Нейросети породили новый тип учебных текстов.
В них много цифр, фактов, выводов. Всё выглядит убедительно и «академично». Но при этом мысль сжата и не объясняет шаги анализа. Иногда целый этап исследования оказывается сжат до одного предложения. Нет объяснения, почему выбраны именно эти критерии. Нет описания анализа. Нет интерпретации. Сразу вывод.
Так получается глава диплома размером в шесть страниц. Вы хотели выводы? Вот они. А что ещё надо? Так рассуждает студент. А как автор пришёл к результату? Но это нейросеть пришла к результату...
Студенческие исследования — это не только результат. Это процесс. Нам всё менее важен «хороший текст» и всё более важен процесс его появления. Как человек собирал материал. Как принимал решения. Почему сделал именно такой вывод. Что проверял. В чём сомневался.
В эпоху бесконечной генерации текст уже не всегда доказывает наличие мышления
#ai_методика @ivanproneiroseti
В них много цифр, фактов, выводов. Всё выглядит убедительно и «академично». Но при этом мысль сжата и не объясняет шаги анализа. Иногда целый этап исследования оказывается сжат до одного предложения. Нет объяснения, почему выбраны именно эти критерии. Нет описания анализа. Нет интерпретации. Сразу вывод.
Так получается глава диплома размером в шесть страниц. Вы хотели выводы? Вот они. А что ещё надо? Так рассуждает студент. А как автор пришёл к результату? Но это нейросеть пришла к результату...
Студенческие исследования — это не только результат. Это процесс. Нам всё менее важен «хороший текст» и всё более важен процесс его появления. Как человек собирал материал. Как принимал решения. Почему сделал именно такой вывод. Что проверял. В чём сомневался.
В эпоху бесконечной генерации текст уже не всегда доказывает наличие мышления
#ai_методика @ivanproneiroseti
👍8🔥2
Детекторы ИИ — тупиковый путь для образования.
Я проводил эксперимент: загрузил в несколько сервисов дипломную работу, написанную ещё до эпохи ИИ. Один детектор сказал: «Текст написан человеком». Другой: «76% вероятности ИИ». Третий: «95% вероятности ИИ». И что делать с этой «вероятностью»?
«Антиплагиат» работает с фактом заимствования. А здесь мы имеем дело с предположением. Причём разные сервисы дают разные результаты. Есть множество исследований, показывающих, что детекторы ИИ ненадёжны и им не стоит доверять. При этом преподаватели во всем мире возвращают работы студентам на основании выводов очередного детектора. А студенты подают в суд...
Идёт «гонка вооружений»: нейросеть → детектор ИИ → гуманизация текста → новый детектор ИИ → новый способ обхода. Мне кажется, это ведёт нас не туда.
Но проблема не в детекции ИИ. Мы пытаемся технически определить авторство текста в ситуации, когда сам текст перестал быть надёжным доказательством процесса мышления. Вот что важно
#ai_методика @ivanproneiroseti
Я проводил эксперимент: загрузил в несколько сервисов дипломную работу, написанную ещё до эпохи ИИ. Один детектор сказал: «Текст написан человеком». Другой: «76% вероятности ИИ». Третий: «95% вероятности ИИ». И что делать с этой «вероятностью»?
«Антиплагиат» работает с фактом заимствования. А здесь мы имеем дело с предположением. Причём разные сервисы дают разные результаты. Есть множество исследований, показывающих, что детекторы ИИ ненадёжны и им не стоит доверять. При этом преподаватели во всем мире возвращают работы студентам на основании выводов очередного детектора. А студенты подают в суд...
Идёт «гонка вооружений»: нейросеть → детектор ИИ → гуманизация текста → новый детектор ИИ → новый способ обхода. Мне кажется, это ведёт нас не туда.
Но проблема не в детекции ИИ. Мы пытаемся технически определить авторство текста в ситуации, когда сам текст перестал быть надёжным доказательством процесса мышления. Вот что важно
#ai_методика @ivanproneiroseti
❤8👍6
Роль преподавателя меняется. Куда мы идём?
У студентов в руках оказался очень мощный инструмент. Но проблема в том что ни они, ни мы пока толком не умеем им управлять.
При этом сейчас опасны две крайности. Первая — всё запретить. Но студенты всё равно будут использовать ИИ. Они уже используют. Вторая — делать вид, что ничего не происходит. Но тогда студенты остаются один на один с бесконечной генерацией, галлюцинациями ИИ и ложным ощущением знания.
Преподавателю сейчас важнее не ловить студентов на использовании ИИ, а понимать специфику работы с нейросетями.
Вот как может помочь преподаватель в новых условиях:
* отсекать лишнее,
* ограничивать материал,
* удерживать исследовательский вопрос,
* выстраивать исследовательскую позицию
(продолжите в комментариях)
Важно ещё не брать на себя лишнюю работу! Мы не обязаны комментировать education slop, который генерируют наши студенты
#ai_методика @ivanproneiroseti
У студентов в руках оказался очень мощный инструмент. Но проблема в том что ни они, ни мы пока толком не умеем им управлять.
При этом сейчас опасны две крайности. Первая — всё запретить. Но студенты всё равно будут использовать ИИ. Они уже используют. Вторая — делать вид, что ничего не происходит. Но тогда студенты остаются один на один с бесконечной генерацией, галлюцинациями ИИ и ложным ощущением знания.
Преподавателю сейчас важнее не ловить студентов на использовании ИИ, а понимать специфику работы с нейросетями.
Вот как может помочь преподаватель в новых условиях:
* отсекать лишнее,
* ограничивать материал,
* удерживать исследовательский вопрос,
* выстраивать исследовательскую позицию
(продолжите в комментариях)
Важно ещё не брать на себя лишнюю работу! Мы не обязаны комментировать education slop, который генерируют наши студенты
#ai_методика @ivanproneiroseti
👍8❤3🔥1
Как ИИ помогает мне проводить консультации
Я давно уже провожу консультации для курсовиков и дипломников онлайн. Так удобнее: вместе смотрим текст на экране, сразу можно править и комментировать, никто не отвлекает. Кроме этого: время ограничено бесплатной сессией Zoom :) Точнее, я сам фиксирую 30 минут, и этого обычно хватает за глаза.
