Рынок образования резко изменился за последние несколько лет, все началось с пандемии, и эти изменения продолжаются и по сей день. Цифровые технологии проникли во все административные процессы образовательных организаций и, конечно, в сам процесс обучения. При этом средствами донесения учебного материала иногда становятся информационные системы, которые изначально с образованием никак не были связаны, и никто не воспринимал их, как подходящие для этой задачи. Это и социальные сети, и мессенджеры.
Я стал рассуждать, какие факторы могут повлиять на рынок образования, какие профессии будут востребованы через 5-10 лет. Может ли искусственный интеллект вытеснить таких специалистов как журналист, врач, учитель?
В этих и других вопросах мне помог разобраться директор Института региональной информатизации, научный эксперт Сергей Бузычкин.
Насыщение образовательного процесса цифровыми инструментами – для донесения контента, самопроверки, итогового контроля усвоения материала – меняет веками складывавшиеся схемы взаимодействия преподавателя и обучаемого. Но школьники и студенты моложе своих преподавателей, они больше готовы применять высокотехнологические решения во всех сферах своей жизни.
На рынке образовательных услуг кардинально меняется структура предложения. Наблюдается активное взаимопроникновение коммерческих образовательных проектов (онлайн-площадок) и традиционных университетов. По востребованным учебным дисциплинам талантливые преподаватели вузов, спокойно себя чувствующие «в кадре», всё чаще будут привлекаться интернет-площадками для реализации отдельных курсов в онлайне.
Крупные корпоративные структуры во всём мире уже не под влиянием моды, а совершенно осознанно, формируют свои корпоративные университеты. Государственные университеты консервативны и в ряде вопросов очень инертны. Коммерческим компаниям нужны грамотные специалисты «здесь и сейчас», бизнес не хочет ждать, пока вузы перестроятся и смогут выдавать большое количество кадров, подходящих под его задачи.Существует целый ряд российских положительных примеров создания корпоративных университетов. Компании таким образом не только обеспечивают себя специалистами, но и предлагают свои образовательные программы широкому кругу лиц. И потенциальный потребитель образовательной услуги охотно выбирает курсы от таких университетов, имея все основания доверять именно специалистам-практикам.
Образование, в первую очередь профессиональное, значительно изменится под воздействием массового применения дополненной и виртуальной реальности. Цифра (очки виртуальной реальности, контроллеры, смартфоны) и специализированное программное обеспечение позволяют легко «погрузить» обучаемого в «боевые» условия. Особенно это важно, когда моделируются условия, потенциально опасные для жизни и здоровья самого обучаемого и людей, его окружающих. Мы уже давно привыкли к тому, что симуляторы управления самолётом или кораблём применяются при подготовке экипажей. Что мешает готовить инженеров, работающих с оборудованием атомных или гидроэлектростанций; газовиков и нефтяников, использующих морские буровые установки; строителей, возводящих опасные объекты не «только по учебнику – без практики и лишнего риска», за счёт включения в образовательный процесс AR/VR и моделирования требуемых ситуаций «в цифре»?
Повлияет на образование и применение искусственного интеллекта, причём пока не ясно, как именно повлияет… С одной стороны – это колоссальные возможности для ученика и учителя. Искусственный интеллект интересен тем, что в учебном процессе он персонализирует взаимодействие с обучаемым, подстраивается под индивидуальные особенности восприятия конкретного ученика. Каждый курс (или даже совокупность курсов) может быть адаптивным. А боты помогают обучаемому – если какую-то тему он не усвоил, ИИ определит это и поможет подобрать учебный материал для лучшего усвоения. Плюс, человек не стесняется показать незнание чего-либо и задать боту вопрос, чтобы получить ответ. Именно ответ, а не критику или осуждение от педагога за незнание.
Для людей, управляющих образовательными программами, ИИ может собрать данные о прохождении курсов, сделать глубокую аналитику и выработать ряд рекомендаций по перестроению программ. Главное, пойти по пути совершенствования. ИИ должен помогать быстро провести анализ огромных объёмов данных для преподавателя, чтобы тот составил оптимальный, интересный и практически полезный курс для студентов. ИИ должен помогать студенту оперативно отобрать источники для написания своего диплома, сформировать массив статистических данных, провести анализ этих данных, чтобы студент, опираясь на эту помощь, мог сделать выводы по теме дипломного проекта и написать сам проект. А вот, когда ИИ пишет за человека диплом целиком – это путь деградации.
Оценивая конкретно названные в вопросе профессии, Сергей Бузычкин отмечает следующее:
Опасности исчезновения профессий журналиста, врача и учителя нет, несмотря на определённые дискуссии на эту тему, которые регулярно появляются в СМИ и соцсетях. Бездушный робот никогда не заменит врача, потому что для некоторых пациентов, внимание, оказанное врачом – само по себе – уже лекарство. Учитель не только передаёт ученикам знания, но и прививает определённые модели поведения, воспитывает своих учеников. А журналист, кроме непосредственно фактов, излагаемых в материале, может также вносить необходимые эмоциональные оттенки, высказывать собственное отношение к рассматриваемой им тематике. Но овладевать цифровыми технологиями каждому из них надо обязательно.
