От «Энигмы» до ChatGPT

Глава 3. Изменения в профессиях

Братья Стругацкие, самые известные советские фантасты, уже создали мир, в котором нам, людям XXI века, удалось оказаться. Задолго до появления сети «Интернет» они описали Большой Всепланетный Информаторий (БВИ); его использовали жители мира Полудня для поиска нужной информации. Максим Каммерер, герой романов «Обитаемый остров», «Жук в муравейнике» и «Волны гасят ветер», считал его чудом света, потенциал которого еще не раскрыт в полной мере. В БВИ хранили в базах огромное количество справочной информации, часть которой была открыта, а часть доступна исключительно по запросу.

В 1964 году, задолго до создания виртуальной реальности в Массачусетском технологическом институте, Стругацкие описали искусственный мир в повести «Хищные вещи века» — как они его называли, «иллюзорное бытие», виртуальный мир, посещаемый героями при помощи специального устройства. В мире иллюзий исполнялись мечты и желания. А еще до появления виртуальной реальности в 1958 году братья предсказали появление самообучающихся нейронных сетей. В рассказе «Спонтанный рефлекс» описана машина Урм, работающая на основе математической модели, которая способна к самообучению. Урм проектировали для управления межпланетными сообщениями при исследовании неизвестных планет. Вот маленькая цитата из рассказа: «Пискунов рассчитывал, что, “набравшись впечатлений”, Урм будет способен без помощи человека подбирать наиболее выгодные линии поведения для каждого нового случая».

Нейросети, как уже было сказано, пытаются повторить своим устройством мозг, и достаточно успешно. Часть функций, ранее традиционно выполнявшихся человеком, многократно качественнее реализуются нейронной сетью: распознавание лиц, транскрипция аудио в текст, классификация неоднородных данных, предугадывание поведения котировок ценных бумаг, движение фондовых рынков, интеллектуальный поиск с предоставлением контекстуализированной информации и многое другое, что раньше считалось невозможным для машины. Разрушение традиционных методов взаимодействия с информацией неизбежно, а вместе с этим и изменения в профессиональной среде.

Профессиональный успех в мире Полудня зависит от навыка взаимодействия с интеллектуальной машиной

После предоставления доступа миллионам пользователей к функционалу нейронной сети ChatGPT стало очевидно, что навык переработки информации существенно менее значим по сравнению с навыком взаимодействия с интеллектуальной машиной. От того, насколько качественно удается использовать машину, зависит успешность профессионала. Уже сегодня знаний, экспертности и опыта недостаточно. Как и развитого навыка переработки информации. На передний план выходит умение взаимодействовать с умными машинами. Однако не стоит рассматривать это как аутсорсинг функции мышления. Нейронные сети — это не костыль, на который может опереться мозг, а вызов каждому работнику интеллектуального труда, от доктора и учителя до программиста и бизнесмена.

Нейронные сети не предлагают соревнования с человеком: они выиграют на любой дистанции, где важны скорость и вычислительная мощность (шахматы и го — яркие тому примеры). Их предложение заключается в совместной эволюции, попытке создать что-то ранее недоступное ни человеку, ни машине. Так мы сможем быстрее и лучше обучаться, показывать значительно более качественный результат в работе, чем если бы человек или машина делали это друг без друга. Из-за одержимости технологиями мы упускаем из виду тот факт, что та самая технология создана руками человека, мастера своего дела, работника интеллектуального труда. И часто задачи подобного рода — ручные, методичные, медленные — расцениваются как пережиток прошлого. Однако в существующих реалиях проникновение ИИ во все области деятельности человека вынуждает мастера не только создавать смыслы, но еще и находить смысл в том, что создано холодным алгоритмом.

На международных экономических площадках уже озвучиваются риски, связанные с повсеместным внедрением ИИ в профессиональной сфере. Завершившийся в мае 2023 года Мировой экономический форум опубликовал отчет о будущем профессий. Экспертный прогноз весьма неутешительный, однако демонстрирует возможные пути преодоления кризиса автоматизации.

Отчет форума раскрывает влияние макроэкономических и технологических трендов на изменения рынка и требования к навыкам соискателей, горизонт — ближайшие пять лет. По мнению экспертов, 23% профессий претерпят изменения. В 45 странах, где проводилось исследование, трудится более 673 млн работников, а в ближайшем будущем компании создадут 69 млн рабочих мест, при этом сократят 83 миллиона. Это создает дефицит в 14 млн и увеличивает на 2% уровень безработицы. И здесь речь только о профессиях, с которыми традиционно человек справлялся лучше машины; однако с развитием ИИ компьютеры начали превосходить homo sapiens в выполнении определенных функций.

Синергия человека и машины переходит на новый уровень, в ранее не задействованную плоскость. Использование машин там, где традиционно требовались сила и ловкость (например, при сборке автомобилей на конвейере или сортировке почты), не сильно изменится, в первую очередь потому, что в этой области машины и так выполняли достаточно работы. Однако то, что считалось ранее уникальным для человека (рассуждение, общение, координация деятельности группы, принятие решений на основе данных, синтез и анализ неоднородной информации), так или иначе будет автоматизировано. Ниже мы рассмотрим некоторые аспекты подобной автоматизации, но пока немного пофантазируем об эволюции роли машины.

В период 2023–2030 годов ожидается, что 75% компаний, принимавших участие в исследовании, будут использовать искусственный интеллект. Следующий большой этап, когда бы он ни начался, — роботизация и передача машине некоторых деликатных физических функций. Однако уже сегодня, согласно отчету Международного экономического форума, наиболее вероятные смещения ожидаются в банковой сфере, автоматизации точек продаж, функций секретаря и аналитики, бухгалтерской и финансовой отчетности. Машина работает с подобными данными значительно быстрее и аккуратнее, особенно в условиях, когда возникает необходимость соотносить текстовые значения с цифрами и графиками. Тем не менее полностью отдать на аутсорсинг эти функции машине не получится — необходим контроль.

