Социально ориентированный нефинансовый институт развития, крупнейший организатор общероссийских, международных, конгрессных, выставочных, деловых, общественных, молодежных, спортивных мероприятий и событий в области культуры.

Фонд Росконгресс – социально ориентированный нефинансовый институт развития, крупнейший организатор общероссийских, международных, конгрессных, выставочных, деловых, общественных, молодежных, спортивных мероприятий и событий в области культуры, создан в соответствии с решением Президента Российской Федерации.

Фонд учрежден в 2007 году с целью содействия развитию экономического потенциала, продвижения национальных интересов и укрепления имиджа России. Фонд всесторонне изучает, анализирует, формирует и освещает вопросы российской и глобальной экономической повестки. Обеспечивает администрирование и содействует продвижению бизнес-проектов и привлечению инвестиций, способствует развитию социального предпринимательства и благотворительных проектов.

Мероприятия Фонда собирают участников из 208 стран и территорий, более 15 тысяч представителей СМИ ежегодно работают на площадках Росконгресса, в аналитическую и экспертную работу вовлечены более 5000 экспертов в России и за рубежом.

Фонд взаимодействует со структурами ООН и другими международными организациями. Развивает многоформатное сотрудничество со 197 внешнеэкономическими партнерами, объединениями промышленников и предпринимателей, финансовыми, торговыми и бизнес-ассоциациями в 83 странах мира, с 286 российскими общественными организациями, федеральными и региональными органами исполнительной и законодательной власти Российской Федерации.

Официальные телеграм-каналы Фонда Росконгресс: на русском языке – t.me/Roscongress, на английском языке – t.me/RoscongressDirect, на испанском языке – t.me/RoscongressEsp, на арабском языке – t.me/RosCongressArabic. Официальный сайт и Информационно-аналитическая система Фонда Росконгресс: roscongress.org.

Вход в Единый личный кабинет
Восстановление пароля
Введите адрес электронной почты или телефон, указанные при регистрации. Вам будет отправлена инструкция по восстановлению пароля.
Некорректный формат электронной почты или телефона
Экспертное мнение
16.01.2024

Искусственный интеллект в образовании еще не раскрыл свой потенциал

Экспертное заключение подготовлено по итогам сессии ПМЭФ-2023 «ИИ в высшем образовании — прорыв или деградация?».

Почему важно внедрять искусственный интеллект в образование
Сфера образования консервативна и основана на традициях. Потому инновации приходят в образование не первыми, но зато апробированными. Особую роль в этом играет цифровизация, которая изменит обычные представления о методах преподавания. Уже сегодня мы наблюдаем переход от обучения по принципу «один ко многим» к персонализированному с применением искусственного интеллекта, адаптивных образовательных платформ и персонализированных образовательных программ.
Использование искусственного интеллекта и иммерсивных технологий, таких как виртуальная и дополненная реальность, позволяет создавать учебные среды, в которых студенты погружаются в интерактивные и живые образовательные ситуации. Это может улучшить понимание материала и сделать обучение более увлекательным. Появляются концепции образования на базе компьютерных игр (game-based-learning).
Роль учителя также эволюционирует в контексте этих изменений. От привычных методов передачи знаний учителя становятся наставниками, организаторами и проводниками в мире информации.
Главная причина, по которой мы вынуждены внедрять ИИ в образование, это новое цифровое поколение (digital natives). Речь идет о том, что молодые люди уже интуитивно пользуются цифровыми технологиями, это понятный для них мир. Они уверенно стримят свою компьютерную игру, параллельно переписываясь в мессенджерах. Так компания Google в своем исследовании [1] указывает, что школьники уже сейчас используют умные колонки и нейросети для выполнения домашних заданий.
Но ИИ так быстро развивается и внедряется, что влияет на профессии и занятость. По оценкам Мирового финансового форума [2] в следующие пять лет будет потеряно 83 миллиона рабочих мест и создано 69 миллионов. А специалисты по искусственному интеллекту и машинному обучению возглавляют список быстрорастущих вакансий. Да и большинство самых динамичных ролей в списке связаны с технологиями. Например, prompt-инженер, т.е. специалист по постановке задач алгоритмам. Или профессии на стыке машинного обучения и медицины: специалист по обучению алгоритмов распознавания рентгеновских снимков или КТ. Под риском сокращения — канцелярские или секретарские должности, банковские клерки и т.д. Готовит ли система образования подрастающее поколение к новым реалиям рынка труда?