Что меня всегда беспокоило в консультациях, так это плохая память студентов. Проговорим многое, а потом они забывают, потому что не услышали, не записали, не так поняли...
Что изменилось с появлением ИИ? Я начал записывать встречи. В Zoom или через Evernote. И онлайн, и офлайн — все консультации записываю.
И что теперь? Я могу под запись концентрированно наговорить кучу предложений и замечаний к работе, не боясь, что что-то будет упущено. Фактически я диктую список будущих задач. От студента требуется общее понимание, можно задать уточняющий вопрос, но запоминать весь список не нужно. Потом можно посмотреть резюме транскрипта. Тут я спокоен.
#ai_методика @ivanproneiroseti
Я давно уже провожу консультации для курсовиков и дипломников онлайн. Так удобнее: вместе смотрим текст на экране, сразу можно править и комментировать, никто не отвлекает. Кроме этого: время ограничено бесплатной сессией Zoom :) Точнее, я сам фиксирую 30 минут, и этого обычно хватает за глаза.
Что меня всегда беспокоило в консультациях, так это плохая память студентов. Проговорим многое, а потом они забывают, потому что не услышали, не записали, не так поняли...
Что изменилось с появлением ИИ? Я начал записывать встречи. В Zoom или через Evernote. И онлайн, и офлайн — все консультации записываю.
И что теперь? Я могу под запись концентрированно наговорить кучу предложений и замечаний к работе, не боясь, что что-то будет упущено. Фактически я диктую список будущих задач. От студента требуется общее понимание, можно задать уточняющий вопрос, но запоминать весь список не нужно. Потом можно посмотреть резюме транскрипта. Тут я спокоен.
#ai_методика @ivanproneiroseti
👍13🔥1
Вот и началось. «Верховный суд Татарстана подтвердил незаконность отчисления студентки из-за дипломной работы, которую сочли сгенерированной нейросетью» (РИА Новости). Такие сообщения я уже видел, но только из-за рубежа. Вот и у нас судебный прецедент.
Что случилось? Как пишет «Мел», «студентку Московского международного университета в Казани отчислили в июне 2025... Научный руководитель увидел в отчетах о проверке ВКР наличие текста, сгенерированного нейросетью».
Как сообщает «КоммарсантЪ», работа проверялась трижды. Показатели «ИИ-контента» составили 41,9%, затем 70% (по оценке руководителя) и 11,9% при повторной загрузке. Ну, как вам? Смешно же! Можно было ещё проверить несколько раз и в разных нейросетях и процент был бы разным.
Но проблема не только в процентах. Суд указал, что «отчет системы проверки носит вероятностный характер». И непонятно, что с этим делать!
А ещё суд указал, что «научный руководитель, как признал сам университет, не осведомлен о принципах работы системы». Да и вообще используемый сервис («Антиплагиат.Вуз») не закреплен как официальный инструмент. «Руководство университета не определяло критерии и правила допустимости использования нейросетей в написании ВКР». Шах и мат.
В общем, проблема, конечно. Жаль научных руководителей. Я и сам сейчас бьюсь с нейрослопом (эдьюслопом). Но о том, что детекторы ИИ нельзя использовать, мы обсуждали давно. Жаль, что коллеги пытаются это делать, а потом ещё и принимают судьбоносные решения (отчисление).
При этом давайте вспомним, что у нас есть куча объективных критериев, по которым можно оценить ВКР: методы исследования, аргументация, выбор материала исследования, глубина обзора литературы, точность в использовании терминов и концепций... Короче говоря, не стоит заменять нормальный анализ поиском нейрослопа и устраивать «охоту на ведьм».
Да, студенты пишут с помощью ИИ (и не только студенты!). Но мы можем объяснить, почему работа плохая, не доказывая, что она написана ИИ. Как-то так, коллеги...
#ai_методика @ivanproneiroseti
Что случилось? Как пишет «Мел», «студентку Московского международного университета в Казани отчислили в июне 2025... Научный руководитель увидел в отчетах о проверке ВКР наличие текста, сгенерированного нейросетью».
Как сообщает «КоммарсантЪ», работа проверялась трижды. Показатели «ИИ-контента» составили 41,9%, затем 70% (по оценке руководителя) и 11,9% при повторной загрузке. Ну, как вам? Смешно же! Можно было ещё проверить несколько раз и в разных нейросетях и процент был бы разным.
Но проблема не только в процентах. Суд указал, что «отчет системы проверки носит вероятностный характер». И непонятно, что с этим делать!
А ещё суд указал, что «научный руководитель, как признал сам университет, не осведомлен о принципах работы системы». Да и вообще используемый сервис («Антиплагиат.Вуз») не закреплен как официальный инструмент. «Руководство университета не определяло критерии и правила допустимости использования нейросетей в написании ВКР». Шах и мат.
В общем, проблема, конечно. Жаль научных руководителей. Я и сам сейчас бьюсь с нейрослопом (эдьюслопом). Но о том, что детекторы ИИ нельзя использовать, мы обсуждали давно. Жаль, что коллеги пытаются это делать, а потом ещё и принимают судьбоносные решения (отчисление).
При этом давайте вспомним, что у нас есть куча объективных критериев, по которым можно оценить ВКР: методы исследования, аргументация, выбор материала исследования, глубина обзора литературы, точность в использовании терминов и концепций... Короче говоря, не стоит заменять нормальный анализ поиском нейрослопа и устраивать «охоту на ведьм».
Да, студенты пишут с помощью ИИ (и не только студенты!). Но мы можем объяснить, почему работа плохая, не доказывая, что она написана ИИ. Как-то так, коллеги...
