Искусственный интеллект в образовании: вчера, сегодня, завтра
Влияет ли искусственный интеллект на естественный? Какое место он уже занимает и только может занять в системе образования? Обучаем ли мы его, или же он – нас? Какие функции педагога он уже взял на себя, а какие заменит в перспективе? Не отомрет ли профессия учителя в ближайшем будущем? Как искусственный интеллект применяется в регионах? Эти и другие наболевшие вопросы уже довольно долго будоражат умы ведущих отечественных экспертов. Сумеют ли они быстро прийти к некому консенсусу, или, пока люди пытаются договориться, наш мир уже захватят машины?
Обмани меня, если сможешь
«Мозг впитывает в себя абсолютно все, с чем сталкивается. Искусственный интеллект – это другой тип подачи информации, классификации, обратной связи. Вполне естественно, что он влияет на естественный интеллект. Однако, человечество не готово жить в среде, где сочетаются два типа интеллекта. — поделилась Татьяна Черниговская, доктор биологических наук, доктор филологических наук, академик РАО (2023), заслуженный работник высшей школы и Заслуженный деятель науки РФ (2010), профессор кафедры общего языкознания СПбГУ, заведующая лабораторией когнитивных исследований и кафедрой проблем конвергенции естественных и гуманитарных наук. — У нас нет этических правил: что можно, что нельзя, нет навыков жизни в этой среде – чего стоит только развитие нейросетей с огромной скоростью. Делать вид, что есть возможности отступления – бесполезно. Недавно мы провели исследование с командой Сбера, как мозг реагирует на офлайн и онлайн обучения, и результаты этого влияния отличаются. Очень важна такая вещь, как практические исследования роли обратной связи вживую и через экран. Плюсы работы в сети огромны, но и риски огромны. Эта сфера исследований – вызов нашему биологическому виду».
Как отметила эксперт, в ближайшем будущем возможно появление поколения школьников и студентов. Все мы помним из интернета пример мальчика, за которого неудачно пыталась сдать экзамен нейросеть. Большой вопрос – кто здесь кого обманывает? Давайте подумаем вместе: хотели бы мы, например, лечиться у врача, подготовленного нейросетью? Учиться у педагога, которого обучала нейросеть? Вопросы остаются открытыми.
Учеба без «домашки» и порицаний
На Петербурском международном образовательном форуме школьников и педагогов опрашивали на предмет использования искусственного интеллекта в образовательном процессе. 64% школьников и 24% преподавателей ответили утвердительно. Причем, главное преимущество «цифрового» учителя перед живым, по мнению учащихся, заключалось в том, что нейросеть «не дает домашних заданий, не ругает нас и не критикует», — сообщали ребята.
«Мы, учителя, должны осознать и принять: использование высоких технологий – область, в которой ученики нас точно опережают. Мне захотелось поприсутствовать лично на уроках тех педагогов, которые ответили утвердительно для понимания, какой конкретно инструментарий они применяют. В основном, речь шла об учителях иностранного языка. Первый вариант применения ИИ – тестирование. Второй – наговаривание ребенком текста, который нейросеть превращает в письменную речь или оценочное суждение. Третий – тренажеры по индивидуальным проблемам ученика. Четвертый – групповое задание детям: ответ на проблемный вопрос с презентацией. Ребята обращались за помощью к ChatGPT и нейросети «Кандинский». Однозначно: за получением обратной связи все участники процесса будут обращаться к машинному интеллекту, — поведала Елена Казакова, доктор педагогических наук, почётный доктор БФУ им. И. Канта, директор Института педагогики СПбГУ, член-корреспондент РАО (2016), научный руководитель Центра развития педагогического образования Российской академии образования.
Что касается замены функций учителя искусственным интеллектом, считает Казакова, в первую очередь надо учесть особенность человеческой психики: как только нам запрещают что-то делать, мы моментально хотим нарушить запрет. В психологии этот феномен носит название «эффекта Стрейзанд». Он обозначает социальное явление, суть которого состоит в том, что попытка изъять определённую информацию из публичного доступа приводит, наоборот, лишь к её более широкому распространению. И если люди через средства массовой информации (преимущественно — Интернет) узнают, что кто-то хочет их от чего-то оградить и что-то им запретить, они постараются обязательно это найти и посмотреть. Можно привести пример из художественной литературы – фантастической повести братьев Стругацких «Понедельник начинается в субботу», где герои утверждают: они в курсе, теорема Бен Бецалеля не имеет решения, однако хотят знать, как ее решать. И если нейросеть пока не способная пользоваться социально-эмоциональным интеллектом, совершенно не факт, что не найдется узнавший об этом исследователь, который тут же бросится создавать эмпатичный ресурс.