На компьютер в первую очередь возлагается тяжелый, рутинный труд, чтобы освободить человека, который гораздо лучше способен думать. Машина проводит исследование и анализ данных, мы проверяем за ней и выполняем обратное исследование. Получив ответ от нее, недостаточно скопировать его и отправить, требуется определенный набор навыков, позволяющих проводить проверку созданного машиной. Это относительно новая концепция, суть которой заключается в изучении созданного нейронной сетью, поиске подтверждения представленных данных, соотнесении источников информации и фактов, подтверждающих выданный результат. И здесь перед человеком встает очередная проблема: необходимость переобучения.

Согласно тому же отчету, ожидается, что до 50% используемых профессионалом навыков претерпят изменения во всех областях деятельности. Иначе говоря, каждый работающий человек должен будет пересмотреть и обновить свои умения, которые используются им каждый день. Компании, принимавшие участие в опросе, подчеркнули растущую потребность в навыках, которые условно можно поделить на следующие подкатегории:

• Когнитивные навыки (креативное, аналитическое и системное мышление).

• Навыки самообразования (любопытство, постоянное обучение, устойчивость к изменениям, гибкость и мобильность).

• Технические навыки (технологическая грамотность, умение работать с умными машинами и большими данными).

В наибольшем дефиците сегодня навыки мышления и построения межличностных отношений вместе с умением понимать сложные интеллектуальные машины и работать с ними. Именно это, а не физическая выносливость, ловкость, умение делать что-то руками определит профессиональную востребованность в мире искусственного интеллекта, умных машин и бесконечно бурного потока информации.

Именно необходимость повышения качества мышления и тренировки навыков самообразования подтолкнула нас к изучению трех областей, в которых применение ИИ может принести наибольшие плоды: образования, медицины и аналитики данных. Далее на страницах этой книги мы рассмотрим, какие проблемы машина может решить во всех трех областях. И начнем с образования.

Так случилось, что ваш покорный слуга, автор этих строк, не только исследователь, но еще и педагог. Преподает в школе, университете, автор воркшопов и курсов. Поэтому наш взгляд на ИИ в обучении, возможно, получится наиболее глубоким.

Мы, конечно, приведем примеры использования искусственного интеллекта в классе или аудитории — и учеником и учителем. Но прежде чем показывать примеры и предлагать сценарии использования, необходимо обрисовать проблему образования в целом. Способы применения ИИ в данной области полностью обусловлены проблематикой. Технолуддиты часто используют тезис, что ИИ подорвет доверие к образованию, однако мы предлагаем немного другую перспективу — техноевангелистическую.

Что случится с образованием, если каждому ученику на планете предоставить доступ к умному цифровому репетитору, а учителю — к работающему на нейронной сети ассистенту, который помогает в подготовке и проведении уроков? На наш взгляд, произойдет взрывной рост качества обученности и скорости освоения базовых и продвинутых областей знаний. Математика, основы грамматики русского языка, гуманитарные, точные и естественные науки приобретут необходимый инструментарий, чтобы дотянуться до каждого ученика на планете, станут в какой-то мере универсальными.

Противоречивое предположение о том, что важно

Зачем мы ходим в эту школу/университет? С какой целью записались на курсы или повышаем квалификацию? Ответы породят еще больше вопросов, но самый интересный звучит так: что станет востребовано в будущем? К чему должны готовить нас школа и корпоративный университет? Попробуйте задать любой из этих вопросов профессиональному педагогу. Вряд ли вы услышите, что университет и школа должна научить нас работать с дробями или брать интегралы, потому что это важно в будущем. Или то, что знание произведений Чехова и Уайлда поможет устроиться на работу. Роль митохондрий в теле человека тоже обычно не озвучивается учителями, когда их спрашивают, к чему должно готовить образовательное учреждение — хоть государственное, хоть корпоративное.

Каждый учитель без исключения назовет наиболее важные навыки, которые станут востребованы в будущем:

• Быстро и достаточно глубоко погрузиться в новую область.

• Думать системно и критично.

• Выражать себя логично и понятно.

• Быть этичным.

• Уметь работать в команде.

Есть еще множество других навыков, которые в традиционном образовании не преподаются или преподаются весьма посредственно. Отсюда, на наш взгляд, возникает конфликт целей и средств обучения. Иными словами, проблема не в образовании, а в подходах, применяемых в обучении. Чтобы рассмотреть проблему максимально всесторонне, стоит сформулировать определение того, что такое обучение.

Образование сегодня имеет множество форм: от традиционного, получаемого за партой, до профессионального. Но мы хотим выйти за данные рамки и рассуждать об обучении как о системе со множеством тесно связанных подсистем. Еще в 1990 году Барри Ричмонд предположил, что обучение происходит на пересечении образовательного процесса, дидактических инструментов и парадигмы мышления.

Роль учителя в образовательном процессе

Очевидно, что образовательный процесс вбирает в себя множество элементов: от методических подходов, активирующих в той или иной мере внимание, память, интерес учащихся, до способа взаимодействия с учеником. На последнем и остановимся. На протяжении всей истории педагогики роль учителя заключалась в передаче знаний; об этом говорит буквально все: слова, произносимые во время урока и перемены, комментарии, включая шуточные, отпускаемые в сторону ученика, организация пространства класса. Учитель — источник знаний. Он их передает, а ученики вбирают по мере возможности и заинтересованности. Задача одного — передать максимум за 45 минут, второго — запомнить или записать информацию максимум за 45 минут.

