Искусственный интеллект не отнял у меня работу писателя — но он живёт в моей голове совершенно бесплатно
Автор: Ясна Ходжич
Ясна описывает, как генеративный ИИ влияет на писателей не только экономически, угрожая их занятости, но и психологически — подрывая уверенность в собственном мастерстве, авторском голосе и ценности творческого труда.
Поводом для размышлений стал случай, когда детектор Pangram пометил написанный автором без ИИ текст как частично сгенерированный машиной. Это заставило усомниться в качестве собственной работы, несмотря на положительные отзывы редактора и читателей. Подобные ошибки создают ситуацию, в которой писателям приходится доказывать, что они действительно авторы своих произведений.
Эксперименты с ChatGPT выявили другую проблему: ИИ способен предлагать полезные идеи, но часто упрощает стиль, делает тексты шаблонными и лишает их индивидуальности. Автор называет возникающее отчуждение от собственного текста «параличом ИИ». Стремясь облегчить работу и повысить производительность, человек постепенно теряет ощущение, что именно он управляет творческим процессом.
То есть писательство — это не только создание конечного текста, но и сам процесс мышления. Сомнения, неудачные черновики, паузы и многократное редактирование помогают автору глубже разобраться в собственных идеях. Устранение этих трудностей с помощью ИИ не обязательно ведёт к более качественному результату или лучшему пониманию предмета.
Ясна Ходжич не призывает полностью отказаться от ИИ, но считает необходимым каждому самостоятельно определить границы его использования. Важно понимать, когда ИИ действительно помогает думать и создавать, а когда подменяет интеллектуальную работу, лишая человека возможности выработать собственное понимание и сохранить авторскую самостоятельность.
Читать 20мин https://dzen.ru/a/auJA7hHrNyw7c0xY
Автор: Ясна Ходжич
Ясна описывает, как генеративный ИИ влияет на писателей не только экономически, угрожая их занятости, но и психологически — подрывая уверенность в собственном мастерстве, авторском голосе и ценности творческого труда.
Поводом для размышлений стал случай, когда детектор Pangram пометил написанный автором без ИИ текст как частично сгенерированный машиной. Это заставило усомниться в качестве собственной работы, несмотря на положительные отзывы редактора и читателей. Подобные ошибки создают ситуацию, в которой писателям приходится доказывать, что они действительно авторы своих произведений.
Эксперименты с ChatGPT выявили другую проблему: ИИ способен предлагать полезные идеи, но часто упрощает стиль, делает тексты шаблонными и лишает их индивидуальности. Автор называет возникающее отчуждение от собственного текста «параличом ИИ». Стремясь облегчить работу и повысить производительность, человек постепенно теряет ощущение, что именно он управляет творческим процессом.
То есть писательство — это не только создание конечного текста, но и сам процесс мышления. Сомнения, неудачные черновики, паузы и многократное редактирование помогают автору глубже разобраться в собственных идеях. Устранение этих трудностей с помощью ИИ не обязательно ведёт к более качественному результату или лучшему пониманию предмета.
Ясна Ходжич не призывает полностью отказаться от ИИ, но считает необходимым каждому самостоятельно определить границы его использования. Важно понимать, когда ИИ действительно помогает думать и создавать, а когда подменяет интеллектуальную работу, лишая человека возможности выработать собственное понимание и сохранить авторскую самостоятельность.
Читать 20мин https://dzen.ru/a/auJA7hHrNyw7c0xY
Что на самом деле узнали старшеклассники-дебатеры об ИИ: вы даже не поверите!
Автор Стефан Баушард
Школьные дебаты могут быть одним из наиболее эффективных форматов подготовки учащихся к жизни в эпоху искусственного интеллекта. На примере дискуссий о введении моратория на строительство крупных центров обработки данных в США автор демонстрирует, насколько глубоко старшеклассники изучают технологические, экономические, политические, экологические, социальные и военные последствия развития ИИ.
Участники дебатов анализируют аргументы как сторонников моратория, которые опасаются рисков неконтролируемого ИИ, экологического ущерба, роста цен на электроэнергию и усиления корпоративной власти, так и его противников, указывающих на экономический рост, научные открытия, медицинские достижения и национальную безопасность.
Главный тезис автора состоит в том, что готовность к эпохе ИИ — это не только владение техническими инструментами, но и способность критически осмысливать последствия их применения. В ходе дебатов школьники развивают критическое мышление, аргументацию, коммуникацию, сотрудничество, адаптивность и метапознание: они учатся оценивать доказательства, пересматривать собственные позиции и отвечать на критику.
Автор подчёркивает, что знания, полученные таким способом, отличаются от простого запоминания материала: учащиеся многократно применяют их на практике, исследуют сложные проблемы и учатся принимать обоснованные решения. Поэтому опыт дебатов может оказаться значительно глубже обычного школьного обучения.
В эпоху ИИ необходимо создавать больше учебных ситуаций, в которых учащиеся не просто получают готовые ответы или осваивают цифровые инструменты, а самостоятельно исследуют реальные проблемы, сопоставляют доказательства, защищают решения и пересматривают свои выводы. Дебаты — один из примеров такого активного, интеллектуально насыщенного обучения.
Читать 50мин https://dzen.ru/a/auLXGk0n9k5dkekp
Автор Стефан Баушард
Школьные дебаты могут быть одним из наиболее эффективных форматов подготовки учащихся к жизни в эпоху искусственного интеллекта. На примере дискуссий о введении моратория на строительство крупных центров обработки данных в США автор демонстрирует, насколько глубоко старшеклассники изучают технологические, экономические, политические, экологические, социальные и военные последствия развития ИИ.
Участники дебатов анализируют аргументы как сторонников моратория, которые опасаются рисков неконтролируемого ИИ, экологического ущерба, роста цен на электроэнергию и усиления корпоративной власти, так и его противников, указывающих на экономический рост, научные открытия, медицинские достижения и национальную безопасность.
Главный тезис автора состоит в том, что готовность к эпохе ИИ — это не только владение техническими инструментами, но и способность критически осмысливать последствия их применения. В ходе дебатов школьники развивают критическое мышление, аргументацию, коммуникацию, сотрудничество, адаптивность и метапознание: они учатся оценивать доказательства, пересматривать собственные позиции и отвечать на критику.
