Искусственный интеллект в образовании: проблемы и перспективы в России

#мнение

Александр Ларьяновский*, экс-руководитель Skyeng, бизнес-ангел:

Почему в России реального массового внедрения ИИ в образовательные продукты пока ждать не придется.

При чем лет эдак 5. И то, если эдтехи сейчас начнут шевелиться. А они не начнут.

Тезис 1

Три самых главных компонента в решении задач с помощью ИИ - контекст, контекст и контекст. Кто много пользуется нейронками, понимает, что хороший контекст при плохом промте даст лучший результат, чем хороший промт с плохим контекстом.

Что такое контекст: представьте, что вы ставите задачу незнакомому человеку. Контекст - это все, что ему надо знать, чтобы выполнить задачу так, как вы этого ожидаете, а не так, как он захочет ее выполнить.

Удивительно, кстати, что люди всегда просят промт и никогда - вообще - не спрашивают: “А как ты создавал контекст?”.

Кажется, что одна из причин - известное когнитивное искажение. “Я думаю, что то, что знаю я, знают и остальные”. Иными словами, люди даже между собой не умеют передавать контекст - куда уж там алгоритмам его передавать!

Так примерно [кажется] 90% людей общаются с собой. Так они общаются с нейросетями. И так компании думают про контекст и его роль. И откуда возьмется вменяемый результат?

Тезис 2

Контекст = данные. Много данных. А их никто [почти] не собирает. Если надо, чтобы ИИ что-то делал персональное для ученика [самый часто встречающийся тезис в моем опыте], то ему надо данные про ученика загрузить.

Например: давайте переозвучим сериал на английском под словарный запас человека - он будет понимать почти все, это его мотивирует и уменьшит отток.

Ну, ага, давайте. Несложно сделать техническую часть. Только где вы возьмете этот словарный запас? Вы ж его не знаете. В лучшем случае, можете составить список слов, с которыми он сталкивался на уроке и в домашке. Но это не словарный запас. Необходимые данные тут - слова, которые он использовал за некоторый интервал времени. И кто это собирает в обучении?

А еще говорят: давайте анализировать ошибки ученика. Ну, давайте. Только сначала надо взять таксономию знаний, разметить по ней все материалы, собирать и хранить все ошибки ученика до этого. Скрупулезно и методично. А это, повторюсь, на рынке делают меньше игроков, чем у вас пальцев на одной руке.

Тезис 3

Начать собирать данные никогда не поздно. Но для этого надо или пилить свою платформу, или переписывать уже готовую, где ни черта не собирается. Это очень дорого. А рынок сейчас стагнирующий, если не падающий. Поэтому денег на это нет. Почти ни у кого.

Ну, там растут подготовка к ЕГЭ и домашнее обучение. И то в этих нишах не все растут. Узок их круг, страшно далеки они…

Тезисы 1+2+3 = пшик. Без данных [без контекста] толку не будет. Собирать их дорого. И денег нет.

Ну, то есть в маркетинге ИИ будет много. В смысле на баннерах будут писать про все, что надо. Но на практике ничего по-настоящему крутого не будет.

В продаже, в маркетинге - будет. В генерации фуфлоконтента - будет. А в продукте - нет. Кроме, повторюсь, может быть, 5 компаний, кто начал про это думать намного раньше и собирать контекст для своих задач.

*Деятельность Meta Platforms признана экстремистской и запрещена в России

Подписывайтесь на Telegram Русский венчур.