Учитель работает первым номером, наполняя класс материалом и требуя от учеников через какое-то время повторить изложенное. Если они смогли написать тест или пересказать наиболее полно, значит справились с задачей; если нет — это их проблема, которую нужно решить, по большей части самостоятельно. Когда учитель работает первым номером, предполагается, что учащимся нечего привнести в образовательный процесс: они не могут поделиться ни опытом, ни знанием, ни мнением, за исключением редких случаев. Даже организация пространства класса подразумевает это: ученик видит либо учителя, либо затылок впереди сидящего.

Как нам кажется, роль и место учителя в современном классе эволюционировали. Он прошел этап «говорящей головы» достаточно давно, но от старых привычек так просто не избавиться, а новые модели поведения еще не культивировались. Слишком мало времени прошло. Однако первый шаг, который поможет запустить процесс, — перестать воспринимать себя как единственный источник мудрости и знаний. Знания в XXI веке слишком быстро устаревают — не фундаментальные, а в первую очередь понимание мира, характера взаимодействий. Однако это не означает, что фундаментальные дисциплины невозможно преподносить иначе. Например, так, чтобы ученик не только узнавал, что такое радиус и диаметр, но и понимал, как эти параметры используются за пределами искусственной среды класса, например при выборе колеса для автомобиля. Алексей Савватеев в своей работе крайне эмоционально, но от этого еще прекраснее передал весь спектр чувств от подобной проблемы.

Всем участникам образовательного процесса следует изменить убеждение, будто знания получаются через усвоение материала, преподносимого кем-то. Мы считаем, что знания синтезируются в рамках тесного взаимодействия ученика и учителя. Усвоение материала, преподнесенного в классе, перестало быть важным в условиях развития информационных технологий и взрывного роста информации.

Учитель перестал быть «знаниераздатчиком», а ученик — «знаниеполучателем». Оба превратились в «знаниесоздателей» в разной степени. В современном информационном обществе процесс познания происходит в момент деятельности, совместного решения проблем, обсуждения и обучения. Здесь есть существенное отличие от фронтального обучения: ведущим становится ученик, а не учитель. Именно он задает направление исследования — естественно, под контролем учителя, который помогает и направляет, конструирует опыт и определяет деятельность в заданных рамках.

Базовые знания, без которых дальнейшее исследование мира невозможно, необходимо усвоить в традиционном стиле: это таблица умножения, периодическая таблица элементов, правила грамматики. Они закладывают фундамент дальнейшего поиска. Учитель предоставляет материал, помогает избегать вредного, но не дает подготовленного ответа, позволяет ученикам самим разобраться в проблеме. Его задача как архитектора — создать ситуации, при которых ученику необходимо не только найти решение, но и интересно это сделать.

Учащемуся приходится самостоятельно маневрировать в бесконечном информационном потоке, а учитель выступает в роли архитектора, который создает среду, вдохновляет и поддерживает исследования. Его задача — не только обеспечить материалом, но и направить, помочь избежать вредного контента, вместо строгих инструкций и предподготовленного опыта сформулировать вместе с учеником вывод или решение. Подходить к вопросу обучения нужно сократически: вместо ответов задавать вопросы, указывающие направление дальнейшего поиска.

Подход, при котором «ученик первый», подразумевает как риски, так и несравнимые преимущества перед подходом «учитель первый». Такой вариант требует усилий и решимости. Учителю придется оставить роль всезнающего гуру, а ученику — взять на себя ответственность за обучение. Обе роли вынуждают исполнителей к сотрудничеству, а не к конкуренции, при которой нет выигравших.

Однако не стоит забывать и то, что одного подхода во взаимодействии недостаточно. Материал обучения не менее важен, без него невозможно научить мыслить. Перед учителем стоит глобальная задача по адаптации материала под нужды ученических групп; при наличии, например, десяти классов в школе это практически невозможно. Потому фронтальная форма и доминирует в обучении: у учителя не хватает сил и времени для такой адаптивной работы.

Организация материала может принимать разные формы — от инструкций перед занятием до объяснения того, какое отношение новая тема имеет к уже пройденным, какие этапы ожидают ученика и каким должен быть результат. А перед учеником встает иная проблема: он делит внимание учителя с одноклассниками, что существенно снижает качество процесса и влияет на усвоение знаний.

Проблема персонализации обучения

В 1984 году Бенджамин Блум опубликовал статью «Проблема двух сигм» (σ — стандартное отклонение). Суть статьи можно свести к следующему утверждению: персональное обучение в два раза эффективнее, чем когда на одного учителя приходится тридцать учеников.

Заявление из категории очевидных, однако исследование Блума затрагивало гораздо более фундаментальную проблему. Как повысить эффективность классического образования, которое доступно большинству школьников, студентов и профессионалов по всему миру? Какие инструменты и дидактические приемы могут позволить сократить разрыв? По мнению Блума, если ученик получает персональную, своевременную, а главное — подбадривающую обратную связь, то качество его обученности в два раза выше, чем у того, кто занимается в группе из тридцати учащихся.

Наиболее наглядно это демонстрирует график.

В традиционном классе обучение проходит в парадигме «всё как обычно»; в случае с поэтапным обучением новая тема не начинается до тех пор, пока класс не продемонстрировал полное освоение пройденного. Иными словами, если в случае промежуточного тестирования результаты ниже прогнозируемых, определяются подтемы, требующие дополнительного объяснения, и только после успешной сдачи теста учитель переходит к новой теме. Персональный инструктаж — обучение один на один с учеником. Проблема, которую пытался решить Блум, заключался в том, что он искал комбинацию приемов, которые могли бы приблизить результаты обучения в традиционном классе с поэтапным обучением к обучению один на один.

Справедливости ради стоит отметить, что он и его команда нашли такой способ. Достичь близкого к желаемому результата можно через обучение детей навыкам рефлексии, анализа, наблюдения, экспериментов с явлениями, сравнения изученного с ежедневным опытом и глубокую работу с учебными пособиями, а также поэтапное обучение. Однако, как нам кажется, при подобном подходе хотя качество обученности и возрастает, но вместе с тем удлиняется и время, необходимое для освоения новой темы. И вот на этом этапе персональной работы раскрывается потенциал ИИ-помощников.