«Пока слабые места искусственного интеллекта – эмоциональная составляющая, организаторские навыки и энергообмен, который происходит между живыми людьми в процессе работы в аудитории. Последнего нейросеть пока точно не умеет. Но очень боюсь, что пока. Отмечу: чем более самостоятельными будут учитель и ученик, чем лучше оба будут понимать, что образование – увлекательный процесс, данный нам для радости, тем выше шансы, что не искусственный интеллект будет управлять нами, а мы – им», — резюмировала Казакова.
«Зеркала» системы оценивания
Задача российского Центра психометрики и измерений в образовании, одного из ведущих институтов отрасли – разработка различных моделей для интерпретации поведения человека разного возраста в ситуациях тестирования. Сейчас в фокусе его внимания находятся исследования искусственного интеллекта, связанные с обработкой готовых текстовых и графических ответов, генерацией изображений и пр. Появляется все больше сервисов и платформ, в том числе русскоязычных, где применяется адаптивное тестирование.
«В нашем центре мы в игровой форме проводили исследования функциональной грамотности и креативного мышления учеников начальной школы с помощью искусственного интеллекта. Мы проверяли, как дети анализируют изображение, сгенерированное нейросетью. Затем мы изучали навыки студентов, которым разрешили использовать чат GPT при написании коротких эссе. При этом, далеко не все молодые люди обращались к ИИ, предпочитая действовать самостоятельно. Затем мы проверяли результаты с помощью анализа процессорных данных. Как мы видим, в системе оценивания ИИ становится все более популярным», — рассказала Ксения Тарасова, кандидат педагогических наук, доцент, директор Центра психометрики и измерений в образовании Института образования.
Тем не менее, эксперт сочла своим долгом предупредить и о рисках применения ИИ. Никакие сгенерированные инструменты не могут быть использованы без доказательств их надежности, валидности и качества. Искусственный интеллект более подходит для использования в прогностических и рекомендательных целях, например, расчета образовательной траектории студента в вузе, возможностей старшеклассника сдать ЕГЭ и пр. Как полагает Ксения Тарасова, нейросети в образовательном процессе будут развиваться именно в этом направлении.
Как полагает Павел Сергоманов, кандидат психологических наук, руководитель направления Дивизион «Цифровые платформы образования» ПАО Сбербанк, искусственный интеллект имеет чисто утилитарное назначение, как, например, микроволновая печь или холодильник для домохозяйки. Однако, ИИ – это метафора большой группы инструментов, которые мы не всегда корректно обобщаем и наделяем антропоморфными признаками.
«Ассистент учителя» – это инструмент технической связи. Это не человек, не игрушка, не животное. С этой мыслью мы пришли и отсняли порядка ста уроков у педагогов, ученики которых показывают высокие академические результаты и уровень психологического благополучия, — поделился кандидат психологических наук. — В этих школах не проводился отбор и не было дополнительных денег, значит, дело было в мастерстве и организации занятий. Мы с командой решили найти закономерность, которая помогает педагогам в работе. Оказалось, что программы распознавания речи и превращения ее в текст – это инструмент для учителя, помогающий педагогу отзеркалить самого себя!»
«Без ложной скромности могу сказать, что в регионе мы – первый, кто институционализировал искусственный интеллект в системе образования, — отметил Александр Ефимов, руководитель центра непрерывного повышения профессионального мастерства педагогов, ГАУ ДПО ЯНАО «Региональный институт развития образования» — Не секрет, что для Ямало-Ненецкого автономного округа сейчас вызов всей социальной – приток квалифицированных кадров. Этот приток обеспечивается через попытку сделать Ямал «территорией детства», создать лучшие условия для развития детей».
