ИИ в высшем образовании – прорыв или деградация?

Технологии для повышения качества [образования. – Ред] позволяют делать образование более системным, глубоким и внутренне связанным. Но есть еще одна группа вопросов, на которые эти технологии позволяют нам отвечать. Они связаны с управлением образованием на основе данных. Мы копим огромное количество данных, начиная от перемещения студентов на кампусе, заканчивая тем, что они читают и пишут. <…> Эти данные мы сегодня пытаемся анализировать для того, чтобы улучшить учебный процесс, повысить его качество — Эдуард Галажинский, Ректор, Томский государственный университет.

Мы говорим об искусственном интеллекте [ИИ. — Ред.] в образовании. Применение для него очень широкое. <…> Нашим вкладом является вопрос специализации. Мы готовим практические задачи для наших студентов, чтобы при обучении они могли решать практически задачи для нас, и мы получали готовых специалистов. Это успешный трек, где ИИ уже применяется — Антон Думин, Директор дирекции информационных технологий, автоматизации и телекоммуникаций, ПАО «Газпром нефть».

ИИ — это такая междисциплинарная история в том смысле, что эти технологии можно применять во многих науках, в образовании тоже. Необходимо опережающее обучение. Мы должны не просто учить технологиям, которые есть здесь и сейчас, <…> необходимо все время понимать, какие есть тренды — Евгений Бурнаев, Профессор, директор центра прикладного искусственного интеллекта, Сколковский институт науки и технологий (СколТех).

Если говорить о большой угрозе, то ИИ помогает полностью стереть грань между достоверной и недостоверной информацией. Здесь очень важно научиться понимать, что такое созданная искусственно информация, что действительно является настоящей информацией, как использовать источники информации. Это будет навык противодействия — Антон Думин, Директор дирекции информационных технологий, автоматизации и телекоммуникаций, ПАО «Газпром нефть».

В ИИ много лазеек, чтобы что-то испортить. Говорят об “отравлении данных”, говорят об атаках на модели, причем атаки можно проводить как изнутри, атаковав саму модель, а можно проводить атаки извне, что-то искажать в тех объектах, на которых модель должна сделать прогноз. <…> Платформы, на которых мы строим эти модели, на которых мы накапливаем данные, должны быть доверенными — Константин Воронцов, Исполняющий обязанности заведующего кафедрой математических методов прогнозирования факультета вычислительной математики и кибернетики, заведующий лабораторией машинного обучения и семантического анализа Института искусственного интеллекта, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова.

ИИ входит в обиход злоумышленников. <…> Стирается грань между физическим и цифровым миром. То, что сделал наш цифровой, искусственный интеллект, имеет прямое влияние на наш физический мир — Алексей Новиков, Директор экспертного центра безопасности, Positive Technologies.

Мы должны всегда находить баланс между использованием технологий, помня, что это инструмент развития широкого образовательного потенциала. <…> У нас существует черный рынок заказных квалификационных работ. В чем разница между работой, написанной ИИ, и работой, написанной другим человеком за деньги? Никакой разницы нет для образовательного процесса — Денис Секиринский, Заместитель Министра науки и высшего образования Российской Федерации.

Должны меняться образовательные курсы. <…> С появлением разговорного ИИ появится диалог с системой. <…> Система дает подсказки, как решить какую-либо задачу. Мы должны обучать не человека, который много запоминает, не человека, который умеет пользоваться компьютером, а человека, который решает свои задачи в комплексе с этим дополненным интеллектом. <…> Многое придется менять — Константин Воронцов, Исполняющий обязанности заведующего кафедрой математических методов прогнозирования факультета вычислительной математики и кибернетики, заведующий лабораторией машинного обучения и семантического анализа Института искусственного интеллекта, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова.

Мы активно работаем над поиском своего абитуриента в соцсетях. У нас пять лет работает лаборатория анализа больших данных в социальных сетях, <…> создан консорциум, <…> созданы исследовательские группы. <…> Набирая людей на образовательную программу, мы анализируем три миллиона аккаунтов, смотрим, что человеку нравится, что он публикует. Делаем профайлинг в автоматическом режиме с помощью технологий анализа больших данных и ИИ, делаем выводы о примерном совпадении и понимании целевой модели абитуриента. <…> В этом смысле технология позволяет найти ребят, которых мы считаем своими абитуриентами, которых ранее мы бы не нашли никогда — Эдуард Галажинский, Ректор, Томский государственный университет.

Следует выделить отдельную специализацию, которая у нас появляется сегодня. Это обучение работе с ИИ, <…> которое предусматривает использование готовых языковых моделей. <…> Для этого нужен навык. <…> Не всегда правильно можно задать вопрос, чтобы получить тот ответ, который нужен, в той форме, которая нужна. Такому нужно учиться. Это хорошее направление, которое следует внимательно рассмотреть в наших университетах — Антон Думин, Директор дирекции информационных технологий, автоматизации и телекоммуникаций, ПАО «Газпром нефть».