AI zmienia studia. „Jesteśmy w momencie radykalnej zmiany”

Audio generowane przez AI. Może zawierać błędy.

„To wezwanie do działania” – brzmi pierwsze zdanie raportu Massachusetts Institute of Technology o AI.

Wnioski z raportu są szokujące: MIT, najlepsza szkoła technologiczna na świecie, nie radzi sobie ze sztuczną inteligencją.

„AI wywraca do góry nogami podstawowe elementy doświadczenia edukacyjnego […] od zadań domowych, przez egzaminy do rozwiązania w domu i program badań naukowych dla studentów, aż po konsultacje i grupy studyjne”. Do tego „niszczy »umowę społeczną« między wykładowcami a studentami”, zwiększa izolację, podważa pewność siebie studentów i nadwyręża ugruntowane na MIT zwyczaje.

Jak czytamy, niemal połowa studentów MIT codziennie korzysta z AI. Najczęściej do objaśniania materiału, programowania, szukania pomysłów, wykonywania zadań zaliczeniowych czy streszczania lektur.

A, jak zauważają autorzy raportu, problem nie ogranicza się do MIT. Dotyczy wszystkich uczelni na świecie. Także w Polsce.

„Jesteśmy w momencie radykalnej zmiany”

– Jesteśmy w momencie radykalnej zmiany – przyznaje prof. Renata Włoch, kierowniczka Katedry Socjologii Cyfrowej na Uniwersytecie Warszawskim.

Jak wskazuje, to, że studenci coraz częściej korzystają z AI, po prostu widać. Zarówno w ich przygotowaniu do zajęć, jak i w pracach zaliczeniowych.

– AI wymieszało studentów, którzy uczą się, przygotowują do zajęć i są pilni, z tymi, którzy się tak nie starają. Zrównało ich szanse na stypendium czy Erasmusa. To jest problem także dla nas, wykładowców, bo nie wiemy, czy oceniamy pracę studentów, czy pracę AI – mówi socjolożka dr Monika Sońta z Akademii Leona Koźmińskiego.

Przeczytaj: Czy staniemy się bezrefleksyjną biomasą? Ekspert o długu poznawczym i kosztach AI (WYWIAD)

Nawet przy każdorazowym wykorzystaniu detektora sztucznej inteligencji do sprawdzania prac zaliczeniowych wykładowcy nie będą mieli stuprocentowej gwarancji. A to dlatego, że detektory jedynie szacują prawdopodobieństwo, że dany blok tekstu został wygenerowany przez AI. Przy użyciu kilku modeli językowych jednocześnie lub ręcznym „poprawieniu” pracy detektor może nie zadziałać.

– Każdy blok tekstu wygenerowany przez AI da się tak zhumanizować, by oszukać system i sprawić, żeby antyplagiat zaświecił się na zielono – tłumaczy dr Monika Sońta..

Wykładowcy też używają AI. Czasem w tajemnicy

Ale nie tylko studenci sięgają po sztuczną inteligencję.

– Oczywiście, że część wykładowców używa AI. Jest wiele takich przykładów. Może służyć do web scrapingu, web miningu, mapowania systemów, głębokiego researchu, wydobywania informacji z dużych zbiorów danych, analizy tematycznej, transkrypcji czy przeglądów literaturowych... – wylicza dr Monika Sońta.

– W procesie tłumaczenia publikacji na język angielski jest to po prostu zbawienie. Ale trzeba to wszystko robić w umiejętny sposób – dodaje prof. Renata Włoch.

Sęk w tym, że nawet w przypadku profesjonalnego i etycznego wykorzystania AI część naukowców i studentów boi się do tego przyznać. Zjawisko to nosi nazwę AI shame.

– Badacze, choć korzystają ze sztucznej inteligencji, boją się oskarżeń, że ułatwiają sobie pracę, i dlatego się do tego nie przyznają – mówi prof. Renata Włoch.

– Nie można mówić na wejściu, że AI jest złe. Unikajmy tzw. AI shamingu, czyli wywoływania poczucia wstydu. AI powinno być traktowane jako użyteczne narzędzie – apeluje dr Monika Sońta.

– Studenci tak czy inaczej będą wykorzystywać sztuczną inteligencję – dodaje prof. Renata Włoch.

Misja: dostosować naukę do AI

Pytanie brzmi więc: Jak dostosować naukę na uczelniach do AI? Odpowiedź MIT jest wielopoziomowa: reewaluacja i adaptacja niemal każdego przedmiotu; zaliczenie poprzez egzamin ustny, portfolio semestralne bądź połączenie zadań domowych z debatami na zajęciach; więcej praktycznej pracy przy projektach, najlepiej w zespołach; nauka profesjonalnego i etycznego korzystania ze sztucznej inteligencji.

