Владимир Костомаров: «Думать в два раза больше — за себя и за того парня»

Владимир Костомаров: «Думать в два раза больше — за себя и за того парня»
Владимир Костомаров: «Думать в два раза больше — за себя и за того парня»

Члены Ученого совета Тюменского государственного университета узаконили использование искусственного интеллекта в выпускных квалификационных работах. Теперь студенты ТюмГУ могут обращаться к нейросетями при подготовке курсовых и дипломов. О перспективах нововведений рассказывает директор Института социально-гуманитарных наук Владимир Костомаров

— Гуманитарное образование должно умереть. Искусственный интеллект заменит всех. Студенты перестанут учиться, —  улыбается Владимир Михайлович. — Так говорят, но, как показала практика, чтобы пользоваться ИИ (теми же сетями-трансформерами, к которым относится Chat GPT), необходимо понимать хотя бы базово, как он устроен, и иметь очень широкий кругозор. Сейчас работа студентов сводится к поисковым запросам. Но поисковик работает по своим алгоритмам, а нейросеть — по своим. Думаю, ближайшее время мы будем только учиться общаться с искусственным интеллектом. 

— А казалось, все так просто — вбил тему диплома и через полчаса он написан…

— Именно так и рассуждают. Современные студенты достаточно примитивно используют нейросети. Они задают ИИ набор слов, который машина каким-то образом воспринимает и потом синтезирует в соответствии с предобученной моделью. Студенты даже не задумываются, как и чему ее обучали, кто это делал. 

— Способны ли существующие методы (вроде Антиплагиата) понимать, что сгенерировано, а что нет, насколько необходимо в этой части ВКР обращение к искусственному интеллекту?  

— Мы формализуем и легализуем практику применение ИИ, показывая, что его можно внедрять в рамках допустимого. Ограничивать эти рамки позволяют технологии, которые также совершенствуются. Кроме того, всегда остается самый серьезный барьер для искусственных в прямом смысле работ. Это научный руководитель. Преподаватели, во-первых, относятся нетерпимо к бессмысленному использованию ИИ, во-вторых, видят, есть ли в принципе исследовательская составляющая. Университет сам регулирует содержание того, что он выносит на защиту. Человек, который полностью имитирует работу, никогда не получит хорошую оценку. 

Те или иные вещи, связанные с нейросетями, уже несколько лет в работах встречаются. В комбинированном тексте разница очевидна. Кроме того, мы знаем один нюанс — большие языковые модели думают на английском языке. Соответственно, изложение у них тоже ближе к механике иностранных языков. Когда читаешь на русском, создается ощущение, что человек стремится не сказать лишнего. 

В гуманитарной специфике мы работаем с текстом в широком его понимании: изображение как текст, социальный ландшафт как текст, философская категория как текст. Искусственный интеллект далек от этих понятий. Он обрабатывает информацию на уровне подростка — знает базовые понятия, может воспроизвести их, но, когда дело доходит до логического осмысления и выстраивания связей, теряется. Работы, наоборот, добавляется. Если студент действительно хочет хорошую оценку и использовать ИИ, то ему придется думать в два раза больше — за себя и за того парня. 

Нейросети удобны для переводов. Они делают это быстро и легко. Но, как отмечают профессиональные лингвисты, системы автоматизированы, построены на больших языковых моделях, и перевод получается усредненным, неточным. Когда используем нейросеть бездумно, рискуем исказить источник, а это легко отследить.

— На этом недостатки нейросетей заканчиваются?

— Они ежедневно развиваются и совершенствуется, но пока остается главный пробел в функционале — ИИ не умеет полноценно анализировать. 

Писать аналитический скрипт в Python или отправить нейросети, которая максимально быстро даст готовый результат? Ответ очевиден. Конечно, надо правильно полученные данные интерпретировать. Нейросеть не возьмет такую задачу на себя, но сможет визуализировать или свести данные в таблицу. Нам не нужно пользоваться топором и рубилом, если есть прекрасно работающий инструмент, не так ли?

