29 января в Юрайт.Академии прошла онлайн-дискуссия «Этические дилеммы искусственного интеллекта в академической сфере» в рамках XVIII Зимней школы преподавателя «Репутация и технологическое лидерство в цифровом образовании» — всероссийского педагогического онлайн-форума с международным участием.

Своей экспертной позицией и опытом делится Денис Вакарчук, заместитель директора – начальник Управления по координации научной и экспертно-аналитической работы Российского государственного гуманитарного университета, кандидат исторических наук, доцент.

Характеризуя современный этап развития образования и науки, эксперт констатирует:

«Сегодня мы вступаем в эру гибридного авторства, где результат достигается в интеллектуальном тандеме человека и нейросети. Игнорировать это – значит готовить специалистов для прошлого».

Этот вызов требует пересмотра устоявшихся подходов к оценке знаний: «Традиционные фонды оценочных средств переживают кризис валидности. Мы должны оценивать не только финальный текст студента, который может сгенерировать и машина, но и цифровой след исследования: логику промптов, работу с источниками, критическую правку. Центр тяжести в защите ВКР смещается с проверки текста на устную защиту – именно в рамках этой процедуры можно проверить компетенции студента».

Трансформируется и сам образ выпускника: «Меняется профиль компетенций выпускника. Мы переходим от подготовки производителя контента к подготовке квалифицированного верификатора и архитектора знаний. Способность отличить факт от галлюцинации нейросети становится важным профессиональным навыком».

Говоря о научной сфере, Денис Вакарчук подчеркивает необходимость выработки новых этических норм: «Каждый научный журнал должен выработать четкий регламент декларирования использования ИИ. Чем выше статус научного журнала, тем строже требования к воспроизводимости результата. Если автор открыто показывает свой путь взаимодействия с нейросетью и это не противоречит принципам академической этики, это не уязвимость, а показатель высокого уровня академической культуры».

Спикер четко обозначает границы применения искусственного интеллекта в исследовательской деятельности: «ИИ – эффективный инструмент для обработки больших массивов данных, собранных ученым. Но попытка делегировать ИИ генерацию новых смыслов без исходной базы ведет не к научному открытию, а к имитации знания. ИИ не заменяет полевую работу и работу с источниками, он лишь ускоряет их обработку и анализ собранных эмпирических данных».

Главную угрозу Денис Вакарчук видит не в технологиях как таковых, а в человеческом факторе: «Проблема заключается не в плагиате и не в технологиях, а в интеллектуальной лености. Риск не в том, что машина напишет текст за студента, а в том, что студент разучится критически оценивать то, что написала машина».

Эта логика распространяется и на проверку работ: «Проверка студенческих работ при помощи ИИ возможна, но нельзя при этом делегировать ИИ принимать итоговое решение. Не всегда ИИ видит творческий подход обучающегося, нестандартные способы решения задачи. Оценочное суждение должно оставаться исключительной прерогативой преподавателя».