Стремительное распространение генеративного искусственного интеллекта превратилось в повседневную реальность для российских школ и вузов. Академическая среда столкнулась с глубоким системным кризисом. Вместо ожидаемого технологического триумфа бесконтрольное использование нейросетей привело к обесцениванию традиционных форм контроля знаний и поставило под угрозу сами основы развития критического мышления у молодого поколения.
Сегодня перед государством и обществом стоит сложнейшая задача: найти модель адаптации новых технологий, которая позволит извлечь из них пользу для науки и просвещения, не допустив при этом интеллектуальной деградации учащихся. Подробнее об этом рассказываем в материале Онлайн47.
Иллюзия знания и когнитивные риски
Одной из главных проблем современного учебного процесса стало массовое использование нейросетей для выполнения домашних и квалификационных работ. Согласно внутренней статистике крупных технологических компаний, в Москве до 80% школьников, а в Подмосковье до 100% регулярно делегируют свои домашние задания искусственному интеллекту. Дети зачастую даже не вчитываются в сгенерированные ответы, механически копируя их в тетради.
Это в корне меняет устоявшиеся представления о роли учителя и структуре школьной программы. Вопреки прогнозам технооптимистов о том, что автоматизация позволит сократить штат преподавателей, реальность диктует прямо противоположный сценарий. Вот как описал эту парадоксальную ситуацию советник Президента РФ, председатель Совета по правам человека Валерий Фадеев в пресс-центре «Россия сегодня»:
«Сейчас многие эксперты и деятели из этой сферы и сферы образования полагают, что развитие цифровых технологий, в частности искусственного интеллекта, приведет к снижению количества учителей. Имеется в виду, что часть преподавательских функций возьмут на себя компьютерные технологии: проверка заданий, даже определение и составление, формулирование заданий для учеников и так далее. Но теперь, когда стало очевидным, что огромная часть учеников выполняет задания с помощью нейросетей, картина выглядит иначе».
Из-за того, что письменные работы потеряли свою верифицируемость, на первый план неизбежно выходит устная коммуникация между учителем и учеником. Только в ходе живого диалога можно оценить реальный уровень понимания материала.
Валентин Илюшин/Online47
Однако такой формат требует от преподавателя кратно больше времени и сил, чем автоматическая проверка стандартных тестов. Следовательно, нагрузка на систему просвещения возрастает, и учителей потребуется не меньше, а значительно больше, что также повлечет за собой необходимость уменьшения численности классов и перестройки школьной инфраструктуры.
Серьезное беспокойство экспертов вызывают и долгосрочные антропологические последствия цифровизации. Мозг человека развивается только тогда, когда сталкивается с трудностями и преодолевает их в процессе познания. Получение мгновенных готовых решений лишает мозг необходимой нагрузки, что ведет к атрофии мыслительных способностей.
Эксперт Института наследия и современного общества РГГУ Татьяна Беляева характеризует этот вызов следующим образом:
«Это первая технология, которая действительно на высоком уровне позволяет организовать персонализацию обучения с учетом индивидуальных особенностей каждого. С другой стороны, у нас идет антропологический риск, то есть фиксируется интеллектуальная атрофия. Мозг как мышца не работает, то есть у нас получается подмена мышления готовыми ответами, и мы получаем определенного цифрового потребителя».
Ситуация усугубляется тем, что новые технологии вошли в жизнь образовательных учреждений стихийно, обойдя методические фильтры. Традиционно любые инновации внедрялись сверху вниз — под руководством педагогов и методистов. В случае с искусственным интеллектом все произошло с точностью до наоборот.
Доцент РУДН Татьяна Крейденко обращает внимание на уникальность этого дидактического прецедента:
«Дело в том, что это первый случай, наверное, в школе, в дидактике, когда технология пришла в школу не с учителем, не со взрослым человеком, она пришла с ребенком. Они первыми освоили эту технологию. Мы, честно говоря, оказались не готовы к таким темпам и к такому развороту событий».
В результате такого стихийного освоения дети используют сложнейшие вычислительные системы исключительно как продвинутые шпаргалки. У учеников формируется опасная иллюзия знания, стираются навыки самостоятельного поиска информации, сравнения различных источников и критического анализа фактов.
Более того, подростки начинают перекладывать ответственность за свои ошибки на алгоритмы, теряя внутреннюю мотивацию к учебе и эмоциональную вовлеченность в процесс преодоления интеллектуальных трудностей.
Валентин Илюшин/Online47
Границы дозволенного
На фоне стремительного технологического рывка отчетливо проявилось отставание правовой и методологической базы. На федеральном уровне до сих пор отсутствуют единые правила игры, регулирующие использование ИИ в учебном процессе.
В этих условиях ведущие российские вузы вынуждены самостоятельно искать баланс между полным запретом и абсолютной вседозволенностью. Одним из первых учебных заведений, разработавших строгие рамки для цифровых инструментов, стал РГГУ. В университете был утвержден регламент, который детально разграничивает допустимые и недопустимые сценарии использования нейросетей.
