Чи справді штучний інтелект знищує мистецтво інтерпретації літератури?
Погляд викладача на виклики AI у навчанні гуманітарних дисциплін
Під час складання програми літературного семінару минулого семестру я відчув не просто звичайне хвилювання — це було щось більше, пов’язане з тривогою і смутком. Вже п’ятнадцять років я викладаю курси з англійської мови й «Великої літератури». Незмінно на своїх заняттях даю студентам однакове завдання — написати есе з інтерпретації твору. Головне у цій роботі — сформулювати аргумент, логічно довести, як саме текст передає свою ідею, спираючись на детальний аналіз. Теми і уривки для аналізу студенти обирають самостійно, що робить завдання максимально відкритим і водночас складним. Я ціную глибину та наполегливість студентів у цьому процесі. Тож було прикро усвідомлювати: через масове використання штучного інтелекту (ШІ) традиційний формат есе може втратити актуальність.
Страхи та паніка навколо штучного інтелекту у школах і університетах
Усі тексти про ШІ у шкільній освіті викликають відчуття, ніби процес уже незворотній. Заголовки типу «Кінець студентських есе», «Шахрайство із ШІ зростає» та навіть «ШІ руйнує старшу школу та університети» звучать як вирок. Ці меседжі спонукають думати, що навчальні методики, які десятиліттями працювали, перестали бути ефективними і що варто змиритися та шукати нові шляхи.
Приклади гіперболізованих заяв
Так, у 2022-му журналіст Стівен Марш у статті «Кінець коледжного есе» демонструє параграф, створений моделлю GPT-3 для професора Міка Шарплеса, і вважає текст практично ідеальним — на рівні магістратури. Хоча на початку сам автор оцінює роботу дещо стриманіше, пізніше без критики цитує думки інших викладачів про те, що ШІ перевершує середньостатистичного MBA. При цьому чомусь залишається без уваги питання, як диплом MBA корелює з мистецтвом гуманітарної освіти.
Реалії якості текстів, створених ШІ
Прокоментувати можливості штучного інтелекту щодо написання глибоких есе варто по-чесному. Сам Альтман, CEO OpenAI, хвалить ChatGPT наче це «легітимний експерт на рівні доктора філософії у будь-якій сфері». Але порівняння є не зовсім точним, адже справжня «експертиза» ґрунтується не лише на знаннях, а й на глибокому осмисленні контексту та творчому підході. Одного разу професор Д. Грем Бернетт навіть запросив подкаст, «навчений» на матеріалах свого курсу, і в перших оцінках поставив йому А-. Та доволі швидко висока оцінка змінилася при детальному розгляді, бо навіть зв’язність ідей там залишала бажати кращого.
Якую оцінку отримує AI у реальному тестуванні?
Власноруч підготував запити для ChatGPT у рамках курсів, які викладаю з англійської літератури, та отримав відповіді, що свідчать про грубі непорозуміння. Ось деякі приклади:
- Помилки у поясненні фундаментальних понять марксистської теорії, наприклад, «фетишизації товару»;
- Неефективний аналіз уривку з роману Джейн Остін Переконання, де замість глибинної іронії отримав загальні, поверхневі теми;
- Відповідь на завдання з курсу «Біблія як література» видалась типовою, без справжньої аргументації і з численними логічними вадами.
Після трьох років стрімкого розвитку й колосального споживання енергії для навчання моделей, рекомендована оцінка текстів ChatGPT — «добре» з натяжкою, тобто B+ з урахуванням інфляції балів. Такий рівень писемності скоріше можна порівняти з роботою студента, який писав есе в останню хвилину.
Чому відповіді ШІ залишаються поверхневими і невдалими
Тексти, створені ChatGPT, видаються знайомими: прохання віддати якісну роботу швидко, і от отримуєш щось банальне, переважно безглузде і збрідне. Штучний інтелект не створює хибних фактів чи «галюцинацій» — ні, він просто хаотично підбирає шаблонні фрази, які здаються поверхнево доречними, але при ретельному аналізі втрачають будь-який сенс. Це нагадує ситуацію, коли студентів “пробачають” за поверхневе трактування, особливо в гуманітарних дисциплінах, бо важко перевірити інтерпретацію. Вони тепер мають потужний «помічник» у вигляді ШІ.
Приклад: аналіз книги Йова
Запитала про ключовий уривок із книги Йова, де Бог відповідає Йову посеред бурі після всіх його страждань. Запитання звучало так: що саме Йов сказав правдивого про Бога? Відповіді ChatGPT виявилися:
- Не по суті, загальні та невизначені;
- Часто відсторонені від конкретного тексту;
- Іноді і зовсім суперечать контексту;
ChatGPT не зміг сформувати жодної аргументованої тези на основі аналізу драматичних діалогів і символів. Серйозні суперечності з текстом у його твердженнях виключали будь-яку достовірність.
Три найбільші ляпи штучного інтелекту у біблійній інтерпретації
- Помилка з поняттям «таємниці» — ШІ помилково вважає, що Йов залишає місце для незрозумілого у своїй теології, хоча насправді він вимагає конкретної відповіді від Бога.
- Неправильне приписування ролі критика моралі самому Йову, тоді як це більше характерно для Сатани у тексті.
- Перекручування суті взаємин між Богом і Йовом — замість драматичної боротьби розуміння подається як «чесність взаємовідносин», що абсолютно не відповідає дійсності.
Що насправді означає схвалення Йова Богом?
Істина, виявлена в деталізованому опрацюванні тексту, полягає в тому, що правильним для Бога є те, що Йов визнає свою помилку й нерозуміння. Він кається і визнає велич Бога. Саме цей момент ухвалення — суттєвий і глибокий, а не просто поверхнева багатослівна розминка. ШІ ж не може осягнути всю багатогранність драми та емоцій, що відображаються у дії.
Відмінність справжньої інтерпретації від алгоритмічного «читання»
Інтерпретація — це не набори шаблонів або просте накопичення фактів, а постійне дослідження значень, які виникають у драматичних формах: характері, діалозі, сюжеті, іронії. Ці глибини присутні у текстах «Гамлета», «Землі порожньої» чи Bіблії. Для ШІ це все — лише поверхневі мітки у великому масиві статистичних даних.
Тому колишня практика навчання студентів аналізувати літературу має залишатися незмінною. Зрозуміти складність мови, виловити підтекст — це те, що дає людський досвід, а не машина.
Коротко про важливе:
- ШІ не замінить глибоке емоційне і логічне осмислення тексту.
- Підроблені глибини, які генерує машинний інтелект, виглядають привабливо, але їхня цінність сумнівна.
- Від викладачів залежить, щоб навчити студентів справжньому критичному мисленню, а не позбавленим душі шаблонам.
Минулоріч інвестиції у штучний інтелект сягнули понад 250 мільярдів доларів. Ці гроші не пропали дарма — вони можуть дати студенту роботу на рівні «добре» в університеті, але аж ніяк не на рівні справжнього знання чи академічного успіху.
