A mesterséges intelligencia megnehezíti az egyetemek dolgát?

Egy kollégám, egy vietnami egyetem fordítási előadója, felsóhajtott: „Valahányszor a diákoknak feladatot adnak, csak beillesztik a kérdést a ChatGPT-be, és elküldik az eredményt.”

Illusztratív kép

Múlt héten egy kávébeszélgetés során egy kollégám, egy vietnami egyetem fordításoktatója felsóhajtott: „Régen imádtam fordítást tanítani. De most, valahányszor feladatot kapok, a diákok csak bemásolják a kérdést a ChatGPT-be, és elküldik az eredményt. Alig tudok visszajelzést adni.”

Paradoxon: A tudás és a készségek már nem szűkösek, a tandíjak mégis emelkednek.

Ez a történet nem csak a fordítóképzésre jellemző. Tükrözi az oktatási szektorban növekvő nyugtalanságot, mivel az olyan mesterséges intelligencia alapú eszközök, mint a ChatGPT és a DeepL, számos, évtizedek óta létező képzési modellt felborítanak, különösen az egyetemeken.

Évszázadokon át az egyetemek egy nagyon egyszerű feltételezés alapján működtek: a tudás és a készségek szűkösen álltak rendelkezésre. A tudás és a készségek elsajátításához a diákoknak tandíjat kellett fizetniük, órákra kellett járniuk, könyveket kellett olvasniuk, beadandókat kellett elvégezniük, és végül diplomát kellett szerezniük.

A diploma egyben tudásforrás és a munkaerőpiacon való jártasság igazolása is.

De ma már a mesterséges intelligencia gyakorlatilag nulla költséggel képes másodpercek alatt elmagyarázni, szintetizálni, lefordítani és írni. Paradox módon, miközben a tudás és a készségek már nem ritkák, és egyre olcsóbbak, az egyetemi tandíjak folyamatosan emelkednek.

A munkaerőpiac gyorsabban reagál, mint az egyetemek. Az Egyesült Királyságban a friss diplomások számára elérhető állások száma az elmúlt évben mintegy 33%-kal csökkent, ami hét év legalacsonyabb szintje, nagyrészt annak köszönhető, hogy a vállalkozások mesterséges intelligenciát használnak a belépő szintű pozíciók automatizálására.   (Munkaköri szint kevés vagy semmilyen tapasztalattal nem rendelkezők számára) és költségcsökkentés.

Az Egyesült Államokban több mint 27 állam törölte el vagy csökkentette a főiskolai végzettséghez szükséges követelményeket számos közszolgálati pozícióhoz, azzal a céllal, hogy bővítse a tehetségbázist, kezelje a munkaerőhiányt, valamint a „diplomainflációt” (az a tendencia, hogy magasabb iskolai végzettséget követelnek meg olyan munkakörökhöz, amelyek korábban csak alacsonyabb szintű végzettséget igényeltek).

A vállalkozások újraértékelik a munkaerőt, mivel a mesterséges intelligencia egyre inkább felváltja az ismétlődő, kódalapú munkákat, amelyek egykor a fiatal diplomások felségterülete voltak.

Vietnámban a mesterséges intelligencia által vezérelt elmozdulás az ügyfélszolgálatban és a marketingben is megmutatkozik, ahol a chatbotok és a mesterséges intelligencia eszközei fokozatosan átveszik az alapvető szerepköröket.

Míg sok egyetemi program még mindig olyan kézügyességet tanít, mint a tartalomírás vagy a közösségmenedzsment, a vállalkozások gyorsan lecserélték a gyakornokokat és az új alkalmazottakat mesterséges intelligencia rendszerekkel, prioritásként kezelve azokat, akik képesek a mesterséges intelligencia kezelésére a teljesítmény javítása érdekében.

Azonban nem minden típusú tudás és készség értékcsökkenése tapasztalható azonos ütemben. A szabványosítható és korszerűsíthető területek, mint például a jog, a számvitel, az adminisztráció, az üzemeltetési mérnökség és a fordítás, a leginkább érintettek.

Én és sok fordítóirodai kollégám is első kézből tapasztaltuk ezt. Sok olyan nemzetközi ügyfelet veszítettem el, akik korábban szerződéseket és mintadokumentumokat fordítottak, mivel a mesterséges intelligencia most gyorsabban és olcsóbban kezeli ezeket a feladatokat.