#ai_методика @ivanproneiroseti
👍8🤔2💯2
Учимся писать промпты на тренажёре
Одна из самых частых проблем при работе с нейросетями — не сама нейросеть, а расплывчатые запросы. В результате ответ получается средним, а пользователь делает вывод: «нейросеть работает плохо».
Чтобы потренироваться формулировать запросы точнее, я сделал небольшой тренажёр: https://gradeprompt-production.up.railway.app/
Введите свой промпт, и система оценит его конкретику, чёткость формулировок и определённость. После этого нейросеть объяснит, что можно улучшить и почему запрос получил такую оценку. Вы можете тренироваться на собственных запросах и постепенно замечать типичные ошибки.
Тренажёр создан с помощью вайбкодинга. Я не программист, код мне писала нейросеть, а я регистрировался в сервисах и размещал там код.
Если попробуете тренажёр, напишите в комментариях, какие оценки получили ваши промпты и что соответствует ли это вашим представлениям
#ai_инструменты @ivanproneiroseti
Одна из самых частых проблем при работе с нейросетями — не сама нейросеть, а расплывчатые запросы. В результате ответ получается средним, а пользователь делает вывод: «нейросеть работает плохо».
Чтобы потренироваться формулировать запросы точнее, я сделал небольшой тренажёр: https://gradeprompt-production.up.railway.app/
Введите свой промпт, и система оценит его конкретику, чёткость формулировок и определённость. После этого нейросеть объяснит, что можно улучшить и почему запрос получил такую оценку. Вы можете тренироваться на собственных запросах и постепенно замечать типичные ошибки.
Тренажёр создан с помощью вайбкодинга. Я не программист, код мне писала нейросеть, а я регистрировался в сервисах и размещал там код.
Если попробуете тренажёр, напишите в комментариях, какие оценки получили ваши промпты и что соответствует ли это вашим представлениям
#ai_инструменты @ivanproneiroseti
👍8🔥4
Можно ли научить нейросеть оценивать работы так, как оцениваете их вы?
Многие преподаватели довольно точно оценивают работы учеников, но не всегда могут формализовать свою логику в виде подробной шкалы. Мы работаем интуитивно, опираясь на опыт и насмотренность. Мы знаем критерии, но расписать их не хватает времени (и желания).
Недавно попробовал интересный подход с нейросетью. (1) Показываем ей несколько работ (обезличенно) и просим оценить их. Затем сообщаем наши оценки, просим объяснить разницу.
(2) Снова даём несколько работ и повторяем цикл. (3) После второго-третьего круга нейросеть начинает замечать закономерности. Фактически происходит обучение через распознавание паттернов принятия решений.
После нескольких циклов можно попросить нейросеть сформулировать предполагаемые критерии оценки или даже использовать её как «второе мнение» при проверке новых работ.
Это не заменит преподавателя. Но может помочь уточнить критерии или разобраться, как именно мы принимаем решения.
#ai_методика @ivanproneiroseti
Многие преподаватели довольно точно оценивают работы учеников, но не всегда могут формализовать свою логику в виде подробной шкалы. Мы работаем интуитивно, опираясь на опыт и насмотренность. Мы знаем критерии, но расписать их не хватает времени (и желания).
Недавно попробовал интересный подход с нейросетью. (1) Показываем ей несколько работ (обезличенно) и просим оценить их. Затем сообщаем наши оценки, просим объяснить разницу.
(2) Снова даём несколько работ и повторяем цикл. (3) После второго-третьего круга нейросеть начинает замечать закономерности. Фактически происходит обучение через распознавание паттернов принятия решений.
После нескольких циклов можно попросить нейросеть сформулировать предполагаемые критерии оценки или даже использовать её как «второе мнение» при проверке новых работ.
Это не заменит преподавателя. Но может помочь уточнить критерии или разобраться, как именно мы принимаем решения.
#ai_методика @ivanproneiroseti
👍6🔥3
Какой вопрос – такой ответ. Garbage in, garbage out
Сегодня слушал подкаст с программистом об разработках на базе ИИ. Меня зацепила любопытная мысль: «Garbage in, garbage out». Она запомнилась, а потом я узнал, что эта присказка программистов известна еще с 80-х годов.
Но как она сегодня актуальна в эпоху ИИ! Речь идет о промптах, конечно. Можно долго продолжать эту мысль и вспоминать идиомы:
Что посеешь, то и пожнёшь
Что спросишь, то и получишь
Каков вопрос – таков ответ
Как потопаешь, так и полопаешь
Что ещё? Напишите в комментариях
Уже сейчас в разговорах о работе с ИИ я спрашиваю у студентов или коллег: «Какой был промпт?». Думаю, это будет весьма актуально в ближайшие годы. Вместе с фразой «Покажи мне свой промпт, и я скажу, кто ты»
#ai_методика @ivanproneiroseti
Сегодня слушал подкаст с программистом об разработках на базе ИИ. Меня зацепила любопытная мысль: «Garbage in, garbage out». Она запомнилась, а потом я узнал, что эта присказка программистов известна еще с 80-х годов.
Но как она сегодня актуальна в эпоху ИИ! Речь идет о промптах, конечно. Можно долго продолжать эту мысль и вспоминать идиомы:
Что посеешь, то и пожнёшь
Что спросишь, то и получишь
Каков вопрос – таков ответ
Как потопаешь, так и полопаешь
Что ещё? Напишите в комментариях
Уже сейчас в разговорах о работе с ИИ я спрашиваю у студентов или коллег: «Какой был промпт?». Думаю, это будет весьма актуально в ближайшие годы. Вместе с фразой «Покажи мне свой промпт, и я скажу, кто ты»
#ai_методика @ivanproneiroseti
👍4😁2❤1
Создаём цифровых помощников по формуле RTF
Когда рассказываю о промптах, меня регулярно спрашивают: «Хорошо, а как создать своего помощника?». Для этого я с помощью ИИ создал тренажёр: https://rftbot-production.up.railway.app/
Он построен на формуле RTF (роль, задача, результат). В тренажёре сейчас есть три готовых варианта цифровых помощников. С ними можно беседовать прямо на странице.
