Критическое мышление и делегирование

Несмотря на очевидные достоинства нейросетей, многие представители педагогического сообщества не разделяют энтузиазма относительно этой технологии. В январе 2023 года колумнист NY Times писал о панике, которую появление ChatGPT посеяло в школах и университетах. Пока студенты вовсю экспериментировали с нейросетями – готовили с их помощью домашние задания, писали контрольные и дипломы, образовательные учреждения пытались запретить технологию и засечь читеров. Бурное внимание привлекли инструменты вроде GPTZero – программы, которая якобы способна обнаруживать материалы, созданные искусственным интеллектом.

Однако практика быстро доказала неэффективность подобных разработок. Мешают два ключевых барьера. Первый: «детекторы» не всегда точны, и их относительно легко обмануть – достаточно изменить несколько слов в итоговом тексте. Вторая сложность: индустрия генеративных нейросетей будет расти, и идентифицировать тексты, созданные новыми продуктами, будет все сложнее. Даже OpenAI, которая громко заявляла о разработке такого детектора, свернула проект, поняв, что цель недостижима.

Но мошенничество – не единственная проблема, которая беспокоит критиков нейросетей. Их волнует развитие фундаментальных навыков у детей. К ним относят, например, критическое мышление. Это понятие описывает целый набор навыков: наблюдательность, умение анализировать информацию, выстраивать аргументы и логические цепочки, замечать нестыковки, несоответствия и обыденные ошибки в логике и аргументации, оценивать и отстаивать собственное мнение и т. д. Как раз они помогают нам строить карьеру и добиваться успеха, выстраивать отношения с людьми, выбирать те или иные политические взгляды. Человек с критическим мышлением способен быстро адаптироваться к меняющейся обстановке, поступать последовательно, отделять истинное от ложного и т. д.

Не секрет, что многие предметы, которым обучаются дети в начальной школе, заточены именно на развитие критического мышления. Например, математика учит не просто складывать и умножать числа, но решать задачи, а для этого – строить гипотезы, доказывать их, подвергать сомнению решения и т. д. Эссе и другие письменные задания, которые даются детям на протяжении всего обучения, прокачивают ту же «мышцу». Создавая текст, ученик размышляет, развивает способность анализировать и структурировать информацию, формулировать и доказывать тезисы, делать выводы, отстаивать свои позиции и многое другое. Как русский язык, так и математика стимулируют развитие креативности и фантазии. Получается, если школьники будут постоянно полагаться на ChatGPT, они могут сильно пострадать в будущем. Будут ли они способны мыслить самостоятельно и создавать оригинальные идеи, смогут ли решать рабочие, личные и бытовые вопросы? Такими вопросами задаются профессионалы.

Конечно, есть вероятность, что часть студентов будет копировать эссе или решения задач из чата. Но я сомневаюсь в том, что такая практика станет массовой. Модель не так умна и сообразительна, как можно подумать. Чтобы добиться действительно качественного результата, нужно составить несколько запросов, выстроить диалог с моделью, то есть проделать большую работу, которая требует навыков рассуждения, структурирования информации и т. д. Наши эксперименты на курсе показывают, что бот работает лучше, когда получает контекст и возможность подискутировать. Один из наших преподавателей, Виктор Ламбурт, так объясняет эту особенность: «Модель работает подобно человеку. Если мы сначала делаем вывод, а потом доказываем его, то чаще всего на выходе оказываемся неправы и пересматриваем свою точку зрения. Если же мы сначала дискутируем на тему и далее делаем вывод, то проблема исключается». Кроме того, чат совершает ошибки. Например, во время экзамена в Уортонской школе он справился  с простыми вопросами по управлению операциями и анализу бизнес-процессов, но сделал ошибки в базовой математике. Поэтому ребенку придется регулярно ставить под сомнение сгенерированные материалы, что также поможет в развитии критического мышления.

Но главная ценность чата в том, что он стимулирует навыки, которые востребованы на работе, но не развиваются в школах. Это, в первую очередь, навык делегирования. Многим из нас сложно ставить задачи нижестоящим сотрудникам. А это влияет на эффективность и продуктивность нашей работы и всей команды в целом. Регулярная передача своих обязанностей чату во время учебы (например, можно делегировать ему подготовку плана для эссе) устранит эту проблему для будущего поколения работников. Другой важный навык – собственно постановка задач. От того, как мы формулируем техническое задание для дизайнера, зависит, что увидим на выходе. А чат в этом смысле ничем не отличается от человека: ему тоже нужно корректно ставить задачу. Поэтому в будущем мы увидим больше компетентных управленцев, которые знают, чего хотят и как этого добиться от исполнителей.

Как я писал ранее, технология уже меняет рынок труда: появляются новые профессии и расширяется функционал существующих. Многие работодатели уже требуют от соискателей навыков использования нейросетей, как когда-то требовали навыков работы с персональным компьютером. А сегодняшние студенты и школьники выйдут в мир, где ИИ будет «править балом». Им нужно будет знать, как обращаться с этими инструментами, понимать их сильные и слабые стороны, отличительные черты и слепые зоны. В противном случае можно оказаться за бортом.

Все это означает, что системе образования придется адаптироваться, как и в случае предыдущих революций. Так, например, в 1980-х годах в советских школах появилась новая учебная дисциплина – «Информатика», а после появления персональных компьютеров стали востребованы такие профессии, как data-аналитик и системный администратор. Следом менялись и подходы к учебному процессу. Например, в США в 2000-х годах зародился подход, получивший название STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics). Он предполагает, среди прочего, активное использование компьютеров и других технологий во время обучения. Сейчас многие вузы в мире уже стараются внедрять нейросети в работу. Например, модели активно тестируются  в Рочестерском университете: студенты пишут эссе совместно с ботом, составляют тезисы для проектов и адаптируют их под разные аудитории. Мы также плотно работаем с университетом Синергия, Финансовым университетом. Я веду уроки по использованию нейросетей в Московском физико-техническом институте (МФТИ) и Университете Иннополис.

Возможно, типичным станет «обратное обучение», получившее популярность в пандемию. В такой модели процесс строится так: студентам дается материал для самостоятельного изучения. Далее на уроках обсуждается проделанная работа, и таким образом закрепляются знания. Эта часть проходит в формате «вопрос-ответ» либо в виде дебатов. Да, ребенок будет готовить сочинения или решать задачи с помощью чата, но ему будет необходимо объяснить логику повествования в эссе или решение задачи на уроке. Впрочем, как все будет выглядеть на самом деле, покажет время.

Пока как в компаниях, на производствах, так и в образовании над нейросетями будет главенствовать человек – во всяком случае, я на это надеюсь. Как и менеджеру среднего звена, боту нужен супервизор – тот, кто отвечает за стратегическое видение. Он будет решать, как в итоге будет выглядеть обучающая программа. И с учетом растущей потребности в специалистах по нейросетям будет строить процесс таким образом, чтобы использовать достоинства чата и нивелировать его недостатки.