ხელოვნური ინტელექტის უმაღლეს განათლებაში ინტეგრაციაზე საუბრისას, საჯარო დისკუსიები, ერთ ნაცნობ კითხვამდე დადის: დაიწყებენ თუ არა სტუდენტები ჩატბოტების გამოყენებას ესეების დასაწერად? შეძლებენ კი ლექტორები ამის აღმოჩენას? უნდა აკრძალონ უნივერსიტეტებმა ეს ტექნოლოგია თუ, პირიქით, აითვისონ ის?
ეს წუხილი სავსებით გასაგებია, თუმცა მხოლოდ „გადაწერაზე“ კონცენტრირება იმ გაცილებით მასშტაბურ ტრანსფორმაციას გვაშორებს, რომელიც უკვე დაწყებულია და საკლასო ოთახის ფარგლებს ბევრად სცდება. უნივერსიტეტები უკვე აქტიურად იყენებენ ხელოვნურ ინტელექტს რესურსების გასანაწილებლად, „რისკის ქვეშ მყოფი“ სტუდენტების გამოსავლენად თუ ადმინისტრაციული გადაწყვეტილებების მისაღებად. სტუდენტები მას საკონსპექტო ინსტრუმენტად ხმარობენ, ლექტორები – სილაბუსების შესაქმნელად, მკვლევრები კი – უზარმაზარი ლიტერატურის წამებში დასამუშავებლად.
მასაჩუსეტსის უნივერსიტეტის (UMass Boston) გამოყენებითი ეთიკის ცენტრისა და ეთიკისა და განვითარებადი ტექნოლოგიების ინსტიტუტის ერთობლივი 8-წლიანი კვლევა აჩვენებს, რომ ტექნოლოგიების გაავტონომიურებასთან ერთად, უმაღლეს განათლებაში ეთიკური რისკებიც იზრდება. ჩნდება კითხვა – როდესაც მანქანები კვლევისა და სწავლის შრომას ჩაანაცვლებენ, რა იქნება უმაღლეს განათლებისა და შესაბამისად, უნივერსიტეტის რეალური დანიშნულება?
სამი სახის ტექნოლოგია და მათი ეთიკური ფასი
ტექნოლოგიების გავლენის უკეთ გასააზრებლად, აკადემიურ სივრცეში ხელოვნური ინტელექტის სამ ძირითად ფორმას გამოყოფენ. პირველია არაავტონომიური სისტემები, რომლებიც უკვე აქტიურად გამოიყენება მიღების პროცესების, აკადემიური კონსულტაციებისა თუ ინსტიტუციური რისკების შესაფასებლად. მართალია, ისინი რუტინულ ამოცანებს აავტომატიზებენ, მაგრამ გადაწყვეტილების მიმღები მაინც ადამიანია. ამ სისტემების მთავარი გამოწვევა სტუდენტთა მონაცემების კონფიდენციალურობა, უსაფრთხოება და ალგორითმული მიკერძოებაა, თუმცა უნივერსიტეტებს, როგორც წესი, უკვე აქვთ შემუშავებული შიდა მექანიზმები მსგავსი რისკების სამართავად.
გაცილებით რთულია ჰიბრიდული სისტემების საკითხი, რომელიც მოიცავს AI-ასისტენტებს, პერსონალიზებულ უკუკავშირის ინსტრუმენტებსა და ტექსტის გენერატორებს. სწორედ აქ შემოდის აქტუალური „გადაწერის“ თემაც. თუმცა, მკვლევრები აქ სამ უფრო ღრმა ეთიკურ პრობლემას ხედავენ. პირველი არის გამჭვირვალობა: როცა სტუდენტი უკუკავშირს იღებს, მან ზუსტად უნდა იცოდეს, ეს ლექტორმა დაწერა თუ რობოტმა. პიტსბურგის უნივერსიტეტის მონაცემებით, გამჭვირვალობის ნაკლებობა სტუდენტებში გაუცხოებას, შფოთვასა და უნდობლობას იწვევს. მეორე პრობლემა პასუხისმგებლობასა და ინტელექტუალურ საკუთრებას უკავშირდება. თუ ლექტორი დავალებას AI-ით ქმნის, სტუდენტი კი მას ასევე AI-ით პასუხობს, რეალურად ვინ აფასებს ვის? მესამე და ყველაზე კრიტიკული კი კოგნიტური განტვირთვაა – ტექნოლოგია ამცირებს რუტინას, მაგრამ ამავდროულად აშორებს მომხმარებელს სწავლის იმ რთულ პროცესს, სადაც რეალური კომპეტენცია ყალიბდება.
ყველაზე მასშტაბური ცვლილებები კი ავტონომიურ აგენტებს უკავშირდება. სისტემა, რომელსაც შეუძლია დამოუკიდებლად დაგეგმოს და განახორციელოს კვლევები – სულ უფრო რეალური ხდება. უკვე არსებობს რობოტიზებული ლაბორატორიები, რომლებიც დამოუკიდებლად ატარებენ ექსპერიმენტებს. ერთი შეხედვით, ეს პროდუქტიულობის უდიდესი ნახტომია, თუმცა თუ ავტონომიური აგენტები სრულად ჩაანაცვლებენ რუტინულ კვლევით და სასწავლო პროცესებს, გაქრება ის ეტაპები, სადაც მაგისტრანტები და დამწყები აკადემიკოსები კვლევის კეთებას სწავლობენ. იგივე ეხება ბაკალავრებსაც. როცა AI ნებისმიერ ახსნასა და ამოხსნას მყისიერად გთავაზობს, იკარგება „სწავლის სწავლის“ პროცესი, რაც კოგნიტური ფსიქოლოგიის თანახმად, მყარი და ღრმა ცოდნის საფუძველია.
ავტომატიზაციის მთავარი საფრთხე კონკრეტული ამოცანების ჩანაცვლება კი არა, სწავლებისა და კვლევის იმ უნიკალური ეკოსისტემის ეროზიაა, რომელზეც უმაღლესი განათლება დგას. დგება მომენტი, როცა საზოგადოებამ უნდა გადაწყვიტოს, რა არის უნივერსიტეტის დანიშნულება ავტომატიზებულ სამყაროში.
თუ უნივერსიტეტს განვიხილავთ როგორც დიპლომებისა და ცოდნის მწარმოებელ ძრავას, რომლის მთავარი მიზანი შედეგია, მაშინ ინსტიტუციებმა AI მაქსიმალურად უნდა დანერგონ. მაგრამ, თუ უნივერსიტეტი არის ეკოსისტემა, რომლის მთავარი ღირებულებაც თავად პროცესშია – ახალბედების ექსპერტებად გადაქცევაში, მენტორობასა და პროდუქტიულ სირთულეებთან გამკლავებაში – მაშინ მიდგომა ძირფესვიანად უნდა შეიცვალოს. ამ მოდელში მნიშვნელოვანია არა მხოლოდ ის, იწარმოება თუ არა ცოდნა, არამედ ისიც, თუ რა უნარების მქონე ადამიანები ყალიბდებიან ამ პროცესში. სამყაროში, სადაც ინტელექტუალური შრომა სულ უფრო ავტომატიზებული ხდება, უნივერსიტეტებმა ზუსტად უნდა განსაზღვრონ თავიანთი როლი. სწორედ ეს ხედვა გადაწყვეტს არა მხოლოდ იმას, თუ როგორ გამოვიყენებთ ხელოვნურ ინტელექტს, არამედ იმასაც, თუ რად გადაიქცევა თანამედროვე უნივერსიტეტი.
წყარო: Fastcompany; www.marketer.ge
