Piektdien, 13.oktobrī, TVNET tiešraidē notiks konference par mākslīgā intelekta lomu augstākajā izglītībā, pulcējot kopā gan domātājus, gan darītājus augstākās izglītības attīstībā jauno tehnoloģiju kontekstā. Kurp mūs ved mākslīgā intelekta radītās iespējas un riski?
Šodien runāt par mākslīgo intelektu nozīmē staigāt pa ļoti šauru laipu. Kā visās aktuālās tēmās, arī šeit vienmēr pastāv spēcīgs kārdinājums krist galējībās, vai nu biedējot lasītājus ar kādām apokaliptiskām briesmām, vai arī aizraujot tos ar optimistisku entuziasmu par skaistu nākotni. Šādi riski ir ievērojami. Tomēr ceļš ir jāmeklē un par to ir jārunā, jo visdrīzāk mēs tiešām atrodamies kārtējās tehnoloģiskās revolūcijas iesākumā, un ignorēt to būtu bezatbildīgi. Kāds varbūt pat teiktu, ka šīs tehnoloģiskās revolūcijas ietekme būs daudz dziļāka, jo tā skar sfēru, kuru cilvēki vēsturiski ir uzskatījuši par savu prioritāti, – proti, domāšanu un racionalitāti. Tieši šo sfēru cilvēkiem, iespējams, tagad nāksies dalīt ar kādu citu, kas nav cilvēks. Un tas tiešām ir kaut kas jauns.
Izglītība ir joma, kur “dabiskais” jau pavisam drīz sadursies ar “mākslīgo” un, iespējams, radikāli izmainīs mūsu priekšstatu par cilvēka prāta iespējām.
Jau iesākumā es gribu pateikt, ka esmu tehnoloģiskais optimists.
Jebkura jauna tehnoloģija nes jaunus riskus; tomēr, ja pret tiem izturas atbildīgi, beigu beigās kopīgais ieguvums ir krietni lielāks. Reizēm mēs nenovērtējam cilvēku iespējas pielāgoties jaunai situācijai un izmantot jaunas iespējas, uzskatām cilvēka dabu par nepietiekoši adaptīvu un tādēļ trauslu. Vēsture bieži liecina pretējo. Kad pasaulē parādījās pirmie dzelzceļi, ļaudis pilnā nopietnībā bažījās, vai cilvēka ķermenis spēj izturēt ātrumu 60 kilometri stundā. Tādēļ pirmajiem pasažieru vilcieniem bija noteikts ātruma ierobežojums – 30 kilometri stundā. Jo lielāku ātrumu cilvēka ķermenis vienkārši nevarētu izturēt. Šādus piemērus vēsture pazīst kuplā skaitā. No otras puses, vienmēr ir labi būt gudram post factum. Tādēļ šis raksts iedalīts trīs daļās. Vispirms, kā mākslīgais intelekts varētu ietekmēt pašu mācīšanu un mācīšanos. Otrkārt, ko tas nozīmē mūsu izglītības institūcijām. Un, treškārt, kuri, manuprāt, ir tie faktori, kuriem būtu jāpievērš uzmanība, tā sakot, “risku vadības” ietvaros.
Vispirms par mācīšanos mākslīgā intelekta laikmetā. Tradicionāli, domājot par mācīšanos, mēs vienmēr esam respektējuši pretrunu: kvalitāte versus studentu skaits.
Ja tu gribi kvalitāti, tev vajag iespēju ieskatīties studentam acīs, pārvaicāt, atrast to vietu, kur konkrētais students tev vairs nespēj izsekot līdzi, un palīdzēt. Īsi sekot – personalizēt izglītību, jo mēs visi esam atšķirīgi savās kognitīvajās spējās.
Šīs personalizācijas iespējas mākslīgais intelekts mums ar laiku spēs sagādāt ļoti labi, sekojot mūsu reakcijām, atrodot mūsu vājās vietas, palīdzot mums katram izlabot tieši tās kļūdas, kuras liedz virzīties uz priekšu, un tamlīdzīgi. Turklāt tas būs iespējams masveidā. Tā teikt, masveida personalizācija.