Развлекательный бот
Например, можно создать помощника, который будет отвечать в стиле Петра I, Эйнштейна или любого другого персонажа.
Бот-учитель
Указываете предмет, класс и тему, а бот объясняет материал понятным языком с примерами.
Бот, задающий вопросы
Подходит для самопроверки. Можно проверять знания по географии, истории или другой теме, задавая вопросы по одному и постепенно усложняя их.
Важно: в колонке слева показан полный промпт. Его можно изучить, скопировать и использовать в любой нейросети.
Попробуйте один-два раза, разберитесь в принципе, и вам уже не потребуется тренажер!
#ai_инструменты @ivanproneiroseti
Когда рассказываю о промптах, меня регулярно спрашивают: «Хорошо, а как создать своего помощника?». Для этого я с помощью ИИ создал тренажёр: https://rftbot-production.up.railway.app/
Он построен на формуле RTF (роль, задача, результат). В тренажёре сейчас есть три готовых варианта цифровых помощников. С ними можно беседовать прямо на странице.
Развлекательный бот
Например, можно создать помощника, который будет отвечать в стиле Петра I, Эйнштейна или любого другого персонажа.
Бот-учитель
Указываете предмет, класс и тему, а бот объясняет материал понятным языком с примерами.
Бот, задающий вопросы
Подходит для самопроверки. Можно проверять знания по географии, истории или другой теме, задавая вопросы по одному и постепенно усложняя их.
Важно: в колонке слева показан полный промпт. Его можно изучить, скопировать и использовать в любой нейросети.
Попробуйте один-два раза, разберитесь в принципе, и вам уже не потребуется тренажер!
#ai_инструменты @ivanproneiroseti
👍7❤2🔥1
Китай делает ИИ обязательной частью образования
Китай утвердил пятилетний план, по которому искусственный интеллект станет частью обучения на всех уровнях образования — от школы до университета. Об этом пишет Bloomberg и другие мировые издания. Их цель — сформировать ИИ-грамотность выпускников.
Министерство образования Китая рекомендовало университетам расширять программы подготовки в области ИИ, рассматривая эти навыки как важный фактор повышения конкурентоспособности выпускников на рынке труда.
А что у нас? Во многих учебных заведениях ИИ чаще всего занимаются энтузиасты. Регламенты появляются локально, единых подходов пока немного. Чиновники делают противоречивые заявления: внедрять или ограничивать. В результате многим педагогам трудно понять, куда движется система образования и какие компетенции действительно стоит развивать уже сегодня.
Сегодня уже важно не о том, как использовать ИИ, но и уже и о стратегии его внедрения в образование на всех уровнях.
#ai_новости @ivanproneiroseti
Китай утвердил пятилетний план, по которому искусственный интеллект станет частью обучения на всех уровнях образования — от школы до университета. Об этом пишет Bloomberg и другие мировые издания. Их цель — сформировать ИИ-грамотность выпускников.
Министерство образования Китая рекомендовало университетам расширять программы подготовки в области ИИ, рассматривая эти навыки как важный фактор повышения конкурентоспособности выпускников на рынке труда.
А что у нас? Во многих учебных заведениях ИИ чаще всего занимаются энтузиасты. Регламенты появляются локально, единых подходов пока немного. Чиновники делают противоречивые заявления: внедрять или ограничивать. В результате многим педагогам трудно понять, куда движется система образования и какие компетенции действительно стоит развивать уже сегодня.
Сегодня уже важно не о том, как использовать ИИ, но и уже и о стратегии его внедрения в образование на всех уровнях.
#ai_новости @ivanproneiroseti
👍6❤3🔥3
Письменные работы больше не работают?
Профессор экономики Роберто Серрано из университета Брауна заявил о крупнейшем случае использования ИИ на экзамене в истории университета. Об этом пишет крупнейшее СМИ Испании El Pais.
«Домашний» письменный экзамен написали 89 студентов. Их средний балл получился очень высоким: 96 из 100. А 40 человек получили 100 баллов.
После этого итоговый экзамен провели очно. Средний балл сразу снизился до 48 из 100! Многие студенты вообще не пришли. Побоялись? Из 27 студентов, не пришедших на экзамен, 22 ранее получили 100 баллов.
Вердикт профессора: «домашних» экзаменов больше не будет. Задания, которые легко выполняет ИИ, перестанут влиять на итоговую оценку. Основой оценивания снова станут очные формы контроля.
И это не единичный случай. В Принстоне отказались от традиции экзаменов без наблюдения преподавателя. А выпускник Стенфорда в статье признаётся, что не знает студентов, которые не использовали ИИ при выполнении учебных заданий.
#ai_новости @ivanproneiroseti
Профессор экономики Роберто Серрано из университета Брауна заявил о крупнейшем случае использования ИИ на экзамене в истории университета. Об этом пишет крупнейшее СМИ Испании El Pais.
«Домашний» письменный экзамен написали 89 студентов. Их средний балл получился очень высоким: 96 из 100. А 40 человек получили 100 баллов.
После этого итоговый экзамен провели очно. Средний балл сразу снизился до 48 из 100! Многие студенты вообще не пришли. Побоялись? Из 27 студентов, не пришедших на экзамен, 22 ранее получили 100 баллов.
Вердикт профессора: «домашних» экзаменов больше не будет. Задания, которые легко выполняет ИИ, перестанут влиять на итоговую оценку. Основой оценивания снова станут очные формы контроля.
И это не единичный случай. В Принстоне отказались от традиции экзаменов без наблюдения преподавателя. А выпускник Стенфорда в статье признаётся, что не знает студентов, которые не использовали ИИ при выполнении учебных заданий.