«Первое и самое главное, что от студента до исследователя, от квалификационных работ студентов до научных текстов наших ученых необходимо декларировать, каким образом автор использует искусственный интеллект. Это может быть либо в методической части текста, либо в примечаниях, но обязательно декларировать, какие промты были использованы, какие вопросы ставились, четко ограничиваются пределы допустимого использования искусственного интеллекта. Категорически запрещается использовать искусственный интеллект при формулировании научной задачи, исследовательских задач, предмета и объекта исследования, конечно, выводов работы», — пояснил Логинов.
Такой подход позволяет сохранить ядро самостоятельной исследовательской работы. Студенты могут применять ИИ для технического анализа больших данных, первичного библиографического поиска или лингвистической правки, но концептуальная, методологическая и аналитическая части исследования должны оставаться исключительно авторскими. Верифицировать самостоятельность выполнения работ теперь будут специальные экспертные комиссии вуза непосредственно в ходе устной защиты.
Однако локальные вузовские регламенты не способны решить фундаментальные проблемы юридического характера, назревшие на государственном уровне. Существующий Кодекс этики искусственного интеллекта носит декларативный характер и не имеет реальной юридической силы.
Валентин Илюшин/Online47
Законодательство объективно не успевает за экспоненциальным ростом технологий. В то же время бесконтрольный сбор данных учащихся и отправка их в коммерческие облачные сервисы создают беспрецедентные угрозы для информационной безопасности и неприкосновенности частной жизни. Главный научный сотрудник Института государства и права РАН Виктор Наумов указывает на терминологическую неопределенность и правовые риски:
«У нас есть очень неудачная конструкция в программных документах, в законопроекте Минцифры, когда мы говорим, что искусственный интеллект — это комплекс решений, который позволяет имитировать когнитивные функции человека и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые с результатами интеллектуальной деятельности человека или превосходящие их. Здесь кроется огромная угроза в понимании явлений, и в том числе это касается и деятельности в системе образования заинтересованных лиц».
Юридическое признание того, что машина способна превзойти человеческий интеллект в творческой и когнитивной сферах, девальвирует традиционные ценности и демотивирует молодежь заниматься научным поиском. По мнению правоведов, ИИ на законодательном уровне должен определяться строго как информационная система обработки данных.
Кроме того, в законах необходимо закрепить базовые гарантии граждан: право на отказ от использования цифровых технологий в социальной сфере, право знать о том, что решение принималось с участием ИИ, и право на пересмотр любого значимого решения живым человеком без применения машинных алгоритмов.
Валентин Илюшин/Online47
От имитации к развитию
Выход из сложившегося кризиса эксперты видят не в тотальных запретах, которые в цифровом мире попросту неэффективны, а в глубоком переформатировании всей образовательной модели. Одним из ключевых шагов должно стать постепенное сворачивание тестовой системы оценки знаний, заимствованной в свое время из зарубежных практик.
Тестирование привело к натаскиванию учеников на готовые варианты ответов, полностью лишив процесс обучения творческого начала. Возврат к устным экзаменам по ключевым предметам позволит возродить логику рассуждения и культуру аргументации.
В качестве важного шага по защите естественного интеллекта в вузах предлагается возвращение к преподаванию классических дисциплин. Так, со следующего учебного года во всех учебных программах планируется восстановить курс формальной логики, адаптированный к условиям цифровой трансформации. Это должно помочь молодым людям выстраивать внутреннюю психологическую защиту от манипулятивных алгоритмов и информационных интервенций.
Не менее важной задачей является преодоление угрозы цифрового колониализма. Использование зарубежных нейросетей несет скрытые идеологические риски. Машинные модели обучаются на массивах текстов, отражающих определенные культурные и политические коды, которые могут незаметно трансформировать ценностные ориентиры подрастающего поколения.
Исследования показывают, что регулярное взаимодействие с генеративными текстами постепенно меняет взгляды детей на исторические события и социальные нормы. Защитить школьников от мягкого идеологического влияния можно только путем развития отечественных закрытых платформ с верифицированными данными и качественного фундаментального образования, формирующего собственное аргументированное мнение.
Валентин Илюшин/Online47
Важно также изменить подход к созданию методических материалов. Сегодня школы массово получают учебники по ИИ, разработанные коммерческими IT-гигантами. Такие пособия зачастую вызывают у детей опасную эйфорию, поскольку концентрируются исключительно на промт-инжиниринге и генерации картинок, оставляя за кадром сложные математические, философские и системные основы технологий.
Образованию необходимы методические разработки, созданные академической наукой, которые показывали бы прикладное значение сложных, «нисходящих» экспертных систем искусственного интеллекта в конкретных областях — физике, географии, химии и медицине.
В конечном счете дискуссия вокруг искусственного интеллекта возвращает общество к фундаментальным вопросам равенства и справедливости. Технологический прогресс не должен привести к возникновению кастовой системы, где узкая группа интеллектуальной элиты будет обладать развитым критическим мышлением благодаря живому человеческому общению, а остальное население превратится в пассивных потребителей машинного контента, способных лишь нажимать на кнопки.
Фото: сгенерировано ИИ
