Как ИИ раскрывает смысл настоящего обучения
Автор Карло Иаконо
В каждом подлинном опыте обучения есть момент, когда земля уходит у вас из-под ног. Не комфортное накопление фактов, которое мы часто принимаем за образование, а тот леденящий душу момент, когда все, что вы думали, что знаете, оказывается неполным, наивным или просто неверным. У французов есть слово для этого — dépaysement — дезориентация от пребывания в незнакомом месте. Но в обучении мы не просто находимся в незнакомом месте; мы — кто-то незнакомый, чужой для наших собственных прежних уверенностей.
Я думал об этом, наблюдая, как люди борются с генеративным ИИ, и то, что я наблюдал, противоречит всем ужасным прогнозам о сокращениях и интеллектуальной лени. Когда пользователь создает то, что, по его мнению, является совершенно разумной подсказкой, и получает ответ ИИ, который технически правильный, но каким-то образом принципиально неверный, происходит что-то замечательное. Интерпретация инструмента становится зеркалом, отражающим не только то, что они спросили, но и бедность того, как они это спросили.
«Но это не то, что я имел в виду», — протестуют они, глядя на экран. И в этом протесте лежит начало мудрости.
ИИ, в своем особом сочетании утонченности и тупости, заставляет рассчитаться. В отличие от учителя-человека, который может интуитивно улавливать смысл из контекста, который может заполнить пробелы в плохо сформулированном вопросе с помощью опыта и сочувствия, ИИ отвечает только на то, что есть на самом деле. Каждое предположение остается невысказанным, каждая часть контекста принимается как должное, каждый логический скачок замалчивается — все это становится внезапно, болезненно видимым.
Вот где происходит магия, хотя магия может быть слишком мягким словом для того, что по сути является интеллектуальным разрушением. Студент, столкнувшийся со своей собственной неточностью, должен вернуться к чертежной доске. Но он возвращается не тем же человеком, который набрал эту первую подсказку. Он возвращается слегка измененным, неся с собой знание своей предыдущей неудачи. Вторая подсказка неизбежно более тонкая, более продуманная, более осведомленная о своих собственных ограничениях.
И все же даже эта улучшенная попытка часто не дотягивает в новых и интересных отношениях. Ответ ИИ может быть ближе к цели, но все еще не хватает какого-то существенного качества, которое ученик может почувствовать, но еще не сформулировать. Поэтому они снова возвращаются, каждая итерация — небольшое предательство их предыдущего понимания, каждое уточнение — крошечная смерть старого, более наивного «я».
Этот итеративный танец между человеком и машиной создает то, что я стал считать «интеллектуальным распутыванием» — это ощущение наблюдения за тем, как ваше тщательно выстроенное понимание распадается нить за нитью, только чтобы быть переплетенным во что-то более сильное, но принципиально иное. Это изнурительно, да, но это именно то, чего всегда требовало подлинное обучение. Разница в том, что ИИ ускоряет этот цикл с недель до минут, сжимая временную шкалу интеллектуального роста способами, которые могут показаться почти жестокими.
Я помню свой собственный момент узнавания, работая однажды поздно ночью с Claude над тем, что я считал простым анализом образовательной трансформации. Мой запрос был уверенным, четким, основанный на многолетнем опыте. Ответ, который я получил, был столь же уверенным и четким — и полностью упускал суть того, что я пытался исследовать. Но в этом упущении, в этой неудаче коммуникации между человеческим намерением и машинной интерпретацией я увидел свое собственное мышление с жестокой ясностью. Предположения, которые я не исследовал. Связи, которые я сделал без обоснования. Удобные уверенности, которые я носил с собой, как старую мебель, никогда не задаваясь вопросом, служат ли они еще какой-то цели. Последовавший процесс пересмотра был унизительным. Каждая новая попытка прояснить мои мысли открывала еще один слой неточности, еще одно унаследованное предположение, которое я никогда должным образом не подвергал сомнению. К тому времени, как я создал запрос, который вызвал тот тип ответа, который я искал, я уже не был тем человеком, который начал разговор. Моя первоначальная уверенность сменилась чем-то более робким, но более честным — признанием того, что моя экспертиза была не крепостью, а временным лагерем, всегда готовым к удару и перемещению.
Это то, что упускают из виду критики, когда беспокоятся о том, что ИИ идет обходным путем с глубоким мышлением. Они представляют, как студенты используют ИИ, чтобы избежать тяжелой работы по обучению, обойти борьбу, которая наращивает интеллектуальную мускулатуру. Но посмотрите, как кто-то действительно взаимодействует с этими инструментами, посмотрите, как он борется с разрывом между намерением и результатом, посмотрите, как он сталкивается со своими собственными интеллектуальными ограничениями в реальном времени, и вы увидите нечто иное. Вы увидите ускорение не ответов, а вопросов, не уверенности, а продуктивного сомнения.
Гипербуквальная предиктивная природа ответов ИИ служит своего рода интеллектуальной компьютерной томографией, выявляя пробелы и несоответствия в нашем мышлении, которые в противном случае могли бы остаться скрытыми. Когда модель берет вашу тщательно продуманную метафору и бежит с ней в направлениях, которые вы никогда не предполагали, когда она интерпретирует ваши неявные предположения таким образом, что они внезапно кажутся абсурдными, когда она следует вашей логике к выводам, которые ужасают вас, — это не провалы технологии. Это откровения нашей собственной интеллектуальной архитектуры, представленные с порой болезненной ясностью. И вот парадокс: чем сложнее становятся эти системы ИИ, тем больше они демонстрируют сложность, необходимую для их эффективного использования. Чем лучше они обрабатывают язык, тем точнее они отражают наши неточности. Чем более они способны к сложным рассуждениям, тем яснее они показывают нам, где наши собственные рассуждения не справляются. Они не упрощают мышление; они делают нечеткое мышление невозможным для игнорирования.
