Правила для нейросети: Ректор МГПУ Игорь Реморенко рассказал об искусственном интеллекте в образовании
Игорь Михайлович, МГПУ уже несколько месяцев живет в согласии с нейросетями. Какие результаты?
Игорь Реморенко: Помните, когда все завертелось? Когда в одном из вузов студент сдал диплом, написанный с помощью нейросети. И получил удовлетворительную отметку. Ну и в нашей практике стали появляться примеры использования студентами автоматизированных лингвистических моделей при выполнении академических заданий.
После этого стало очевидно, что нужно что-то с этим делать. Было три пути: все запретить, не обращать внимания или придумать правила использования. Мы остановились на третьем, потому что многие наши партнеры, например, из китайских вузов, тоже пошли в этом направлении.
Наши правила просты. Первое: системы генерации текста и нейросети в целом использовать можно, но в таком случае обязательно надо сослаться на то, что работал в тандеме с искусственным интеллектом. Второе: при обосновании сгенерированных утверждений использовать и другие, более достоверные источники - статьи, публикации, собственные исследования. Важно, что сгенерированный текст сам по себе нельзя считать достоверным, он должен подтверждаться иными источниками.
А где еще, кроме дипломной работы, пригодились бы студенту и преподавателю нейросети?
Игорь Реморенко: Например, для консультаций. Когда идет какое-то обсуждение в аудитории и мы хотим проверить, насколько используемые нами аргументы и знания полны. Делаем различные запросы к системам генерации текстов, пытаемся найти дополнительные идеи, информацию, которую не учли.
На моей программе, например, мы со студентами занимаемся обсуждением различных вопросов образовательной политики, и, допустим, нам надо выбрать и сравнить аргументы за ЕГЭ или против ЕГЭ. Вполне вероятно, что мы что-то не учтем. И здесь нам искусственный интеллект очень помогает.
Еще одно направление - оценка того, что уже придумано. Это когда мы просим искусственный интеллект проанализировать текст, уже подготовленный студентами, по определенным критериям: ясность, наличие исторических отсылок, выводов, стилистика текста и так далее.
Как далеко мы можем зайти в таком сотрудничестве с искусственным интеллектом?
Игорь Реморенко: Сейчас многие задаются вопросом, насколько машина может рекомендовать какие-то поведенческие характеристики или варианты каких-то действий. Недавно на конференции Международной ассоциации исследователей образования был заявлен доклад, который автор сначала назвал "Революция в образовании. Искусственный интеллект как личный коуч, помогающий студентам выбирать траектории обучения".
Но к моменту произнесения доклада "революция в образовании" он из названия убрал. Почему? Понял, что никакой революции нет, и машина плохо справляется с такими интеллектуальными задачами. Спланировать день, распределить разные мероприятия в течение дня - это машина может и неплохо. Но поговорить о смысле жизни - нет. Подобрать аргументы и разные суждения - да. Но сделать на их основе выбор - нет.
Есть еще третье направление - тренировка определенной позиции. Когда нейросеть "кормят" определенными текстами, задавая приоритеты, основанные на этих текстах. По такому принципу сделана нейросеть "ученик Жириновского". Если ее спросить о темах, на которые часто рассуждал Владимир Вольфович, то можно услышать достаточно близкие к точке зрения этого политика ответы. Но стоит выйти за рамки привычных тем - здесь уже ответы будут сгенерированы на основе базовых текстов, на которых "учатся" нейросети.
Думаю, будут возникать подобные специальные нейросети под определенные задачи. И это сложная история, даже с морально-этической точки зрения. Но, тем не менее, очень полезная в обучении. Она стимулирует диалог, учит определять достоверность суждений, тренирует навыки генерирования запросов.
Вы уже четвертый год в программе "Приоритет - 2030", и один из ваших проектов в ней - цифровой адаптивный учебник. Для кого он и в чем его важность?
Игорь Реморенко: Дело в том, что дети одно и то же знание осваивают по-разному. Есть те, кто часто болеет или пропускает какие-то части программы. Зачастую у разных детей проявляется разный интерес к разным темам.
Исследования показывают, что причина школьной неуспешности разная. Сидоров не понимает одну тему по одной причине, а Петров - по совершенно другой. Идея адаптивного учебника в том, чтобы эти разные "дефициты" выявить и дать детям возможность их ликвидировать, освоить то, чего именно они не понимают.
Мы сделали проект для биологии. Учебник построен не линейно, а по сетевому принципу. Например, тему "Структура ДНК" можно раскрыть с разных сторон. Кому-то непонятно, как она связана с опытами Менделя по селекции бобовых, кто-то не понимает, как была выявлена именно такая молекулярная структура или почему в составе ДНК только аминокислоты.
То есть кому-то для понимания структуры ДНК нужно чуть углубиться в ботанику, кому-то надо плотнее разобраться с химией, физикой и так далее. Мы адаптируем тему под разные потребности детей, предлагая разные способы освоения определенного знания.
Конечно, это не замена основного учебника, это вспомогательная история.
Нейросети - слово года в образовании?
Игорь Реморенко: Определенно. Резкое повышение внимания к этой теме понятно. Есть ощущение, что появление искусственного интеллекта в образовании - это все-таки больше, чем просто игрушка. Но вовсе не повод для алармистских настроений и разговоров о том, что искусственный интеллект в будущем заменит учителя.
Как говорят многие наши коллеги, "искусственный интеллект не заменит учителя. Но учителя заменит другой учитель, который умеет пользоваться технологиями искусственного интеллекта".