Представим, что у каждого ученика на планете появился персональный цифровой учитель, который может предоставить своевременную, детальную и качественную обратную связь. А каждый учитель получает доступ к цифровому ассистенту, помогающему с проверкой работ, подготовкой, а главное — адаптацией материала под особенности группы. Повысится ли качество обученности? Поможет ли подобная синергия человека и машины добиться лучших результатов, чем у машины или человека в отдельности? Нам кажется, что да.

Нейропомощник всем и каждому

Признайтесь честно: заинтриговала приставка «нейро-»? Каждый раз, когда в разговоре с кем-то попадается слово с ней, ожидаешь историй успеха, успешности или успешного успеха. Потому что не может быть чего-то неуспешного с приставкой «нейро-».

Нейроинститут — каждый выпускник Королев как минимум. Нейрочтение — идеи автора сами в мозг просачиваются. Нейрологика — новый Сократ. Одно сплошное нейро. Смеем предположить, что, прочитав оглавление, вы как минимум заинтересовались, о чем здесь могут написать. Но у нас все достаточно прозаично. Мы будем рассматривать способы создания относительно «глупой» нейронной сети, во вполне сносного персонального помощника. Для ученика он станет личным учителем, как у Блума в описании персонализации обучения. А преподавателю заменит коллектив авторов, готовящих к публикации новое издание учебного пособия.

Нам для этого потребуется сравнительно малый набор мыслительных инструментов, промптов и поэтапных запросов и еще не одна, а сразу несколько нейронных сетей. ChatGPT мы используем для широкого спектра запросов как ученика, так и учителя. Twee.com окажется незаменимым помощником для учителя английского языка. Perplexity.ai — палочка-выручалочка исследователя.

Мыслительные инструменты

Как мы уже выяснили, человек боится потерять контроль каждый раз, когда речь заходит об ИИ. Однако, по мнению исследователей, повсеместное использование ChatGPT школьниками для учебы, молодыми учеными для научного поиска, учителями для проверки работ и подготовки материала обусловит необходимость развивать навык обратного исследования.

Пользователю нейронной сети нужно находить подтверждение представленным машиной фактам, а также источники информации, на которые она могла сослаться. Это, в свою очередь, крайне положительно скажется на умении формулировать запрос, или промпт, подбирать правильные ключевые слова, оценивать и сравнивать выданное нейронной сетью. Учащийся в итоге сможет формулировать свою точку зрения, а учитель — качественно подбирать материал для подготовки к занятию. Однако это еще не все мыслительные инструменты, а лишь один из множества. Барри Ричмонд выделяет до семи мыслительных систем, и научное мышление, включая обратное исследование, — только часть сложной комбинации.

ИИ в деятельности ученика

Для демонстрации возможностей ИИ в деятельности учащегося мы используем в качестве примера обучение английскому языку и ChatGP T. При этом не будем уделять много внимания наиболее очевидному способу применения — переводу. Несомненно, большие языковые модели, нейронные сети, переводят массивы текста значительно лучше, чем прочие онлайн-переводчики, и далеко не всегда хуже, чем человек.

Расскажем небольшую, но поучительную историю. В ходе очередной практики будущие выпускники одного московского вуза были направлены в качестве переводчиков в фармацевтическую компанию. На тот момент существовала необходимость в переводе большого количества рецептур и описаний препаратов. «Опытная» команда из пяти недобакалавров, увидев гору текстовых файлов, решила оптимизировать процесс. Ребята привлекли на помощь DeepL, который в принципе справился с задачей — не без сложностей, не без последующего редактирования, но справился. А работодатель, увидев результат, сказал новоиспеченным «оптимизаторам»: «Спасибо, мы думали в конце вашей практики предложить вам остаться работать у нас, но, увидев, как хорошо с задачей перевода справился цифровой алгоритм, решили вместо пяти переводчиков нанять одного редактора». Вот так работает эволюция — можно и себя «оптимизировать» из профессии. Но вернемся к практическому использованию нейронных сетей в деятельности ученика.

Для сравнения предлагаем перевод тремя популярными сервисами и ChatGPT фрагмента статьи Юваля Харари о взломе кода человеческой цивилизации.

Бесспорно, вопрос редакции перевода — дело вкуса. Даже ChatGPT, на наш взгляд, перевел текст не совсем корректно, каждый представленный выше вариант стоит «отполировать». Однако машина действительно преуспела в умении объяснять. Вот лишь несколько примеров использования ИИ в роли персонального учителя.

Объяснение слова в контексте

Для демонстрации используется статья с портала ScienceDaily — «'Mind controlling' parasitic worms are missing genes found in every other animal».

Однако нам этого недостаточно. Узнать смысл слова мало, нужно еще и понять, как оно используется в разных ситуациях и имеет ли иные контексты.

Мы можем попросить ChatGPT сгенерировать дополнительные примеры по любому из значений, что с точки зрения обучения наиболее эффективно.

Огромный потенциал системы ИИ скрывается в помощи с грамматикой и словообразованием: машина может дать подробные объяснения.

Объяснение грамматики

Здесь стоит уточнить, что объяснение и своевременная обратная связь играют наиболее значимую роль в обучении. Чем полнее и оперативнее она предоставлена, тем скорее получится скорректировать действия и поведение. Современному учителю практически невозможно дать комментарии на каждую неточность всем ученикам класса. Именно об этом писал Блум, когда размышлял над проблемой персонализированного обучения. ИИ решает эту задачу крайне эффективно. Здесь важно уточнить, что на момент написания этой книги умных цифровых ассистентов для ученика не то чтобы не существует, но их весьма немного и из их числа, на наш взгляд, можно выделить одного — созданного Khan Academy умного ассистента Khanmigo.