Es domāju, ka kopumā tā ir ļoti laba ziņa. Masveidā pieejama personalizēta izglītība vispirms ļautu attīstīties tām sabiedrības grupām un tiem pasaules reģioniem, kuri līdz šim ir tikuši atstāti novārtā. Iedomājieties, ko tas nozīmē: cilvēks, kurš vēlas apgūt kādas specializētas un tautsaimniecībā vajadzīgas zināšanas, var iegūt tieši sev personalizētu studiju programmu! Tādu, kas atbilst viņa kognitīvajām spējām un mācīšanās ritmam. Tas mums liks nopietni pārvērtēt formālās izglītības lomu kopumā: galu galā, personalizēta izglītība (privātskolotāji, semināri mazās grupās un tamlīdzīgi) vēsturiski ir bijusi privilēģija. Pateicoties mākslīgajam intelektam, šādas iespējas lielā mērā tiek demokratizētas.
Ko tas nozīmēs izglītības institūcijām. Vispirms arī šeit mums, klasisko augstskolu cilvēkiem, būtu vērts izvairīties no panikas – tradicionālās skolas un augstskolas kļūs nevajadzīgas, to funkcijas pārņems mākslīgais intelekts, un tamlīdzīgi. Galu galā pavisam nesen mēs piedzīvojām ko līdzīgu, kad parādījās tā sauktie MOOCs. Arī tobrīd daudzi sauca: tūliņ, tūliņ ierastās augstskolas, ierastie kursi un profesori vairs nebūs vajadzīgi. Tomēr tas bija pārspīlēti. Un tomēr, pateicoties mākslīgajam intelektam, augstskolās notiks būtiskas pārmaiņas. Vispirms, tā kā “masu personalizācijas” ietvaros daudzi studentu pārbaudes uzdevumi varēs tikt uzticēti mākslīgajam intelektam, visdrīzāk mainīsies studentu proporcija uz vienu profesoru. Tās tīri mehāniskās pārbaudes funkcijas, kuras šobrīd veic asistenti vai paši skolotāji, noteikti varēs uzticēt kvalificētam virtuālajam asistentam, kurš efektīvi pārbaudīs, vai students ir apguvis attiecīgo vielu.
Tas, protams, jau šodien prasa jaunu eksaminācijas veidu izstrādi. Ierastie rakstisko eseju, testu un referātu formāti acīmredzot būtiski mainīsies.
Jau šobrīd ASV pētnieki ir pārliecinājušies, ka mākslīgais intelekts spēj sekmīgi nokārtot jurista kvalifikācijas rakstisko eksāmenu. Tas liek gan domāt par to, kā novērst ļoti plašās plaģiātisma iespējas, gan arī par to, vai cilvēkiem tiešām ir vērts mācīt prasmes, kuras labāk spēj veikt mašīna. Te nu ir vieta pasniedzēju radošumam studentu zināšanu pārbaudē (arī Latvijā, piemēram, RSU, ir jau sākts darbs pie inovatīvām pārbaudes metodēm). Taču, ja prasmīgi vadītas, šīs izmaiņas nebūt nebūs visaptverošas un katastrofālas. Atcerēsimies, cik neierastas vēl nesen bija tādas šodien vispārpieņemtas lietas kā “open-book” eksāmeni vai kaut vai kalkulatoru izmantošana eksāmenos. Arī mākslīgais intelekts drīzāk var tikt izmantots eksaminācijas procesā. Jebkurā gadījumā pārbaude nedrīkst aprobežoties ar atzīmju izlikšanu, bet tai ir jāsniedz atgriezeniskā saikne starp studentu un pasniedzēju.
Šāda darba dalīšana starp cilvēku un mašīnu, protams, prasīs arī elastīgāku studiju programmu pielāgošanu. Ko nākotnē nozīmēs, piemēram, slavenais jēdziens “kontaktstundas”? Un vai mēs esam tam gatavi? Šis savukārt prasīs pārvarēt akadēmiskā personāla inerci. Tā, visdrīzāk, būs problēma arī valstīs ar labāk atalgotu un mazāk novecojošu akadēmisko personālu. Jautājums, kā uz šā fona izskatīsimies mēs Latvijā, ja citviet šī attīstība norisināsies daudz straujāk.