Автор подчёркивает, что знания, полученные таким способом, отличаются от простого запоминания материала: учащиеся многократно применяют их на практике, исследуют сложные проблемы и учатся принимать обоснованные решения. Поэтому опыт дебатов может оказаться значительно глубже обычного школьного обучения.
В эпоху ИИ необходимо создавать больше учебных ситуаций, в которых учащиеся не просто получают готовые ответы или осваивают цифровые инструменты, а самостоятельно исследуют реальные проблемы, сопоставляют доказательства, защищают решения и пересматривают свои выводы. Дебаты — один из примеров такого активного, интеллектуально насыщенного обучения.
Читать 50мин https://dzen.ru/a/auLXGk0n9k5dkekp
Несколько размышлений о микросертификатах, признании и сложностях реформы образования
Автор: Венди Палмер
анализирует роль микросертификатов в реформировании образования и отмечает, что с их помощью пытаются решить сразу несколько разных задач: сократить время обучения, сделать компетенции более прозрачными для работодателей, признать ранее приобретённые знания и опыт, а также обеспечить гибкие пути получения квалификаций.
Развитие микросертификатов не должно сводиться к созданию новых краткосрочных курсов. Необходимо различать потребность человека в новых знаниях, оценку уже имеющихся компетенций, признание предыдущего обучения и подтверждение навыков перед работодателями.
Палмер предлагает перейти от институционально ориентированной модели образования к человекоцентричной: начинать не с курса или диплома, а с выяснения того, что человек уже умеет, чему ему необходимо научиться и какие доказательства его компетенций существуют.
Автор также призывает не ждать, пока появятся исчерпывающие определения, стандарты и нормативные системы. Вместо этого следует экспериментировать с различными подходами, сохраняя требования к качеству, и совершенствовать систему на основе полученного опыта.
Прежде чем внедрять микросертификаты как универсальное решение, необходимо разобраться, какую именно проблему мы хотим решить.
Читать 8мин https://dzen.ru/a/auLji-grG0j45IsZ
Автор: Венди Палмер
анализирует роль микросертификатов в реформировании образования и отмечает, что с их помощью пытаются решить сразу несколько разных задач: сократить время обучения, сделать компетенции более прозрачными для работодателей, признать ранее приобретённые знания и опыт, а также обеспечить гибкие пути получения квалификаций.
Развитие микросертификатов не должно сводиться к созданию новых краткосрочных курсов. Необходимо различать потребность человека в новых знаниях, оценку уже имеющихся компетенций, признание предыдущего обучения и подтверждение навыков перед работодателями.
Палмер предлагает перейти от институционально ориентированной модели образования к человекоцентричной: начинать не с курса или диплома, а с выяснения того, что человек уже умеет, чему ему необходимо научиться и какие доказательства его компетенций существуют.
Автор также призывает не ждать, пока появятся исчерпывающие определения, стандарты и нормативные системы. Вместо этого следует экспериментировать с различными подходами, сохраняя требования к качеству, и совершенствовать систему на основе полученного опыта.
Прежде чем внедрять микросертификаты как универсальное решение, необходимо разобраться, какую именно проблему мы хотим решить.
Читать 8мин https://dzen.ru/a/auLji-grG0j45IsZ
Манифест совместного творчества в обучении и преподавании
Авторы: Кэтрин Бовилл, д-р Селин Какино, профессор Хизер Маккуин и коллеги
Манифест Эдинбургского университета призывает отказаться от модели, в которой преподаватель передаёт знания, а студент пассивно их воспринимает. Вместо этого предлагается совместно разрабатывать содержание курсов, учебные материалы, методы преподавания и систему оценивания.
Ключевой принцип: обучение должно осуществляться вместе со студентами, а не над студентами. Студенты становятся активными участниками образовательного процесса, разделяют ответственность за результаты, а преподаватель выступает организатором, наставником и партнёром.
Манифест основан на шести принципах: преобразование всех участников обучения, инклюзивность, взаимное уважение и доверие, ответственность преподавателей за сотрудничество, содержательный вклад студентов и поддержка совместного творчества университетами.
Предлагаемые практики включают диалог, самостоятельность студентов, совместную разработку образовательных ресурсов и критериев оценивания. Ожидаемые результаты — повышение вовлечённости и мотивации, развитие самостоятельности и укрепление доверия.
Интересно сравнить эти идеи с нашим проектом «Перевернуто-проектное проведение лекционных занятий на курсах магистерской программы» https://mpgu.su/novosti/mezhdunarodnoj-prakticheskoj-tehnologicheskoe/ , победителем грантового конкурса преподавателей Благотворительного фонда Владимира Потанина в 2024–2025 годах.
Основные точки пересечения
- Студенты становятся соавторами обучения.
- Традиционные роли преподавателя и студентов меняются.
- Преподаватель выступает наставником и организатором.
- Диалог, критика и взаимное оценивание становятся частью обучения.
- Создание контента способствует глубокому освоению материала.
Специфика нашего проекта — двойное переворачивание лекции. Дома студент не просто изучает готовый материал, а самостоятельно исследует тематический блок и готовится к роли преподавателя, создавая его содержание.
На очном занятии студенты выступают в трёх ролях: создателей и презентующих учебные модули, слушателей-критиков, оценивающих работы коллег, и участников обсуждения. Преподаватель обеспечивает целостность курса, направляет подготовку и поддерживает академическое качество.
Таким образом, лекция становится площадкой представления, обсуждения и критического совершенствования контента, созданного самими студентами.
Если манифест рассматривает совместное творчество широко — вплоть до проектирования курсов и определения критериев оценивания, — наш проект предлагает конкретную технологию совместного создания учебного содержания и взаимного оценивания. Студенты не определяют всю программу курса, поэтому речь идёт о реализации ключевых принципов манифеста, а не о полном совпадении подходов.
Общая идея: студент должен не только осваивать знания, созданные другими, но и участвовать в их структурировании, объяснении и критическом обсуждении. Отличительная черта нашего проекта — системное изменение ролей участников и передача студентам значительной части работы по созданию образовательного контента.