Сложность, которая возникает при работе с подобными Khamingo умными машинами, кроется в необходимости проявлять волю. Иначе говоря, ученик должен целенаправленно задавать вопросы, проверять ответы и формулировать собственное понимание. И давайте честно: не каждый взрослый и сформировавшийся человек способен это сделать. Фокус, который исполняет Khamingo, состоит в том, что он подталкивает к поиску ответа. Не заставляет, а именно подталкивает, формулируя ответ так, чтобы ученику было или интересно, или необходимо решить ту или иную ситуацию.

Если же мы используем стандартную большую языковую модель, например ChatGPT, то необходимость проявить волю для обучения высокая. Для демонстрации возьмем фрагмент на английском языке и попросим исправить ошибки. Оригинальный текст выглядит вот так (ошибки выделены):

Объяснение весьма общее, однако указывает направление дальнейшего поиска. Например, может быть непонятно, какое изменение сделано в превосходной форме прилагательного strangest: ИИ добавил перед ним артикль the, но при этом не дал пояснение, почему так сделал. Если его спросить об этом, то мы получим такой ответ.

Историю запросов, которые представлены выше, можно самостоятельно исследовать по ссылке: chat.openai.com/share/c8826f28-ae9a-499a-8aa9-449625548e09. Ознакомиться с другими способами создания ИИ-ассистента из ChatGPT можно в приложении.

ИИ в деятельности учителя

Если с ИИ в качестве персонального помощника ученика все более или менее ясно, то в случае с учителем имеется достаточно широкий инструментарий, позволяющий с относительно небольшими временными затратами сконструировать урок, организовать работу учащихся с текстами для чтения, подготовить словари иностранных слов, математические примеры, задачки по физике, помочь в проверке работы, создать презентацию.

В нашей работе мы используем два сервиса: уже описанный ChatGPT и новый — twee.com. Последний создан учителями английского языка для учителей английского языка. На twee.com найдется два десятка дидактических инструментов, при помощи которых учитель может создать урок, даже не покидая сайта. Например, при обучении чтению по запросу преподавателя алгоритмы twee.com могут сгенерировать текст на определенную тематику, сформулировать открытые вопросы и вопросы формата правда / ложь / не сказано, придумать несколько вариантов заголовков, создать несколько разножанровых отрывков. В работе со словарем можно попросить ИИ сгенерировать «необходимый словарь терминов» на конкретную тему, с которыми можно создавать упражнения на заполнение пропусков, соотнесение определений.

Огромные возможности открываются перед учителем в работе с аудиозаписями и видеороликами. Ранее на составление одного урока по аудированию могло уходить до двух часов. Столько времени требовалось, чтобы понять текст, перенести его частично или полностью в печатную форму, написать аннотацию или обобщить информацию. Благодаря twee.com появляется возможность делать это в десятки раз быстрее; более того, «из коробки» можно получить вопросы по теме видео — как открытых, так и на множественный выбор.

В статье «Лингводидактический потенциал систем искусственного интеллекта» мы уже рассмотрели несколько оригинальных элементов подготовки урока английского языка. Не будем его повторять здесь. Вместо этого в формате лабораторного журнала попробуем создать новый урок на развитие навыков аудирования.

Лабораторный журнал — особый жанр, на его страницах много рефлексии, много ненужного. Даже неудачные попытки остаются записанными.

Может показаться, что на урок затрачено более двух часов. Нет. Много времени требуется на начальном этапе, когда создается структура урока, закладывается изначальная логика. После того как уже есть понимание целей и средств, на поиск и адаптацию уходит не более двадцати минут. И на урок из примера потребовалось около получаса. Гораздо больше времени ушло на запись действий.

Очень надеемся, что примеры выше вдохновят кого-то на более системное изучение чего-либо, а пример лабораторного журнала подтолкнет учителей к созданию уникальных уроков. Однако, как и у всего в этом мире, у подобного автоматически созданного материала есть цена. Высокая она или низкая — решайте сами, но мы попробуем разобраться и в этом аспекте использования ИИ.

Однажды в весьма интересное сообщество, посвященное управлению знаниями, администрация подселила интеллектуального бота, работающего на ChatGP T. Это привело к уникальной ситуации: участники перестали общаться друг с другом, а вместо этого со всеми вопросами по теме и не только обращались к боту.

Всего за месяц общение участников сошло на нет, а бот без устали отрабатывал запросы, которые иногда были вполне осознанными и любопытными, но часто откровенно глупыми. Например, по этой ссылке: t.me/Zettelkasten_ru/107535/109513 — можно прочитать забавную дискуссию о частушках. В целом раздел «Спроси у ChatGPT» (t.me/Zettelkasten_ru/107535) может дать богатую почву для размышлений. Но когда мы спросили отдельных участников сообщества, почему вместо человеческого общения они выбирают бота, то получили весьма неожиданную обратную связь. Например, один из участников рассказал, что обращается к боту с вопросами, с которыми не пойдет к другому человеку; возможно, даже не обратится к психотерапевту.

В 1965 году уже была попытка создать что-то подобное: машину, которая говорит с человеком и создает иллюзию эмоциональной привязанности. Джозеф Вейценбаум разработал первый чатбот, который использовал естественный язык для общения с человеком. Чтобы поддержать диалог, Вейценбаум использовал прием клиентоцентрированной психотерапии, поддерживающий и фасилитирующий взаимоотношения. А если еще проще, то в момент, когда пользователь отправлял компьютеру сообщение, «Элиза» (чат-бот) анализировала текст на наличие ключевых слов, которые и использовала в своем ответе. Она брала идею исходного сообщения и трансформировала ее.