Еще один аспект. Не будем скрывать, грамотность падает. Не все студенты закончили филфак, и точно всем требуется проверка текста. Нейросети действительно неплохо исправляют ошибки — причем не только орфографические и пунктуационные, но и стилистические в отличие от привычных редакторов. Человек, который пишет большую работу, в какой-то момент перестает замечать огрехи. Как говорят, глаз замылился. Отдашь корректору, и тот найдет и ошибки, и опечатки, и стилистические погрешности. Те же инструмента Яндекса или Сбера с этой задачей отлично справятся. 

Мы начали с того, что студентов нужно учить использовать нейросети. Как это будет организовано в Институте социально-гуманитарных наук? 

— СоцГум не может отставать от всего университета. Мощный ИТ-блок в Школе естественный наук, уникальные программы Школы компьютерных наук, наши юристы открывают специальности, связанные с ИТ. Если будем стоять на том, что СоцГум — это больше про традиции и классическое образование, то рискуем снизить конкурентоспособность наших выпускников. Речь не только про профессии. Важна подготовка в целом — мягкие навыки, умение адаптироваться и учиться. Без введения компонента ИИ это уже невозможно. 

Искусственный интеллект появится в ядерных дисциплинах [блок общеобразовательных предметов, общих для студентов всех направлений подготовки ТюмГУ — прим.]. В тех мастерских, которые я курирую, уже есть элемент ИИ. Например, в рамках «Ландшафтной археологии» изучаем модели, которые позволяют классифицировать космические снимки.

Второе направление — использование ассистента преподавателя. Это не полная замена профессора (в гуманитарных науках очень тяжело подобное осуществить), а скорее подспорье для него. Мы разрабатываем комплекс для изучении истории России. Грубо говоря берем базовую языковую модель и наращиваем слой со знаниями исторических событий. У нас достаточно избирательный подход к источникам. Истории сегодня уделяется большое внимание — у этого предмета большой воспитательный потенциал. Наша задача — сделать обучение вовлекающим (в виде игры или общения), чтобы человека увлекало изучение истории свой страны или страны, куда он приехал учиться. 

Кстати, отсюда еще одно направление для ИИ — большие языковые модели в обучении иностранных студентов. С одной стороны, иностранцы, которые плохо знают язык, — беда при организации образовательного процесса, с другой — кладезь информации для инновационных решений. В этом ключе мы можем найти партнеров, потому что многие компании сегодня выходят на новые международные рынки. 

— Работа с языком в принципе может стать ключевым направлением в СоцГуме с точки зрения внедрения ИИ?

— В широком смысле да. Лингвисты, филологи, историки могут создавать свои языковые модели. Интересно, например, использование компьютерного зрения для палеографии. Я занимаюсь историей XV-XVIII веков. Источники того времени написаны скорописью, то есть от руки. Читать и расшифровывать их очень сложно. С помощью технологий можно добиться большей скорости и эффективности. В качестве примера того, как это может быть реализовано, — проект «Digital Пётр» Российского исторического общества и Сбера. Коллеги прочитали письма императора Петра. С помощью языковых моделей можно изучать и изменчивость языка. Была идея сделать учебники по мертвым языкам — той же латыни — для юристов, медиков, историков. 

— В 2024 году в СоцГуме стартует набор на новую программу «Интеллектуальные системы в гуманитарной сфере». О чем она?

— Мы подготовим людей, которые смогут заниматься решением вопросов использования искусственного интеллекта — в науке, образовании и повседневности, работе отдельных социальных институтов. Выпускники будут обладать хорошими навыками элементарного программирования, но при этом станут хорошими системными аналитиками. Ряд предметов заточен не на создание моделей ИИ, а на их применение. Такие специалисты могут занимать в компаниях позиции креаторов, цифровых менеджеров. В программу вшит большой блок гуманитарных дисциплин, которые учат мыслить, коммуницировать, анализировать и фокусироваться на индустрию и социальные процессы.  

Источник:

Управление стратегических коммуникаций ТюмГУ


Рубрики:
Меню