Читать за 5 минут: https://dzen.ru/a/auMBgN4UXz1J6r61
Авторы: Кэтрин Бовилл, д-р Селин Какино, профессор Хизер Маккуин и коллеги
Манифест Эдинбургского университета призывает отказаться от модели, в которой преподаватель передаёт знания, а студент пассивно их воспринимает. Вместо этого предлагается совместно разрабатывать содержание курсов, учебные материалы, методы преподавания и систему оценивания.
Ключевой принцип: обучение должно осуществляться вместе со студентами, а не над студентами. Студенты становятся активными участниками образовательного процесса, разделяют ответственность за результаты, а преподаватель выступает организатором, наставником и партнёром.
Манифест основан на шести принципах: преобразование всех участников обучения, инклюзивность, взаимное уважение и доверие, ответственность преподавателей за сотрудничество, содержательный вклад студентов и поддержка совместного творчества университетами.
Предлагаемые практики включают диалог, самостоятельность студентов, совместную разработку образовательных ресурсов и критериев оценивания. Ожидаемые результаты — повышение вовлечённости и мотивации, развитие самостоятельности и укрепление доверия.
Интересно сравнить эти идеи с нашим проектом «Перевернуто-проектное проведение лекционных занятий на курсах магистерской программы» https://mpgu.su/novosti/mezhdunarodnoj-prakticheskoj-tehnologicheskoe/ , победителем грантового конкурса преподавателей Благотворительного фонда Владимира Потанина в 2024–2025 годах.
Основные точки пересечения
- Студенты становятся соавторами обучения.
- Традиционные роли преподавателя и студентов меняются.
- Преподаватель выступает наставником и организатором.
- Диалог, критика и взаимное оценивание становятся частью обучения.
- Создание контента способствует глубокому освоению материала.
Специфика нашего проекта — двойное переворачивание лекции. Дома студент не просто изучает готовый материал, а самостоятельно исследует тематический блок и готовится к роли преподавателя, создавая его содержание.
На очном занятии студенты выступают в трёх ролях: создателей и презентующих учебные модули, слушателей-критиков, оценивающих работы коллег, и участников обсуждения. Преподаватель обеспечивает целостность курса, направляет подготовку и поддерживает академическое качество.
Таким образом, лекция становится площадкой представления, обсуждения и критического совершенствования контента, созданного самими студентами.
Если манифест рассматривает совместное творчество широко — вплоть до проектирования курсов и определения критериев оценивания, — наш проект предлагает конкретную технологию совместного создания учебного содержания и взаимного оценивания. Студенты не определяют всю программу курса, поэтому речь идёт о реализации ключевых принципов манифеста, а не о полном совпадении подходов.
Общая идея: студент должен не только осваивать знания, созданные другими, но и участвовать в их структурировании, объяснении и критическом обсуждении. Отличительная черта нашего проекта — системное изменение ролей участников и передача студентам значительной части работы по созданию образовательного контента.
Читать за 5 минут: https://dzen.ru/a/auMBgN4UXz1J6r61
Школьный сектор (K-12) положил начало дискуссии о качестве образовательных технологий. Высшее образование предлагает свой собственный ответ в первом рейтинге 40 лучших образовательных технологий для высшего образования Instructure.
Автор: Мэри Стейерс, доктор философии.
Статья посвящена особенностям оценки качества образовательных технологий в высшем образовании для американских вузов.
Автор выделяет три основных вывода:
1. Качество EdTech имеет принципиальное значение, но критерии имеют разный вес. Для вузов приоритетны безопасность и защита персональных данных студентов, доступность для людей с инвалидностью, совместимость с существующими системами и подтверждённая эффективность инструментов. При этом исследовательские доказательства рассматриваются скорее как желательное преимущество, чем обязательное условие.
2. Высшее образование ориентировано на преподавательский опыт и цифровую поддержку традиционных форм обучения. В отличие от школ, где широко используются персонализированные обучающие системы, в вузах востребованы инструменты распространения учебного контента, электронные учебники, видеолекции и средства онлайн-сотрудничества. Персонализация обучения чаще обеспечивается преподавателями, а не специализированными платформами.
3. Инструменты ИИ пока не стали частью наиболее востребованного EdTech-стека вузов. Ни один ИИ-инструмент не вошёл в топ-40 и даже топ-100 рейтинга. При этом высокие позиции заняли системы контроля академической честности (Turnitin, Proctorio, Honorlock). Показательно, что при использовании ИИ 90% студентов преподаватели испытывают серьёзную обеспокоенность академической честностью, а лишь 11% прошли всестороннее обучение работе с ИИ.
Качество образовательных технологий в высшем образовании определяется не столько их инновационностью или наличием ИИ, сколько безопасностью, доступностью, интегрируемостью и практической полезностью для преподавателей и студентов. При этом существует заметный разрыв между массовым использованием ИИ студентами и готовностью преподавателей к его педагогически обоснованному применению.
Интересен сам контраст между школьным и высшим образованием: в вузах пока преобладает логика цифровизации существующих образовательных практик, а не их радикальной трансформации с помощью ИИ. Отсутствие ИИ-инструментов в рейтинге может свидетельствовать не столько об их низкой востребованности, сколько о недостаточной институциональной интеграции и отсутствии устойчивых моделей доказательства их образовательной эффективности.
Читать 4мин https://dzen.ru/a/auVXfQHmdRMx8Dtw
Автор: Мэри Стейерс, доктор философии.
Статья посвящена особенностям оценки качества образовательных технологий в высшем образовании для американских вузов.
Автор выделяет три основных вывода:
1. Качество EdTech имеет принципиальное значение, но критерии имеют разный вес. Для вузов приоритетны безопасность и защита персональных данных студентов, доступность для людей с инвалидностью, совместимость с существующими системами и подтверждённая эффективность инструментов. При этом исследовательские доказательства рассматриваются скорее как желательное преимущество, чем обязательное условие.
2. Высшее образование ориентировано на преподавательский опыт и цифровую поддержку традиционных форм обучения. В отличие от школ, где широко используются персонализированные обучающие системы, в вузах востребованы инструменты распространения учебного контента, электронные учебники, видеолекции и средства онлайн-сотрудничества. Персонализация обучения чаще обеспечивается преподавателями, а не специализированными платформами.
3. Инструменты ИИ пока не стали частью наиболее востребованного EdTech-стека вузов. Ни один ИИ-инструмент не вошёл в топ-40 и даже топ-100 рейтинга. При этом высокие позиции заняли системы контроля академической честности (Turnitin, Proctorio, Honorlock). Показательно, что при использовании ИИ 90% студентов преподаватели испытывают серьёзную обеспокоенность академической честностью, а лишь 11% прошли всестороннее обучение работе с ИИ.