#ai_новости @ivanproneiroseti
🔥5👍2🤩2❤1
ИИ меняется быстро. Но почему тогда не меняется образование?
Недавно прочитал, пожалуй, одну из самых содержательных работ об искусственном интеллекте за последние годы — AI as Normal Technology. Её авторы — исследователи Принстонского университета Арвинд Нараянан и Саяш Капур, известные по книге AI Snake Oil. Статья состоит из четырёх больших частей, и в ближайшие дни я хочу рассказать о каждой из них.
Часть 1. Скорость прогресса.
Нам кажется, если новые модели ИИ появляются каждые несколько месяцев и становятся всё сильнее, значит и мир должен измениться так же быстро. Но авторы считают, что именно здесь многие совершают ошибку.
Они предлагают простую аналогию: когда появились электрогенераторы, никто не сомневался, что за электричеством будущее. Но фабрики ещё десятилетиями продолжали работать на паровых машинах. Не потому, что электричество было плохой технологией. Просто нужно было перестроить здания, заменить оборудование, обучить рабочих, изменить организацию производства. Изобретение произошло быстро, а перестройка всей системы заняла годы.
С ИИ происходит то же самое. Авторы формулируют очень важную мысль: способность модели решить задачу ещё не означает способность общества воспользоваться этой возможностью.
Представьте, что завтра GPT научится идеально проверять дипломные работы. Станут ли университеты сразу использовать такую систему? Конечно, нет. Сразу возникнут десятки вопросов: кто несёт ответственность за ошибки? Кто подписывает отзыв? Разрешают ли это локальные нормативные документы? Согласны ли преподаватели и студенты? Как изменится нагрузка? Что делать с действующими правилами государственной аттестации?
Именно поэтому авторы считают, что влияние ИИ на общество будет измеряться не месяцами, а десятилетиями. Технологии могут развиваться стремительно, но школы, университеты, компании и государственные институты меняются гораздо медленнее.
Сегодня главный вопрос уже не в том, насколько умнее станет следующая модель ИИ. Главный вопрос — как изменить образование так, чтобы ИИ усиливал человека, а не подменял его.
#ai_методика @ivanproneiroseti
Недавно прочитал, пожалуй, одну из самых содержательных работ об искусственном интеллекте за последние годы — AI as Normal Technology. Её авторы — исследователи Принстонского университета Арвинд Нараянан и Саяш Капур, известные по книге AI Snake Oil. Статья состоит из четырёх больших частей, и в ближайшие дни я хочу рассказать о каждой из них.
Часть 1. Скорость прогресса.
Нам кажется, если новые модели ИИ появляются каждые несколько месяцев и становятся всё сильнее, значит и мир должен измениться так же быстро. Но авторы считают, что именно здесь многие совершают ошибку.
Они предлагают простую аналогию: когда появились электрогенераторы, никто не сомневался, что за электричеством будущее. Но фабрики ещё десятилетиями продолжали работать на паровых машинах. Не потому, что электричество было плохой технологией. Просто нужно было перестроить здания, заменить оборудование, обучить рабочих, изменить организацию производства. Изобретение произошло быстро, а перестройка всей системы заняла годы.
С ИИ происходит то же самое. Авторы формулируют очень важную мысль: способность модели решить задачу ещё не означает способность общества воспользоваться этой возможностью.
Представьте, что завтра GPT научится идеально проверять дипломные работы. Станут ли университеты сразу использовать такую систему? Конечно, нет. Сразу возникнут десятки вопросов: кто несёт ответственность за ошибки? Кто подписывает отзыв? Разрешают ли это локальные нормативные документы? Согласны ли преподаватели и студенты? Как изменится нагрузка? Что делать с действующими правилами государственной аттестации?
Именно поэтому авторы считают, что влияние ИИ на общество будет измеряться не месяцами, а десятилетиями. Технологии могут развиваться стремительно, но школы, университеты, компании и государственные институты меняются гораздо медленнее.
Сегодня главный вопрос уже не в том, насколько умнее станет следующая модель ИИ. Главный вопрос — как изменить образование так, чтобы ИИ усиливал человека, а не подменял его.
#ai_методика @ivanproneiroseti
AINT
AI as Normal Technology
A new paper that we will expand into our next book
🔥5👍2❤1
ИИ заменит преподавателей? Авторы статьи предлагают посмотреть на вопрос иначе
Продолжаю разбирать статью AI as Normal Technology исследователей Принстонского университета Арвинда Нараянана и Саяша Капура.
Часть 2. Как может выглядеть мир с развитым ИИ
Во второй части авторы спорят с одним из самых распространённых прогнозов об ИИ. Обычно люди рассуждают так: если нейросеть научилась выполнять задачу лучше человека, значит скоро исчезнет и сама профессия. Но это слишком сильное упрощение.
Авторы предлагают различать задачу и работу. Работа — это почти всегда десятки разных задач, объединённых в единый процесс.
Представьте хирурга. ИИ уже способен анализировать снимки, предлагать диагнозы, подбирать научные статьи и помогать с оформлением документов. Значит ли это, что профессия хирурга исчезла? Конечно, нет. Потому что работа хирурга — это ещё разговор с пациентом, принятие решений в нестандартной ситуации, взаимодействие с коллегами и ответственность за результат.
Это похоже на оркестр. Если кто-то научился идеально играть на скрипке, это ещё не означает, что весь оркестр больше не нужен. Оркестр — это не сумма инструментов. Так же и профессия — не сумма отдельных задач.
Это важно и для образования. Вместо обсуждения заменит ли ИИ преподавателя, стоит задать другой вопрос: «Какие элементы работы преподавателя уже сегодня автоматизируются, а какие остаются человеческими?». Важно разобраться, что именно меняется внутри профессии. Какие задачи ИИ уже сегодня может взять на себя, какие он может усилить? А что по-прежнему требует опыта преподавателя, педагогического чутья, ответственности и человеческого взаимодействия?
