Спорът около навлизането на изкуствения интелект в университетите често се свежда до един основен страх - че студентите просто мамят на изпитите. Вместо да четат, младежите възлагат на чатботове да пишат техните курсови работи. Според анализ на изданието "Конверсейшън" обаче, това е само върхът на айсберга.

Голямата трансформация в образователната сфера вече е в ход и изглежда необратима. Висшите училища по света активно интегрират изкуствен интелект в своите графици, учебни материали и административни структури. В същото време студентите масово изискват от технологиите бързи обобщения на сложна литература, свеждайки дебели академични трудове до няколко кратки изречения.

Този процес повдига един фундаментален въпрос - има ли изобщо смисъл от класическото образование? Бъдещето чертае картина, в която единственото необходимо човешко умение може да се окаже просто правилното задаване на команди към машината

Екип от изследователи от Масачузетския университет в Бостън съвместно с неправителствената организация Institute for Ethics and Emerging Technologies посвещават последните осем години на проучване на моралните последици от тази технологична революция. Техният основен извод гласи: “Използването на изкуствен интелект в образованието ще доведе до сериозни предизвикателства, а последиците ще са изключително дълбоки”.

Изкуственият интелект в образованието вече не е футуристична идея, а все повече се превръща в реалност. Изкуственият интелект има голям потенциал за промяна на образованието, но има нужда от по-задълбочен анализ на последиците, включително всякакви етични въпроси, които могат да възникнат. Изкуствен интелект вече използват не само учениците и студентите, а и преподавателите. Рутинни задачи като проверка на тестове се автоматизират, което пести време на учителите.

В своето изследване учените категоризират изкуствения интелект в образователната среда на три основни вида

На първо място са неавтономните системи. При тях технологията автоматизира определени процеси, но човешкият надзор остава задължителен. Тези софтуери често се използват за класиране или администрация, но крият сериозни рискове от изтичане на данни и липса на справедливост при оценяването.

Втората категория обхваща автономните агенти - масивни езикови модели и чатботове, които могат да генерират научни текстове. Основният проблем тук е липсата на прозрачност в междинните процеси. Потребителят задава команда и получава готов резултат, без да знае как точно машината е стигнала до него. Именно тези платформи се използват масово от студенти и преподаватели за изготвяне на лекции, систематизиране на бази данни и писане на научни трудове, пише Lupa.bg

Широкото разпространение на тези технологии подкопава самото доверие между преподавател и студент. Възниква парадокс - професорът не е сигурен дали курсовата работа е писана от човек, а студентът се съмнява дали рецензията не е генерирана от машина.

Това обезсмисля самата концепция за оценяване на труда. Макар изкуственият интелект да спестява досадното търсене на информация, той елиминира същността на образованието - процесът на учене и осмисляне.

Третият етап от еволюцията са напълно автономните системи. Въпреки че все още звучат като научна фантастика, те бързо се превръщат в реалност. Ако преподавателите делегират изцяло своите функции на машини, продуктивността може да скочи, но университетите ще загубят своя смисъл

Висшите училища разчитат на човешкия фактор - на бавното израстване на доценти и професори, които предават знания на следващите поколения.

Ако машините предоставят всякаква информация наготово, автоматизацията няма да е най-големият проблем. Истинската криза ще бъде пълният срив на процеса, по който човечеството трупа знания, поставяйки под въпрос самото съществуване на академичните институции.