Чтобы проверить способность «Элизы» к коммуникации с собеседником, Вейценбаум приглашал студентов и коллег в свой офис и предлагал им поговорить с машиной, а сам наблюдал за ними и записывал. Неожиданностью стал факт эмоциональной связи между человеком и машиной. Люди открывались перед ней и рассказывали о проблемах, с которыми сталкивались в жизни и взаимоотношениях. Эмоции сохранялись даже после того, как Вейценбаум объяснял принципы работы машины и алгоритм формирования ею ответов. Он особо акцентировал внимание испытуемых на том, что машина не понимает, о чем говорит человек, а лишь рефлексирует по поводу отправленного им текста. Еще более удивительно то, что секретарь Вейценбаума, видевшая его работу и понимавшая, что это всего лишь машина, попросила его разрешения поговорить с ней лично, без наблюдателей.

«Элиза» наглядно продемонстрировала, что осознанная коммуникация возможна и в том случае, когда сознание имеется только у одного партнера. Симуляции интеллекта достаточно, чтобы ввести человека в заблуждение. Позже Вейценбаум придумал этому явлению название — «Эффект Элизы». Он считал, что подобным «бредомышлением», когда один бредит, а другой наделяет его слова личным смыслом, человечество будет страдать и в цифровую эпоху. Кажется, он был не так уже и неправ. Этого хватило, чтобы определить дальнейшую работу ученого на десятилетия вперед, и тезис исследования звучит так: симуляции интеллекта достаточно, чтобы одурачить человека.

В своей книге «Компьютерная мощность и человеческий разум» Вейценбаум размышляет о том, что «Эффект Элизы» — симптом значительно более серьезной патологии. В мире, где правят наука и технологии, человек испытывает чувство одиночества, будучи окруженным людьми. Он видит себя винтиком огромной социальной машины. В условиях, когда социальные связи увядают, личное общение становится предметом роскоши, и человек в порыве отчаяния пытается найти эмпатию и эмоции у машины. Хотя здравый смысл говорит, что это невозможно, человек рационализирует, что машине его проблемы гораздо важнее, чем другому человеку, и использует ее, «чтобы поговорить».

«Эффект Элизы» — полная противоположность «комплексу Франкенштейна». Там, где Азимов искал способы донести до человека ценность технологии, пользу интеллектуальной машины, Вейценбаум пошел по иному пути. До конца жизни он формулировал «критический взгляд здравого человека» на ИИ и цифровые технологии. Он считал делом своей жизни донести до человечества мысль, что умная машина — не такая умная, как кажется или как нам ее представляют. И даже если мы воображаем, будто машина нас слушает, ей на самом деле нет никакого дела до наших проблем и переживаний.

Натренируем ИИ на роль психотерапевта

Изначально не хотелось писать об этом аспекте использования ИИ, но мы убеждены: данный материал многим будет полезен. Единственное, что стоит помнить: это машина, а не дипломированный специалист, у нее могут быть ограниченные познания в области психологии, но мы это делаем ради эксперимента. Интересно узнать про ваш опыт общения. Если таковой у вас есть и там нет ничего интимного, поделитесь им с нами в письме по электронной почте или в соцсетях.

Для тренировки мы использовали GPT-4. Первым действием попросили ChatGPT рассказать нам, какие инструменты психотерапии он знает.

Убеждены: если попросить дополнить список еще пятью пунктами, мы получим больше инструментов, однако в нашем эксперименте такой необходимости нет. Следующим этапом мы настроили, в каких ролях машине нужно будет функционировать, описали себя, проблему и приступили к работе.

Собственно, это то, что пять лет назад беспокоило автора этих строк. В 2018 году инструмента, подобного ChatGPT, не было, вместо него на помощь пришли письменные практики, подкасты с Арменом Петросяном и медленная, ежедневная рефлексия. За психотерапевтические промпты огромное спасибо Никите Тахирову (t.me/Nikita_Tahirov), однако его помощь этим не ограничивается; мы еще вернемся к нему с неожиданного ракурса.

Если бы «Преступление и наказание» написал ИИ, изменило бы знание этого факта наше восприятие романа?

Попробуйте честно ответить на этот вопрос. Если бы ИИ написал «Преступление и наказание», или «Войну и мир», или любое другое классическое произведение — что-нибудь изменилось бы? Мы уже выяснили, что «Эффект Элизы» выражается в эмоциональном обмене между человеком и холодной машиной, а вот были бы эмоции от метаний Раскольникова такими же сильными, если бы об этой истории написал не человек? Джордан Питерсон в одной из лекций раскрывает причины, по которым эмоциональные переживания при прочтении «Преступления и наказания» такие яркие. Способна машина создать подобный текст или нет? Нам кажется, что на этот вопрос достаточно сложно ответить и в целом машина пока не имеет возможности написать произведения, сравнимые с работами Достоевского, Толстого, Чехова; однако это не означает, что она не способна создать литературное произведение.

Мы попробуем поговорить с машиной как с человеком. Наша задача — раскрыть вопрос автоматически созданного контента. В работе используется ChatGPT-4 с предварительной настройкой ролей и персонажей.

Промпт

Название

Философская скамейка в парке: ИИ и мастерство писателя.

Место действия

Парк «Зарядье» в Москве. Безмятежный вечер, щебечут птицы, вдалеке прогуливаются люди. На скамейке сидят два человека: поклонник искусственного интеллекта и знаменитый писатель Федор Достоевский.

Персонажи

Энтузиаст ИИ, энергичный, оптимистично настроенный по отношению к будущему ИИ в литературе. Любит легкомысленно шутить и использовать современные анекдоты;

Федор Достоевский, скептически относится к месту ИИ в литературе, но заинтригован. Опирается на свои глубокие интроспективные размышления и иногда ссылается на свои произведения, в частности на «Преступление и наказание». Любит юмор и иногда делится анекдотами из своего времени.

