Эксперты в сфере искусственного интеллекта и разработок стратегий развития изучили, как университеты в России и мире используют искусственный интеллект. На основе полученных данных они выделили четыре модели, по которым современные вузы внедряют ИИ в образование, управление и науку. Доклад с итогами этой работы представил в Минобрнауки РФ ректор ТГУ Эдуард Галажинский.
Исследование выполнили специалисты Томского государственного университета (ТГУ) и фонда «Центр стратегических разработок (ЦСР) “Северо-Запад”». ТГУ внедряет политику развития в сфере ИИ, создает сеть ИИ-лабораторий и активно участвует в формировании российского ИИ-сообщества. ЦСР «Северо-Запад», в свою очередь, оказывает профессиональную исследовательскую и консультационную поддержку регионам России в вопросах развития и обеспечении стратегических преимуществ в национальной и мировой экономике.
– ИИ расширяет возможности образования и научной работы, но одновременно задаёт новые ограничения и требования. Это означает необходимость пересмотра стратегий развития вузов. В глобальном контексте такая реакция выразилась в формировании концепции «Университет на основе ИИ» (AI University). Исследование показывает четыре модели этой концепции. Материал будет полезен тем, кто принимает решения в сфере образования и технологий: на федеральном уровне, в управлении вузами, в научных и образовательных командах, – сказал ректор ТГУ Эдуард Галажинский во время презентации доклада с итогами исследования министру науки и высшего образования РФ Валерию Фалькову на совещании в Москве.
Анализируя международные и российские кейсы вузов, исследователи выделили четыре модели ИИ-трансформации. Они изучили и описали, как данные модели влияют на управление университетом, что изменяют в инфраструктурной базе и на каких принципах формируются вузы нового формата. Доклад с итогами предназначается для специалистов, принимающих решения в области ИИ на федеральном уровне, руководству вузов, лидерам исследовательских коллективов и образовательных программ, экспертному сообществу в сфере образования.
– Сегодня ИИ – это почти базовая инфраструктура развития университетов. Мы должны помнить, что это не новый виток цифровизации, а совершенно новый процесс – комплексная трансформации университетской среды. Для государства, разумеется, это вопрос технологического суверенитета. Университеты были и остаются точками роста, где формируются решения для экономики, науки и промышленности. Сегодня наша задача – усилить их новыми инструментами. Таким образом, от того, насколько быстро и грамотно мы интегрируем ИИ в университеты, зависит развитие нашей страны в новой технологической реальности, – прокомментировал исследование министр науки и высшего образования РФ Валерий Фальков.
Первая модель ИИ-трансформации – многоформатная, или AI-enabled learning / R&D. Этот вариант предполагает точечные усилия для лидерства в конкретных областях и быстрое тестирование гипотез через «пилоты». Вузы исходят из того, что в условиях глобальной конкуренции за таланты и ресурсы невозможно быть лучшим во всем, но можно доминировать в определенном сегменте. При этом модель не требует радикального изменения сложившейся структуры и может реализовываться даже при ограниченных ресурсах, что делает ее доступной для большинства университетов. Как правило, концентрация ресурсов происходит на исследовательских проектах. Примером реализации модели являются образовательные программы в сфере ИИ, которые реализует ИТМО, МФТИ, Иннополис совместно с Яндексом, Сбером и другими лидерами российского рынка ИИ-технологий.
Также в этой модели движется ТГУ – он развивает сеть исследовательских ИИ-лабораторий в созданном в 2024 году Институте анализа больших данных и искусственного интеллекта, который играет ключевую роль в развитии ИИ в университете.
По словам директора этого подразделения ТГУ Вячеслава Гойко, институт стал хабом, через который ИИ проникает в образовательные программы и научные коллективы:
– Открывшиеся ИИ-лаборатории дали старт трансформации в науке: формируется потребность в новых компетенциях у исследователей, а обновленный научный протокол породил запрос на автоматизированные лаборатории с роботами, и мы уже активно движемся в этом направлении. Также мы разработали и внедрили в 54 образовательные программы универсальный модуль по анализу данных и ИИ. В инновациях это акселератор, где студенты создают продукты на базе генеративного ИИ в сфере технологического предпринимательства.
Вторая модель в концепции ИИ-университета – интегрированная, или AI-native. Она предполагает изменения на всех уровнях деятельности вуза. Университеты действуют из понимания, что точечные улучшения не дадут достаточного эффекта, поэтому реализуют стратегию развития с широким спектром внедрения ИИ. Например, это Сианьский университет Цзяотун-Ливерпуль (Китай), который интегрирует ИИ по шести секторам: в управлении, образовании, исследовании, промышленности, операционных процессах, инфраструктуре. В эту же группу можно отнести университеты, специально создаваемые под рынок ИИ-технологий и образования. Так, Университет искусственного интеллекта имени Мохамеда бен Заида (ОАЭ) позиционируется как первый в мире вуз, полностью посвященный развитию ИИ.
Третий тип – модель мягких изменений, или AI-focused. Вузы создают благоприятную среду для постепенной ИИ-трансформации, вовлекают студентов, администраторов и преподавателей в тематику ИИ, развивают нормативную базу в области ИИ и экспертизу. Среди примеров этой модели следует отметить Московский городской педагогический университет (МГПУ) – первый вуз России, где еще в 2024 году появились правила использования искусственного интеллекта в учебном процессе. Также это Сеульский национальный университет (Южная Корея), который несколько лет назад запустил проект, нацеленный на обучение преподавателей и студентов к работе с ИИ.
Четвертая модель – сервисная, или AI-as-service. Здесь главный акцент – на доступную ИИ-инфраструктуру: подразделения и исследовательские группы вуза получают доступ к специально созданной единой платформе ИИ-сервисов. Как правило, такая модель реализуется в сотрудничестве с крупными технологическими партнерами. В этом направлении движется Чикагский университет (США), который построил ИИ-инфраструктуру PhoenixAI8 на базе Azure OpenAI (облачный сервис Microsoft) для 35 тысяч пользователей.
Ознакомиться с докладом можно по ссылке.
Источник: пресс-служба ТГУ