Искусственный интеллект — это сквозная технология
Разговоры о прорывных технологиях, на мой взгляд, всегда требуют пояснения терминологии. И отделения маркетингового названия от реальной практики использования. «Искусственный интеллект» — это не очень удачный перевод «Artifitial intelligence», что правильнее было бы перевести как «рукотворные умственные способности». Поскольку термин «Intelligence» в английском означает умственные качества, умение адаптироваться и обучаться на собственном опыте. Использование термина «Искусственный интеллект» часто создает неоправданный флер фантастичности всему, к чему приклеивают его как ярлык. На самом деле, речь идет о применении алгоритмов или групп алгоритмов для решения конкретных задач. Эти алгоритмы дают численные решения с определенной точностью. С некоторой натяжкой можно сказать, что ИИ — это численные методы на службе инженеров-программистов. Но неискушенный пользователь видит «магию» генерации рисунка и ему все равно на ошибки, когда у человека на картинке восемь пальцев.
Умные алгоритмы применяются в различных отраслях и иногда один и тот же алгоритм может быть применен как в медицине, так и образовании или промышленности. И такое применение дает значимые измеримые эффекты для этих отраслей. Это ускорение процессов, рост выручки, снижение издержек и даже создание принципиально новых цифровых процессов, которые невозможны без использования того или иного вида искусственного интеллекта. Поэтому искусственный интеллект справедливо называют сквозной технологией. Хотя правильнее было бы употреблять в зависимости от контекста термины: машинное обучение, компьютерное зрение, обработка естественного языка и т.д. Поэтому корректнее говорить не об ИИ в образовании, а конкретизируя область применения или саму задачу.

ИИ не угроза, но вызов
Алгоритмы машинного обучения априори содержат статистическую погрешность в решении, вероятность ошибки. А если они обучены на неполных данных, то показывают просто некорректную картину. Например, сгенерированный видеоряд с помощью Stable Diffusion [3] должен был показать эволюцию человечества через искусство различных эпох. Уже при первом просмотре мы видим бородатую Мону Лизу. С эволюцией человечества тоже накладки: после высших приматов появляется наскальная живопись, а среди пещерных людей можно заметить кентавров. Не говоря уже о том, что вообще не представлена культура Азии и Востока. Можно ли показывать такой ролик в качестве образовательного? Конечно же нет. Этот алгоритм обучен на неполных данных. А данные эти для алгоритма собирали люди.
Хоть этот ролик и не был сделан в образовательных целях, он красноречиво показывает все неполноту и ущербность обучения без живого педагога.
Заместитель Министра науки и высшего образования Российской Федерации Денис Секиринский, в ходе дискуссии [4] рассказал об очень интересном эксперименте, когда студентов попросили написать эссе совместно с чатом. Важный момент, что чатбот предусмотрен сразу как инструмент поддержки в написании эссе. И в итоге, студенты стали сравнивать свое мнение с тем, что написал чатбот. В каком-то смысле им пришлось соревноваться и быть лучше, чем алгоритм. «Студенты стали по-другому смотреть на свой собственный потенциал» — заключил Денис Секирский. Это отличный пример того, как ИИ может помочь раскрыть возможности человека или по крайней мере задуматься о повышении планки. Такой подход в использовании ИИ называют усилением интеллекта.
ИИ — это прежде всего инструмент в руках человека. С лопатой копать быстрее, чем голыми руками. С ИИ можно быстрее работать и обучаться. Но без человека-педагога инструмент работать не будет.
Как сказал в ходе дискуссии [4] Констан Воронцов: «Конечно, должны меняться образовательные курсы. Потому теперь мы учим не просто человека, который должен порождать свой контент, но мы учим человека, у которого есть такой мощный инструмент (как ИИ)».

