ИИ всё чаще берёт на себя интеллектуальные функции людей, повышая скорость и снижая стоимость труда. Целый ряд специалистов оказываются в зоне риска замещения — их навыки устаревают быстрее, чем обновляется образование. Учёные Томского государственного университета разработали ИИ-тренажёр, который «прокачивает» образовательные программы: подсказывает, какие функции может взять на себя ИИ, а какие лучше сохранить за человеком, и как изменить программы, чтобы выпускники успешно конкурировали с нейросетями.
Во время обучения в СКОЛКОВО разработчик тренажёра, руководитель Центра технологического и исследовательского сопровождения Института дистанционного образования ТГУ Артем Фещенко вместе с коллегами проводил анализ, как в эпоху бурного развития искусственного интеллекта может себя чувствовать университет и должен ли он измениться в новых условиях. «Мы пришли к выводу, неприятному для университетов: современные большие языковые модели, особенно мультимодальные, стремительно развиваясь, способны забирать на себя всё больше задач из сферы интеллектуального труда», — констатирует Артем Фещенко.
Кто в «красной зоне», а кто вне опасности
В России проанализировали данные Росстата — 42 млн рабочих мест. Выделили 142 наиболее распространённые профессии и провели моделирование. В зоне минимального риска оказались рабочие специальности с высокой долей физического труда. Наибольшая угроза замещения — у профессий, чей функционал человек уже сейчас частично выполняет с помощью ИИ. В «красной» зоне — программисты, экономисты, переводчики, журналисты и многие другие, сообщает пресс-служба ТГУ.
По наблюдениям экспертов сокращается потребность в младших специалистах, или «джуниорах», хотя ещё совсем недавно все усилия университетов и государственной политики были направлены на подготовку этих кадров. Теперь разработаны специальные агенты, которые выполняют работу младших специалистов быстрее и дешевле.
«Большинство из этих специальностей — направления, по которым ведёт подготовку и ТГУ. Поэтому мы начали думать, как можно изменить программы подготовки, чтобы обеспечить нашим выпускникам те навыки и компетенции, которые сохраняют конкурентоспособность человека», — рассказывает Артем Фещенко.
По словам разработчиков, большинство учебных заданий — типовые, хорошо оцифрованные упражнения, которые нейросети уже выполняют на уровне человека или лучше. Выпускники получают мало практики в декомпозиции проблем, оценке контекста и реализации решений в реальной жизни.
Цифровая аскеза и «коварные» задачи
Институт дистанционного образования ТГУ разработал тренажёр, который анализирует программу и раскладывает её по категориям: где ИИ может взять на себя типовые задачи (генерация упражнений, предварительная оценка ответов, анализ видео-демонстраций), а где человеку нужно усилить обучение и как именно. Система даёт конкретные рекомендации: какие компетенции добавить в учебный план, чем усилить практику, какие форматы оценки пересмотреть.
При анализе программы «Искусственный интеллект: философия и практики применения нейронных сетей» (ФсФ ТГУ) тренажёр предложил новые компетенции (с формулировками по ФГОС). Обязательный этап — цифровая аскеза, временный запрет гаджетов. Вместо генерации ответов с помощью ИИ студент проводит аудит «бракованного» текста ИИ: не просто находит ошибки, но аргументирует их, опираясь на философские концепции и исторический контекст.
Ещё один этап — решение «коварной» проблемы, задачи без единственного верного ответа, завязанной на реальный контекст (экономику, социум, культуру ТГУ). На финальном этапе тренажёр предлагает варианты трансформации труда преподавателя, показывая, какие задачи можно автоматизировать или усилить ИИ, чтобы высвободить время на живое наставничество.
В тему
Планируется, что тренажёр будут использовать для анализа существующих программ и разработки новых в рамках пилотного проекта ТГУ. В дальнейшем он может стать доступен другим российским университетам.
Подписывайтесь на АиФ в  MAX
|
