Ответственность и искусственный интеллект в образовании



В статье рассматриваются особенности и формы существования искусственного интеллекта в образовательной сфере, отмечаются достоинства и недостатки использования возможностей нейросетей в учебном процессе, а также ответственность за недобросовестное их использование.

Ключевые слова: искусственный интеллект, нейросеть, учебный процесс.

Бум активного роста искусственного интеллекта на территории нашей страны напрямую связан с Указом Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» [2].

Искусственный интеллект прочно вошел в образовательную среду, и даже начинает ее активно видоизменять. В Российской Федерации уже есть успешные примеры по применению возможностей искусственного интеллекта в образовании. Например, онлайн-площадка «Высшая математика» использует все возможности искусственного интеллекта для создания индивидуальных учебных математических программ. Еще одним успешным проектом в этой области является «Умный класс», где на базе нейросетей применяются специальные учебные программы для интерактивных досок [3]. Не только в школах, но и в вузах стал использоваться искусственный интеллект, он применяется чаще всего для организации дистанционного обучения студентов, для улучшения качества образования и повышения академической успеваемости.

Искусственный интеллект обладает огромными перспективами в сфере образования и воспитания подрастающего поколения в рамках школьной программы и обучения будущих профессионалов в рамках профильной подготовки. Искусственный интеллект в частности может автоматизировать отдельные текущие учебные процессы, проводить подробный анализ предоставленных ему данных, и умеет на основе анализа составлять прогноз. Именно эти способности делают искусственный интеллект незаменимым помощником в персонализации, управлении учебными направлениями, определении и прогнозировании образовательных сложностей и выработке стратегий для минимизации возможных управленческих рисков, для организации эффективной поддержки как самих педагогов в построении учебного процесса, так и непосредственно обучающихся.

Последние годы ознаменовались эффективным использованием генеративных нейросетей в целях создания виртуальных ассистентов и образовательных курсов.

В системе образования сегодня по всему земному шару имеется масса успешных примеров работы онлайн-платформ на базе искусственного интеллекта:

1. Виртуальные ассистенты и тренажеры. Примером могут служить виртуальные ассистенты, способные в круглосуточном режиме и без выходных отвечать на разнообразные учебные вопросы, также в эту категорию входят популярные сегодня чат-боты, которые могут быть использованы для отработки учебных навыков по какому-либо учебному предмету.
2. Специальные инструменты для организации автоматизированной проверки выполненных учащимся заданий и их оценки. Автоматическая оценка выполненных учебных работ имеет массу преимуществ. Она существенно экономит время педагогов, которым не нужно тратить его на ручную проверку. Ученик получает мгновенную обратную связь и исчерпывающий ответ о правильности выполненной работы и ее оценке. Эти возможности касаются не только выполненных заданий в онлайн режиме, учащийся может просто сфотографировать свою письменную работу при помощи специального приложения. Искусственный интеллект, в свою очередь, считывает и распознает написанное, выставляет за работу оценку, сообщает об этом учащемуся и передает данные педагогу.
3. Цифровые учебные пособия. Это достойная замена бумажным учебникам. Они представляют собой онлайн-платформу, на которой реализуется индивидуальный образовательный подход. Учащийся, выполняя задания, формирует свой собственный учебный прогресс, который можно корректировать, дополнять материалами и заданиями для устранения пробелов в знаниях. На сегодняшний день такие платформы существуют по всему миру, наиболее известные и крупные это американская учебная онлайн-площадка «Aleks» и китайская учебная онлайн-площадка «Squirrel AI».
4. Онлайн-сервисы для организации оценки рисков и прогнозирования. Например, искусственный интеллект может проанализировать учебную успеваемость ребенка и спрогнозировать его дальнейшие оценки по данному предмету, он также способен предложить несколько вариантов улучшения ситуации и возможностей для преодоления пробелов в знаниях. Эти функции искусственного интеллекта уже долгое время активно используются за рубежом [4, с. 76].

Но даже в условиях взрывного роста ИИ, новые технологии не смогут заменить традиционное обучение, и тем более, педагогов. Более того, по оценкам международных экспертов в области ИИ, профессия учителя находится в группе наименьшего риска замены человека искусственным интеллектом [3].

