Представьте ситуацию: студент получает задание, обращается к ИИ, сдает работу преподу, он проверяет её через нейросеть. Формально задание выполнено и проверено, но по сути произошла коллизия: два искусственных интеллекта пообщались друг с другом, используя людей как посредников. Эта ситуация становится всё более распространенной и создает проблемы в образовании. В этой цепочке ключевые функции — выполение задания и его оценка — делегированы искусственным ассистентам. Люди выполняют техническую роль передаточных звеньев.
Когда ИИ проверяет работу, созданную ИИ, возникает вопрос: что именно мы оцениваем? Какие критерии покажут, что работа выполнена, условно, на пять? Скорее всего, мы проверить способность студента формулировать эффективные промпты и выбирать наиболее убедительную версию ответа (не правильную, а убедительную, и это не одно и то же).
Или же мы оцениваем качество работы самой нейросети? Если задачи выполняются системами искусственного интеллекта, как мы измеряем прогресс обучения студента? Традиционные образовательные технологии и оценки становятся бессмысленными.
Образование исторически строилось как передача опыта и знаний от человека к человеку. В описанной схеме происходит разрыв этой связи. Преподаватель, полагающийся на ИИ-инструменты для проверки работ, постепенно теряет способность оценивать работу самостоятельно и уверенно ставить оценку. Это будет похоже на человека, выбирающего цвет шляпы - смысл не меняется, меняется форма.
Экспертиза атрофируется за ненадобностью, что подрывает доверие ко всей системе образования. Когда создание и проверка делегированы ИИ, цели образования становятся недостижимыми. Задача образования — становится ритуалом без содержания. А должна развивать способности мыслить самостоятельно, критически и творчески.