Направления перспективного развития ИИ в образовании
Применение искусственного интеллекта в образовании может положительно влиять на учебный процесс. Вот несколько областей, в которых ИИ будет полезным:
1. Персонализированное обучение: ИИ может анализировать данные обучающихся и предлагать индивидуальные подходы к обучению, учитывая их уровень знаний, стиль обучения и потребности. Это помогает создать более эффективные и индивидуальные образовательные программы.
Такие концепции уже внедряются на рынке рядом частных компаний и Университетом НТИ 2035.
2. Автоматизация и адаптивность: ИИ может автоматизировать рутинные задачи, такие как проверка тестов, оценка работ, анализ аудио и даже составление учебных планов. Это позволяет преподавателям сосредоточиться на более творческой и интерактивной работе с учащимися.
3. Разработка образовательных материалов: ИИ может помочь в создании интерактивных образовательных материалов, таких как виртуальные учебники, обучающие программы и симуляции. Это способствует более увлекательному и эффективному обучению.
4. Распознавание и анализ данных: ИИ может анализировать большие объемы данных, чтобы выявить тенденции и обнаружить слабые места в образовательных процессах. Это позволяет улучшить методы преподавания и принять более обоснованные решения. И даже помогает при отборе студентов.
Ректор Томского государственного университета, Эдуард Галажинский, рассказал [4] как они набирают студентов на образовательную программу. Сначала анализируются данные из социальных сетей и открытых источников. На основе данных составляется профайл будущего ученика. И если он подходит, то чатбот вступает в коммуникацию. Статистика показывает, что таким образом отобранные студенты реже отчисляются.
В России существуют проекты, которые позволяют проверять сочинение школьников. Подобный проект уже запустили в работу в НТИ [5].
5. Обратная связь и поддержка: ИИ может предоставлять обратную связь учащимся и помогать им в процессе обучения. Он может выявлять ошибки, подсказывать правильные ответы и предлагать дополнительные материалы для углубленного изучения.
Довольно известный проект в области обучения математики это «01математика» [6], который использует ИИ-ассистента для школьников четвёртого-одиннадцатого класса.
Есть интересные пилотные проекты от Лаборатории знаний, которые с помощью нейроинтерфейсов собирают данные. Затем с помощью умных алгоритмов анализируют физиологическое состояние и оценивают уровень стресса и трудоспособность ученика. Все это помогает понять на сколько хорошо усваиваются знания учениками, в зависимости от формата преподавания.
6. ИИ используют прокторинга, то есть проверки, что сдающий экзамен не списывает и не подсматривает. Например, в Coursera анализируется видео и проводится биометрическая идентификация по набору текста.

Минусы ИИ
Хотя применение ИИ в образовании имеет свои преимущества, есть и риски, которые стоит учитывать:
1. Отсутствие человеческого фактора: ИИ не обладает эмоциональным интеллектом и эмпатией — важными элементами образования. Преподаватели всегда дают поддержку, мотивируют и используют индивидуальный подход. ИИ может не попадасть в контекст.
2. ИИ не способен к творчеству и критическому мышлению, даже генеративные алгоритмы ограничены паттернами, которые получаются из обучающего датасета. Я уже приводил выше пример со Stable Diffusion.
3. Проблемы с приватностью данных. Применение ИИ в образовании сопряжено со сбором и анализом больших объемов данных. Это вызывает вопросы о конфиденциальности и безопасности персональной информации студентов. Необходимо обеспечить строгую защиту данных и соблюдение соответствующих правил на законодательном уровне.
4. Технические проблемы и зависимость от инфраструктуры. Для полноценного использования ИИ в образовании требуется доступ к современным технологиям и надежной сетевой инфраструктуре. В некоторых регионах это может быть проблемой, особенно в отдаленных и недостаточно развитых местах. Кроме того, требуются современные мощные компьютеры или серверы с GPU.
5. Социальное неравенство: внедрение ИИ может усугубить неравенство доступа к образованию. Что, в свою очередь, может привести к возникновению цифрового разрыва и усилению социального неравенства.
6. Суверенитет и культурный код. России нужны свои модели или открытые модели ИИ, обученные на наших датасетах. Это важно для корректных ответов о российской действительности, нашей истории. Это еще и важно, чтобы «чужие» нейронные сети не стали инструментом иностранной пропаганды.
Константин Воронцов, из МГУ, обозначил проблему так: «Чтобы такие модели были конкурентоспособны внутри российского рынка, они неизбежно должны много и хорошо знать о России. Т.е. в этом плане они должны быть надежны».
Важно учитывать эти недостатки и разрабатывать стратегии, которые уделяют должное внимание как преимуществам, так и рискам использования ИИ в образовании. Внедрение ИИ не должно являться самоцелью, а скорее следствием создания более сбалансированного и эффективного образовательного опыта.
ИИ еще только «пробует силы» в образовании, поэтому важно уже сейчас целенаправленно заниматься внедрением этой мощной и нужной технологии.