Системы ИИ дают возможность выстраивать персонализированное обучение в условиях массового образования. В традиционном классе учитель чаще всего выстраивает учебный процесс, ориентируясь на средних учеников. Сильным школьникам в этих условиях довольно легко и скучно, а слабым, наоборот, очень сложно и они не могут встроиться в темп. Платформы на основе ИИ могут оценивать темп и сложность, в зависимости от индивидуальных особенностей каждого учащегося, и предлагать индивидуальные подборки заданий, как на занятиях, так и дома.

По мнению С. А. Соменкова, «нейросети подходят к оценке знаний и успеваемости учащегося не предвзято. Они обладают выдающимися способностями по обработке больших объемов данных, оценке и анализу успеваемости школьников и студентов» [4, с. 75].

Российский студент Александр Жадан защитил диплом, который ему написал ChatGPT. Вместо нескольких дней выпускнику понадобилось всего 23 часа на написание работы. 15 часов ушло на составление, ещё 8 — на редактирование. Тема диплома звучала так: «Анализ и совершенствование управления игровой организацией». Работу приняли с незначительными правками. Уникальность текста составила 82 % по результатам проверки в системе «Антиплагиат». Так студент успешно защитил свою работу, став дипломированным специалистом. Любопытно, что сейчас 22-летний парень работает руководителем проекта по нейронным сетям в TenChat [3].

Правда, после истории с Александром в РГГУ, где бывший студент успешно защитил диплом, предложили ограничить доступ к чат-боту в образовательных организациях из-за возможного негативного влияния на обучение. За рубежом также выступают против использования нейросетей в учебных работах. Так, например, вузы Японии выступили против данной инициативы. А вот Московский государственный педагогический университет, напротив, разрешил своим студентам пользоваться нейросетями для подготовки итоговых работ.

Активное развитие в последние годы инструментов искусственного интеллекта напрямую связано с целым перечнем опасных факторов: огромным пластом этических проблем, возможной дискриминации со стороны искусственного интеллекта, так как обучающий интеллект человек может передать алгоритму свою предвзятость, есть также много проблем в области безопасности хранения персональных данных, при внедрении ИИ может существенно трансформироваться рынок педагогического труда. Большую опасность представляет «галлюцинирование» алгоритмов, при котором искусственный интеллект ссылается на документы и факты, которые сам сгенерировал ранее.

Ответственность человечества при внедрении инструментов искусственного интеллекта в область образования заключается в том, чтобы:

1. активно разрабатывать нормативно-правовые аспекты применения искусственного интеллекта в образовании;
2. вырабатывать технологии, препятствующие «галлюцинированию» алгоритмов;
3. решать проблемы в области безопасности хранения персональных данных;
4. не допускать негативных изменений на рынке педагогического труда вследствие использования ИИ;
5. не допускать в процессе обучения приоритета искусственного интеллекта над педагогом;
6. создавать надзорные органы по контролю над развитием искусственного интеллекта.

Таким образом, искусственный интеллект, не смотря на все свои несомненные достоинства в организации учебного процесса, несет в себе и несомненные риски. Это возможность взлома и утечки персональных данных, написание учебных работ искусственным интеллектом и выдача их учащимися и студентами за собственные учебные работы. Но выработка правового поля для искусственного интеллекта только начинает разрабатываться и ответственность на данный момент скорее этического плана, чем правового. А действующая на сегодняшний день часть IV Гражданского кодекса Российской Федерации от 18 декабря 2006 г. № 230-Ф3 [1], требует дополнительной проработки в рамках искусственного интеллекта.

Литература:

1. Гражданский кодекс Российской Федерации (часть четвертая) от 18 декабря 2006 г. № 230-Ф3 // Собрание законодательства РФ. 2006. № 52 (Ч. 1). Ст. 5496.
2. Указ Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» (вместе с «Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года») // Собрание законодательства РФ. 2019. № 41. Ст. 5700.
3. Развитие искусственного интеллекта / Департамент стратегического развития и инноваций / Министерство экономического развития Российской Федерации [Электронный ресурс]. — URL: https://www.economy.gov.ru/material/departments/d01/razvitie_iskusstvennogo_in tellekta/ (дата обращения: 24.12.2023).
4. Соменков С. А. Искусственный интеллект: от объекта к субъекту? // Вестник Университета имени О. Е. Кутафина. — 2019. — № 2 (54). — С. 75–76.