Уроки истории для лучшей государственной политики: как создать систему образования, готовую к использованию искусственного интеллекта

В 1823 году радикальный мыслитель и учёный Джордж Биркбек основал Лондонский институт механики (ныне Бирбекский университет). Он был частью авангарда, призванного снабжать представителей рабочего класса техническими и инженерными навыками, необходимыми для успеха в новой индустриальной эпохе. Лозунгом Биркбека был девиз «Знание – сила», и его видение этой новой формы профессионального образования способствовало появлению подобных институтов механики по всей Великобритании, а также в Австралии и Канаде.

Двести лет спустя новая революция в области искусственного интеллекта (ИИ) становится столь же преобразующей и разрушительной для современной рабочей силы, как и всё, что происходило на заре паровой индустриализации. Настолько, что, возможно, даже Биркбек был бы озадачен тем, как лучше всего подготовить студентов к этому совершенно новому миру труда. Сегодня преподаватели и правительства должны решить вопрос о том, какие навыки необходимы студентам для успеха в этом новом рабочем пространстве, где доминируют машины, и как эффективно обучать их, учитывая, что так много студентов уже полагаются на ИИ для учёбы.

Понимание алгоритма

Никто не сомневается во всеобъемлющем влиянии, которое ИИ окажет на то, как мы работаем, — в частности, в использовании генеративного ИИ (GenAI), доля которого выросла с 49% в 2023 году до 75% годом позже, согласно данным Опрос EY 2024 «Переосмысление работы»Мы давно знаем, что автоматизация, блокчейн и машинное обучение могут снизить административную нагрузку, значительно сократить объём ручного документооборота, ускорить повторяющиеся процессы и вывести аналитику на новый уровень. С появлением GenAI стало очевидно, что целые должностные инструкции и карьерные пути — будь то сотрудник колл-центра, помощник юриста, копирайтер, программист или даже врач общей практики — будут переосмыслены или даже полностью заменены алгоритмами.

Преподавателям и государственным служащим, учитывая этот быстро меняющийся ландшафт карьеры, приходится пересматривать, какие навыки им следует преподавать. Например, есть ли смысл в обучении студентов программированию, если GenAI может справиться с этими задачами за считанные секунды? И нужно ли начинающим юристам всё ещё заучивать судебную практику или им следует сосредоточиться на развитии навыков более высокого порядка, таких как интерпретация её применения и соответствующие морально-этические суждения?

Несмотря на то, что преподаватели и экзаменационные комиссии разрабатывают новые подходы к обучению, им приходится пересматривать методы оценки академической успеваемости, учитывая, что искусственный интеллект становится обычным явлением в классе. Известный профессор и автор в области технологий Клей Ширки недавно предложил университетам отказаться от письменных курсов и вместо этого вернуться к академическому подходу, применявшемуся до появления печатных изданий, – устным экзаменам.

Некоторые правительства начинают решать эту проблему, проводя дальновидную политику. Министерство образования Австралии разработало Фреймворк для генеративного искусственного интеллекта в школах, основанных на шести принципах и 25 руководящих положениях, касающихся преподавания, благополучия человека, прозрачности, справедливости, подотчётности и конфиденциальности. Министры образования также создали Национальную целевую группу по школам с использованием ИИ для содействия продвижению ИИ в образовании, включая проект рамочной программы использования ИИ в школах.

Тем временем Южная Корея обучает школьников искусству интеллекта с раннего возраста. Используя ИИ в классе для адаптации домашних заданий и заданий в соответствии с уровнем образования и особенностями обучения учащихся. Со временем у каждого ребёнка в Южной Корее появится персональный ИИ-репетитор.

Новый подход к машинному обучению

Поскольку ИИ меняет мир труда и обучения, перед правительствами стоит задача создания системы образования, которая действительно подготовит учащихся к будущему, основанному на ИИ. Это требует нового акцента на разработке адаптивных учебных программ, которые делают акцент на уникальных человеческих навыках, таких как критическое мышление, креативность, этика и эмоциональный интеллект — областях, где ИИ не может заменить человеческое суждение. Правительствам следует переосмыслить модели оценки, отказавшись от механического заучивания в пользу оценки способности решать реальные проблемы, сотрудничать и адаптироваться.

Не менее важным является инвестирование в подготовку учителей для создания ИИ-грамотность среди педагогов, позволяя им эффективно интегрировать инструменты ИИ в учебный процесс и помогать учащимся ответственно использовать эти технологии. Правительства также могут обеспечить всем учащимся равный доступ к образовательным ресурсам на основе ИИ, преодолевая цифровое неравенство и предоставляя возможности каждому учащемуся, независимо от его происхождения.

Для поддержки этих усилий необходимы чёткие структуры управления, обеспечивающие прозрачность, конфиденциальность и справедливость в отношении роли ИИ в образовании. Сотрудничество между государственными органами, промышленностью и академическими кругами, включая специализированные целевые группы по образованию с использованием ИИ, поможет согласовать образовательную политику с меняющимися потребностями рабочей силы, продвигать инновации, контролировать реализацию политики и масштабировать успешные программы на национальном уровне.

Урок истории: как научить общество процветать с помощью ИИ

Подобно тому, как Видение Джорджа Биркбека о том, как сделать техническое образование В условиях доступных преобразованных обществ индустриальной эпохи современные правительства несут важнейшую ответственность за формирование образования в эпоху ИИ. Принимая решительные меры в области политики, педагогики, равенства и управления, правительства могут раскрыть весь потенциал ИИ для революционного преобразования образования — не только для повышения эффективности, но и для воспитания способных, этичных и жизнестойких граждан, готовых к вызовам завтрашнего дня. Знания могут быть равны силе, но то, как они применяются, будет по-прежнему отличать людей от машин.

Мнения, отраженные в данной статье, являются мнением автора и не обязательно отражают точку зрения глобальной организации EY или входящих в нее фирм.