Качество образовательных технологий в высшем образовании определяется не столько их инновационностью или наличием ИИ, сколько безопасностью, доступностью, интегрируемостью и практической полезностью для преподавателей и студентов. При этом существует заметный разрыв между массовым использованием ИИ студентами и готовностью преподавателей к его педагогически обоснованному применению.
Интересен сам контраст между школьным и высшим образованием: в вузах пока преобладает логика цифровизации существующих образовательных практик, а не их радикальной трансформации с помощью ИИ. Отсутствие ИИ-инструментов в рейтинге может свидетельствовать не столько об их низкой востребованности, сколько о недостаточной институциональной интеграции и отсутствии устойчивых моделей доказательства их образовательной эффективности.
Читать 4мин https://dzen.ru/a/auVXfQHmdRMx8Dtw
Коллективное обучение
Автор Стивен Даунс
Можно ли представить систему образования без тестов, заданий и индивидуальных оценок? Стивен предлагает пересмотреть традиционную модель образования, основанную на индивидуальных достижениях, тестировании и оценках, в пользу коллективного обучения, ориентированного на сотрудничество и достижение общих целей:
- От конкуренции к сотрудничеству. Вместо индивидуального соперничества учащиеся должны совместно решать реальные задачи, обмениваться знаниями и поддерживать друг друга.
- От стандартизации к разнообразию. Участники команды обладают разными способностями, знаниями и компетенциями. Успех определяется не одинаковым уровнем индивидуальных достижений, а эффективностью их взаимодействия.
- От оценивания к поддержке. Автор предлагает отказаться от индивидуальных оценок, которые разделяют учащихся и формируют конкурентную среду, и сосредоточиться на их вкладе в общее дело.
- От персонализированного обучения к совместной деятельности. Вместо индивидуального прохождения учебных программ с помощью адаптивных систем предлагается организовывать творческие проекты, в которых ресурсы и поддержка предоставляются в соответствии с задачами команды.
- Новая роль преподавателя. Преподаватель становится не только источником знаний, но и организатором образовательного сообщества, помогающим участникам находить общие цели, распределять роли, разрешать конфликты и эффективно взаимодействовать.
Образование должно оценивать не столько индивидуальные достижения учащегося, сколько его способность и возможности вносить вклад в совместную деятельность. В такой модели сотрудничество, взаимная поддержка и разнообразие компетенций становятся важнее индивидуальных рейтингов и оценок.
Концепция Даунса представляет интерес как альтернатива доминирующей сегодня персонализированной модели EdTech. Особенно актуален вопрос о том, как переориентировать ИИ-инструменты с индивидуальной адаптации и контроля успеваемости на поддержку коллективной интеллектуальной деятельности. При этом отказ от индивидуального оценивания — наиболее дискуссионная часть концепции: важно сохранять возможность понимать личный вклад и индивидуальный прогресс, не превращая их в инструмент конкуренции.
Читать 4мин https://dzen.ru/a/auVevuDRN1wZhr4k
Автор Стивен Даунс
Можно ли представить систему образования без тестов, заданий и индивидуальных оценок? Стивен предлагает пересмотреть традиционную модель образования, основанную на индивидуальных достижениях, тестировании и оценках, в пользу коллективного обучения, ориентированного на сотрудничество и достижение общих целей:
- От конкуренции к сотрудничеству. Вместо индивидуального соперничества учащиеся должны совместно решать реальные задачи, обмениваться знаниями и поддерживать друг друга.
- От стандартизации к разнообразию. Участники команды обладают разными способностями, знаниями и компетенциями. Успех определяется не одинаковым уровнем индивидуальных достижений, а эффективностью их взаимодействия.
- От оценивания к поддержке. Автор предлагает отказаться от индивидуальных оценок, которые разделяют учащихся и формируют конкурентную среду, и сосредоточиться на их вкладе в общее дело.
- От персонализированного обучения к совместной деятельности. Вместо индивидуального прохождения учебных программ с помощью адаптивных систем предлагается организовывать творческие проекты, в которых ресурсы и поддержка предоставляются в соответствии с задачами команды.
- Новая роль преподавателя. Преподаватель становится не только источником знаний, но и организатором образовательного сообщества, помогающим участникам находить общие цели, распределять роли, разрешать конфликты и эффективно взаимодействовать.
Образование должно оценивать не столько индивидуальные достижения учащегося, сколько его способность и возможности вносить вклад в совместную деятельность. В такой модели сотрудничество, взаимная поддержка и разнообразие компетенций становятся важнее индивидуальных рейтингов и оценок.
Концепция Даунса представляет интерес как альтернатива доминирующей сегодня персонализированной модели EdTech. Особенно актуален вопрос о том, как переориентировать ИИ-инструменты с индивидуальной адаптации и контроля успеваемости на поддержку коллективной интеллектуальной деятельности. При этом отказ от индивидуального оценивания — наиболее дискуссионная часть концепции: важно сохранять возможность понимать личный вклад и индивидуальный прогресс, не превращая их в инструмент конкуренции.
Читать 4мин https://dzen.ru/a/auVevuDRN1wZhr4k
Обзор технологических стартапов в образовании от 01.11.2026
Что стало известно об инвестировании в стартапы EdTech за прошедшую неделю
Switzer-CARTY, которая предоставляет высококачественные услуги по перевозке школьников на автобусах и аренде частных автобусов в Онтарио, Канада, получила кредитную линию в размере 300 миллионов долларов США под руководством Scotiabank для поддержки расширения в США
Читать 2мин https://vk.ru/wall-87570467_6487
Компания Bites привлекла 40 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии А для связи обучения сотрудников, работающих за столом, с результатами бизнеса
Читать 4мин https://vk.ru/wall-87570467_6464
Plato, которая предоставляет услуги по созданию смоделированных рабочих мест для обучения и оценки при помощи ИИ, привлекла 16 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии А.
