Непрерывное, доступное, адаптивное, персонализированное образование. К чему стремиться?
В 2019 году ЮНЕСКО поставило перед мировым сообществом несколько задач. Одна из них – сделать образование доступным и непрерывным для всех. Особенно это актуально для стран третьего мира, где практически недоступно даже начальное образование.
Часть вопросов образования связана с личностными характеристиками людей. Например, из-за разной скорости восприятия информации один студент быстро понимает мысль педагога, а другому нужно время на осознание. Чтобы помочь каждому человеку максимально раскрыть свой потенциал, образование должно быть адаптивным и гибким.
Тренд на непрерывное образование связан в первую очередь с персонализацией, которую очень сложно обеспечить вручную. Особенно остро проблемы персонализации и адаптивности проявляются в онлайн-образовании. Если в офлайне вовлеченный преподаватель может порекомендовать студентам учебные материалы и книги, которые соответствуют их уровню, то в онлайне это сделать сложнее.
С большинством этих задач помогают справляться генеративные нейросети.
Как генеративный ИИ стал ключом к решению проблем образования
Про машинное обучение и искусственный интеллект речь идет не первый год и даже не первое десятилетие. Почему же именно сейчас говорят о том, что ИИ меняет сферу образования?
Умения нейросетей прошлых поколений сводились к классификации и обобщению данных. Например, нейросеть для определения автомобильных номеров обучают определять цифры под любым углом обзора, в любом начертании. Такой ИИ, который умеет решать узкоспециализированные задачи, называется слабым ИИ.
В 2022 году произошла революция в разработке ИИ — возник генеративный ИИ, или генИИ. У нейросети появилось некое подобие мышления: ИИ анализирует запрос, описанную проблему, самостоятельно находит вариант решения и даже пытается ему следовать.
«В нейросети фактически зашита картина мира. ChatGPT – это база данных текстов объемом 700 Гб, – объясняет Анатолий Стояновский, директор по цифровой трансформации и технологическим инновациям Школы управления СКОЛКОВО. – В 700 Гб зашит огромный объем информации о мире, и нейросети научились находить там новые знания, которые в этих текстах явно не описаны».
Генеративный искусственный интеллект уже сильно изменил многие процессы и продолжает это делать. Свойство новых нейросетей не просто обобщать, а продуцировать контент, не до конца изучено и скрывает гораздо больше возможностей, чем известно на данный момент. Неопределенность в индустрии, по словам Стояновского, очень высока.
«Применяя технологию, нужно, с одной стороны, не переоценивать возможности генИИ – все-таки это машина, а не человек, — считает Вячеслав Крискевич, директор по мультимедиа Школы управления СКОЛКОВО. — Нельзя полагаться на него на 100%, нельзя считать, что ИИ способен полностью выполнить задачу за нас. С другой стороны, недооценивать или пытаться игнорировать – тоже неправильно. Важно соблюдать этот баланс, чтобы научиться правильно работать с нейросетями и обнаруживать новые возможности. При этом нужно опираться на знания и опыт использования нейросетей, который уже есть».
Как общаться с генИИ: опыт СКОЛКОВО
Основная задача нейросетей – оцифровка рутинных процессов, в которых нужно создавать что-то новое, обобщать и анализировать данные. Главное – правильно составить запрос: обозначить роль, контекст, проблему, задачу, формат и другие параметры.
«Нейросеть – это машина со специфичным стилем мышления. Разработчики стараются обучать нейросети так, чтобы они «думали» приближенно к людям, но полного соответствия не получится. Поэтому развивается промт-инжиниринг – наука о том, как правильно формулировать запрос, – говорит Стояновский. – Эти знания помогают снизить вероятность того, что нейросеть неправильно поймет запрос или ответит не по теме».
