Стремительное распространение ИИ по всему миру и темпы его развития ставят нас перед общественным перекрестком. Выбор, который мы делаем сейчас, определит, у кого будет доступ к ИИ и тем возможностям, которые он предоставляет. Пожалуй, нет более важного инструмента, чем наши системы образования, для решения проблемы неравномерного распространения ИИ, которую мы наблюдаем в настоящее время: в таких странах, как Объединенные Арабские Эмираты, уровень национального внедрения превышает 70%, в то время как на большей части территории Африки к югу от Сахары он падает до низких однозначных цифр, что составляет почти десятикратную разницу.
То, как мы преподаем ИИ и учимся с его помощью, окажет долгосрочное влияние на рабочие места, кадровый потенциал и всю нашу экономику в целом. Learning Curves: Rethinking Education from Classrooms to Careers in an AI-Driven World — это сборник основанных на исследованиях эссе, которые могут помочь в принятии этих решений. Эта книга объединяет работы второго потока старших научных сотрудников Microsoft AI Economy Institute (AIEI), ведущего аналитического центра, который проводит исследования и объединяет экспертов для получения аналитических выводов о том, как ИИ меняет работу, образование и всю экономику в целом.
В книге Learning Curves исследователи рассматривают то, как ИИ меняет самые ранние этапы обучения и работы: от классов K–12 (школьного образования), общественных и технических колледжей до перехода от учебы к работе и должностей начального уровня, а также то, что потребуется для того, чтобы эта трансформация расширяла возможности, а не углубляла раскол между учреждениями, сообществами и странами.
Ниже я делюсь некоторыми собственными размышлениями, которые легли в основу моих материалов для Learning Curves — совместной работы, которая была бы невозможна без талантливой и разнообразной группы исследователей, внесших свой вклад в эту книгу.
Хорошее, плодхое, зловещее: закладываем основы для ИИ в классах K–12
Прежде чем вдаваться в подробности того, как внедрять ИИ в учебных классах, нам нужно спросить себя: учим ли мы ради знаний или ради самого процесса обучения?
Книга, калькулятор, персональный компьютер, интернет, поисковая система и смартфон — все они появились в классах, неся с собой реальные перспективы и одновременно опасения, что они опустошат умы молодежи. Обычно истина оказывалась где-то посередине, и зависело это меньше от самого инструмента, чем от выбора взрослых в отношении того, как его использовать.
Фактически, поколение «цифровых аборигенов» ИИ уже здесь, и его представители сидят в классах по всему миру. Более половины подростков в США уже используют чат-боты с ИИ для выполнения школьных заданий. Я лично воочию убедился в перспективах ИИ как силы добра в образовании в своем собственном классе, где я преподаю информатику ученикам начальной школы.
Но, конечно, положительные стороны — это лишь часть истории. Мы не можем уходить от негативных последствий внедрения ИИ в учебный процесс. Хотя ИИ может помочь с доступностью и индивидуальным обучением, он также может создать чрезмерную зависимость, способствовать списыванию у студентов или мешать им распознавать недостоверную информацию.
Стремительное внедрение ИИ в школьных классах должно сопровождаться трезвой оценкой того, как эта технология влияет на всех учащихся. Эта оценка должна выходить за рамки самой технологии и охватывать то, как студенты, преподаватели, родители и общество используют ИИ.
Грамотность в сфере ИИ — это лишь часть решения
Если классные комнаты — это место, где учащиеся учатся мыслить, то учителя — это проводник, через который происходит это обучение. В книге Learning Curves Джозеф Ореро (Joseph Orero), старший научный сотрудник по искусственному интеллекту в Школе вычислений и инженерных наук Университета Стратмор, утверждает, что преподаватели вовсе не сопротивляются внедрению ИИ в классах; им просто нужна надлежащая подготовка, чтобы они могли должным образом адаптироваться и обучать своих студентов критически важным навыкам. Его исследовательский вклад посвящен игровому обучению с использованием африканских языков, поддерживаемых ИИ.
Использование и внедрение ИИ по всему миру также зависят от доступности. В другой главе книги рассматриваются барьеры и возможности в арабском образовании. Выяснилось, что основным препятствием, с которым столкнулись учителя при внедрении помощников по письму с ИИ в классах, была цифровая грамотность на арабском языке, в частности, навыки набора текста у учащихся.
Исследователи часто возвращались к схожей теме: не существует универсального подхода к развитию компетенций в области ИИ; напротив, такой подход должен учитывать местные особенности и контекстуализированные методы преподавания и обучения. Это означает, что преподаватели, в свою очередь, должны проходить обучение, которое имеет смысл для тех уникальных условий, в которых учатся их студенты.
Фрэнк Нэгл (Frank Nagle), ныне главный экономист Microsoft по искусственному интеллекту, Сара Родригес (Sarah Rodriguez), доцент кафедры инженерного образования в Технологическом институте Вирджинии, и другие исследователи в книге Learning Curves утверждают, что во многом нетрадиционные пути, такие как стажировки и программы получения двухгодичного диплома (особенно виртуальные), являются более гибкими и, следовательно, лучше приспособленными для адаптации своих учебных программ к стремительно меняющейся сфере ИИ.
ИИ преподают в классе, но что потом?
Образование никогда не сводилось к простой подготовке людей к будущей работе, чтобы они могли преуспеть на рынке труда. Если рассматривать его целостно, оно заключается в том, чтобы научить студентов не тому, что думать, а тому, как думать. В нашу эпоху ИИ образование является одним из ключевых институтов, с помощью которых будущее работы будет строиться, распределяться и становиться более (или менее) справедливым. Успешная интеграция ИИ остается ориентированной на человека за счет сосредоточения внимания на организационных изменениях, устойчивых человеческих навыках, таких как эмпатия и рассудительность, прочных партнерских отношениях с работодателями и потребностях учащихся.
Как подчеркивают исследования Лауры Нуриски (Laura Nuriski), руководителя программы по будущему работы в Центре европейских политических исследований (CEPS), сам по себе доступ к ИИ не гарантирует успешной интеграции. Передача технологий, инфраструктура данных, организационная готовность и ориентированный на человека подход к созданию и развертыванию ИИ также являются ключевыми показателями успеха.
Говорим ли мы о классе или о зале заседаний совета директоров, стоит помнить, что ИИ приносит наибольшую пользу, когда он усиливает способности человека, и наибольший вред, когда он подменяет их. Это в равной степени справедливо как для урока чтения в четвёртом классе, так и для команды разработчиков ПО или больничной палаты.
Дети в наших школах заслуживают инструментов, которые служат их обучению, а не заменяют его, и мы в силах это обеспечить. Наше самое успешное будущее с ИИ будет таким, которое ориентировано на человека, инклюзивно и призвано помогать людям процветать.
Теги: ИИ, экономика ИИ, ИИ во благо, искусственный интеллект, цифровые навыки, образование, институт, навыки, рабочая сила
