Онлайн-программы могут производить приличные документы по дешевке. Что теперь?
Джефф Шаттен
Когда я был ребенком, моим любимым стихотворением было «Машина для домашних заданий» Шела Сильверштейна, которое резюмировало мою детскую фантазию: машина, которая могла бы делать мою домашнюю работу одним нажатием кнопки. Спустя десятилетия появилась эта технология с безобидным названием GPT-3. Это угрожает многим аспектам университетского образования — прежде всего, письму в колледже.
Веб-программа GPT-3, разработанная некоммерческой организацией OpenAI, поддерживаемой Илоном Маском, представляет собой своего рода всезнающую Siri или Alexa, которая может превратить любую затравку в прозу. Вы вводите запрос — скажем, список ингредиентов (что я могу приготовить из яиц, чеснока, грибов, масла и сыра фета?) или жанр и подсказку (напишите вдохновляющее выступление на TED Talk о том, как настоящие лидеры могут изменить мир) — и GPT-3 выдает письменный ответ. Эти результаты могут быть удивительно конкретными и адаптированными. Когда просят написать «песню против бесчеловечного обращения с животными в стиле Боба Дилана», программа явно опирается на темы из «Blowin’ in the Wind» Дилана:
Сколько еще существ должно пострадать?
Сколько еще должно умереть?
Прежде чем мы откроем глаза
И увидим, какой вред мы причиняем?
Когда его просят трактовать тот же вопрос в стиле Шекспира, он выдает строфы четырехстопного ямба на соответствующем архаичном английском языке:
Всеми богами, которые управляют этой Землей
Всеми звездами, которые заполняют небо
Клянусь покончить с этим проклятым голодом
с развратом элит и жестоким убийством.
GPT-3 может писать эссе, обзоры, твиты, шутки (по общему признанию, пока только папины шутки), диалоги, рекламу, текстовые сообщения и обзоры ресторанов, и это лишь несколько примеров. Каждый раз, когда вы нажимаете кнопку «Отправить», алгоритм машинного обучения опирается на мудрость всего Интернета и генерирует уникальный результат, так что нет двух одинаковых конечных продуктов.
Качество письма GPT-3 часто поражает. Я попросил ИИ «обсудить, как свобода слова угрожает диктатуре, опираясь на битвы за свободу слова в Китае и России и как они связаны с Первой поправкой к Конституции США». Получившийся текст начинается так: «Свобода слова жизненно важна для успеха любой демократии, но она также может быть занозой в боку автократов, которые стремятся контролировать поток информации и подавлять инакомыслие». Впечатляюще.
Текущая итерация GPT-3, безусловно, имеет свои особенности и ограничения. В частности, она будет писать абсолютно все, что угодно. Это создаст полное эссе о том, «как Джордж Вашингтон изобрел Интернет», или устрашающе информированный ответ на «10 шагов, которые серийный убийца может предпринять, чтобы избежать наказания за убийство». Кроме того, он спотыкается на сложных письменных заданиях. Он не может создать роман или даже приличный рассказ. Его попытки научного письма — я попросил его написать статью о теории социальных ролей и результатах переговоров — смехотворны. Но как скоро появится возможность? Шесть месяцев назад GPT-3 боролся с элементарными запросами, а сегодня он может написать разумный пост в блоге, в котором обсуждается, «как сотрудник может получить повышение от упрямого начальника».
Поскольку результаты каждого запроса являются оригинальными, продукты GPT-3 не могут быть обнаружены программным обеспечением для защиты от плагиата. Любой может создать учетную запись для GPT-3. За каждый запрос приходится платить, но обычно это меньше копейки, а решение принимается мгновенно. Напротив, найм кого-то для написания эссе на уровне колледжа в настоящее время стоит от 15 до 35 долларов за страницу. Почти бесплатная цена GPT-3, вероятно, соблазнит многих студентов, которым в противном случае не стоило бы платить за услуги по написанию эссе.
