Вот коллега, Михаил Абрамов, CISO IT Hub, с трибуны прогнозирует трансформацию всех индустрий и технологий, "через пять лет это будет просто феерично", но, вместе с этим, больше всего боится "ИИ уже в текущих реалиях создает проблему обучению...". Здесь - классическая проблема интерпретации новшеств с позиции устаревших взглядов и подходов, что является очевидной логической ошибкой, а, может быть, и обнажает проблему нежелания или неспособности трансформировать свои взгляды и развиваться, этакий современный луддизм.
Вспомним историю, в 1811-1816, в Англии, рабочие-текстильщики, вязальщики и ткачи начали массово разрушать вязальные машины и ткацкие станки, которые позволяли нанимать менее квалифицированных (и низкооплачиваемых) рабочих для производства большего объема товара, что лишало работы высококвалифицированных ремесленников и снижало их зарплаты. Легендарным предводителем движения считался некий Нед Лудд, откуда и название.
Франция в начале XX века тоже не отставала и подарила нам слово "саботаж", которое происходит от французского sabot (деревянный башмак). По одной из версий, рабочие бросали свои деревянные башмаки в механизмы станков, чтобы остановить производство, протестуя таким образом против интенсификации труда, конвейерной системы и новых машин, которые делали труд более монотонным, опасным и низкооплачиваемым - это была прямая физическая попытка помешать работе оборудования, которое, по мнению рабочих, ухудшало их условия.
Против конвейрного производства выступали и на автозаводах США в 1930-е годы. Следует отметить, что конвейерная сборка в США действительно была организована до абсурда, до смеха сквозь слезы, что прекрасно описано в замечательной книжке Ильфа и Петрова "Одноэтажная Америка" на примере завода Ford (книжку однозначно рекомендую). А рабочие General Motors устраивали массовые "сидячие забастовки", останавливая конвейеры. Замечу, что и французы и американцы отчасти справедливо отмечали, что конвейер расчеловечивает, и лучше чем Иехиел-Лейб бен Арьевич Файнзильберг и Евгений Петрович Катаев мне не сказать:
На главном фордовском конвейере люди работают с лихорадочной быстротой. Нас поразил мрачно-возбужденный вид людей, занятых на конвейере. Работа поглощала их полностью, не было времени даже для того, чтобы поднять голову. Но дело было не только в физическом утомлении. Было похоже, что люди угнетены душевно, что их охватывает у конвейера ежедневное шестичасовое помешательство, после которого, воротясь домой, надо каждый раз подолгу отходить, выздоравливать, чтобы на другой день снова впасть во временное помешательство.
Труд расчленен так, что люди конвейера ничего не умеют, у них нет профессии. Рабочие здесь не управляют машиной, а прислуживают ей. Поэтому в них не видно собственного достоинства, которое есть у американского квалифицированного рабочего.
Уже в наше время, в 2010-е, таксисты протестовали против Uber, а кассиры изредка выступают против терминалов самообслуживания. Стоит ли нам ожидать протестов учителей против ChatGPT и DeepSeek?
ИИ - это новая технология, которую надо не запрещать и "бояться", а внедрять и использовать. Понятно, что для этого надо предпринять немалые усилия, тем более, чтобы трансформировать такую неповоротливую систему, как образование. Когда я учился в школе, уже были доступны инженерные калькуляторы, однако меня все равно учили пользоваться таблицами Брадиса, а моего сына-ветеринара в профессиональном ВУЗе по-прежнему учат измерять влажность в коровнике с помощью конского волоса, когда уже десятилетия как доступны точные гигрометры.