Авторы завершают вторую часть рассуждениями о работе водителя-дальнобойщика. Да, уже появились беспилотные автомобили. Но ежедневная работа водителей грузовиков включает в себя гораздо больше, чем просто управление транспортными средствами. Хотя, казалось бы, всё так просто... Пока и здесь ИИ не заменит людей на 100%.
#ai_методика @ivanproneiroseti
Продолжаю разбирать статью AI as Normal Technology исследователей Принстонского университета Арвинда Нараянана и Саяша Капура.
Часть 2. Как может выглядеть мир с развитым ИИ
Во второй части авторы спорят с одним из самых распространённых прогнозов об ИИ. Обычно люди рассуждают так: если нейросеть научилась выполнять задачу лучше человека, значит скоро исчезнет и сама профессия. Но это слишком сильное упрощение.
Авторы предлагают различать задачу и работу. Работа — это почти всегда десятки разных задач, объединённых в единый процесс.
Представьте хирурга. ИИ уже способен анализировать снимки, предлагать диагнозы, подбирать научные статьи и помогать с оформлением документов. Значит ли это, что профессия хирурга исчезла? Конечно, нет. Потому что работа хирурга — это ещё разговор с пациентом, принятие решений в нестандартной ситуации, взаимодействие с коллегами и ответственность за результат.
Это похоже на оркестр. Если кто-то научился идеально играть на скрипке, это ещё не означает, что весь оркестр больше не нужен. Оркестр — это не сумма инструментов. Так же и профессия — не сумма отдельных задач.
Это важно и для образования. Вместо обсуждения заменит ли ИИ преподавателя, стоит задать другой вопрос: «Какие элементы работы преподавателя уже сегодня автоматизируются, а какие остаются человеческими?». Важно разобраться, что именно меняется внутри профессии. Какие задачи ИИ уже сегодня может взять на себя, какие он может усилить? А что по-прежнему требует опыта преподавателя, педагогического чутья, ответственности и человеческого взаимодействия?
Авторы завершают вторую часть рассуждениями о работе водителя-дальнобойщика. Да, уже появились беспилотные автомобили. Но ежедневная работа водителей грузовиков включает в себя гораздо больше, чем просто управление транспортными средствами. Хотя, казалось бы, всё так просто... Пока и здесь ИИ не заменит людей на 100%.
#ai_методика @ivanproneiroseti
AINT
AI as Normal Technology
A new paper that we will expand into our next book
👍8❤1
Проблема не в ИИ? Третья мысль из статьи AI as Normal Technology
Продолжаю разбирать одну из самых интересных работ об искусственном интеллекте последних лет — AI as Normal Technology.
Часть 3. Риски
В третьей части авторы предлагают неожиданную мысль. Когда мы обсуждаем риски ИИ, мы часто задаём неправильный вопрос. Вместо «Что с нами сделает ИИ?» они предлагают спрашивать: «Как люди и организации будут использовать ИИ?»
Представьте автомобиль. Если происходит авария, мы не говорим: «Автомобиль решил устроить ДТП». Мы разбираемся, кто был за рулём, соблюдались ли правила, исправны ли тормоза, не было ли ошибок при проектировании дороги. То есть ищем причины в системе, а не в самой технологии. Авторы считают, что с ИИ нужно думать так же.
Мне кажется, для образования это особенно важно. Сегодня многие преподаватели говорят: «ChatGPT испортил обучение», «Из-за ИИ студенты перестали думать», «Нейросети отменили письменные работы». Но действительно ли проблема в самой технологии? Или в том, что мы продолжаем давать задания, которые легко выполнить с помощью ИИ? Что оцениваем только итоговый текст, а не процесс исследования? Что во многих школах и университетах до сих пор нет понятных правил использования нейросетей?
Самое простое — найти «козла отпущения» в ИИ, свалить на него все недочеты учебного процесса. Но придётся признать, что ИИ заставляет нас заново проектировать обучение.
Поэтому так важно обсуждать не столько возможности нейросетей, сколько собственные образовательные практики, делиться опытом. Шаг за шагом продвигаться в направлении работы с ИИ в образовании.
#ai_методика @ivanproneiroseti
Продолжаю разбирать одну из самых интересных работ об искусственном интеллекте последних лет — AI as Normal Technology.
Часть 3. Риски
В третьей части авторы предлагают неожиданную мысль. Когда мы обсуждаем риски ИИ, мы часто задаём неправильный вопрос. Вместо «Что с нами сделает ИИ?» они предлагают спрашивать: «Как люди и организации будут использовать ИИ?»
Представьте автомобиль. Если происходит авария, мы не говорим: «Автомобиль решил устроить ДТП». Мы разбираемся, кто был за рулём, соблюдались ли правила, исправны ли тормоза, не было ли ошибок при проектировании дороги. То есть ищем причины в системе, а не в самой технологии. Авторы считают, что с ИИ нужно думать так же.
Мне кажется, для образования это особенно важно. Сегодня многие преподаватели говорят: «ChatGPT испортил обучение», «Из-за ИИ студенты перестали думать», «Нейросети отменили письменные работы». Но действительно ли проблема в самой технологии? Или в том, что мы продолжаем давать задания, которые легко выполнить с помощью ИИ? Что оцениваем только итоговый текст, а не процесс исследования? Что во многих школах и университетах до сих пор нет понятных правил использования нейросетей?
Самое простое — найти «козла отпущения» в ИИ, свалить на него все недочеты учебного процесса. Но придётся признать, что ИИ заставляет нас заново проектировать обучение.
Поэтому так важно обсуждать не столько возможности нейросетей, сколько собственные образовательные практики, делиться опытом. Шаг за шагом продвигаться в направлении работы с ИИ в образовании.
#ai_методика @ivanproneiroseti
AINT
AI as Normal Technology
A new paper that we will expand into our next book
👍6🔥1
Как принимать решения, если никто не знает, каким станет ИИ?
