Нейросети не способны заменить образование, однако учить придется другому и иначе, говорят эксперты, и этот путь неотвратим
Нейросети – это не хайп, не мода и даже не тренд, это свершившийся факт, который очень скоро изменит нашу жизнь, говорят эксперты. Одна из сфер, на которую нейросети уже оказывают непосредственное влияние, – образование. Эссе, рефераты, домашние задачи еще пока по-прежнему задают, но как способ среза знаний они все больше и больше теряют смысл.
Звучит уже немало ужасов. Дети совсем отупеют! Да кто в них сможет разобраться, в этих нейросетях?! Как и вообще чему учить в школах и вузах, если прежние модели больше не работают?
Однако эксперты рассказали "Толку", почему не надо бояться нейросетей, как они могут "подружить" гуманитария и технаря, почему необходимость традиционных знаний никуда не денется и какие "подножки" могут подставить нейросети, вешая лапшу на уши.
Борьба щита с мечом
Эксперт – Марк Жуковский, доцент кафедры "Информационные системы в экономике", изучает нейросети с их пререлизов, читает студентам курс о нейросетях.
– Игнорировать нейросети уже не получится. Они в нашей жизни уже навсегда. Это не тренд, а свершившийся факт. А уж как вы к нему будете относиться и использовать, решать вам.
Но важно понимать, что нейросети – это просто новый инструмент. Поскольку я достаточно долго живу на этом свете, то застал еще стенания по поводу того, что калькулятор "убьет" бухгалтера. Это примерно то же самое.
Ситуация, скорее всего, будет развиваться так. Да, все формы контроля в образовании, основанные на том, что человек должен выучить N единиц информации, окажутся бессмысленными, потому что проверить это будет невозможно. Выучил это человек или списал? Конечно, есть и масса цифровых систем, с помощью которых это при желании можно отследить. Но кто это будет делать? Да и в целом это такая борьба щита с мечом. Смысла не имеет.
И возник неизбежный вопрос: а зачем вообще заставлять студентов что-то учить? И какие навыки тогда нужны?
Навык – "вывозить" эмоционально
– Я своим студентам (речь о подготовке программистов. – Прим. ред.) говорю уже лет 15, что для того, чтобы работать в IT, главное, что нужно, – это совершенно определенная нервная система. В этой сфере, честно говоря, особенно выдающихся интеллектуальных способностей не требуется. Возможно, это смутит кого-то, но это так – я работал во многих компаниях, с десятками языков программирования в разных условиях, знаю, о чем говорю.
А нужна нервная система, которая позволяет гибко, в реальном времени реагировать на меняющуюся ситуацию. Была ситуация А, а через секунду стала Б, а еще через секунду – С, а потом снова А. И даже пусть у тебя в этот момент есть доступ к ChatGPT, GigaChat или YandexGPT – не важно, это не имеет никакого значения, если ты сам чисто эмоционально этого не "вывозишь".
Китайский DeepSeek — аналог ChatGPT, новая нейросеть, ставшая популярной по всему миру и занявшая топовые позиции в AppStore и GooglePlay
При этом возможности, которые дают нейросети, стали гораздо больше, чем те, что давали технологии прежде, соответственно, и адаптивность должна быть тоже сумасшедшей.
А с другой стороны, требуются упорство и умение следовать четко заданному алгоритму действий, что очень часто встречается в IT. Это, кстати, тяжело дается, особенно молодежи. Вот у тебя есть инструкция, в ней 48 пунктов, и если на 24-м допустил ошибку, то все остальное уже не имеет значения.
Но есть и оборотная сторона этой медали. Ты можешь следовать алгоритму, а он не работает. Ты изучаешь инструкцию, смотришь ролики на Rutube. Тебе говорят: "Чувак, должно работать". Но не работает! И ты понимаешь, что это не ты идиот. И вот здесь нужны уже твои знания и интеллект, которые помогут понять, чем твоя ситуация внезапно стала отличаться от стандартной, куда нужно свернуть, что переделать.
