Создаёт ли искусственный интеллект трудности для университетов?

Мой коллега, преподаватель перевода в университете во Вьетнаме, вздохнул: «Каждый раз, когда студентам дают задание, они просто вставляют вопрос в ChatGPT и отправляют результат».

Иллюстративное изображение

На прошлой неделе во время встречи за чашкой кофе мой коллега, преподаватель перевода в университете во Вьетнаме, вздохнул: «Раньше я обожал преподавать перевод. Но теперь каждый раз, когда мне дают задание, студенты просто копируют вопрос в ChatGPT и отправляют результат. Я почти не могу дать никакой обратной связи».

Парадокс: знания и навыки больше не являются дефицитом, но плата за обучение растет.

Эта история не уникальна для сферы обучения переводу. Она отражает растущее беспокойство в образовательном секторе, поскольку инструменты искусственного интеллекта, такие как ChatGPT и DeepL, разрушают многие модели обучения, особенно в университетах, которые существуют уже десятилетия.

На протяжении веков университеты функционировали, исходя из очень простого предположения: знания и навыки были в дефиците. Чтобы приобрести знания и навыки, студенты должны были платить за обучение, посещать занятия, читать книги, выполнять задания и в конечном итоге получить диплом.

Диплом служит одновременно источником знаний и подтверждением компетентности на рынке труда.

Но сегодня ИИ может объяснять, синтезировать, переводить и писать за считанные секунды практически бесплатно. Парадоксально, но, хотя знания и навыки перестали быть дефицитными и становятся дешевле, стоимость обучения в университетах неуклонно растет.

Рынок труда реагирует быстрее, чем университеты. В Великобритании количество вакансий для недавних выпускников сократилось примерно на 33% за последний год, достигнув самого низкого уровня за семь лет, в основном из-за того, что компании используют искусственный интеллект для автоматизации должностей начального уровня.   (Уровень должности для тех, у кого мало опыта или его нет) и снижение затрат.

В США более 27 штатов отменили или снизили требования к наличию высшего образования для ряда должностей на государственной службе, стремясь расширить кадровый резерв и решить проблему нехватки рабочей силы, а также проблему «инфляции дипломов» (тенденция к установлению более высоких требований к образованию для должностей, которые ранее требовали более низкой квалификации).

В связи с тем, что искусственный интеллект все чаще заменяет монотонную работу, требующую написания кода, которая ранее была прерогативой молодых выпускников, предприятия пересматривают подход к организации труда.

Во Вьетнаме сдвиг, вызванный искусственным интеллектом, очевиден в сфере обслуживания клиентов и маркетинга, где чат-боты и инструменты ИИ постепенно заменяют собой основные функции.

Хотя во многих университетских программах по-прежнему преподаются практические навыки, такие как написание контента или управление сообществами, предприятия быстро заменили стажеров и новых сотрудников системами искусственного интеллекта, отдавая приоритет найму тех, кто умеет работать с ИИ для повышения производительности.

Однако не все виды знаний и навыков обесцениваются с одинаковой скоростью. Наиболее сильно это сказывается на областях, которые можно стандартизировать и оптимизировать, таких как юриспруденция, бухгалтерский учет, административная работа, операционное проектирование и перевод.

Я и многие мои коллеги в сфере переводов сталкивались с этим на собственном опыте. Я потеряла множество международных клиентов, которые раньше переводили контракты и образцы документов, потому что теперь ИИ справляется с этими задачами быстрее и дешевле.

Но у меня есть и другие проекты, такие как проверка переводов из Chat GPT, поиск и анализ групп пациентов для тестирования медицинских анкет, переведенных с помощью ИИ, сравнение ответов между группами и адаптация языка к различным культурным контекстам.

Это работа, требующая рассудительности, опыта и эмпатии — качеств, которые ИИ, по крайней мере на данный момент, заменить не может.

У моего друга, работающего в архитектурной сфере, был похожий опыт. Программное обеспечение и ИИ могут быстро помочь со стандартными чертежами. Но когда в проекте необходимо учитывать людей, ландшафт, культуру, бюджет и юридические требования, роль архитектора становится решающей. Ни один алгоритм не может «читать» людей и контекст так, как опытный профессионал.

Искусственный интеллект приближается к тому, чтобы стать «человеком».

Эти истории выявляют все более четкую грань: ИИ — хорошая замена повторяющимся, стандартизированным задачам; но чем ближе он к человеку, к контексту, эмоциям, этике и социальной ответственности, тем более незаменимой становится роль человека.

Именно здесь повествование перестает вращаться исключительно вокруг перевода или архитектуры и напрямую затрагивает центральный институт общества знаний: университет.

Если даже ИИ может получить высокие оценки на экзамене, то продолжение обучения и тестирования по-старому только обесценивает университет. Ценность современных университетов заключается уже не столько в передаче знаний, сколько в развитии у студентов критического мышления, способности к рассуждению и интеллектуальных способностей.

Однако реальность во Вьетнаме показывает, что, хотя и не все, но многие программы по-прежнему обучают и оценивают по старым методам: конспектирование, механическое заучивание, выполнение заданий по шаблону, тестирование на основе «примеров ответов».

В контексте ИИ этот метод обучения очень четко демонстрирует свои ограничения. Групповой отчет можно подготовить за вечер с помощью ИИ; презентацию можно создать за считанные минуты; даже аргументы и доказательства могут быть «подготовлены за вас». Если оценка измеряет только способность воспроизводить контент, то чем больше технологий у учащихся, тем меньше им приходится думать, используя собственные способности.

Конечно, есть и позитивные изменения. В некоторых продвинутых программах от студентов требуется анализировать результаты работы ИИ, сравнивать точки зрения, защищать аргументы от контраргументов, работать над реальными проектами и брать на себя ответственность за свой выбор.

Эти школы лидируют в интеграции ИИ в преподавание, организуют обучение учителей работе с ИИ и разрабатывают учебные программы, которые делают акцент на навыках использования инструментов ИИ. Однако эти подходы остаются разрозненными, различаются от одного преподавателя или школы к другому и еще не сформировали единого системного направления.

Ключевой вопрос заключается не в том, будет ли ИИ «препятствовать» развитию университетов, а скорее в том, достаточно ли быстро вьетнамские университеты переходят от преподавания знаний к развитию человеческого мышления и характера, используя ИИ в качестве мощного инструмента для поддержки учащихся и работников?

Доктор Фам Хоа Хиеп

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