Visbeidzot, par izaicinājumiem. Tādu nav mazums, tādēļ par tiem ir jāsāk domāt savlaicīgi.
Vispirms, labi zināmais, bet ignorētais zilonis istabā ir sociālais akcepts mākslīgajam intelektam. Mums nevajadzētu iedomāties, ka šeit entuziasms par jaunajām perspektīvām noteikti gūs virsroku pār bažām un piesardzību. Un tam tā arī nav jābūt, jo bažas un piesardzība ir jārespektē – jo īpaši, ja tās ir pamatotas.
Es domāju, ka mums ir gana daudz, ko mācīties no tādiem pagātnes gadījumiem kā diskusijas par ĢMO.
Studentu plaģiātisma problēma ir tikai daļa no plašāka jautājuma par autorību un autortiesībām mākslīgā intelekta laikmetā. Tas attiecas arī uz to darbu autortiesībām, kas ir izmantoti mašīnu apmācīšanā. Te mēs jau esam sagaidījuši pirmās reakcijas no rakstniekiem, uz kuru darbu pamata tiek trenēti komerciāli izmantojami lielie valodas modeļi.
Izglītības kontekstā ne mazāka problēma ir “atprasmjošana” jeb de-skilling. Kā nodrošināt, lai līdz ar mākslīgā intelekta izplatību cilvēki nezaudētu savas kognitīvās spējas. Jau šodien tikai retais spēj orientēties kartē, jo beigu beigās mēs visi izmantojam “waze” vai “google maps”. Ir kognitīvās prasmes, kuras cilvēkam ir vajadzīgas - pat neraugoties uz to, ka tās principā ir aizstājamas. Pretējā gadījumā mēs tiešām nonāksim totālā atkarībā no tehnoloģijām. Un tas, manuprāt, ir lielāks risks nekā tas, ka mašīnas varētu sadumpoties pret cilvēci. Tas, cita starpā, ir arī praktisks jautājums – kurā izglītības procesa posmā mēs gribam redzēt mākslīgo intelektu? Pamatskolā? Vidusskolā vai varbūt vienīgi augstskolā? Vai ir kaut kāds kognitīvo funkciju minimums, kurš ir jāapgūst, pirms šīs funkcijas tiek deleģētas mākslīgajam intelektam? Skaidrs, ka tā būtu lasītprasme, rakstītprasme, matemātikas un loģikas pamati. Bet kā ir, piemēram, ar svešvalodu mācīšanos šajā mašīntulkošanas laikmetā?
Visbeidzot, jau pieminētā “masu personalizācija” mainīs pašu mācīšanās un studēšanas pieredzi. Studijās vienmēr ir bijusi svarīga šī “kopības” dimensija – kā saka, tāda kopīga kāpšana zināšanu kalnā, gan ar pasniedzēju, gan studentu starpā. Pilnīgas personalizācijas apstākļos tā būtu neiespējama. Vienlaikus šī “mācīšanās kā kopīga pieredze” tomēr ir vērtība, kura jāsargā – tāpat kā studentu garīgā veselība, ar kuru visā pasaulē bija milzu problēmas Covid-19 pandēmijas laikā. Liekot atteikties no ierastā un šķietami “normālā”, tehnoloģijas rada mums jaunas grūtības. Taču tās vienlaikus arī sniedz jaunus risinājumus, ja vien spējam tos atrast un izmantot.
Konferences programma pieejama šeit.
Konferences iniciators Ivars Ījabs, Renew Europe grupa. Konference notiek ar Latvijas Mobilā Telefona atbalstu, tās līdzorganizētāji ir Rīgas Stradiņa universitāte un Rīgas Tehniskā universitāte, atbalstītāji – KPMG, Draugiem Group Mentoru Klubs. Informatīvais partneris - TVNET.