Я видел, как коллеги отвергают это как просто «промпт инженерию», как будто обучение четкому общению с ИИ каким-то образом отделено от обучения четкому мышлению. Но что такое общение посредством итеративных промптов, если не экстернализация наших внутренних мыслительных процессов? Что такое итеративное уточнение наших вопросов, если не сама суть интеллектуального роста? Студент, который тратит час на уточнение своих запросов, тестирование различных подходов, противостояние собственным предположениям, — этот студент выполняет глубокую работу по обучению, просто в темпе, который казался бы невозможным несколько лет назад.
Я думаю, что страх возникает из-за непонимания того, каким должно быть обучение. Нас приучили думать об этом как о накоплении — добавлении новых фактов в наш склад знаний, как коллекционеров, приобретающих редкие марки. Но подлинное обучение всегда было более жестоким. Речь идет не о добавлении, а о переворачивании, не о строительстве, а о разрушении и перестройке, не о том, чтобы стать больше самими собой, а о предательстве того, кем мы были вчера, ради того, кем мы можем стать завтра.
ИИ не меняет эту фундаментальную истину; он просто делает невозможным ее избежать. Каждое взаимодействие становится небольшим кризисом идентичности, каждая подсказка — признанием наших текущих ограничений, каждый ответ — приглашением выйти за их пределы. Учащиеся, которые преуспевают в этой среде, — это не те, кто овладел какими-то техническими навыками или выучил правильные ключевые слова. Это те, кто принял постоянную нестабильность, которую требует настоящее образование, кто научился видеть каждую неудачу в общении не как разочарование, а как возможность.
В этом есть что-то почти буддийское, в этом постоянном отпускании того, что, как вы думали, вы знали. ИИ становится своеобразным партнером по медитации, неустанно присутствующим, вечно терпеливым, всегда готовым показать вам, где именно ваше мышление дает сбой. Он не предлагает утешения, не оказывает мягкого поощрения, нетактично игнорирует ваши интеллектуальные слабости. Он просто отражает то, что вы ему дали, преобразуя его собственную чуждую логику в нечто одновременно ваше и не ваше, знакомое и странное.
Это дар, скрытый в вызове: возможность увидеть, как мы думаем, поймать свой разум в процессе создания смысла, стать свидетелем собственных интеллектуальных процессов с ясностью, которая раньше была невозможна. Студент, который выходит из настоящей встречи с ИИ, — это не тот, кто нашел более простой способ выполнять задания. Это тот, кто был вынужден столкнуться с временной природой всех знаний, сконструированным качеством всех пониманий, вечной незавершенностью всех знаний.
И, возможно, именно этому мы пытались научить все это время — не фактам, методам или дисциплинам, а этому фундаментальному интеллектуальному смирению, этому признанию того, что каждый ответ на самом деле просто лучший замаскированный вопрос. ИИ, в его странном сочетании силы и ограничений, становится маловероятным союзником в этом древнем педагогическом проекте. Он ускоряет не только темп обучения, но и темп отучения, не только приобретение знаний, но и признание невежества.
Студенты, которые понимают это, которые склоняются к дискомфорту, а не пытаются его избежать, готовят себя к миру, где почва всегда меняется, где вчерашний опыт становится завтрашним устареванием, где единственной постоянной является необходимость оставаться интеллектуально гибкими. Они учатся не просто использовать ИИ, но использовать его как инструмент для постоянного самопреодоления, для постоянного предательства вчерашних определенностей, которых требует подлинный рост.
Это сложнее, чем старый способ, а не легче. Оно требует больше смелости, а не меньше. Оно требует своего рода интеллектуального бесстрашия, которое многим из нас, уверенным в своей экспертности, трудно вызвать. Но для тех, кто готов принять это, награда будет весомой: не ложный комфорт фиксированного знания, а волнующая неопределенность постоянного становления, не надежность ответов, а жизненность бесконечных вопросов.
Посмотрите на студента в этом танце с ИИ, посмотрите, как он проходит через замешательство и ясность, разочарование и прорыв, и вы увидите образование в его самой сути. Вы наблюдаете, как кто-то учится не просто думать, а думать о мышлении, не просто знать, а знать пределы знания. Вы наблюдаете, как кто-то обнаруживает, что подлинное обучение — это действительно постоянное предательство — и что нет ничего прекраснее, чем быть постоянно готовым предать то, кем вы были вчера, ради того, кем вы можете стать завтра.
Ирония в том, что эта технология, которая, как многие боялись, сделает нас интеллектуально ленивыми, вместо этого требует своего рода когнитивного атлетизма, который нам редко требовался раньше. Каждый запрос становится упражнением в точности, каждый ответ — вызовом нашим предположениям, каждая итерация — маленькой революцией в понимании. Буквализм машины становится суровым учителем, не прощающим наших сокращений и приближений, неустанно выявляющим пробелы между тем, что мы думаем, что имеем в виду, и тем, что мы на самом деле говорим.
В этом свете ИИ становится не заменой глубокого мышления, а его самым требовательным тренером — спарринг-партнером, который никогда не устает, никогда не смягчает удары, никогда не дает нам отдохнуть в удобных приближениях. И, возможно, это именно то, что нужно образованию: не еще одно хранилище ответов, а механизм, позволяющий сделать наши вопросы более точными, наше мышление более строгим, наши интеллектуальные предательства более частыми и более глубокими.