И здесь, я вам точно могу сказать, нейронки на текущий момент совсем не помогают. Они – очень крутые, но то, что они подсказывают, делать руками придется все равно вам.
Чудовищная система убеждения
– Дело в том, что все они учатся на печатных источниках, на уже написанных инструкциях. Они с удовольствием расскажут, как что должно выглядеть в идеальных условиях. Но шаг влево, шаг вправо – и решения нет.
Приведу простую ситуацию. [В программировании] есть джуны, мидлы и лиды (соответственно, специалисты младшего, среднего уровня и руководитель проекта. – Прим. ред.). Ставишь задачу джуну – он пошел делать. Мидл – подумал, осмыслил, тоже пошел делать. А у лида есть волшебное слово "нет". Он может сказать, что проекта не будет – и причины могут самые разные, от финансовых до стратегических.
А теперь возвращаемся к нейронкам. У них нет слова "нет". Их алгоритм построен так, что они будут пытаться сгенерировать похожий на правильный ответ всегда. Насколько бы безумным он ни выглядел. И отсюда проистекают так называемые галлюцинации.
Пока здесь кроется самый ужас. Нейронка выдает инструкцию, ты говоришь: "Спасибо, уважаемый Джинн". А она не работает. Ты пишешь об этом. И нейросеть говорит: "Вот тебе другая". И вот эти итерации могут быть бесконечными.
Но самое опасное, и вот тут точно важно услышать молодым людям, нейронки имеют чудовищно хорошую систему убеждения. Они прекрасно на любом языке умеют строить фразы так, что им верят. Но внутри текста может быть как достоверная информация, так и бред сивой кобылы.
Поэтому-то важно быть специалистом, иметь знания, чтобы это распознавать. Потому что, если нет, вы даже не поймете, что вам с умным видом вешают лапшу на уши.
Я привожу студентам пример. Есть задача выкопать яму – можно лопатой, можно экскаватором. Во втором случае будет, конечно, быстрее. Но если вас, не обучив предварительно, посадить за экскаватор, то через 30 секунд вы его просто "запорете" и он встанет. И экскаватор, и нейросеть – просто инструмент. Хороший, классный, но им нужно уметь пользоваться и понимать, что он в любой момент может развернуться и уехать "покопать яму" в другом месте.
Сложные вещи останутся сложными
Интенсив для работников СМИ проходит в Барнауле при поддержке Союза журналистов России. Спикеры учат "продавать" информацию, развивать соцсети и закрывать с помощью нейросетей кадровый дефицит
– То есть нейросети – не волшебная палочка. На текущий момент лучше всего с ними пишутся тексты. Хотя и их ценность тоже еще нужно оценить.
Но я твердо уверен, что сложные вещи по-прежнему остаются сложными. Квантовая механика по-прежнему останется квантовой механикой, и чтобы разобраться в ней, нужно пройти университетский курс. Знаете, есть очень популярный промт для нейросети – "объясни, как 5-летнему ребенку". Проблема в том, что квантовую механику нельзя объяснить ребенку 5 лет, хоть убейся. Это будет выглядеть поверхностно и глупо. И таких областей очень много. Попробуйте объяснить на примитивном уровне устройство какой-нибудь форсунки в двигателе самолета. Это бессмысленно.
В гуманитарных науках, кстати, тоже есть очень сложные концепции, которые невозможно понять, если ты не прослушал, например, университетский курс философии. Пересказать их "для 5 лет" – затея провальная.
"Куча профессий исчезнет"
В целом нейросети, с точки зрения математики, программирования, это ужасно простая вещь. Правда. Они все базируются на алгоритмах, которые были известны еще 1960-1980-е годы. Единственная причина, по которой ChatGPT не появился тогда, – отсутствие вычислительных мощностей. Не было еще столь мощных компьютеров, которые бы с такой бешеной скоростью обрабатывали информацию.