De vannak még más projektjeim is, például a Chat GPT fordításainak korrektúrázása, betegcsoportok keresése és elemzése a mesterséges intelligenciával lefordított egészségügyi kérdőívek teszteléséhez, a csoportok közötti válaszok összehasonlítása, valamint a nyelv adaptálása a különböző kulturális kontextusokhoz.

Ezek olyan munkák, amelyek ítélőképességet, tapasztalatot és empátiát igényelnek – olyan tulajdonságokat, amelyeket a mesterséges intelligencia, legalábbis egyelőre, nem tud helyettesíteni.

Egy építészettel foglalkozó barátomnak hasonló tapasztalata volt. A szoftverek és a mesterséges intelligencia gyorsan segíthetnek a szabványos rajzok elkészítésében. De amikor egy projektnek egyensúlyt kell teremtenie az emberek, a táj, a kultúra, a költségvetés és a jogi követelmények között, az építész szerepe kulcsfontosságúvá válik. Egyetlen algoritmus sem tudja úgy „olvasni” az embereket és a kontextust, mint egy tapasztalt szakember.

A mesterséges intelligencia egyre közelebb kerül az „emberi” mivolthoz.

Ezek a történetek egyre világosabban mutatják a határvonalat: a mesterséges intelligencia jó helyettesítője lehet az ismétlődő, szabványosított feladatoknak; de minél közelebb kerül az emberhez, a kontextushoz, az érzelmekhez, az etikához és a társadalmi felelősségvállaláshoz, annál pótolhatatlanabbá válik az ember szerepe.

És itt a történet már nem kizárólag a fordítás vagy az építészet körül forog, hanem közvetlenül érinti a tudástársadalom egy központi intézményét: az egyetemet.

Ha még a mesterséges intelligencia is képes magas pontszámot elérni egy vizsgán, akkor a régi módon történő oktatás és vizsgáztatás csak leértékeli az egyetemet. Az egyetemek értéke ma már nem elsősorban a tudás átadásában rejlik, hanem abban, hogy segítsék a diákokat a kritikai gondolkodás, az ítélőképesség és az intellektuális képességek fejlesztésében.

A vietnami valóság azonban azt mutatja, hogy bár nem minden, de sok program még mindig a régi módon tanít és értékel: jegyzetelés - memorizálás - sablon szerinti feladatok elvégzése - "mintaválaszok" alapján történő tesztelés.

A mesterséges intelligencia kontextusában ez a tanítási módszer nagyon világosan megmutatja a korlátait. Egy csoportos beszámoló elkészíthető egy este alatt a mesterséges intelligencia segítségével; egy prezentáció percek alatt elkészíthető; sőt, még az érvek és a bizonyítékok is „előkészíthetők” a felhasználó számára. Ha az értékelés csak a tartalom reprodukálásának képességét méri, akkor minél több technológiával rendelkeznek a tanulók, annál kevésbé kell saját képességeiket használva gondolkodniuk.

Természetesen pozitív fejlemények is történtek. Néhány haladó programban a hallgatóknak elemezniük kell a mesterséges intelligencia kimenetét, összehasonlítaniuk a nézőpontokat, megvédeniük kell az érveket az ellenérvekkel szemben, valós projekteken kell dolgozniuk, és felelősséget kell vállalniuk a döntéseikért.

Ezek az iskolák élen járnak a mesterséges intelligencia oktatásba való integrálásában, a mesterséges intelligencia tanárképzésének megszervezésében és a mesterséges intelligencia eszközhasználati készségeit hangsúlyozó tantervek kidolgozásában. Ezek a megközelítések azonban továbbra is szétszórtak, oktatónként vagy iskolánként eltérőek, és még nem váltak egységes rendszerirányzattá.

A döntő kérdés nem az, hogy a mesterséges intelligencia „akadályozza-e” az egyetemeket, hanem inkább az, hogy a vietnami egyetemek elég gyorsan haladnak-e ahhoz, hogy a tudás oktatásáról az emberi gondolkodás és jellem ápolására váltsanak – a mesterséges intelligenciát mint hatékony eszközt használva a tanulók és a munkavállalók támogatására?

Dr. Pham Hoa Hiep

Forrás: https://tuoitre.vn/ai-co-dang-lam-kho-dai-hoc-20251231112540395.htm