Завершаю цикл постов о статье AI as Normal Technology исследователей Принстонского университета Арвинда Нараянана и Саяша Капура.
Последняя часть статьи называется Policy. Но речь идёт не только о государственной политике. Скорее, о том, как принимать решения в эпоху стремительного развития ИИ.
Главная мысль авторов: сегодня никто не знает, какой сценарий развития ИИ окажется верным. Одни уверены, что через несколько лет большинство профессий исчезнет. Другие считают, что возможности нейросетей уже почти достигли своего предела. Скорее всего, ошибаются и те, и другие. Поэтому авторы предлагают отказаться от попыток «угадать будущее». Вместо этого они советуют строить устойчивые системы, способные адаптироваться к разным сценариям.
Мне кажется, это важная мысль для сферы образования. Сегодня можно услышать самые разные призывы: срочно запретить нейросети, полностью перестроить учебные планы, отказаться от письменных работ или, наоборот, ничего не менять. Но что, если через три года развитие ИИ пойдёт совсем не так, как мы ожидаем сегодня?
Нам стоит создавать систему образования, которая сможет меняться вместе с технологиями. Постепенно обновлять программы, пересматривать способы оценивания, учить преподавателей работать с новыми инструментами, но при этом не отказываться технологий.
Мне очень понравилась такая мысль авторов: «Надо перестать смотреть, что умеет ИИ. Нужно разобраться , какие решения становятся возможными благодаря ИИ». Действительно, так и будем делать
#ai_методика @ivanproneiroseti
Завершаю цикл постов о статье AI as Normal Technology исследователей Принстонского университета Арвинда Нараянана и Саяша Капура.
Последняя часть статьи называется Policy. Но речь идёт не только о государственной политике. Скорее, о том, как принимать решения в эпоху стремительного развития ИИ.
Главная мысль авторов: сегодня никто не знает, какой сценарий развития ИИ окажется верным. Одни уверены, что через несколько лет большинство профессий исчезнет. Другие считают, что возможности нейросетей уже почти достигли своего предела. Скорее всего, ошибаются и те, и другие. Поэтому авторы предлагают отказаться от попыток «угадать будущее». Вместо этого они советуют строить устойчивые системы, способные адаптироваться к разным сценариям.
Мне кажется, это важная мысль для сферы образования. Сегодня можно услышать самые разные призывы: срочно запретить нейросети, полностью перестроить учебные планы, отказаться от письменных работ или, наоборот, ничего не менять. Но что, если через три года развитие ИИ пойдёт совсем не так, как мы ожидаем сегодня?
Нам стоит создавать систему образования, которая сможет меняться вместе с технологиями. Постепенно обновлять программы, пересматривать способы оценивания, учить преподавателей работать с новыми инструментами, но при этом не отказываться технологий.
Мне очень понравилась такая мысль авторов: «Надо перестать смотреть, что умеет ИИ. Нужно разобраться , какие решения становятся возможными благодаря ИИ». Действительно, так и будем делать
#ai_методика @ivanproneiroseti
AINT
AI as Normal Technology
A new paper that we will expand into our next book
👍6👏2
ИИ портит тексты журналистам, а те даже не замечают!
Оказывается, ИИ-модель для расшифровки голоса Whisper от OpenAI (создателя ChatGPT) в процессе работы регулярно галлюцинирует и вставляет в текст одну и ту же фразу: «Вопрос в том, что все выступления сегодня говорят о мощнейшем безобразии».
То есть эта фраза может появиться внутри любого текста случайным образом, а человек, который проводит расшифровку, даже не заметит этого, подумает, что спикер так и сказал!
Дальше интересно: если поискать по этой фразе в интернете, то можно обнаружить десятки публикаций (статьи, интервью), где почти слово в слово используется эта фраза. Посмотрите сами: Яндекс (https://vk.cc/d09IPn), Google (https://vk.cc/d09JDb).
И ведь это не случайность! Какова вероятность, что в статье о Евразийском форуме, брифинге губернатора Воронежской области или в обсуждении транспортной системы Томска будет использована одна и та же фраза? Очень низкая. Значит, журналисты расшифровывали аудио и получили галлюцинацию.
Более того, «безобразие» выносится в заголовки! «"Мощнейшее безобразие": что пошло не так с новой транспортной схемой Томска?» — пишут в издании «Vtomske».
Забавно, с одной стороны, но и как-то тревожно за будущее
#ai_новости @ivanproneiroseti
Оказывается, ИИ-модель для расшифровки голоса Whisper от OpenAI (создателя ChatGPT) в процессе работы регулярно галлюцинирует и вставляет в текст одну и ту же фразу: «Вопрос в том, что все выступления сегодня говорят о мощнейшем безобразии».
То есть эта фраза может появиться внутри любого текста случайным образом, а человек, который проводит расшифровку, даже не заметит этого, подумает, что спикер так и сказал!
Дальше интересно: если поискать по этой фразе в интернете, то можно обнаружить десятки публикаций (статьи, интервью), где почти слово в слово используется эта фраза. Посмотрите сами: Яндекс (https://vk.cc/d09IPn), Google (https://vk.cc/d09JDb).
И ведь это не случайность! Какова вероятность, что в статье о Евразийском форуме, брифинге губернатора Воронежской области или в обсуждении транспортной системы Томска будет использована одна и та же фраза? Очень низкая. Значит, журналисты расшифровывали аудио и получили галлюцинацию.
Более того, «безобразие» выносится в заголовки! «"Мощнейшее безобразие": что пошло не так с новой транспортной схемой Томска?» — пишут в издании «Vtomske».
Забавно, с одной стороны, но и как-то тревожно за будущее
#ai_новости @ivanproneiroseti
😁3🤪3👍2🔥1
30 сентября планирую провести часть дня на конференции Яндекса про образование и ИИ
Яндекс проводит ежегодную Yet another Conference on Education (YaC/e) — конференцию о людях и технологиях в образовании. В этом году заметная часть программы посвящена тому, как ИИ меняет обучение и работу преподавателя.