Исторически сложилось, что проверка эффективности и результативности образования заключается в проверке памяти, как будто "все помнить" - основное качество "умного" человека. А чтобы наделать тестов на проверку памяти едва ли нужно сильно напрягаться, но так ли велика ценность подобных знаний? Герой Евгения Водолазкина Исидор Чагин (книгу также рекомендую) был мнемоником, обладал феноменальной памятью, а был ли он столь же выдающимся, способным оставить свой след для Человечества? А что мы хотим от нового поколения: чтобы они были ходячей Википедией или могли эти знания как-то применить? Для меня "применить знания" означает "создать что-то новое", а для возможности создавать новое нужно уметь анализировать данные: не просто выдавать их в первоначальном виде, а с оценкой применимости к той или иной ситуации. Я не буду отрицать креативные способности современного ИИ, однако, как фотография не уничтожила изобразительное искусство, так и ИИ не может убить образование, если последнее соответствующим образом трансформировать. А опасения Михаила Абрамова вызваны как раз тем, что он рассматривает ИИ с позиций устаревшего, а точнее, искаженного, представления об образовании, когда целью обучения считается "набить информацией", а на тестах - проверить что из этого обучаемый помнит. Нет, цель образования - научить думать! Безусловно, для этого требуется определенный набор знаний, но в большинстве случаев, на практике, достаточно знать в общем и как и где посмотреть глубже, а детали всегда можно "загуглить". Простой пример, когда Алексей Евгеньевич Жуков преподавал мне в институте криптографию и релевантную математику, на его экзаменах и зачетах можно было пользоваться чем угодно, потому что экзамен был исключительно практическим, мы там решали задачи. Это принципиальный момент - не уметь рассказывать теорию по памяти, а уметь ее применять для решения задач - это цель образования!
Для полноты картины все же замечу, что я и на себе не раз замечал и много об этом писал, что в какой-то момент времени "набитость информацией" трансформируется в более многогранное понимание действительности, банально, за счет расширения кругозора, что позволяет нам видеть дальше и лучше, и создавать новое. Тем не менее, появление ИИ должно скорректировать устаревшие подходы к образованию, ИИ надо рассматривать не как препятствие, а как обстоятельство.
Во-первых, фокусироваться на развитии навыков и способностей, чтобы научиться решать сложные задачи и проблемы, используя ИИ, как партнера, как инструмент, как автоматизацию.
Во-вторых, вместо того, чтобы пытаться соревноваться с ИИ, в чем невозможно одержать победу, нужно развивать то, что плохо дается машинам: критическое и метакогнитивное мышление, креативность, эмоциональный и социальный интеллект (EQ)... Но почему-то факты подтверждают наши антистремления. Наблюдая за тем, как СМИ эффективно промывают мозги, можно усомниться в развитости критичного мышления, вполне возможно, это очевидное следствие системных проблем образования, неспособности проведения самостоятельного анализа, неумения провести верификацию и оценку получаемой информации - отсутствие этих способностей уравнивает нас с ИИ, тогда как, напротив, должно стать нашей сильной стороной, и этому надо учить и учиться. Может, практика перепроверять факты за ИИ научит нас делать то же и при чтении новостей.
В огромном наплыве всяких "коучей" и "*практиков" я усматриваю недоразвитость еще одной сильной стороны человека перед ИИ - способности к самопознанию, невозможности самостоятельно понять свои сильные и слабые стороны и, как следствие, отсутствие понимания где и как ИИ может нас дополнить, а не заменить, как сделать эффективную комбинацию работы человека и ИИ. Этому тоже надо учить и учиться.
Современное образование должно быть эффективным и результативным, и для этого оно должно использовать современные технологии. Когда-то преподаватель писал на доске, а учащиеся переписывали за ним, стремясь не столько сходу понять материал, сколько просто успеть переписать. Позже преподаватель показывал слайды презентации, которые потом свободно передавались студентам для подготовки к зачетам и экзаменам, а студенты могли не заниматься переписыванием слайдов, а больше фокусироваться на понимании, сразу на лекции, а конспектировать что-то за рамками слайдов. Технологии постепенно интегрируются в образование, и сейчас время интегрировать новое - ИИ.