Нейросети, таким образом, — это просто чудовищно быстрая обработка данных по жестко заданному алгоритму. Их феномен состоит лишь в том, что выяснилось: оказывается – ужас какой! – есть масса видов человеческой деятельности, которые прекрасно автоматизируются. Но, собственно, с этим человечество уже тоже сталкивалось. Луддиты в Англии тоже когда-то крушили станки.
Новый герой "толкового" проекта "Наши в столице" – Олег Копылов, который работал в журналистике в Барнауле, а теперь развивает новые направления в топовой технологической компании страны
И да, как и прежде, это неизбежно приведет к тому, что куча профессий исчезнет. Причем и технических, и гуманитарных. Их заменят нейронки. Никакого сомнения в этом нет. "Нью-Йорк Таймс" в прошлом году уже уволила штат художников и заменила их Midjourney (нейросеть, генерирующая изображения. – Прим. ред.).
Пока нельзя заменить ручной труд, мелкую моторику. Пока это тяжело. Но не факт, что через 5 лет не найдется способ сделать. Тогда встанет вопрос другой – цены. Скажем, сейчас большинство роботизированных решений дороже, чем ручная работа. Но опять же – пока. Потом могут включиться законы рынка. Если станет больше предложения, цена упадет.
Теперь что касается вопроса этики. Я всегда говорю студентам, что мораль – это исключительно человеческая прерогатива. У машины ее никогда не было, нет и не будет. Кроме привнесённой – это то, о чем позволяет или не позволяет нейросети говорить разработчик. Есть совсем отрезанные "ветки" – на некоторые вопросы вам нейронка в принципе не ответит. Не потому, что ей стыдно! А потому, что ей запретили.
"Нейросети перевернут наш мир. Скоро"
Эксперт – Олег Копылов, руководитель направления в "Яндексе" и группы по внедрению искусственного интеллекта (ИИ) в "Яндекс.Рекламе", AI-евангелист.
– Две важные вещи для начала. Первая: нейросети – это неотвратимо. Можно встретить мнение, что это просто хайп, волна, которая схлынет. Нет. Мы находимся на старте очередной технологической революции. Нейросети будут менять нашу жизнь так же, как когда-то смартфоны, интернет, а до этого электричество. Но скорость изменений будет значительно выше.
Уже сейчас появляются, например, ИИ-агенты, которые могут за тебя управлять компьютером. То есть то, что мы сегодня делаем вручную: составляем таблицы, заказываем продукты, покупаем авиабилеты и т. д. – это сможет делать такой агент. И это уже перспектива 2025 года.
А дальше нейросети выйдут в физический мир и начнут управлять роботами. То есть уже сейчас нужно понимать, что это перевернет наш мир, в том числе и образовательные потребности.
Поспорить с ИИ о Раскольникове
– Поэтому, я считаю, сегодня та ситуация, когда нужно не запрещать использование нейросетей, а переосмысливать процесс образования. Недавно я выступал перед студенческой аудиторией, спросил, кто так или иначе пользуется нейросетями. Руки подняли почти 100%. Для сравнения: когда я задаю такой же вопрос предпринимателям или маркетологам, то там 50-60%. Мне кажется, среди педагогов процент будет еще ниже.
Недавно разговаривал с преподавателем знакомым. Она говорит: да, мы видим, что студенты делают работы с помощью нейросетей, но относимся к этому спокойно. Они уже видят, когда это просто нагенерированный вариант, а когда студент поработал, осмыслил. Первый не засчитывают, а второй – уже да.
С 2025 года начнется рождение людей нового поколения Бета, для которых искусственный интеллект станет неотъемлемой частью жизни
Происходит кризис традиционной системы оценки. Эссе, рефераты и прочие подобные форматы как инструмент проверки навыков в 2025 году теряют свой смысл. Нейросети генерируют связные тексты за секунды.
Когда я учился в АлтГУ, ходил в библиотеку, искал источники, переписывал, ксерокопировал и т. д. Но ведь странно пользоваться таким же методом сейчас, в 2025 году. И точно так же странно требовать от студентов, чтобы они во время учебы делали старым способом то, что в реальной рабочей жизни будут делать новым.