Из программы я себе отметил:
— «ИИ в преподавании: рабочие сценарии»
— «Учимся учиться: ИИ-инфраструктура вместо разовых подсказок». Разговор о том, как строить образовательные траектории в мире, где всё быстро меняется
— дискуссию о том, какие компетенции сегодня нужны выпускникам.
Я рад, что разговор об ИИ смещается от «какой нейросетью пользоваться» к более серьёзному вопросу: «что нам нужно менять в образовании?»
Я зарегистрировался и планирую смотреть. Конференция пройдёт 30 сентября полностью онлайн, участие бесплатное. Запись тоже обещают оставить.
Программа и регистрация на YaC/e 2026
Яндекс проводит ежегодную Yet another Conference on Education (YaC/e) — конференцию о людях и технологиях в образовании. В этом году заметная часть программы посвящена тому, как ИИ меняет обучение и работу преподавателя.
Из программы я себе отметил:
— «ИИ в преподавании: рабочие сценарии»
— «Учимся учиться: ИИ-инфраструктура вместо разовых подсказок». Разговор о том, как строить образовательные траектории в мире, где всё быстро меняется
— дискуссию о том, какие компетенции сегодня нужны выпускникам.
Я рад, что разговор об ИИ смещается от «какой нейросетью пользоваться» к более серьёзному вопросу: «что нам нужно менять в образовании?»
Я зарегистрировался и планирую смотреть. Конференция пройдёт 30 сентября полностью онлайн, участие бесплатное. Запись тоже обещают оставить.
Программа и регистрация на YaC/e 2026
❤4👍1
Рекомендую курс по ИИ в образовании. Сам уже начал учиться
9 сентября Международный институт онлайн-образования (IIOE) запустил на русском языке курс «Искусственный интеллект + образование: вступая в новую эпоху образования».
Я уже зарегистрировался и начал проходить. Курс бесплатный, на русском языке. Можно получить микросертификат.
В курсе ИИ рассматривается не просто как набор инструментов для преподавателя. ИИ внедрён в процесс. Автор описывает педагогические подходы, разработку учебных программ, практику преподавания и так далее. Отдельная тема курса — концепция Educational Intelligence (EI).
Курс ведёт профессор компьютерных наук Джимми Лю из Южного университета науки и технологий.
Коллегам из школ и вузов рекомендую хотя бы посмотреть программу. Я пока прохожу — позже поделюсь тем, что покажется наиболее интересным.
🔗 Курс: https://www.iioe.org/#/train-new/micro-cert-detail/535edd83-b750-44d5-8d09-84d9c3b47c5a
🔗 Инструкция: https://unesco-ichei.feishu.cn/file/Ed5AbzIS9o82fVx8Npbcojm8nIh
9 сентября Международный институт онлайн-образования (IIOE) запустил на русском языке курс «Искусственный интеллект + образование: вступая в новую эпоху образования».
Я уже зарегистрировался и начал проходить. Курс бесплатный, на русском языке. Можно получить микросертификат.
В курсе ИИ рассматривается не просто как набор инструментов для преподавателя. ИИ внедрён в процесс. Автор описывает педагогические подходы, разработку учебных программ, практику преподавания и так далее. Отдельная тема курса — концепция Educational Intelligence (EI).
Курс ведёт профессор компьютерных наук Джимми Лю из Южного университета науки и технологий.
Коллегам из школ и вузов рекомендую хотя бы посмотреть программу. Я пока прохожу — позже поделюсь тем, что покажется наиболее интересным.
🔗 Курс: https://www.iioe.org/#/train-new/micro-cert-detail/535edd83-b750-44d5-8d09-84d9c3b47c5a
🔗 Инструкция: https://unesco-ichei.feishu.cn/file/Ed5AbzIS9o82fVx8Npbcojm8nIh
❤4👍2🙏1
Поделюсь болью. И не про ИИ. Косвенно
Пришла рассылка. В ней приглашение на обучение. И всё бы хорошо, да вот присланный PDF — это скан документа, ссылка не копируется и при этом выглядит очень длинной и сложной (см. фото).
Как получателю рассылки попасть на сайт? Только вручную (!) перенабирать длинный адрес, рискуя ошибиться в последней части. Обратите внимание на бессмысленные символы в конце (cB1l8C6q). Сколько человек отсеется на этом этапе? Кто вообще будет сидеть и мучаться?
И если это был первый такой случай. Постоянно что-то присылают: приглашения, проекты, распоряжения. И там — длинные ссылки, которые можно набрать только вручную! Жуть!
А что делать? Подумать о получателе. (1) Можно разместить ссылку в тексте письма, а не во вложении. (2) Можно использовать сократители ссылок (их много), которые могут создать ссылку с вашим адресом. Сам таким пользуюсь, получаются ссылки, вроде bit.ly/perm. Такое легко набрать и даже запомнить. Попробуйте: https://bit.ly/
Пришла рассылка. В ней приглашение на обучение. И всё бы хорошо, да вот присланный PDF — это скан документа, ссылка не копируется и при этом выглядит очень длинной и сложной (см. фото).
Как получателю рассылки попасть на сайт? Только вручную (!) перенабирать длинный адрес, рискуя ошибиться в последней части. Обратите внимание на бессмысленные символы в конце (cB1l8C6q). Сколько человек отсеется на этом этапе? Кто вообще будет сидеть и мучаться?
И если это был первый такой случай. Постоянно что-то присылают: приглашения, проекты, распоряжения. И там — длинные ссылки, которые можно набрать только вручную! Жуть!
А что делать? Подумать о получателе. (1) Можно разместить ссылку в тексте письма, а не во вложении. (2) Можно использовать сократители ссылок (их много), которые могут создать ссылку с вашим адресом. Сам таким пользуюсь, получаются ссылки, вроде bit.ly/perm. Такое легко набрать и даже запомнить. Попробуйте: https://bit.ly/
👍5