого объема текста, мошенничества на экзаменах и т.д. Многочисленные университеты по всему миру запретили использование ИИ своими студентами и используют различные программы для обнаружения использования ИИ в текстах студентов. Однако даже самые продвинутые из этих программ не всегда дают точные оценки, что может привести к ложным обвинениям или пропуску нарушений [Стил, 2024].
Тем не менее, если студенты используют ИИ не для прямого написания текстов, а, например, для генерации идей, проверки грамматики или даже для обучения, то такое вмешательство становится невозможно обнаружить. Более того, в таких случаях использование ИИ может не являться академическим мошенничеством, в зависимости от характера курса и задания. Таким образом, полный запрет на использование ИИ студентами является одновременно нереалистичным и нежелательным для академического сообщества. Следовательно, наиболее разумным сценарием является интеграция технологии ИИ в образовательную сферу с целью уменьшения существующих вреда и рисков и увеличения выгод.
Для интеграции ИИ в образовательную сферу необходимо оценить и откалибровать его текущие и потенциальные преимущества и риски таким образом, чтобы они приносили пользу академической среде. Такая интеграция возможна несколькими способами. Во-первых, ИИ может быть использован для автоматизации существующих полумеханических процессов, таких как оценивание работы студентов. В то время как уже существует множество менее сложных компьютерных программ для оценки стандартизированных заданий, таких как тесты с выбором ответа, ИИ может справляться с более сложными заданиями, включая эссе, вопросы с открытым концом и т.д. Он может как оценивать такие работы, так и предоставлять студентам полезную обратную связь. Например, Чен и др. [2022] протестировали использование технологии ИИ для повышения успеваемости студентов, используя всего два инструмента: первый идентифицировал правильные и неправильные ответы в работах студентов, а второй задавал направляющие вопросы, которые помогали студентам прийти к правильным выводам. С помощью только этих двух инструментов исследователи смогли добиться статистически значимого улучшения результатов студентов.
Более того, сокращение объема механической и полумеханической работы, выполняемой преподавателями, приведет к перенаправлению их времени на более эффективные занятия, такие как проведение занятий или разработка курсов. Это также положительно скажется на образовательных учреждениях, снижая общие затраты на предоставление образовательных услуг. Кроме того, автоматическая оценка с помощью ИИ обеспечивает последовательность и справедливость, устраняя потенциальные предвзятости, которые могут быть случайно допущены преподавателями.
Во-вторых, ИИ обладает огромным потенциалом в качестве инструмента персонализированного обучения. Технология может хранить и анализировать информацию о каждом студенте: их результаты, интересы, предпочтения, стили обучения, сильные и слабые стороны. На основе этой информации ИИ может предложить каждому студенту персонализированный образовательный путь, оптимизирующий и усиливающий процесс обучения. В сочетании с мгновенной обратной связью и пошаговыми инструкциями эти технологии способны сыграть роль высококвалифицированного и гибкого частного репетитора, обладающего бесконечным банком заданий, адаптированных к сильным сторонам студентов. Такая практика может значительно повысить академический потенциал каждого студента при значительно меньших затратах.
Что касается рисков внедрения ИИ в образовательную систему, можно выделить три основных аспекта: конфиденциальность данных, дезинформация и человеческие отношения. Во-первых, как и в случае почти любой другой цифровой платформы, использующей Интернет, приложения ИИ, используемые для обучения, будут собирать данные о своих пользователях, включая поведенческие шаблоны, личную и академическую информацию. Всегда существует вероятность того, что из-за утечки информации эти данные могут попасть в чужие руки, что может негативно сказаться как на студентах, так и на образовательных учреждениях. С другой стороны, такие случаи достаточно редки, и при использовании адекватных и регулярно обновляемых мер безопасности, таких как шифрование данных, эти риски можно минимизировать.
Угроза дезинформации, связанная с использованием ИИ, является более значительной и широко признанной проблемой, способной подорвать саму идею использования технологий ИИ в образовательных целях. Проблема дезинформации включает два отдельных аспекта.
Во-первых, это феномен «галлюцинаций» ИИ — процесса «создания текста, не основанного на каких-либо реальных знаниях или контексте, а скорее на шаблонах и ассоциациях, усвоенных из обучающих данных» [Сионтис и др., 2024]. Из-за таких галлюцинаций ИИ может создавать логичные тексты, основанные на ложных фактах или предпосылках, либо ссылаться на несуществующие работы. Эта проблема может вызвать серьезные последствия в образовательной сфере, особенно если ИИ будет использоваться в качестве помощника в обучении. Школьники и даже студенты университетов могут не обладать достаточными навыками критического мышления для фильтрации и проверки информации. Таким образом, фейковая информация, созданная ИИ, может глубоко укорениться в базе знаний студентов, что негативно скажется на образовательном процессе.