Выводы:
1) Пора уходить от термина «искусственный интеллект», конкретизируя область применения. Например, использовать термин цифровой двойник или персонализированная учебная траектория. Это позволит четче формулировать не только сферу применения, но ставить цели и оценивать риски применения в конкретной отрасли.
2) Разработка новой технологии всегда сопряжена со сбором огромного количества данных и требует научного подхода к апробации, а значит ресурсов и времени.
3) На законодательном уровне нужно создать единые стандарты и подходы к управлению данными в образовании. Создавать умные алгоритмы без больших данных невозможно: современные большие языковые модели, генеративные модели и трансформеры обучены на миллиардных датасетах. Кроме того, сами по себе правильно организованные данные уже многое могут объяснить. Речь идет в первую очередь о данных по посещаемости, успеваемости, предпочтений, текстовых данных в чатах учебных платформ (LMS) и т.д.
4) Для того, чтобы проекты ИИ качественно реализовывались, нужны зрелые заказчики, которые понимают как работает технология, какие она имеет ограничения и способны поставить реалистичные цели.
5) Государственные институты должны сконцентрировать внимание на подготовке отечественных моделей или дообучение открытых моделей на российских данных для обеспечения технологического и культурного суверенитета.
6) Прогресс невозможен без новой методики по подготовке кадров для исследований, разработки и развития прикладных решений в области ИИ, а также актуализации образовательных программ с учетом появления новых профессий.


Список источников.
1. «Future of Education», Google Inc.// https://services.google.com/fh/files/misc/foe_part2.pdf, 2022.
2. The Future of Jobs Report 2023 // https://www.weforum.org/reports/the-future-of-jobs-report-2023, 2023.
3. Нейросети сгенерировали эволюцию искусства от древних времён до будущего // https://www.youtube.com/watch?v=_8eTnuqrUUA, 2022.
4. ПМЭФ-2023 «ИИ в высшем образовании — прорыв или деградация?» // https://roscongress.org/sessions/spief-2023-ii-v-vysshem-obrazovanii-proryv-ili-degradatsiya/translation/#, 2023.
5. Нейросеть начнет в пилотном режиме проверять сочинения школьников // https://m.gazeta.ru/tech/news/2022/12/19/19302691.shtml, 2022.
6. 01МАТЕМАТИКА // https://navigator.sk.ru/orn/1122476, 2023.

Экспертные аналитические заключения по итогам сессий деловой программы Форума и любые рекомендации, предоставленные экспертами и опубликованные на сайте Фонда Росконгресс являются выражением мнения данных специалистов, основанном, среди прочего, на толковании ими действующего законодательства, по поводу которого дается заключение. Указанная точка зрения может не совпадать с точкой зрения руководства и/или специалистов Фонда Росконгресс, представителей налоговых, судебных, иных контролирующих органов, а равно и с мнением третьих лиц, включая иных специалистов. Фонд Росконгресс не несет ответственности за недостоверность публикуемых данных и любые возможные убытки, понесенные лицами в результате применения публикуемых заключений и следования таким рекомендациям.


Аналитика на тему