На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Ману Капура «Штучний інтелект робить фундаментальні знання важливішими, ніж будь-коли».
У ній автор доводить, що поширення генеративного штучного інтелекту не зменшує, а навпаки — посилює потребу студентів у глибоких фундаментальних знаннях. Ключовою стає здатність не просто отримувати відповідь від ШІ, а оцінювати її якість, достовірність і межі застосування. ШІ здатен підготувати юридичний меморандум чи узагальнити клінічну історію, проте лише фахівець із відповідною підготовкою здатен помітити небезпечні прогалини, перевірити аргументацію чи зіставити дані з реальною інформацією про пацієнта. Саме тому поверхневі знання в умовах ШІ стають особливо ризикованими: правдоподібні, але хибні відповіді з’являються швидше, ніж їх можна перевірити. Відомі випадки, коли суди накладали санкції на юристів за документи з вигаданими ШІ цитатами. Також доступ до великих мовних моделей не завжди покращує діагностичне мислення лікарів. Пасивне використання ШІ може підвищувати короткострокову продуктивність, але знижувати когнітивну залученість, мотивацію до перевірки та здатність працювати без сторонньої допомоги. Тому навчати лише мистецтву формулювання запитів до ШІ – безперспективне: якісне питання і якісна оцінка відповіді ГШІ залежать від того, що людина вже знає. Існує два рівні: вертикальний або глибинні знання у певній галузі (юриспруденція для правників, медицина для лікарів, інженерія для інженерів) та горизонтальний або спільна «граматика» мислення, яка дозволяє ставити питання про надійність доказів, чесність представлення невизначеності, логічність міркувань, приховані припущення, коректність роботи з числами та обґрунтованість пропозицій. Для цієї спільної граматики особливе значення мають математика та філософія. Математика формує звички точності, структурування, абстрагування, доведення, пропорційного та ймовірнісного мислення, а також комфортне ставлення до невизначеності. Уміння не піддаватися гіпнозу чисел і розпізнавати їх неправильне використання стає практичною необхідністю. Філософія забезпечує дисципліну мислення щодо знань, цінностей, смислів та дій, вона ставить питання про те, що вважати знанням і доказом, що робить аргумент валідним, чого вимагає справедливість, як розуміти свободу, які зобов’язання ми маємо перед іншими. Дискусії про упередженість, приватність, авторство, автоматизацію, відповідальність ШІ фактично є філософськими. Якщо інженерія та комп’ютерні науки часто запитують, чи можна щось побудувати, оптимізувати чи масштабувати, то філософія змушує ставити питання про те, чи варто це будувати, яка мета, хто несе ризики, які припущення закладені в метрики, який тип помилки прийнятний. Без філософської підготовки ми ризикуємо оптимізувати швидкість ціною втрати істини, передати написання назовні й запізно виявити, що передали назовні й мислення. Звісно, не йдеться про те, щоб кожен студент став математиком чи філософом. Необхідна серйозна підготовка до математичного мислення та філософських міркувань. Роботодавці матимуть багато претендентів, здатних генерувати слайди, писати запити та автоматизувати рутинні завдання, але рідкісним і більш цінним буде той, хто поєднує технічну адаптивність із судженням.
Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/opinion/ai-makes-foundational-knowledge-more-important-ever
Фото: pixabay.com
#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_TimesHigherEducation