Взаимодействие с ИИ похоже на общение с живым человеком, так как нейросеть отвечает на вопросы. А ответ всегда зависит от формулировки запроса. «Чем более развернутый запрос, тем выше вероятность получить нужный результат. Причем результат чаще всего приходится дорабатывать с помощью той же нейросети, – объясняет Крискевич. – Например, отдел маркетинга формулирует подробный промпт Midjourney и получает картинку. Скорее всего, изображение нужно будет доработать. И специалист отправляет новый запрос ИИ с просьбой исправить какие-то недочеты. По опыту СКОЛКОВО, чтобы получить подходящий результат, нужно пройти несколько итераций».
Ежедневно появляются новые инструменты, которые заточены правильно общаться с нейросетями, получать ответы и транслировать их конечным пользователям. Но до полной автоматизации процессов, связанных с созданием чего-либо с помощью ИИ, еще очень далеко. Нейросеть не в состоянии оценить достоверность фактов и корректность выводов. Доходит до того, что ИИ выдумывает факты или создает абсурдные картинки. Этот эффект называется галлюцинированием.
«Чем круче инструмент, тем больше у него побочных эффектов. Старые нейросети занимались классификацией, и можно было объективно оценить – угадала она или не угадала, что изображено на картинке. А генеративный ИИ синтезирует некий результат на основе тех данных, которые у него есть: создает идеи, допридумывает факты, рисует картинки, – объясняет Стояновский. – У ИИ нет механизма, который позволил бы понять, насколько хороша или корректна эта картинка, насколько достоверен факт».
Пока не существует способа избавиться от эффекта галлюцинирования на уровне разработки и обучения нейросети. ГенИИ пытается проявить творческий подход и неизбежно начинает что-то допридумывать. Пользователям остается только принять это и найти способ верифицировать результат.
Как СКОЛКОВО использует генИИ
Визуализация образовательного контента
Человеку скучно просто слушать или разглядывать цифры и строчки текста на экране. Чтобы контент лучше запоминался, нужны образы, в том числе визуальные — картинки и видео. Нейросети помогают преподавателям СКОЛКОВО интересно преподнести материал.
«ИИ можно попросить проанализировать доклад или выступление и подобрать визуалы. В итоге получаются интересные изображения, визуализации, обобщения, – рассказывает Крискевич. – Этот материал можно использовать сразу, а можно доработать с помощью нейросети. Например, попросить ИИ составить таблицу на основе обобщенных данных. Лекции становятся более интересными, эффектными и вовлекающими».
Нейросети помогли упростить и ускорить работу художников, которые придумывают и отрисовывают анимационные ролики. Раньше подготовка ролика занимала 2 недели, а сейчас точно такой же продукт можно сделать за 2-3 дня. Нейросети корректируют сценарий, помогают создать визуал и звук, а также объединить все в единое целое.
«Пока что генИИ умеют общаться только в базовых форматах: ChatGPT пишет текст, MidJourney на входе принимает текст, на выходе выдает картинку. Есть нейросети, которые генерируют видео, звуки или музыку. Чтобы получить более сложный формат, например, видеоролик, нужно проработать цепочку из нескольких нейросетей, каждая из которых занимается своей частью работы, — добавляет Стояновский. — А следующее поколение ИИ будет уже уметь решать проблемы целиком. Когда на входе ИИ будет получать данные о ситуации в целом, а на выходе – выдавать готовое решение».
Перевод контента на иностранные языки для выхода на другие рынки
Онлайн-программы СКОЛКОВО могут быть востребованы на азиатских и других рынках. Но перевод контента с помощью людей – долгий и дорогой процесс. Теперь с этой задачей умеют справляться нейросети. Остается только верифицировать перевод с помощью человека, и это вопрос нескольких дней.
«Нейросеть не только меняет текст, но и адаптирует изображение говорящего. Загружаешь запись лекции на одном языке, а получаешь видео на другом языке, и движения губ спикера соответствуют его речи», — говорит Крискевич.
Использование генИИ как помощника преподавателя и студента
Нейросеть помогает снизить когнитивную нагрузку на студента: может подготовить саммари лекции, обобщить контент и написать какой-то текст.
