Dirbtinis intelektas (DI) vis dažniau padeda studentams ieškoti žinių, rengti tekstus ir nagrinėti duomenis. Tačiau jo atsakymuose pasitaiko klaidų, išgalvotų šaltinių ir šališkų išvadų. Todėl universitetams nepakanka vien drausti ar riboti šios technologijos naudojimą – studentus būtina mokyti ja naudotis atsakingai.
Tokią išvadą pristato Vilniaus universiteto (VU) mokslininkai, dalyvaujantys tarptautiniame „Erasmus+“ projekte AI-THOS. Lietuvoje, Lenkijoje, Graikijoje ir Slovėnijoje vykusiose keturiose bendrakūros dirbtuvėse dalyvavo 24 universitetų dėstytojai, ugdymo specialistai ir mokslinių tyrimų etikos žinovai.
Svarbiausi trys gebėjimai
Pirmasis – suprasti, ką DI gali ir ko negali. Vien išmokti pateikti tinkamą užklausą neužtenka. Studentui svarbu gebėti nuspręsti, ar pasirinkta priemonė tinka konkrečiai užduočiai ir kiek galima pasitikėti gautu atsakymu.
Antrasis – duomenų raštingumas. DI pateikiamus teiginius reikia tikrinti, atpažinti išgalvotus faktus ir neegzistuojančius šaltinius. Svarbu suvokti, kad rezultatus veikia mokymui naudoti duomenys ir pačių sistemų veikimo principai.
Trečiasis – gebėjimas įvertinti etines pasekmes. Pasitelkiant DI kyla klausimų dėl privatumo, skaidrumo, galimo žmonių diskriminavimo ir akademinio sąžiningumo. Studentas turi ne tik žinoti taisykles, bet ir suprasti, kodėl negalima svetimo ar DI atlikto darbo pateikti kaip savo.
Kaip mokyti, kad DI padėtų mokytis?
Dirbtuvių dalyviai išskyrė tris mokymo būdus: praktinį DI priemonių išbandymą, konkrečių atvejų nagrinėjimą ir problemų ar projektų sprendimą. Visais atvejais svarbu, kad studentas paaiškintų, kodėl pasirinko DI, kaip patikrino jo pateiktas žinias ir kuo grindė galutinį sprendimą.
Tam praverčia ir supratimas, kaip veikia dirbtinio intelekto sistemos. Mat gebėjimas suformuluoti užklausą dar nereiškia, kad žmogus supranta, kaip buvo gautas atsakymas ir kodėl jis gali būti neteisingas.
Tyrimo autoriai atkreipia dėmesį į svarbią aplinkybę: siūlomi mokymo būdai atspindi dirbtuvių dalyvių vertinimus, o ne tiesiogiai išmatuotą jų veiksmingumą. Kad būtų galima nustatyti, kiek jie padeda ugdyti DI raštingumą, reikės tolesnių tyrimų.
Be to, skirtingų studijų krypčių studentams kyla nevienodi klausimai. Būsimiesiems inžinieriams svarbu įvertinti DI patarimų poveikį techniniams sprendimams, o socialinių ir humanitarinių mokslų studentams – atpažinti algoritmų šališkumą ir jo poveikį žmonėms.
Ne uždrausti, o išmokyti atsakomybės
DI keliami klausimai prasideda dar mokykloje. Anksčiau „Alkas.lt“ skelbta Baltijos šalių moksleivių apklausa parodė, kad jaunuoliai DI jau naudoja mokydamiesi, tačiau nevienodai vertina, kada tai sąžininga.
Todėl universitetų užduotis – ne vien prižiūrėti, ar studentai laikosi draudimų. Svarbiau išmokyti juos kritiškai vertinti skaitmeninių priemonių atsakymus ir prisiimti atsakomybę už savo sprendimus. Tai papildo platesnes diskusijas apie dirbtinio intelekto vietą švietime.
AI-THOS projekto dalyviai taip pat parengė nemokamus internetinius kursus dėstytojams ir studentams, skirtus akademinei etikai, tyrimų sąžiningumui ir atsakingam DI naudojimui.
Tyrimo išvadas pristatė VU Filosofijos fakulteto Sociologijos ir socialinio darbo instituto mokslininkai prof. Arūnas Poviliūnas, dr. Rima Žilinskaitė ir doc. Miroslavas Seniutis.
