На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Ніколаса Б. Кріла «Викладачі мають рацію, що результати штучного інтелекту є посередніми. Та вони помиляються щодо причин».
У ній автор аналізує поширене в академічному середовищі уявлення про низьку якість текстів, створених за допомогою генеративного штучного інтелекту та пропонує власне бачення. Твердження про «посередність» результатів ШІ є частково коректним, однак зазвичай хибно інтерпретується. Проблема полягає не в самій технології, а у рівні підготовки користувачів, які її застосовують. Штучний інтелект функціонує як інструмент-підсилювач: він здатен підвищити продуктивність і швидкість роботи, але водночас відтворює і масштабує рівень мислення того, хто ним користується. Для менш досвідчених студентів використання ШІ може покращити формальні характеристики підготовлених матеріалів, однак не здатне компенсувати відсутність глибокого розуміння теми або навичок критичного аналізу. Як наслідок, створений текст залишається поверховим, навіть якщо виглядає більш структурованим і стилістично завершеним. Натомість досвідчені дослідники мають принципово іншу ситуацію: вони використовують ШІ як допоміжний інструмент, задаючи чіткі параметри, структуру та логіку очікуваного результату, вони здатні оцінити якість згенерованого тексту, відредагувати його та довести до належного рівня якості. Таким чином, штучний інтелект здатен навіть підсилити вже наявну експертизу. Результати проведених досліджень свідчать про асиметричний вплив ШІ. Початківці отримують приріст продуктивності, однак це не означає відповідного зростання якості, тоді як експерти мають сінергію від ШІ. У результаті різниця між рівнем роботи новачків і експертів з одним і тим самим інструментом стає разючою. Отже, якщо штучний інтелект підсилює наявні когнітивні здібності, то ключовим завданням освіти стає розвиток саме тих навичок, які дозволяють ефективно оцінювати, інтерпретувати й удосконалювати результати. Йдеться передусім про критичне мислення, здатність до аргументації та міждисциплінарного аналізу. Таким чином, проблема «посередності» результатів використання технології штучного інтелекту є не технологічною, а освітньою. ШІ не знижує рівень академічної роботи, а лише робить більш помітними відмінності у підготовці користувачів. У цих умовах значення університетської освіти полягає не у протистоянні технологіям, а у формуванні здатності працювати з ними на високому інтелектуальному рівні.
Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/opinion/faculty-are-right-ai-output-mediocre-theyre-wrong-about-why
Фото: pixabay.com
#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_TimesHigherEducation