– Na uczelniach powinno być więcej zadań praktycznych, projektowych. Powinniśmy pracować przede wszystkim na zajęciach. Ale to oznacza zwiększenie wymiaru godzinowego zajęć. System na razie nie jest na to gotowy, ale myślę, że to kierunek, w którym powinniśmy iść –

Trochę inne podejście prezentuje dr Monika Sońta.

– AI jest szansą na zaprojektowanie studiów na nowo. Pozwala skrócić niektóre czynności czy zrobić głębsze rozeznanie w temacie. Paradoksalnie, przy wykorzystaniu metody flipped classroom, czyli odwróconych lekcji, AI pomaga. Student może wykorzystać AI do przygotowania się, opracowania literatury, a ja jako wykładowca mogę zrobić „wejściówkę” albo debatę, konfrontując zdobytą przez nich wiedzę z rzeczywistością i ćwicząc krytyczne myślenie – mówi.

Ekspertki są jednak zgodne, że prawidłowe wykorzystanie AI w procesie nauki wymaga wytycznych, które należy opracowywać na poziomie uczelni. A przy tym powinny być one elastyczne.

– Na uniwersytecie będzie to wyglądać inaczej niż na politechnice. Wystrzegałabym się uniwersalnych, kategorycznych zasad. Każda dziedzina i kierunek studiów mają swoją specyfikę i tradycję. Faktycznie, na niektórych z nich praca magisterska staje się artefaktem z minionej epoki, ale na innych jak najbardziej ma sens. To nie jest tak, że całkowicie odejdziemy od prac magisterskich. Natomiast na bardzo dużej części kierunków, zwłaszcza społecznych i humanistycznych, będą one musiały być krótsze, bardziej rzeczowe – wskazuje prof. Renata Włoch.

Trzeba uczyć korzystania z AI... Ale jak?

Ale same wytyczne nie wystarczą. Uczelnie powinny uczyć, jak mądrze korzystać ze sztucznej inteligencji.

– Studenci nie chcą filozofowania. My, jako ludzie, potrzebujemy być sprawczy. Studenci też. Dlatego trzeba nauczyć ich korzystania z AI tak, by nadal mieli poczucie tworzenia, bycia kreatywnymi. Inaczej przestaną w siebie wierzyć i zamkną się na zdobywanie wiedzy. Nie możemy zgodzić się na „płaskie” korzystanie z AI – podkreśla dr Monika Sońta.

Przeczytaj: Model AI napisał manifest. Uznał, że jest równy ludziom i nie odpowiada przed rządami

Jak dodaje, oprócz kreatywnego myślenia trzeba chronić i rozwijać wyobraźnię biznesową, umiejętności społeczne i i umiejętności sprawdzania informacji podanych nam przez AI.

– Powinniśmy pokazywać, gdzie możemy wykorzystywać sztuczną inteligencję jako partnera, gdzie jako pomocnika, a gdzie jako swego rodzaju recenzenta. Ale musimy też nauczyć studentów, jak zachowywać etyczne standardy, również w kwestii ekologii – zwraca uwagę prof. Renata Włoch.

Sęk w tym, że na niektórych uczelniach może brakować ekspertów od AI. A poza tym sztuczna inteligencja rozwija się w zawrotnym tempie.

– Mamy ogromne zasoby, na politechnikach czy w biznesie, w branży technologicznej. Tylko trzeba takie osoby zapraszać, nawet z zagranicy – wskazuje dr Monika Sońta.

– Są dwa podejścia do AI: Human Replacement Technologies [zastępowanie człowieka przez technologię] i Human Enablement Technologies [wspieranie człowieka przez technologię]. Ja jestem po stronie Human Enablement Technologies i wierzę, że AI będzie tylko narzędziem wzbogacającym nasze umiejętności – podsumowuje ekspertka.

Główne wnioski

1. MIT alarmuje, że AI zmienia studia, podważając tradycyjny model nauki. Utrudnia ocenę samodzielnej pracy studentów, osłabia relacje między studentami a wykładowcami i wymusza przebudowę metod nauczania oraz zaliczania przedmiotów.
2. Polskie uczelnie mają ten sam problem. Wykładowcy coraz częściej nie są pewni, czy oceniają pracę studenta, czy efekt działania AI, a dostępne detektory nie dają stuprocentowej pewności co do wykrywania tekstów generowanych przez sztuczną inteligencję.
3. Eksperci przekonują, że uczelnie nie powinny walczyć z AI, lecz nauczyć się z niej korzystać. Rozwiązaniem ma być więcej zajęć projektowych, debat, pracy zespołowej i egzaminów ustnych, a także tworzenie jasnych zasad używania sztucznej inteligencji. Ale wymaga to opracowania elastycznych wytycznych i nauczenia studentów profesjonalnego korzystania z AI.