Семинар НУГ «Искусственный интеллект в учёбе: интроспекция, этика, практика»
4 июня 2024 года состоялся семинар-дискуссия научно-учебной группы по исследованию частотных характеристик языка, работающей в рамках программы «Научный фонд НИУ ВШЭ» в санкт-петербургском кампусе. Докладчиком выступил участник НУГ, Александр Богданов.
Открыли семинар студенты - младшие участники НУГ, которые в данный момент работают над составлением лингводидактического пособия для курса «Economics of Tangible and Intangible Resources». Пособие создается с помощью инструментов искусственного интеллекта, в процессе его создания участники НУГ исследуют и демонстрируют опыт применения ИИ в составлении учебных материалов. С помощью генеративных нейросетей создаются формулировки заданий, тексты, шаблоны лексических упражнений, иллюстрации и дизайн. За основу выборки слов взята работа НУГ, выполненная в первый год реализации проекта, по решению прикладных задач по отбору вокабуляра в русле корпусных процедур.
Основной частью семинара стало выступление Александра Богданова, студента 2-го курса ОП «Международный бакалавриат по бизнесу и экономике». В начале доклада Александр справедливо заметил, что применение инструментов ИИ в образовании в современных реалиях является одним из камней преткновения и вопросом, по которому сложно сформулировать не только консенсус, но и само «условие задачи». Генеративные технологии обновляются не каждый год, и даже не каждый месяц - сейчас мы наблюдаем, как еженедельно меняются тренды и появляется новый функционал и возможности, что привносит характер неопределенности и моментального устаревания любых исследований и выводов по этой теме. В стремлении обобщить имеющейся опыт и соотнести его с реальностью в НИУ ВШЭ, было рассмотрено две части вопроса.
В первой части обсуждалась легальность использования инструментов ИИ в разных условиях как студентами, так и преподавателями. В Вышке данные нормы закреплены в ПОПАТКУСе, но всё же вызывают дискуссию среди научного сообщества. Различные элементы контроля и участия предполагают разную степень и разные цели применения ИИ. Так, очевидно, что невозможно воспользоваться ГПТ (генеративным предобученным трансформером) во время экзамена, но при написании эссе или при решении домашнего задания это можно сделать с той же легкостью, что и обратиться к Википедии. Нейросеть работает эффективнее, и при верно сформулированном запросе может за считанные секунды сделать всю работу за студента, освобождая вечер для просмотра кино и прогулок с друзьями.
В ходе дискуссии между студентами, преподавателями кафедры иностранных языков НИУ ВШЭ СПб и преподавателями из других университетов было сформулировано несколько важных вопросов, не затронутых нормативно-правовыми документами. В соответствии с ПОПАТКУСом, если студент честно указал, какие инструменты ИИ он использовал и в каких целях, это не является списыванием или плагиатом. Однако как быть, если вся работа в итоге оказывается создана с помощью ГПТ? Главное условие проверки любого академического труда - его уникальность, и, если студент не приложил усилий и не привнес даже доли креативности, почему такая работа должна быть оценена наравне с оригинальными работами? Преподаватель департамента иностранных языков НИУ ВШЭ Гатауллина Наталья Анатольевна подняла важный вопрос ответственности преподавателя и ее обусловленности, которая на сегодняшний день почти не раскрыта. Дополнительная сложность возникает в том, что до сих пор не существует универсального, принятого всеми университетами инструмента, который со стопроцентной точностью мог бы определить факт и долю сгенерированного контента в тексте. Этическая составляющая и вопрос конфиденциальности также усложняют однозначность выводов и добавляют условий в задаче под названием «искусственный интеллект: благо или проклятье?».
Вторая часть выступления Александра была посвящена мини-исследованию, проведенному среди студентов первого и второго курса ОП «Международный бакалавриат по бизнесу и экономике» сразу после сдачи курсовых работ: первый курс выполнял проект «SWOT-анализ», второй курс - «Бизнес план». Ввиду того, что теперь университет обзывает студентов указывать использование нейтронных сетей в введении к работе, для них не стало сложностью заполнить анонимный опрос с похожими вопросами, которые составил Александр. По результатам исследования, в котором принял участие 101 респондент, 70% студентов признали, что пользовались ИИ для написания курсовой работы. Среди лидирующих инструментов были бесплатные чаты с функцией улучшения текста и переводчики. Чаще всего студенты использовали нейтронные сети для перевода (что обусловлено требованием сдачи работы на английском языке), генерации идей и создания структурных частей работы: введений, заключений, ссылок и прочего.