Диалог

Достоевский размышляет о том, что значило бы для его произведений, в частности для «Преступления и наказания», если бы их писал искусственный интеллект. Как бы передалась суть человечности, вины и искупления? Поклонник искусственного интеллекта отвечает, что ИИ открывает возможности для молодых авторов и даже крупных новостных компаний. Они размышляют над определением качества в писательском деле и его субъективной природой. К одним и тем же темам в ходе беседы возвращаются два-три раза, причем каждое возвращение предлагает новый взгляд или более глубокое понимание.

Несмотря на то что диалог углубляется в этику и философию контента, создаваемого ИИ, он остается легким, сопровождается шутками и анекдотами от обоих персонажей. Объем должен составлять около 1000–1500 слов. Диалог заканчивается без четкого вывода, оставляя читателю возможность сделать собственные умозаключения.

Ответ ChatGPT

* Парк «Зарядье» в Москве сияет мягким светом заходящего солнца. Птицы поют симфонию, изредка прерываемую далеким детским смехом. Федор Достоевский и поклонник искусственного интеллекта, два маловероятных собеседника, сидят на старой скамейке в парке.

Достоевский. Знаете, я иногда думаю, как выглядело бы «Преступление и наказание», если бы его написала машина. Смог бы искусственный интеллект по-настоящему понять всю глубину вины Раскольникова, все терзания его души? Может ли машина постичь суть борьбы человечества за нравственность?

ИИ-энтузиаст. А, извечный вопрос «машина против человека»! Но, Федор, подумайте вот о чем: хотя ИИ, возможно, и не «чувствует» эмоции так, как это делает человек, он может понять закономерности, эмоции и темы из огромных объемов данных. Представьте себе, как это поможет начинающим авторам дорабатывать свои рассказы или как крупные новостные компании смогут генерировать контент!

Достоевский. Новости — возможно. Но литература? Вы говорите о закономерностях, но разве искусство не в том, чтобы их нарушать? Друг мой, если бы ИИ написал мою книгу, стал бы Раскольников… Роботниковым?

ИИ-энтузиаст (смеется). Роботниковым, это хорошо! Послушайте, я не хочу сказать, что ИИ заменит авторов. Скорее, он может им помочь. Подумайте о молодых писателях, не знающих своего голоса. ИИ может подсказывать, опираясь на классику, в том числе и на ваши произведения.

Достоевский. А значит, это скорее инструмент, как перо или бумага в мое время. Но, понимаете, ручка не говорит мне, что писать. Волшебство происходит в душе человека. Может ли машина по-настоящему понять тонкости человеческой натуры, наши парадоксальные наклонности, нашу борьбу с внутренними демонами?

ИИ-энтузиаст. Ну, давайте взглянем на это с другой стороны. Люди, какими бы талантливыми они ни были, имеют предубеждения, моменты лени и мимолетного вдохновения. ИИ же, напротив, постоянен. Он может обеспечить качество или то, что мы воспринимаем как качество, всегда.

Достоевский. Ах, качество! Субъективное понятие. Для кого-то «качество» — это соблюдение структуры и правил, а для кого-то — сырые, необузданные эмоции, страсть, выплескивающаяся на страницы. В «Преступлении и наказании» мысли Раскольникова хаотичны, интроспективны, непредсказуемы. А разве непредсказуемость — это не качество?

ИИ-энтузиаст. Безусловно! И вы затронули интересную тему. Сейчас искусственный интеллект лучше всего справляется со структурой. Но с развитием технологий кто скажет, что он не начнет работать с хаосом? Помните, что ИИ формируется под влиянием человека. Поэтому, пока люди непредсказуемы, потенциал ИИ в искусстве остается огромным.

Достоевский. Кстати о непредсказуемости: знаете анекдот о том, как я однажды проиграл все свои деньги в казино в Баден-Бадене и вынужден был спешно писать роман, чтобы расплатиться с долгами?

ИИ-энтузиаст (смеется). Нет, но это похоже на сюжет, который ИИ не рекомендовал бы вам воплощать в жизнь! В любом случае, хотя ИИ никогда не сможет воспроизвести подобный человеческий опыт, он может учиться на нем. Фактически причуды, несовершенства наших историй дают машине пищу, делая ее лучше и более человекоподобной в своих результатах.

Достоевский. Ах, но здесь-то и кроется парадокс! Мы скармливаем машинам человеческие несовершенства, чтобы сделать их совершенными, но что тогда происходит с очарованием человеческого несовершенства?

ИИ-энтузиаст. Помните, когда в музыке впервые появился автоматический тюнер? Был шум по поводу того, что это может убить душу песни. Но сейчас это просто еще один инструмент. Кто-то пользуется им, кто-то нет. Очарование сырого человеческого голоса по-прежнему существует, как и очарование человеческого письма.

Достоевский. Хм, интересная аналогия. Тем не менее мои работы часто вращались вокруг двойственности человека, добра и зла, логики и эмоций. Если искусственный интеллект начнет создавать литературу, куда он денется? Будет ли он принадлежать к миру холодной логики или к страстному буйству человеческого сердца?

ИИ-энтузиаст. Может быть, ему место где-то посередине. А возможно, ИИ поможет нам открыть еще одно измерение понимания, до которого мы пока не додумались. И если ваши герои будут жаловаться на свои диалоги, вы сможете свалить всё на машину!

Достоевский (смеется). Ах, это было бы удобно. Но, увы, тяжесть каждого слова лежала исключительно на моих плечах. Хотя эта дискуссия заставляет меня задуматься: в чем суть качества? В совершенстве и точности или в непредсказуемом вихре человеческих эмоций?

ИИ-энтузиаст. Это, мой друг, вопрос на века. Но пока мы размышляем над ним, не возражаете ли вы, если я с помощью ИИ закажу нам кофе? Он обещает «идеальное варево».

Достоевский. А почему бы и нет? Давайте попробуем это «идеальное» творение. Но помните, что именно несовершенство часто приводит к самым приятным сюрпризам.

