Как появление ИИ-агентов меняет образование в университете? Есть ли уже какие-то кейсы у вас?
Александр Гущин: Удобно ответить на этот вопрос, рассмотрев две ключевые группы людей в университете, которые используют эту технологию: студенты и преподаватели.
Начнем, собственно, со студентов. С появлением ChatGPT они уже начали использовать ИИ для решения домашних заданий, но агенты выводят это на новый уровень. Теперь можно решать куда более сложные задачи, особенно в разработке. Агенты могут не просто написать код, но и запустить его, проверить, поправить, то есть берут на себя больше работы. А вот в математике, например, этот эффект не так заметен, потому что университетская математика обычно решается исключительно в тексте и без привлечения других инструментов. Для студентов агенты также очень полезны в конкурсах и хакатонах. Раньше человек с классной идеей, но без нужных технических скиллов, должен был искать команду. Теперь, если у него есть хоть какой-то технический бэкграунд, он во многом может справиться сам.
Для преподавателей агенты - это очень удобный инструмент для ускорения работы. Например, когда мне нужно составить задачи по машинному обучению, агенты сильно упрощают процесс. Если раньше мне приходилось корректировать ChatGPT буквально шаг за шагом, то теперь я это делаю раз в 10, а то и в 20 шагов, что, конечно, гораздо быстрее и легче. Помимо составления материалов, они также могут помочь и с проверкой некоторых домашних заданий или составлением административных документов.
Конечно, университеты должны как-то реагировать. Если про то, что преподаватели могут делать свою работу с ИИ, вопросов обычно нет, то к студентам вопросы от преподавателей как раз есть. Некоторые преподаватели выбирают стратегию запрета любого использования ИИ, некоторые усложняют домашние задания, некоторые вводят больше контрольных в классе или устных экзаменов, чтобы проконтролировать знания студента, а не ИИ.
В Центральном университете мы активно экспериментируем со всеми возможностями и стараемся найти баланс между этими стратегиями и сделать так, чтобы студент мог научиться как тому, ради чего он приходит в университет, так и использованию ИИ-инструментов в целом и агентов в частности.
Можете привести примеры использования агентов из международной практики?
Александр Гущин: На ноябрьской конференции YAC/E преподаватель университета Цинхуа рассказал, как они используют AI агентов на своей MOOC платформе: материалы онлайн-курса адаптируются под студента с помощью LLM, генерируется голос "учителя", который читает материалы, а в чате занятия другие LLM в роли студентов задают вопросы к материалу.
По словам преподавателя, в тестах, которые они проводили на студентах, сравнивая результаты обучения с учителем-человеком и с AI-учителем, оказалось что хотя студенты воспринимают живого учителя как более профессионального и опытного, они были более увлечены в процессе обучения с AI учителем, а также показали лучшие результаты в тестах после обучения. Такие результаты в целом звучат логично с учетом того, что живой учитель преподавал у целой группы людей, а обучение с AI-учителем было индивидуальным. Однако стоит обратить внимание как минимум на эффект новизны и интерес людей к AI-технологиям.
Когда обучение с AI-учителем станет более распространено и уже не будет вызывать интерес само по себе, можно будет более качественно оценить его эффект. И хотя обучение с AI будет встречаться все чаще и чаще, думаю, что самое лучшее образование будет получаться там, где индивидуальность AI-подхода будет совмещаться с опытом и эмпатией учителя-человека.
Как регулирование влияет на внедрение? Есть ли какие-то стоп факторы?
Александр Гущин: В большинстве случаев ни преподаватели, ни тем более студенты не отчитываются о том, что они используют ИИ-агента или даже просто инструменты ИИ. Поэтому никакое регулирование здесь как будто не работает. Но на уровне, скажем, административного персонала или разработчиков ПО, которые работают в университете, законодательство и позиция администрации университета по поводу использования технологий ИИ уже может играть роль. Например, задачи, которые требуют работы с персональными данными или с внутренними данными или ПО университета могут накладывать ограничения на то, какие модели можно использовать и можно ли их использовать в принципе.
Чему нужно учиться в таких условиях?
Александр Гущин: С одной стороны, нужно продолжать учиться тому же, что сейчас есть в университете. Эти навыки также актуальны, как и были раньше. Если не выучить, скажем, основы Python на первом курсе, уже скоро не получится перепроверять код, который написал ИИ-агент для решения более сложной задачи. Это актуально и для математики и, кажется, для любых других предметов.
С другой стороны, существование ИИ и агентов не стоит игнорировать, и нужно учиться их использовать. Эти инструменты не волшебная лампа Алладина, нужно уметь правильно ставить им задачи, оценивать и контролировать результат, корректировать их работу. Это требует не только экспертности, но и некоторой менеджерской составляющей.
Можем ли мы прийти к ситуации, когда агенты будут общаться между собой? Агент учащегося с агентом преподавателя?
Александр Гущин: Люди поступают в университет, чтобы получить образование, социальные связи и новый опыт. При этом, мы очень социальны - мы ищем образец для подражания, хотим быть как кто-то: так же понимать физику, как какой-нибудь студент на нашем курсе, так же увлекательно вести пары, как какой-нибудь более опытный преподаватель, так же успешно решать задачи на Codeforces, как более крутой олимпиадник. Мы стремимся быть похожими на такие "образцы", но мне кажется бессмысленно стремиться быть похожим на ИИ. Возможно, что какие-то агенты будут появляться вокруг нас в университете, например, как "студент" онлайн-магистратуры, который не стесняется задавать вопросы в чате, когда все молчат, а ему будет отвечать ИИ-агент преподавателя, но действительно ли это поможет разрядить обстановку или поможет студентам лучше понять материал? Вопрос открытый, но мне сейчас сложно такое представить.
Какие будут траектории обучения, связанные с ИИ?
Александр Гущин: ИИ и агенты имеют шанс наконец сделать индивидуальное образование массово доступным, и это может дать больше возможностей как детям, которые не могут получить качественное образование у себя в школе или в университете, так и тем, которые не могут получить достаточного внимания от своих преподавателей. Сейчас для преподавателей время экспериментов и несмотря на существенные проблемы технологии, многие с энтузиазмом относятся к возможностям, которые она открывает перед ними и перед их учениками.
Но не стоит думать, что ИИ или агенты способны заменить учителей или учеников. Мы живем в мире людей и всегда будем ориентироваться на других людей - наших студентов или наших преподавателей. Использовать ИИ-агентов нужно так, чтобы они расширяли возможности человека, чтобы он не был выключен из этого процесса. Человек должен направлять действие этой системы, активно участвовать и нести ответственность за процесс.