Вскоре GPT-3 и его неизбежные подражатели проникнут в университет. Эта технология слишком хороша и слишком дешева, чтобы не попасть в руки студентов, которые предпочли бы не тратить вечер на совершенствование эссе, которое я регулярно задаю, о стиле лидерства Илона Маска. Ирония в том, что он профинансировал технологию, которая делает это уклонение возможным.
Чтобы помочь мне обдумать, что может повлечь за собой столкновение ИИ и высшего образования, я, естественно, попросил GPT-3 написать статью, «исследующую разветвления GPT-3, угрожающие целостности студенческих эссе». GPT-3 с механической неловкостью отметил, что это угрожает «подорвать ценность высшего образования». «Если кто-то может написать высококачественное эссе с помощью системы искусственного интеллекта, — продолжал он, — то какой смысл тратить четыре года (а часто и большие деньги) на получение степени? Дипломы колледжей стали бы не более чем листками бумаги, если бы их можно было легко воспроизвести с помощью машин».
Алгоритм писал, что влияние на самих студентов колледжей будет неоднозначным: «С положительной стороны, студенты смогут сосредоточиться на других аспектах учебы и им не придется тратить время на написание эссе. С другой стороны, однако, они не смогут эффективно общаться, и у них будут проблемы в будущей карьере». Здесь GPT-3 может на самом деле преуменьшать угрозу письму: учитывая быстрое развитие ИИ, какой процент первокурсников сегодня будет иметь работу, которая вообще требует письма к моменту выпуска? Некоторые из тех, кто когда-то выбрал бы писательскую карьеру, вместо этого обнаружат, что управляют входами и выходами ИИ. И как только ИИ сможет автоматизировать это, даже эти сотрудники могут стать лишними. В этом новом мире аргумент в пользу письма как практической необходимости выглядит явно слабее. Даже бизнес-школы могут вскоре принять гуманитарный подход, рассматривая письмо не как подготовку к карьере, а как основу богатой и значимой жизни.
Так что же делать профессору колледжа? Я задал вопрос GPT-3, который признал, что «на этот вопрос нет простого ответа». Тем не менее, я думаю, что мы можем принять некоторые разумные меры, чтобы сократить использование GPT-3 или, по крайней мере, отодвинуть время его принятия студентами. Профессора могут потребовать от студентов использовать материал в классе в своих эссе и пересматривать свою работу в ответ на отзывы преподавателей. Мы можем настаивать на том, чтобы учащиеся цитировали свои источники полностью и точно (с чем GPT-3 в настоящее время не справляется). Мы можем попросить студентов создавать работы в формах, которые ИИ (пока) не может эффективно создавать, например, в подкастах, PowerPoint и устных презентациях. И мы можем разработать письменные подсказки, которые GPT-3 не сможет эффективно решить, например, те, которые сосредоточены на местных или университетских проблемах, которые широко не обсуждаются в Интернете. При необходимости мы могли бы даже потребовать, чтобы студенты писали задания в автономном компьютерном классе под наблюдением.
В конце концов, мы можем перейти к этапу «если вы не можете их победить, присоединяйтесь к ним», на котором преподаватели просят студентов использовать ИИ в качестве инструмента и оценивать их способность анализировать и улучшать результаты. (В настоящее время я экспериментирую с небольшим заданием в этом направлении.) Недавний проект по 10-й симфонии Бетховена показывает, как такие проекты могут работать. Когда он умер, Бетховен написал только 5 процентов своей 10-й симфонии. Несколько исследователей Бетховена ввели короткий, завершенный раздел в ИИ, который сгенерировал тысячи потенциальных версий остальной части симфонии. Затем ученые просеяли материал, сгенерированный ИИ, определили лучшие части и соединили их вместе, чтобы создать полную симфонию. На мой несколько ограниченный слух это звучит совсем как Бетховен.