С наступлением вечера собеседники продолжают оживленную дискуссию, щебет птиц сменяется ритмичным стрекотанием сверчков. Вопрос о месте ИИ в литературе остается без ответа, парк и читатели — с чувством томительного любопытства.

Получился весьма интересный диалог, который натолкнул нас на исследование двух проблем:

• Действительно ли новостные компании используют ИИ в написании статей?

• Что мы понимаем под качественной новостью?

Исследование феномена качества — не тема этой работы, а скорее интересный побочный продукт. Немного изучив публикации, удается собрать достаточно обширный материал для исследования. Если кому-то интересно, то начать можно с публикации Кристера Клерволла Enter the Robotic Journalism и работы коллектива авторов Can AI be a content creator?.

Как верно заметил воображаемый Достоевский, «качество» — довольно субъективное понятие, каждый в него вкладывает свой смысл. Для одних это краткость и своевременность, для других фактурность и непредвзятость, а третьи следят за правильной расстановкой запятых в тексте. Все это необходимо для «качественной» прозы, но достаточно ли? Потому что ИИ как раз может это предоставить.

На наш взгляд, автоматическая генерация контента, будь то рассылки электронных писем, план публикаций в социальные сети, скрипт сценария для видеоролика, решает одну из фундаментальных проблем, а именно устраняет из игры страх чистого листа и непонимание, что делать дальше, какие первые шаги предпринять и в какую сторону двигаться.

Возьмем в качестве примера ту же проблему качества и попросим ChatGPT составить план статьи на одноименную тему.

Промпт

Контекст: в эпоху, когда дезинформация приобретает массовый характер, а читатели всё более скептически относятся к потребляемым новостям, поддержание качества написанных новостей имеет первостепенное значение.

Роль: вы главный редактор ведущего новостного издания и консультируете начинающего журналиста по вопросам подготовки качественной статьи.

Задача: описать структуру статьи, в которой обсуждается качество написанных новостей, его важность и то, как журналисты могут обеспечить соответствие своей работы самым высоким стандартам.

Аудитория: журналисты, студенты, изучающие средства массовой информации, и все, кто интересуется журналистикой.

Введение

Начните с определения контекста: в эпоху, когда доверие публики к СМИ под угрозой и дезинформация становится глобальной проблемой, ответственность за производство надежных, качественных новостей ложится на журналистов. Объясните, почему так важно сосредоточить внимание на качестве новостного контента и как это поддерживает столпы демократии и информированного гражданства.

I. Важность качества письменных новостей

• Доверие общественности.

Опишите, как качественные новости создают доверие со стороны общественности и как их отсутствие может его подорвать. Включите статистику или кейсы, если они доступны.

Обсудите роль журналистов в формировании общественного мнения и ответственность, которая с этим связана.

• Столп демократии.

Объясните, как качественная журналистика укрепляет демократические институты, обеспечивая ответственность тех, кто у власти, и гарантируя прозрачность.

• Риск дезинформации.

Подчеркните опасности дезинформации, начиная с формирования неверных нарративов и заканчивая возбуждением насилия или паники среди населения.

II. Элементы статьи высокого качества

• Проверка фактов.

Подчеркните необходимость тщательной проверки фактов. Укажите на лучшие практики и доступные инструменты/ресурсы.

• Баланс и справедливость.

Обсудите важность представления разных точек зрения по вопросу, избегания предвзятости и обеспечения того, чтобы были услышаны мнения со всех сторон.

• Четкий и точный язык.

Коснитесь необходимости ясности в письме. Избегайте жаргона, если он не объяснен, и делайте язык доступным для широкой аудитории.

• Цитирование источников.

Объясните важность использования информации из надежных источников и соответствующего атрибутирования. Обсудите потенциальные подводные камни, связанные с использованием непроверенных источников.

III. Обеспечение отличия: лучшие практики для журналистов

• Постоянное образование.

Рекомендуйте журналистам регулярно обновлять свои навыки и знания, используя семинары, курсы и другие ресурсы.

• Взаимодействие с аудиторией.

Подчеркните преимущества активного взаимодействия с читателями через механизмы обратной связи, сессии вопросов и ответов или сообщественные форумы, чтобы обеспечить актуальность и надежность новостей.

• Этические соображения.

Погрузитесь в кодекс этики журналистов, подчеркивая такие ценности, как целостность, беспристрастность и справедливость.

• Сотрудничество.

Поощряйте журналистов к сотрудничеству с коллегами, экспертами и редакторами для создания более глубоких и обстоятельных статей. Объясните значение командной работы для улучшения качества новостей.

Заключение

Повторно подчеркните важность производства качественных новостей в эту эпоху дезинформации. Напомните читателям об их ключевой роли в поддержании стандартов журналистики. Поставьте перед ними вызов: стремиться к совершенству не только ради профессии, но и для улучшения общества.

Приложение

Рассмотрите возможность добавления приложения или раздела с дополнительными ресурсами, инструментами и ссылками, которые журналисты могут использовать для усовершенствования своего мастерства.

[Примечание для журналиста-новичка]: всегда помните, что в этой профессии ваша репутация — это ваша валюта. Каждая статья, которую вы производите, либо укрепляет, либо разрушает ее. Стремитесь информировать, просвещать и поддерживать своих читателей. Вы несете ответственность перед правдой, а не перед кликами или сенсационностью. Стремитесь к совершенству и всегда старайтесь стать лучше.

Обратите внимание, насколько четкий и структурный этот план. Помните, мы отмечали, что одной из сильных сторон применения ИИ в обучении оказывается предоставление быстрой и качественной обратной связи? На самом деле сложно представить опытного редактора, который сможет так же качественно и детально инструктировать своего подопечного.

Человек и машина вместе могут значительно больше, чем каждый из них в отдельности.