В ходе дискуссии с преподавателями департамента иностранных языков НИУ ВШЭ и приглашенными экспертами, кандидатом педагогических наук, ст. преподавателем кафедры английского языка СПбГУ Ольгой Сеничкиной и Ольгой Барбир, преподавателем иностранного языка, молодым специалистом, интересующимся ИИ, студенты отстаивали позицию защиты в сторону использования ИИ. По мнению Александра Богданова и Ларисы Мажинской, нейронная сеть не может написать курсовую работу за студентов в тех условиях, в которых выполняются задания в Вышке. Основная часть труда по обработке информации, анализу рынка и рисков, выявлению сильных и слабых сторон, рассмотрению политической и экономической конъюнктуры и многому другому выполняется студентами самостоятельно с помощью лишь одного инструмента - собственных мозгов. ИИ может лишь помочь упростить какую-либо монотонную работу по переписыванию выводов или улучшению грамматической структуры предложения. По крайней мере, пока что создавать новое и привносить инновации и новые идеи — прерогатива человека. Если задание предполагает умственную деятельность, направленную на размышление и познавательный характер исследования, не так легко делегировать её ИИ. Как отметил Александр «искусственный интеллект – это лишь рефлексия всего того, что есть в интернете». Наталья Гатауллина предложила проводить обучение студентов по созданию промптов. По ее мнению, генерирование правильных промптов, созданных по определенной структуре может впоследствии помочь научить студентов следовать структуре при написании письменных работ, таких как параграф, эссе, ВКР. Помимо этого, студенты дали свою оценку некоторым нейронкам, основываясь на собственном опыте их использования. Так, Александр Богданов отметил, что, по сравнению с GPT Chat Яндекс GPT зачастую выдает только 1 источник, что не всегда является достаточным для выполнения той или иной работы. Напротив, участник НУГ, будущий кандидат математических наук, Илья Рагозин, отметил, что ему, как исследователю, удобно пользоваться нейросетью Perplexity, так как данный инструмент подкрепляет результат запроса ссылками на источники. В заключении и студенты, и преподаватели согласились, что мир с искусственным интеллектом — наш настоящий и будущий мир, особенно в сфере образования и обучения. Лучшее, что мы можем сделать, это учиться использовать появляющиеся инструменты и вовремя вносить коррективы в наши компетенции и правовые нормы использования. На вопрос о том, заменит ли ИИ человека, Илья Рагозин с уверенностью заявил, что как минимум, в области математики искусственному интеллекту будет сложно конкурировать с человеком. Александр Богданов отметил, что скорее всего, в будущем люди с компетенцией использования ИИ будут более востребованы, чем те, кто не владеют данными навыками. В ближайшие несколько лет надо держать руку на пульсе и быть как можно ближе к волне, но не дать ей захлестнуть себя. Этому в том числе будет посвящена работа НУГ, и следующие семинары и работы планируются с учетом этой повестки.
Приглашенные эксперты высоко оценили полезность семинара. Ольга Барбир отметила, что для нее, как преподавателя и как студента, вопрос использования возможностей ИИ актуален. По мнению Ольги, важно то, как человек использует инструмент ИИ. В целом, вопросы использования нейросетей в учебной деятельности, контроле студентов и новых возможностей, которые предоставляет искусственный интеллект, крайне важны для обсуждения, поэтому семинар был полезен всем участникам. Ольга поблагодарила организаторов и выразила надежду на продолжение разговора на следующих семинарах.
Мы в свою очередь благодарим всех участников и докладчиков семинара и с радостью ждём новых гостей для обсуждения актуальных вопросов на следующий семинар, на котором мы поговорим о том, как сгенерировать хороший промпт, чтобы извлечь максимум пользы от нейросети.
Ссылка на презентацию: https://disk.yandex.com/i/vIeisKCA-Z2tbA