Как пояснил Ефимов, в процессе движения в данном направлении трансформировалась работа с учителями. В ЯНАО отказались от региональных методистов. Инструментом, позволяющим дать быструю оценку процессу урока, стал цифровой сервис «Ассистент учителя», разработанный ООО «СберОбразование». Модель звуковой записи урока как предмета анализа регионального методического актива была апробирована в автономном округе в апреле 2023 года. Интерпретация сути урока у нейросети и педагога, в идеале, должна совпадать.
Учи ученого или Взаимная эволюция
С точки зрения Андрея Петровского, исполнительного директора лаборатории данных Центра искусственного интеллекта «Сбера», искусственный интеллект обучается, преимущественно, на основе анализа больших данных и сопоставления паттернов. От того, какие данные загружает человек, какие цели он же и ставит, зависит целеполагание применения ИИ. Однако, существует опасность в виде так называемых «галлюцинаций». Дело в том, что искусственный интеллект опасен при обращении к нему за точными сведениями: за ним необходимо перепроверять информацию и, в отличие от человека, ошибается без последующей рефлексии. Однако, стоит отметить, что обучение ИИ идет очень быстрыми темпами: и если два года назад он затруднялся даже с составлением грамматически корректного текста, то в настоящее время генерирует высококачественные видео на основе нескольких словосочетаний, пишет музыку и стихи, неотличимые от человеческих, рисует картины, которым позавидует любой профессиональный художник, учившийся всю жизнь. Возникает вопрос: какого уровня уже достигли отечественные нейросети, как далеко простираются их возможности.
Как полагает Георгий Атанасов, Главный специалист редакции сайта Российского нового университета (РосНОУ), в настоящее время искусственный интеллект переживает момент бума, и скорость развития нейросетей превосходит человеческое понимание. Еще вчера нам нужно было скрупулезно вычитывать текстовые ответы и править машинный перевод, а сегодня нейросети понимают, когда мы допускаем ошибки, разговаривают с нами в режиме реального времени, выступают в роли ассистентов, психологов, репетиторов.
— Уже сейчас, — отмечает Георгий Атанасов, — отмерли многие профессии, которые были заточены на массовый сегмент, где нужна была средняя или низкая квалификация, например базовый перевод текста, рерайтинг и написание статей, ведение соцсетей, написание постов, рисование картинок к постам и так далее. Даже программисты начального уровня, так называемые «джуны», уступают нейросетям в скорости и в качестве написания кода. Фокусироваться в будущем нужно на прикладных профессиях или гуманитарных – таких, как работа с людьми, обслуживание сетей и техники. И даже если ИИ будет хорошо давать материал, он всё равно не будет обладать эмпатией, так что пока «человеку нужен человек», однозначно.
Обратимся к конкретике – последним разработкам в мире нейросетей.
1. ChatGPT / Bing / Microsoft Copilot. Эти 3 нейросети не зря объедены в один пункт. В основе всех лежит ChatGPT от Open AI. При этом, если для общего доступа сам ChatGPT предлагает порядком устаревшую версию 3.5 (для платного использования доступна версия 4 Turbo), то Microsoft в своём поисковике Bing даёт бесплатный доступ как раз к старшей версии. При этом нейросеть от Microsoft способна создавать изображения на основе Dalee 3 и понимать, что изображено на картинках и в документах. Отлично, кстати, справляется с оцифровкой рукописных конспектов. Нейросеть также неплохо пишет код на разных языках программирования и объясняет его. Предусмотрен есть режим «Записная книжка», где размер поля ввода текста расширен до 18 000 символов, что сильно упрощает работу с большими проектами. Есть и свои ограничения в виде ограниченного количества сообщений внутри одного чата, но всегда можно создать новый чат и продолжить работу. Эта нейросеть также встроена в новую версию Windows 11 и пакет Microsoft 365, но недоступна с российских IP.
2. Gemini. Это нейросеть от компании Google, пока не такая совершенная и умная, но во многих тестах она догоняет или даже иногда превосходит ChatGPT. Умеет писать тексты, искать в интернете, аккумулировать тексты. Фактический аналог предыдущей.