В ближайшие 5-10 лет многие специалисты своё базовое образование будут дополнять курсами по ИИ. И делать они это будут не для смены профессии.
Такое обучение – это способ сохранения своего места в профессии.Сейчас трудно представить, что искусственный интеллект сможет полностью заменить человеческий ресурс в некоторых отраслях, однако в ряде профессий это вполне реально.
Беспилотные автомобили уже не сказка – их тестирование происходит уже сейчас во многих странах. И здесь тренд очевиден, лет через 8-10 «электронный таксист» и «электронный дальнобойщик» станут реальностью. Значительная часть работы бухгалтера и юриста также будет выполняться специализированными информационными системами. Специалистов отделов закупок дополняют (а часто и заменяют) программные роботы (RPA Robotic Process Automation, ред.), не хуже человека справляющиеся с поиском информации о поставщиках и ценах на товары, анализом такой информации и представлением руководству компании в удобном виде результатов.
Конечно, нужно отметить, что в большинстве случаев мы видим не курс на полную замену человека, а скорее на взаимовыгодный симбиоз, в котором искусственный интеллект обеспечивает более высокую эффективность человеческого ресурса.
Но, совершенно точно, есть профессия, которую ИИ выживет с рынка в ближайшие 4-5 лет – это плановый экономист (или экономист планового отдела).
Компьютер считает гораздо быстрее человека, главное дать ему правильную методику расчёта. Поэтому сегодня мы видим, как различные корпорации, которые уже давно обзавелись ERP-системами, оптимизируют процессы и расход ресурсов за счёт таких продуктов, как MES (Manufacturing execution system (Система управления производственными процессами, ред.) и APS (Advanced Planning and Scheduling(системы синхронного планирования производства, ред.), а также усиливаются искусственным интеллектом. Машины не только рассчитывают планы, умеют подсказывать «что будет, если», учатся на своих правильных решениях и своих ошибках.
И не важно – идёт речь о планировании сырья для производства продукции, формировании логистической цепочки для доставки почтовых отправлений, выборе оптимальной траектории развоза товара в магазины или планировании человеческого ресурса (например, авиаэкипажей) – компьютер посчитает и быстрее, и точнее, чем человек.
Однако, несмотря на пользу, которую способен принести человечеству искусственный интеллект, Сергей высказывает четкое мнение, что машины могут нанести человеку колоссальный ущерб. При этом, как из-за сбоя важных систем, управляемых ИИ, так и в силу несовершенства самого человека. А история показывает, что человек не всегда умеет использовать созданные им технологии исключительно во благо.
«Большинство сегодняшних систем ИИ я бы условно назвал системами «начального уровня», чаще всего они применяются для решения конкретной узконаправленной задачи. Например, ИИ применяется для планирования оптимального соотношения ресурсов при производстве какого-либо товара предприятием. Или для определения патологий на снимках при проведении рентгенологических исследований – как система поддержки принятия врачебных решений».
ИИ «начального уровня», которому доверено управление критически опасным объектом (например, атомной электростанцией или вооружением, или транспортной системой, перемещающей тысячи пассажиров), может допустить ошибку. И эта ошибка может привести к разрушениям и жертвам. Но это именно ошибка ИИ, а не целенаправленное решение искусственного интеллекта уничтожить людей. Можно хорошо обучить модель ИИ, можно при машинном обучении достичь точности 99%, и всё равно остаётся тот самый «критический» 1%. И большинство таких систем пока работают в паре с человеком, который, в конечном счёте, несёт ответственность за принятое решение (и что важно – такая связка значительно снижает риск «человеческого фактора»).
Но как только мы уходим от постановки узкой цели при создании ИИ, как только даём искусственному интеллекту широкую направленность, мы постепенно «приучаем его к свободе действий». Изрядно нашумевший ChatGPT совершенствуется его разработчиками и уже поражает многих своими возможностями, но и он пока не пугает настолько, чтобы отказаться от дальнейших исследований ИИ. А вот при появлении AGI (Artificial General Intelligence – «общий искусственный интеллект» или «интеллект, работающий в широком диапазоне задач», ред.), возможно, нужно будет остановиться, потому что до появления искусственного сверхинтеллекта (ASI) (Artificial Super Intelligence – ИИ, который превосходит возможности интеллекта любого из людей в разы, ред.) останется всего один шаг.
Контролировать ASI невозможно, поэтому, пока есть смысл сфокусироваться на узконаправленных системах ИИ.