Во-вторых, существуют проблемы, связанные с предвзятостью. Изначально, по своей природе, ИИ — это технология, которая строит свои знания на данных из открытых источников в Интернете. Источником такой предвзятости часто становятся используемые наборы данных, которые могут отражать социальные неравенства или содержать исторические неточности. Как утверждают Камалов и др. [2023, с. 19], «такие предвзятости, внедренные в образовательные приложения ИИ, могут приводить к сохранению существующих диспропорций и даже их усилению, в итоге влияя на образовательные результаты студентов, их возможности и доступ к ресурсам». Предвзятость уже наблюдается, например, в таких ИИ, как ChatGPT или DALLE, последний из которых с большей вероятностью создает изображения женщин, если запрос касается медсестры, и мужчин, если речь идет о юристах [Мишкин и др., 2022].
Тем не менее, поскольку эта проблема широко признана, можно предпринять несколько шагов для ее минимизации. Во-первых, образовательные учреждения должны удостовериться, что их модели ИИ обучены только на проверенных и качественных наборах данных. Во-вторых, студентов, работающих с ИИ, следует предупреждать о возможных ошибках и обучать их правильной формулировке запросов. Дополнительно нужно делать акцент на критическом мышлении и проверке данных из разных источников. Наконец, ИИ не должен принимать решения в сферах, где возможна предвзятость, например, при зачислении студентов. Комбинация новых и традиционных инструментов поможет минимизировать проблему дезинформации.
Таким образом, можно заключить, что, хотя технология ИИ продолжает быстро развиваться и в настоящее время может иметь разрушительное воздействие на образовательную сферу, ее будущая интеграция в образовательный процесс практически неизбежна. Это означает, что образовательные учреждения и государственные органы, заинтересованные в дальнейшем развитии, должны приложить максимум усилий для анализа всех аспектов текущей революции ИИ и внедрения соответствующих изменений для адаптации своих систем как можно скорее. Проативный подход является ключевым, обеспечивая, чтобы ИИ стал дополнительным инструментом, усиливающим человеческие способности, а не заменяющим их.
Источники:
Чен, Лия, Чен, Пинпин, и Лин, Жижан (2020). Искусственный интеллект в образовании: Обзор. IEEE, 8. Доступно по адресу: https://ieeexplore.ieee.org/document/9069875 Дата обращения: 13.12.2024.
Энциклопедия Британника (б.д.). Искуственный Интеллект. Энциклопедия Британника. Доступно по адресу: https://www.britannica.com/technology/artificial-intelligence. Дата обращения: 12.12.2024.
Камалов, Фируз, Калон, Давид Сантандрю, и Гурриб, Ихлаас (2023). Новая эра искусственного интеллекта в образовании: На пути к устойчивой многогранной революции. Springer AI in Education Series, 45 (2), 15–32. Доступно по адресу: https://www.mdpi.com/2071-1050/15/16/12451. Дата обращения: 15.12.2024.
Мишкин, Памела, Ахмад, Лама, Брундаж, Майлс, Крюгер, Гтетчен, и Састри, Гириш (2022). Предварительный просмотр DALLE 2: Риски и ограничения. OpenAI. Доступно по адресу: https://github.com/openai/dalle-2-preview/blob/main/system-card.md Дата обращения: 22.04.2023.
Сионтис, Константинос, Аттиа, Зачи, Асирватам, Самуэль, и Фридман, Пол (2024). Галлюцинации ChatGPT: Может ли он стать еще ближе к человеку? Journal of AI Ethics in Education, 5 (1), 12–18. Доступно по адресу: https://academic.oup.com/eurheartj/article/45/5/321/7471676. Дата обращения: 14.12.2024.
Стил, Чандра (2024). Как распознать текст, написанный ChatGPT и другими инструментами ИИ. PC Mag. Доступно по адресу: https://www.pcmag.com/how-to/how-to-detect-chatgpt-written-text. Дата обращения: 14.12.2024.
Примечание. Мнения, выраженные в этом блоге, принадлежат автору и необязательно отражают редакционную политику Института.