Так, специалисты Школы создали чат-бот в Телеграме со встроенной возможностью взаимодействия с ChatGPT. Студенты программы EMBA отправляли в чат тексты самопрезентации, а бот автоматически создавал запрос для ChatGPT: отсылал самопрезентацию студента с вопросом, как интересно написать введение. Ответ нейросети транслировался студенту. С точки зрения пользователя, процесс выглядел так: отправил самопрезентацию в чат-бот, нажал кнопку «посоветоваться с ChatGPT», получил результат в телеграм-чате, использовал рекомендации.
«На рынке образования звучат опасения, что ИИ будет мешать студентам самостоятельно мыслить, исследовать. Но вряд ли общение с энциклопедистом-эрудитом, которым по сути является генИИ, станет помехой при обучении. Вопрос в том, что генИИ надо использовать как помощника, с которым можно посоветоваться, у кого почерпнуть новые идеи. Это не значит, что человек сам перестанет что-то придумывать. Просто рядом появится дополнительный источник знаний», — считает Крискевич.
Формирование индивидуального образовательного трека
Это одно из направлений работы с нейросетями на перспективу. ГенИИ может учесть тысячи параметров: интересы студента, его положение, цели и текущий уровень знаний, пройденные курсы, оценки, реакцию на конкретные лекции, какие работы и проекты готовил, какие эссе писал. В ChatGPT можно загрузить таблицу с тысячами параметров, сформулировать запрос с конкретными вопросами. Нейросеть может проанализировать большие объемы данных, творчески подойти к обработке информации и дать ответ. Сложность в том, чтобы собрать и подготовить данные для обработки.
«Меняются подходы к работе со студентами, к подготовке образовательных материалов и к анализу индивидуального образовательного трека. Пока что мы не используем для этой задачи ИИ — нужно время, чтобы внедрить процесс. Необходимо понять, какая информация нужна, наладить процесс сбора данных, оценить приоритетность параметров, разработать методику. Мы к этому уже идем», – комментирует Крискевич.
Перспективы использования генИИ
В феврале 2023 года Билл Гейтс выпустил эссе с прогнозом, что все очень сильно изменится с появлением генеративных нейросетей, и оказался прав. Ситуация меняется быстро и постоянно. Например, несколько месяцев назад перевод образовательного контента с помощью нейросетей был неактуален — слишком искусственным казался результат. Сегодня ИИ уже умеет делать качественные переводы.
«Составлять списки с вариантами использования не имеет смысла, – считает Крискевич. – Ежедневно появляются новые возможности у самих нейросетей, какие-то варианты использования изобретают люди. Как мне видится, генИИ в образовании прежде всего может быть помощником, энциклопедией, тьютором, с которым можно посоветоваться, который всегда рядом, который будет помогать, направлять, указывать на ошибки. Попроси правильно — и получишь крутой результат».
Отношение образовательных организаций к вопросу использования нейросетей противоречиво. Кто-то решает, что студенты могут работать с ChatGPT при подготовке диссертаций или рефератов, кто-то говорит, что надо запретить это делать. Как жить рядом с генеративными нейросетями и в какой степени их можно использовать, — вопрос открытый.
Возможно, границы и конкретные способы применения каждая академическая команда будет определять самостоятельно и с учетом своей специфики. В какой степени можно разрешать общение с нейросетями будущим врачам? Если студент медвуза готовился к экзаменам с ChatGPT, можно ли доверять его знаниям? «Запретить все равно не получится, нужно учитывать все риски и контролировать работу студентов», – уверен Крискевич.
Независимо от позиции организации вопросы взаимодействия образования и нейросетей должны регулировать технически грамотные специалисты. Также нужно обучать сотрудников работать с ИИ. «Возможно, в образовательных институциях скоро появятся специалисты по нейросетям, — говорит Крискевич. — Они будут контролировать вопросы применения генИИ в зависимости от политики учреждения, общаться с ИИ, улучшать и дополнять образовательную работу, объяснять преподавателям прелести и опасности использования нейросетей».
***
Статья опубликована во втором выпуске журнала Школы управления СКОЛКОВО «Новая оптика». Скачать номер можно по ссылке в онлайн-библиотеке СКОЛКОВО.