И это не катастрофа, а скорее сигнал, что в образовании надо сместить акцент с воспроизведения информации на ее анализ, критическое мышление, авторскую интерпретацию. Условно говоря, в сочинении о Раскольникове можно сравнить аргументы нейросети и собственные выводы. Это более современный подход.
Учить рефлексии и фактчекингу
– Да, звучат опасения, что, полагаясь на нейросети, люди могут перестать тренировать "мышцы" самостоятельного мышления, что общество разделится на тех, кто умеет писать и мыслить, и тех, кто просто генерит с помощью нейронок, и, соответственно, это приведет к некоторому отупению. Но, во-первых, страх перед новыми технологиями есть всегда. А во-вторых, собственно, это как раз и есть задача образовательной системы – развивать метапознание, учить рефлексии, проверке источников, фактчекингу, этике использования искусственного интеллекта.
Я читал, что в Стэнфорде студенты юрфака сейчас используют ChatGPT для анализа судебных прецедентов, но защищают свои аргументы в формате дебатов. И получается, что развиваются как навыки работы с ИИ, так и критическое мышление.
Персональный тьютор
Опрос о банках будущего прошел в рамках масштабного исследования "Цифровое доверие: будущее отношений с искусственным интеллектом"
– Называют и другой риск – цифрового неравенства, когда у кого-то есть доступ к более продвинутым нейросетям, а у кого-то нет. И это может вызвать разрыв между возможностями учеников. Но я скорее, напротив, считаю, что тут можно говорить о демократизации экспертизы. Объясню почему.
Лет 40 назад разрыв в доступе к информации между студентами Алтайского края и условно МГУ был очень большим. Когда учился я, он уже был существенно меньше, потому что появился интернет. Сегодня студент из Барнаула имеет доступ к лучшим мировым практикам, лекциям и прочему. Важнее стало умение искать, верифицировать информацию и потом ее применять. А с нейросетями это будет делать еще проще.
Плюс происходит взаимодействие между дисциплинами. Раньше были гуманитарий и технарь. Теперь границы стираются. Студент-гуманитарий вполне может анализировать данные соцопросов с помощью математических моделей, не зная глубоко математики или не имея технических навыков. Более того, даже уже сейчас он может написать программу, не используя кода, с помощью нейросети – для анализа данных, например. И это тоже то, чему надо сейчас учить.
Есть еще одна возможность, которую нейросети открывают для образования. По сути, они могут быть персональными тьюторами для каждого – адаптировать программу объяснения под уровень ученика. И мгновенно генерировать примеры, разбирать ошибки. Это же частая проблема в образовании – давать материал на каком-то среднем уровне. А в итоге получается, что тем, кто сильнее, скучновато, тем, кто слабее, сложновато. Нейросеть может адаптировать программу под уровень.
Насколько я знаю, уже сейчас есть программы в "Яндекс.Учебник" со встроенным тьютором. И если ученик, например, неправильно решил задачу, то он не просто дает ответ, а помогает прийти к правильному ответу с учетом твоего уровня, показывает модель этого решения. Это очень классный пример обучения, который может стать стандартом в ближайшие несколько лет.
Соответственно, для учителей это тоже возможность – они могут уйти от рутины, чтобы сфокусироваться как раз на вот таком тьюторстве.
Сейчас важно учить параллельно двум вещам. С одной стороны, нейронавыкам, а с другой – так называемой доменной экспертизе, то есть экспертизе в отрасли. Человек может внедрять нейросетевые технологии, но если он не разбирается в своей области, то у него выйдет полнейшая ерунда. А если разбирается и сочетает это с навыками ИИ, то получается классный результат. И в этом смысле ИИ не отменяет образование в каких-то сферах, но трансформируют его суть.
Поэтому здесь точно не сработает стратегия "запретить, избегать, бояться", а сработает "адаптировать и усилить".
Наиболее популярными остаются инженерные направления, а также специальности, связанные с медиа, иностранными языками, юриспруденцией, IT и дизайном