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6468
Компания Pathfinder, которая предлагает кредитные карты для семей, использующих государственные средства на образование, объявила о привлечении 12 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии А
Читать 5мин https://vk.ru/wall-87570467_6481
Мобильная игровая платформа, ориентированная на устный счет, математику, задачи на развитие памяти, логические игры и головоломки. Matiks привлекла 10 миллионов долларов в рамках раунда финансирования перед серией A под руководством General Catalyst для масштабирования Jelo
Читать 2мин https://vk.ru/wall-87570467_6462
Японская компания Gecipe завершила раунд финансирования серии B на сумму 4,18 млн долларов США для обучения английскому языку в киберспорте
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6489
Платформа предоставляет верующим доступ к храмовым услугам, консультациям по астрологии и духовным товарам Vama привлекает 190,3 млн рупий (2 млн долларов США) в рамках раунда финансирования перед серией А
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6483
Фрайбургская компания VUSE XR привлекла 1,2 миллиона евро для внедрения обучения в смешанной реальности на основе ИИ в корпоративном секторе
Читать 3мин https://vk.ru/wall-87570467_6472
Бангалорский институт технологий BNM делает важный шаг к поощрению студенческого предпринимательства посредством посевного финансирования
Читать 3мин https://vk.ru/wall-87570467_6479
Посевной раунд финансирования Ryco.io, который предлагает контент для электронного обучения, курсы и приложения для школ и предприятий
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6459
Производитель носимого оборудования для дошкольного образования, компания Wuwai Zhiqu недавно завершила раунд ангельского финансирования на десятки миллионов юаней
Читать 8мин https://vk.ru/wall-87570467_6474
Посевной раунд финансирования Academa, образовательной платформы на базе ИИ, разрабатывающей визуальные ИИ-репетиторы и инструменты для создания видео для изучения сложных STEM-предметов
Читать 3мин https://vk.ru/wall-87570467_6460
Maasi обучает, оплачивает и поддерживает воспитателей, чтобы обеспечить семьям в Бангалоре надежный и ответственный уход за детьми на дому и привлек 6 крор рупий (632 тыс. долларов США) в рамках предпосевного раунда, возглавляемого Better Capital и Antler India
Читать 2мин https://vk.ru/wall-87570467_6477
Leme объединяет социальные данные учащихся с информацией об обучении и привлекает 1,2 миллиона реалов (221 тыс. долларов США) в рамках предпосевного раунда
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6485
Платформа для развития талантов в области искусственного интеллекта, предназначенная для обучения африканских инженеров-ИИ с упором на практическую разработку программного обеспечения и применение методов машинного обучения Talent Nation привлекла предпосевное финансирование
Читать 1имн https://vk.ru/wall-87570467_6466
Компания Kanahoma, предоставляющая маркетинговые услуги для высшего образования, получила стратегические инвестиции от Virent Capital
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6470
Что стало известно об инвестировании в стартапы EdTech за прошедшую неделю
Switzer-CARTY, которая предоставляет высококачественные услуги по перевозке школьников на автобусах и аренде частных автобусов в Онтарио, Канада, получила кредитную линию в размере 300 миллионов долларов США под руководством Scotiabank для поддержки расширения в США
Читать 2мин https://vk.ru/wall-87570467_6487
Компания Bites привлекла 40 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии А для связи обучения сотрудников, работающих за столом, с результатами бизнеса
Читать 4мин https://vk.ru/wall-87570467_6464
Plato, которая предоставляет услуги по созданию смоделированных рабочих мест для обучения и оценки при помощи ИИ, привлекла 16 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии А.
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6468
Компания Pathfinder, которая предлагает кредитные карты для семей, использующих государственные средства на образование, объявила о привлечении 12 миллионов долларов в рамках раунда финансирования серии А
Читать 5мин https://vk.ru/wall-87570467_6481
Мобильная игровая платформа, ориентированная на устный счет, математику, задачи на развитие памяти, логические игры и головоломки. Matiks привлекла 10 миллионов долларов в рамках раунда финансирования перед серией A под руководством General Catalyst для масштабирования Jelo
Читать 2мин https://vk.ru/wall-87570467_6462
Японская компания Gecipe завершила раунд финансирования серии B на сумму 4,18 млн долларов США для обучения английскому языку в киберспорте
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6489
Платформа предоставляет верующим доступ к храмовым услугам, консультациям по астрологии и духовным товарам Vama привлекает 190,3 млн рупий (2 млн долларов США) в рамках раунда финансирования перед серией А
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6483
Фрайбургская компания VUSE XR привлекла 1,2 миллиона евро для внедрения обучения в смешанной реальности на основе ИИ в корпоративном секторе
Читать 3мин https://vk.ru/wall-87570467_6472
Бангалорский институт технологий BNM делает важный шаг к поощрению студенческого предпринимательства посредством посевного финансирования
Читать 3мин https://vk.ru/wall-87570467_6479
Посевной раунд финансирования Ryco.io, который предлагает контент для электронного обучения, курсы и приложения для школ и предприятий
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6459
Производитель носимого оборудования для дошкольного образования, компания Wuwai Zhiqu недавно завершила раунд ангельского финансирования на десятки миллионов юаней
Читать 8мин https://vk.ru/wall-87570467_6474
Посевной раунд финансирования Academa, образовательной платформы на базе ИИ, разрабатывающей визуальные ИИ-репетиторы и инструменты для создания видео для изучения сложных STEM-предметов
Читать 3мин https://vk.ru/wall-87570467_6460
Maasi обучает, оплачивает и поддерживает воспитателей, чтобы обеспечить семьям в Бангалоре надежный и ответственный уход за детьми на дому и привлек 6 крор рупий (632 тыс. долларов США) в рамках предпосевного раунда, возглавляемого Better Capital и Antler India
Читать 2мин https://vk.ru/wall-87570467_6477
Leme объединяет социальные данные учащихся с информацией об обучении и привлекает 1,2 миллиона реалов (221 тыс. долларов США) в рамках предпосевного раунда
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6485
Платформа для развития талантов в области искусственного интеллекта, предназначенная для обучения африканских инженеров-ИИ с упором на практическую разработку программного обеспечения и применение методов машинного обучения Talent Nation привлекла предпосевное финансирование
Читать 1имн https://vk.ru/wall-87570467_6466
Компания Kanahoma, предоставляющая маркетинговые услуги для высшего образования, получила стратегические инвестиции от Virent Capital
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6470
Рене Декарт провел грань между человеком и машиной. Искусственный интеллект ее размывает.
