Чи загрожує ШІ втраті практичних навичок майбутніх лідерів і навчання?
Все частіше звучить занепокоєння не лише в освіті, а й у бізнес-середовищі: чи не призведе надмірна залежність від штучного інтелекту до втрати необхідного досвіду у молодших співробітників, які завтра можуть стати керівниками? Адже виконання завдань – це не лише рутинний процес, а й навчання на власних помилках, успіхах і спільній роботі. Якщо ж на цю роль постійно залучати ШІ або працівників, що користуються ШІ, чи здобудуть вони глибокі знання і навички для майбутнього керівництва?
Підступність автоматизації: уроки з авіації
Дослідники з Уортонської школи бізнесу звертають увагу, що автоматизація покращує ефективність, але водночас може позбавити людей цінного досвіду:
- «Коли технологія автоматизує завдання, люди ризикують втратити цінні навички, що створює певні ризики через зменшення людської майстерності», – зазначають автори.
Це нагадує приклад пілотів, які занадто покладалися на автопілот. Федеральне авіаційне управління США навіть рекомендувало мінімізувати використання автопілота, щоб пілоти зберігали необхідні навички для екстрених ситуацій, коли технологія відмовляє.
Аналогічно, покладаючись на генеративний ШІ, який іноді “галюцинує” — видає впевнені, але помилкові відповіді, – можна втратити здатність розпізнавати помилки та виправляти їх. Людина, що поступово деградувала в умінні або не навчилася через надмірне використання ШІ, навряд чи зможе вчасно це помітити.
Чи допоможе «режим навчання» ШІ виправити ситуацію?
Розробники AI розуміють цю проблему і близько року тому OpenAI запустив «Study Mode» у ChatGPT – функцію, що покликана стимулювати глибше та якісніше навчання за допомогою ШІ.
Хейз ДіБенедетто, досвідчений журналіст з технологій, перевірила цей режим і поділилась своїми враженнями:
- «Study Mode» пропонує короткі, конкретні сесії та мінімалістичний інтерфейс, що допомагає легше засвоювати матеріал;
- корисні практичні тести та швидкі огляди, зручні для учнів, які шукають чіткі пояснення критеріїв оцінювання;
- попри це, режим часто дає відповіді одразу й не дозволяє користувачам виправляти помилки перед переходом до наступного кроку, що викликало розчарування.
Головний автор дослідження з Уортон, Гамса Бастані, підтвердила, що досі немає «справді ефективного» поколінного AI-репетитора, а більшість існуючих результатів щодо покращення навчання є негативними або нейтральними.
Нові ідеї: чи можна створити кращого AI-тьютора?
За два роки після початкового дослідження Бастані разом із аспірантом Анджелом Цай-Хсуаном Чунгом продовжили пошуки.
Їхня мета – через тонкі зміни в дизайні зробити AI-навчання більш ефективним, імітуючи кращі практики живих вчителів.
«Наші попередні дослідження показали, що генеративний ШІ може шкодити процесу навчання, роблячи студентів надмірно залежними. Вони просять допомоги занадто рано і втрачають продуктивну боротьбу з проблемою, яка є критичною», – пояснює Бастані.
Варіант розвитку подій – не просто забезпечити безперервний доступ до вчителя, а створити персоналізоване навчання. У класі зазвичай потрібно підлаштовуватися під учнів нижче середнього рівня, щоб не втратити тих, хто відстає, але при цьому не нудьгувати найкращим. Ідея полягає в тому, щоб персоналізувати завдання так, щоб викликати більше конструктивної боротьби й відповідати рівню кожного учня», – додає вона.
Перші результати виявилися обнадійливими: студенти, які працювали з індивідуальними послідовностями завдань, показали кращі результати на фінальному іспиті. І що важливо, такі покращення не потребували додаткового часу викладачів чи збільшення навчального навантаження.