3. Suno AI. Нейросеть для генерации музыкальных треков. Может написать как сам текст и музыку под него, так и создать трек, используя ваш текст.Качества звука приемлемое, главное — подобрать правильный набор стилей. Нейросеть доступна из РФ.
4. Midjorney. Пожалуй, самая известная нейросеть для генерации изображений, которая очень сильно улучшилась и практически перестала делать ошибки в виде трёх ног или шести пальцев. Главный минус — её практически невозможно использовать бесплатно.
5. Claude. Нейросеть от создателя OpenAI. Платная версия часто превосходит ChatGPT 4 и генерирует качественные тексты.
6. Sora. Это удивительная нейросеть, которая способна создать не просто видеоролик, но целый видеомир. Огромное количество объектов, сложные сцены, невообразимые фантазии. Рисунки взаимодействуют, движутся, подчиняются законам картины, которая создана всего несколькими фразами. Многие пророчат использование подобной технологии в будущем для игр и виртуальных миров.
Отечественные разработки не уступают мировым, а порой и превосходят последние.
1. Gigachat. Нейросеть от Сбера, которая умеет писать тексты и заметки, обрабатывать информацию и, благодаря подсети Kandinsky, генерировать картинки.
2. YandexGPT3/Алиса. С недавнего времени Алиса начала работать на полноценной нейросети и научилась работать напрямую с «Умным домом». Буквально на днях появился режим «Нейро», который позволяет объединять результаты поиска и получать объединённый ответ из разных источников. Благодаря этому режиму ответы стали намного лучше.
Что происходит, и как с этим жить
— С моей точки зрения, главная проблема нейросетей сейчас — нехватка информации для обучения, — выступает в места в карьер Главный специалист редакции сайта РосНОУ. — Многие компании ограничивают доступ к своим материалам, что стало очень сильным тормозом для развития систем. Но даже открытие этого доступа — не панацея. Хуже всего то, что почти все источники структурированных данных для обучения исчерпаны, а дальнейшее развитие нейросетей путём простого увеличения баз данных не принесёт серьёзного преимущества. Оно полностью зависимо от появления сетей с когнитивным обучением, которые будут сами извлекать данные путём наблюдения за окружающим миром. Такие наработки уже есть, но они только появляются.
Еще один актуальный вопрос на повестке дня — проблема с экспертным сообществом. Уже сейчас нейросети кодят, как программисты начального уровня, а дальше будут совершенствоваться, но даже за ними должен сидеть программист с высоким уровнем понимания темы, глубоко погруженный в предмет. Это же касается и переводчиков. Чтобы обладать экспертностью в своей сфере, человек должен пройти начальный и средний уровень, для специалистов которого работы не остаётся. Получается замкнутый порочный круг — для качественной работы нужны эксперты, которые должны вырасти в профессии, выполняя работу начального уровня, но её нет, поэтому и экспертов будет всё меньше.
Третий наболевший вопрос: создание, обучение и настройка нейросетей и ИИ — очень трудоёмкий и дорогой процесс. Сейчас свои ИИ есть только у нескольких стран, например у США, Китая. И в этом смысле Россия находится среди лидеров: у нас есть как минимум 2 языковые нейросети и несколько нейросетей для создания изображений. Русский язык во многом сложнее английского, поэтому и обучать ИИ труднее. Сейчас у нас есть 2 основных игрока: «Яндекс» с Алисой и Сбер с нейросетями GIGACHAT и Kandinsky. «Яндекс» преуспел в создании действительно интересного умного ассистента и системы «Умного дома». В частности, есть модели не только для работы с текстом и изображениями, но и модели для работы с голосом и преобразованием письменного текста в устную речь — и наоборот. Большим плюсом можно назвать возможность свободно тестировать эти нейросети в довольно большом масштабе, например для проверки текстовой модели в API доступно 1 млн токенов (несколько книг «Война и мир»).
Понять, что готовит нам будущее, довольно непросто, но, очевидно, что оно превзойдёт наши ожидания. Многие вопросы остаются спорными и требуют проверки временем. Однозначно понятно одно: игнорировать роль искусственного интеллекта не только в образовательной сфере, но и в повседневной жизни уже не получится. Задача человека – сделать машину своим помощником и союзником, а также минимизировать риск ее превращения в агрессивного конкурента на рынке труда.