Автор Блез Агуэра-и-Аркас
Статья посвящена пересмотру философских представлений о человеческом разуме и его принципиальном отличии от машинного интеллекта в эпоху больших языковых моделей (LLM).
Декарт отделил человеческий разум от материального мира, считая сознание и рациональность исключительной привилегией человека. Современный ИИ ставит под сомнение эту границу и заставляет пересмотреть представления о смысле, сознании и субъектности.
- Картезианский дуализм. Декарт рассматривал тела животных и человека как механизмы, но сохранял за человеком нематериальную разумную душу. Это позволило развивать естественные науки, однако породило проблему объяснения связи сознания и материи.
- Ограниченность классического ИИ. Ранние вычислительные системы могли превосходить человека в отдельных задачах, но не обладали способностью к широкому обобщению, осмысленному языковому взаимодействию и решению новых проблем.
- Новый этап развития ИИ. Большие языковые модели демонстрируют способность к обобщению, рассуждению и выполнению разнообразных языковых задач. Это ставит под сомнение тезис о том, что машины лишь механически комбинируют символы, не имея отношения к смыслу.
- Проблема смысла и сознания. Автор критикует представление о принципиальной пропасти между человеческим и машинным интеллектом. Он обращает внимание на сходство механизмов обработки информации в мозге и вычислительных системах, не утверждая при этом их полной эквивалентности.
- Критика антропоцентризма. Автор предлагает отказаться от представления о человеке как единственном носителе разума, целей и ценности. Подобные свойства могут проявляться и в других формах жизни, а вопрос об их наличии у ИИ требует дальнейшего осмысления.
Развитие ИИ требует пересмотра картезианского разделения мира на материю и разум. Автор призывает рассматривать интеллект не как исключительное свойство изолированного человека, а как основу для взаимодействия, взаимопонимания и коллективного развития.
Статья предлагает философское основание для перехода от модели ИИ как простого инструмента к пониманию ИИ как участника образовательного взаимодействия. При этом признание интеллектуальных возможностей ИИ не означает признания его тождественности человеку или наличия у него сознания.
Читать 10мин https://dzen.ru/a/au7dJ6vqWC7sgw3P
Автор Блез Агуэра-и-Аркас
Статья посвящена пересмотру философских представлений о человеческом разуме и его принципиальном отличии от машинного интеллекта в эпоху больших языковых моделей (LLM).
Декарт отделил человеческий разум от материального мира, считая сознание и рациональность исключительной привилегией человека. Современный ИИ ставит под сомнение эту границу и заставляет пересмотреть представления о смысле, сознании и субъектности.
- Картезианский дуализм. Декарт рассматривал тела животных и человека как механизмы, но сохранял за человеком нематериальную разумную душу. Это позволило развивать естественные науки, однако породило проблему объяснения связи сознания и материи.
- Ограниченность классического ИИ. Ранние вычислительные системы могли превосходить человека в отдельных задачах, но не обладали способностью к широкому обобщению, осмысленному языковому взаимодействию и решению новых проблем.
- Новый этап развития ИИ. Большие языковые модели демонстрируют способность к обобщению, рассуждению и выполнению разнообразных языковых задач. Это ставит под сомнение тезис о том, что машины лишь механически комбинируют символы, не имея отношения к смыслу.
- Проблема смысла и сознания. Автор критикует представление о принципиальной пропасти между человеческим и машинным интеллектом. Он обращает внимание на сходство механизмов обработки информации в мозге и вычислительных системах, не утверждая при этом их полной эквивалентности.
- Критика антропоцентризма. Автор предлагает отказаться от представления о человеке как единственном носителе разума, целей и ценности. Подобные свойства могут проявляться и в других формах жизни, а вопрос об их наличии у ИИ требует дальнейшего осмысления.
Развитие ИИ требует пересмотра картезианского разделения мира на материю и разум. Автор призывает рассматривать интеллект не как исключительное свойство изолированного человека, а как основу для взаимодействия, взаимопонимания и коллективного развития.
Статья предлагает философское основание для перехода от модели ИИ как простого инструмента к пониманию ИИ как участника образовательного взаимодействия. При этом признание интеллектуальных возможностей ИИ не означает признания его тождественности человеку или наличия у него сознания.
Читать 10мин https://dzen.ru/a/au7dJ6vqWC7sgw3P
Рене Декарт провел грань между человеком и машиной. Искусственный интеллект ее размывает.
Автор Блез Агуэра-и-Аркас
Статья посвящена пересмотру философских представлений о человеческом разуме и его принципиальном отличии от машинного интеллекта в эпоху больших языковых моделей (LLM).
Декарт отделил человеческий разум от материального мира, считая сознание и рациональность исключительной привилегией человека. Современный ИИ ставит под сомнение эту границу и заставляет пересмотреть представления о смысле, сознании и субъектности.
- Картезианский дуализм. Декарт рассматривал тела животных и человека как механизмы, но сохранял за человеком нематериальную разумную душу. Это позволило развивать естественные науки, однако породило проблему объяснения связи сознания и материи.
- Ограниченность классического ИИ. Ранние вычислительные системы могли превосходить человека в отдельных задачах, но не обладали способностью к широкому обобщению, осмысленному языковому взаимодействию и решению новых проблем.
- Новый этап развития ИИ. Большие языковые модели демонстрируют способность к обобщению, рассуждению и выполнению разнообразных языковых задач. Это ставит под сомнение тезис о том, что машины лишь механически комбинируют символы, не имея отношения к смыслу.
- Проблема смысла и сознания. Автор критикует представление о принципиальной пропасти между человеческим и машинным интеллектом. Он обращает внимание на сходство механизмов обработки информации в мозге и вычислительных системах, не утверждая при этом их полной эквивалентности.
- Критика антропоцентризма. Автор предлагает отказаться от представления о человеке как единственном носителе разума, целей и ценности. Подобные свойства могут проявляться и в других формах жизни, а вопрос об их наличии у ИИ требует дальнейшего осмысления.
Развитие ИИ требует пересмотра картезианского разделения мира на материю и разум. Автор призывает рассматривать интеллект не как исключительное свойство изолированного человека, а как основу для взаимодействия, взаимопонимания и коллективного развития.
