Почему ChatGPT (и ему подобные) в образовании и науке – это хо | Фронтиры технополитики

Почему ChatGPT (и ему подобные) в образовании и науке – это хорошо

Пост про ChatGPT на канале должен был быть на выходных и иметь совсем другой стиль, но актуальные события заставляют разместить его пораньше и в другом контексте.

На фоне готовности объявить ChatGPT едва ли не угрозой национальной безопасности представим радикально-оптимистичный взгляд. Кому и почему в современном университете ChatGPT и ему подобные несут пользу? Всем.

1. Помощь и исследователям, и тем, кто пишет «статьи», когда того требует конъюнктура. Не секрет, что в современном университете ученый ученому – рознь. Есть люди, которые инвестируют в публикации новые модели, метафоры, данные, чтобы открыть ранее неизведанное в своей области – это обычно сложные и скрупулезные работы. Есть те, кто пишет наукоподобные рукописи, чтобы пройти конкурс, закрыть отчетность, выполнить план – статьи, где на 4-5 страницах рассказывается о всех проблемах мира и как их решить. ChatGPT помогает обеим группам. Первые могут спокойно делегировать машине незначительные вопросы, когда нужно вспомнить автора теории или уточнить фактологический материал (а-ля Джарвис), при этом оставив за собой всю работу по концептуализации и моделированию нового (ChatGPT новые исследовательские метафоры не придумывает, проверено). Вторые – делегировать машине целиком написание небольшого текста-шаблона, сократив свои временные издержки на «научное бремя».

2. Помощь студентам, преподавателям и научным руководителям. Если принять во внимание девальвацию высшего образования, то следующая ситуация закономерна и нормальна. Студенты: кто заинтересован и способен, делает своими силами на заслуженную оценку, кто не заинтересован и не в силах сделать – обращается к ИИ и получает среднюю оценку. Преподаватели: работают с теми, кто заинтересован и кого сумели заинтересовать, а также отрабатывают формальные часы с наименьшими энергозатратами с теми, кто не заинтересован и кого не заинтересовали. Или преподаватели могут создавать креативные задания, с которыми машина не справится напрямую.

3. Помощь управленцам в науке и образовании. Руководителям ВУЗов (и не только) все перечисленное тоже предоставляет преимущества. С одной стороны, можно сохранить статус-кво, что описано выше (сохранение разных образовательных и научных реальностей внутри университета). С другой стороны, можно запустить перенастройку системы, так как появляется возможность увидеть, насколько эти реальности несопоставимы по качеству результатов. В контексте перенастройки системы потребуется стимулирование новых форматов создания и обмена знаниями, когда машина участвует в процессе наравне с человеком. Отсюда - перестройка университетской бюрократии, изменение критериев научной деятельности, трансформация образовательного процесса, изменение образовательной инфраструктуры и т.д.

Всё перечисленное, напомню, радикально-оптимистичный взгляд. Подводных камней много, их можно обсуждать. Посмотрим.

На выходных - резюмирующий текст по автоматизации.