Статья предлагает философское основание для перехода от модели ИИ как простого инструмента к пониманию ИИ как участника образовательного взаимодействия. При этом признание интеллектуальных возможностей ИИ не означает признания его тождественности человеку или наличия у него сознания.
Читать 10мин https://dzen.ru/a/au7dJ6vqWC7sgw3P
Автор Блез Агуэра-и-Аркас
Статья посвящена пересмотру философских представлений о человеческом разуме и его принципиальном отличии от машинного интеллекта в эпоху больших языковых моделей (LLM).
Декарт отделил человеческий разум от материального мира, считая сознание и рациональность исключительной привилегией человека. Современный ИИ ставит под сомнение эту границу и заставляет пересмотреть представления о смысле, сознании и субъектности.
- Картезианский дуализм. Декарт рассматривал тела животных и человека как механизмы, но сохранял за человеком нематериальную разумную душу. Это позволило развивать естественные науки, однако породило проблему объяснения связи сознания и материи.
- Ограниченность классического ИИ. Ранние вычислительные системы могли превосходить человека в отдельных задачах, но не обладали способностью к широкому обобщению, осмысленному языковому взаимодействию и решению новых проблем.
- Новый этап развития ИИ. Большие языковые модели демонстрируют способность к обобщению, рассуждению и выполнению разнообразных языковых задач. Это ставит под сомнение тезис о том, что машины лишь механически комбинируют символы, не имея отношения к смыслу.
- Проблема смысла и сознания. Автор критикует представление о принципиальной пропасти между человеческим и машинным интеллектом. Он обращает внимание на сходство механизмов обработки информации в мозге и вычислительных системах, не утверждая при этом их полной эквивалентности.
- Критика антропоцентризма. Автор предлагает отказаться от представления о человеке как единственном носителе разума, целей и ценности. Подобные свойства могут проявляться и в других формах жизни, а вопрос об их наличии у ИИ требует дальнейшего осмысления.
Развитие ИИ требует пересмотра картезианского разделения мира на материю и разум. Автор призывает рассматривать интеллект не как исключительное свойство изолированного человека, а как основу для взаимодействия, взаимопонимания и коллективного развития.
Статья предлагает философское основание для перехода от модели ИИ как простого инструмента к пониманию ИИ как участника образовательного взаимодействия. При этом признание интеллектуальных возможностей ИИ не означает признания его тождественности человеку или наличия у него сознания.
Читать 10мин https://dzen.ru/a/au7dJ6vqWC7sgw3P
❤1
Обзор технологических стартапов в образовании от 08.11.2026
Что стало известно об инвестировании в стартапы EdTech за прошедшую неделю
EloElo разрабатывает цифровые развлекательные платформы, сочетающие интерактивный контент, искусственный интеллект и онлайн-обучение и привлекает 80 миллионов долларов в рамках финансирования серии C
Читать 4мин https://vk.ru/wall-87570467_6494
PowerUp Money, которая предлагает финансового консультанта на основе ИИ и личного помощника для принятия инвестиционных решений, привлекла 10 миллионов долларов США в рамках раунда финансирования, возглавляемого Flourish Ventures
Читать 2мин https://vk.ru/wall-87570467_6506
Передовая лаборатория человеческого интеллекта, создающая инструменты и технологии для усиления человеческого разума в эпоху ИИ, Mindmax привлекает 3,3 млн долларов инвестиций
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6496
Компания Shikho из Бангладеш привлекла 702 тыс. долларов США для развития корпоративного образования
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6502
Интегрированная фитнес-платформа, которая связывает пользователей с тренажерными залами, спортивными сооружениями, профессиональными тренерами, решениями в области питания и фитнес-продуктами, OBSESS привлекла около 3 крор индийских рупий (319 тыс. долларов США) в рамках раунда ангельского финансирования
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6504
Платформа для интерактивного оценивания
Hey Cleo, получившая 100 000 долларов инвестиций от DMZ Ventures и 10 000 долларов грантового финансирования от Black Founders Network
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6500
Plug and Play APAC выбирает 10 нигерийских стартапов для развития глобального партнерства и расширения на рынок Азиатско-Тихоокеанского региона, среди которых увлекательная игровая обучающая платформа, разработанная для непрерывной оценки способностей и навыков учащихся BeGenio Tech.
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6498
Что стало известно об инвестировании в стартапы EdTech за прошедшую неделю
EloElo разрабатывает цифровые развлекательные платформы, сочетающие интерактивный контент, искусственный интеллект и онлайн-обучение и привлекает 80 миллионов долларов в рамках финансирования серии C
Читать 4мин https://vk.ru/wall-87570467_6494
PowerUp Money, которая предлагает финансового консультанта на основе ИИ и личного помощника для принятия инвестиционных решений, привлекла 10 миллионов долларов США в рамках раунда финансирования, возглавляемого Flourish Ventures
Читать 2мин https://vk.ru/wall-87570467_6506
Передовая лаборатория человеческого интеллекта, создающая инструменты и технологии для усиления человеческого разума в эпоху ИИ, Mindmax привлекает 3,3 млн долларов инвестиций
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6496
Компания Shikho из Бангладеш привлекла 702 тыс. долларов США для развития корпоративного образования
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6502
Интегрированная фитнес-платформа, которая связывает пользователей с тренажерными залами, спортивными сооружениями, профессиональными тренерами, решениями в области питания и фитнес-продуктами, OBSESS привлекла около 3 крор индийских рупий (319 тыс. долларов США) в рамках раунда ангельского финансирования
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6504
Платформа для интерактивного оценивания
Hey Cleo, получившая 100 000 долларов инвестиций от DMZ Ventures и 10 000 долларов грантового финансирования от Black Founders Network
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6500
Plug and Play APAC выбирает 10 нигерийских стартапов для развития глобального партнерства и расширения на рынок Азиатско-Тихоокеанского региона, среди которых увлекательная игровая обучающая платформа, разработанная для непрерывной оценки способностей и навыков учащихся BeGenio Tech.
Читать 1мин https://vk.ru/wall-87570467_6498
Превратите любой документ в интерактивный класс с ИИ: практическое руководство по OpenMAIC
Автор: София Алмейда
OpenMAIC превращает тему или PDF-файл в полноценный интерактивный класс — с преподавателями-ИИ, одноклассниками, доской и викторинами — работающий на вашем собственном компьютере. В этом руководстве показано, как установить OpenMAIC с помощью Docker, настроить модель и сгенерировать первый урок.
Читать 9мин https://dzen.ru/a/avLMHIGcXEcuplBg
Автор: София Алмейда
OpenMAIC превращает тему или PDF-файл в полноценный интерактивный класс — с преподавателями-ИИ, одноклассниками, доской и викторинами — работающий на вашем собственном компьютере. В этом руководстве показано, как установить OpenMAIC с помощью Docker, настроить модель и сгенерировать первый урок.
Читать 9мин https://dzen.ru/a/avLMHIGcXEcuplBg
Когда следует — и когда не следует — использовать ИИ для поиска в интернете
Автор: Дэвид Нилд
считает, что ИИ-поиск не должен полностью заменять традиционные поисковые системы.
- Для простых вопросов обычный поиск зачастую эффективнее: он позволяет самостоятельно оценивать надежность источников и быстрее находить нужную информацию. ИИ-сводки могут содержать ошибки и противоречия с первоисточниками.
- Для сложных и многоэтапных задач ИИ особенно полезен. Он способен давать подробные пошаговые инструкции, помогать с технической поддержкой и находить малоизвестные источники информации.
- Для исследовательской работы ИИ может стать инструментом обнаружения новых источников, которые пользователь самостоятельно не смог бы найти. Однако полученные сведения необходимо проверять.
ИИ лучше использовать не как универсальную замену поисковику, а как инструмент для решения сложных информационных задач. Обычный поиск сохраняет преимущества прозрачности, контроля над источниками и формирования навыков самостоятельной оценки информации.
Читать 2мин https://dzen.ru/a/avMWa4RoBWQn28A2
Автор: Дэвид Нилд
считает, что ИИ-поиск не должен полностью заменять традиционные поисковые системы.
- Для простых вопросов обычный поиск зачастую эффективнее: он позволяет самостоятельно оценивать надежность источников и быстрее находить нужную информацию. ИИ-сводки могут содержать ошибки и противоречия с первоисточниками.
- Для сложных и многоэтапных задач ИИ особенно полезен. Он способен давать подробные пошаговые инструкции, помогать с технической поддержкой и находить малоизвестные источники информации.
- Для исследовательской работы ИИ может стать инструментом обнаружения новых источников, которые пользователь самостоятельно не смог бы найти. Однако полученные сведения необходимо проверять.
ИИ лучше использовать не как универсальную замену поисковику, а как инструмент для решения сложных информационных задач. Обычный поиск сохраняет преимущества прозрачности, контроля над источниками и формирования навыков самостоятельной оценки информации.
Читать 2мин https://dzen.ru/a/avMWa4RoBWQn28A2
Макротренды в технологической индустрии
Трудности внедрения ИИ
Автор Крис Форд
Успешный эксперимент с ИИ-агентами ещё не означает, что организация способна внедрить их в масштабах всей компании. При переходе от пилотных проектов к массовому использованию возникают пять системных проблем.
1. Масштабирование контекста.
2. Контроль стоимости ИИ.
3. Человеческий контроль и когнитивная нагрузка. Возникает риск формального контроля, когда человек просто подтверждает работу ИИ, не анализируя её по существу.
4. Безопасность. Необходимы изоляция среды выполнения, ограничение полномочий, контроль доступа и моделирование угроз с учётом специфики агентного ИИ.
5. Развитие корпоративной платформы. Должна быть полноценная управляемая платформа, а не набор разрозненных решений отдельных команд.
Проблемы внедрения ИИ взаимосвязаны и возникают последовательно:
- сначала — при повторном использовании ИИ появляется проблема общего контекста;
- затем — при росте объёмов работы становится критичной стоимость;
- при масштабировании — нагрузка на человеческий контроль;
- безопасность должна учитываться с самого начала;
- корпоративная инфраструктура становится постоянной задачей развития организации.
Внедрение агентного ИИ — это не столько технологическая, сколько организационная трансформация. Необходимо заранее определить, кто управляет агентами, кто проверяет их работу, кто отвечает за инфраструктуру и кто несёт ответственность за ошибки.
Эти выводы применимы и к образовательным организациям. Массовое внедрение ИИ-агентов в преподавание, разработку образовательного контента и управление учебными процессами потребует не просто доступа к LLM, а общей инфраструктуры, правил взаимодействия, контроля качества и распределения ответственности между человеком и ИИ.
Читать 8мин https://dzen.ru/a/avQYQBnX-Rwk_TZn
Трудности внедрения ИИ
Автор Крис Форд
Успешный эксперимент с ИИ-агентами ещё не означает, что организация способна внедрить их в масштабах всей компании. При переходе от пилотных проектов к массовому использованию возникают пять системных проблем.
1. Масштабирование контекста.
2. Контроль стоимости ИИ.
3. Человеческий контроль и когнитивная нагрузка. Возникает риск формального контроля, когда человек просто подтверждает работу ИИ, не анализируя её по существу.
4. Безопасность. Необходимы изоляция среды выполнения, ограничение полномочий, контроль доступа и моделирование угроз с учётом специфики агентного ИИ.
5. Развитие корпоративной платформы. Должна быть полноценная управляемая платформа, а не набор разрозненных решений отдельных команд.
Проблемы внедрения ИИ взаимосвязаны и возникают последовательно:
- сначала — при повторном использовании ИИ появляется проблема общего контекста;
- затем — при росте объёмов работы становится критичной стоимость;
- при масштабировании — нагрузка на человеческий контроль;
- безопасность должна учитываться с самого начала;
- корпоративная инфраструктура становится постоянной задачей развития организации.
Внедрение агентного ИИ — это не столько технологическая, сколько организационная трансформация. Необходимо заранее определить, кто управляет агентами, кто проверяет их работу, кто отвечает за инфраструктуру и кто несёт ответственность за ошибки.
Эти выводы применимы и к образовательным организациям. Массовое внедрение ИИ-агентов в преподавание, разработку образовательного контента и управление учебными процессами потребует не просто доступа к LLM, а общей инфраструктуры, правил взаимодействия, контроля качества и распределения ответственности между человеком и ИИ.
Читать 8мин https://dzen.ru/a/avQYQBnX-Rwk_TZn