CC BY
14А.Ю. Согомонов
УДК 174
Искусственный интеллект в университетской дидактике как вызов философии образования и профессиональной этике
Аннотация. Искусственный интеллект (ИИ) проникает буквально во все уголки общественной и частной жизни людей. Высшее образование, если и не лидирует в этом процессе, то безусловно относится к числу наиболее приоритетных сфер внедрения. Дистанционное образование в годы локдауна стало своего рода нормой, и сегодня речь идет уже о цифровиза-ции всего педагогического процесса. Различая сильный ИИ и слабый ИИ в университетской дидактике, мы тем самым пытаемся поставить его под контроль, свободно углубляя или ограничивая зоны его применения. Опыт включения в 2022 году программ СИаЮРТ в образовательную и научную деятельность показал, насколько университеты не подготовлены к внедрению программ глубокого обучения. Проблема не только в возможностях контроля за использованием и масштабной имплементацией ИИ, сколько в том, что в принципе алгоритмы университетского и цифрового образования не тождественны друг другу. Идеи, смыслы, равно как ценности и нормы прикладной этики остаются пока за скобками цифрового вторжения в университетскую дидактику. Более того, наделение самого ИИ ценностями педагогического этоса, соответствующего человеческому, воспринимается пока программистами и технологами лишь как благое пожелание.
Ключевые слова: искусственный интеллект, философия образования, университетская дидактика, прикладная этика.
«Пушки не могут воевать с идеями» Реплика Екатерины Великой, обращенная к сыну Павлу во время французской революции.
Скорость, с которой нейросети и искусственный интеллект (далее - ИИ) распространяются почти во всех сферах нашей актуальной действительности, удивляет и одновременно настораживает. Причем пугает не столько масштабы их распространения и даже не благостные массовые ожидания от того, что именно они решат многие наши проблемы и облегчат труд в сложных профессиях, сколько то, что все это куда чаще и активнее, чем даже пятилетие назад, воспринимается уже в качестве равноправных «партнеров» человека при принятии простых и даже нестандартных решений. В том числе решений весьма судьбоносных как для отдельного человека и группы лиц, так и для больших проектов и значительных сообществ людей. При этом «паникеры» чаще склонны видеть в них нечто неумолимое, как им
кажется, в цивилизационном движении к подчинению человека, «реалисты» же пока не фиксируют фатальных угроз человечеству со стороны умных машин. Но, замечу, что только лишь пока. К сожалению, актуальные дискуссии по этой теме преимущественно базируются на традиционной интеллектуальной процедуре «взвешивания» возможностей и угроз. И этого, очевидно, недостаточно, если мы предполагаем, что с ИИ наша цивилизация вступает в некое новое для нее состояние.
Цифра и инновации
Формулирование задач и принятие решений, помимо собственно экономического производства и торговли, в таких чувствительных сферах жизни, как здравоохранение, правоприменение, образование, политическое управление и администрирование, если упомянуть лишь некоторые и, возможно, наиболее значимые из них, вовсе не сводится к простому прогнозу потенциальных ходов и их последствий, что обычно заложено в компьютерных кодах таких цифровых аналогов человеческого мозга (отсюда собственно само наименование «искусственный интеллект»).
Это всегда сложный социально-коммуникативный процесс, в основании которого лежит не только рациональная калькуляция и просчет эффективности действий, но, прежде всего, взвешивание интересов всех включенных участников, соотнесение с их ценностями, ожиданиями и притязаниями. И далеко не всегда чисто рациональный аргумент оказывается решающим и, тем более, валидным. Разум самоценен, но и при этом абсолютно инструментален. Именно Разум, как писал в свое время Дэвид Юм, служит «рабом аффектов». И это парадоксальное утверждение великого моралиста шотландского Просвещения не то, что не было в последствии опровергнуто ходом истории, а, напротив, многократно находило себе подтверждение в последние два-три столетия, особенно в мировой политике и публичной жизни.
Возможно, поэтому в современном мире разум «узкого специалиста» всегда уравновешивался профессиональной этикой, которая как бы добавляла к сугубо рациональному мышлению человека еще нравственное измерение и важную для общего прогресса моральную ответственность. Но сохранится ли эта гармонизация в результате глубинного проникновения нейросетей и/или ИИ в высший образовательный процесс - для нас все еще большой вопрос. И, как мне кажется, на него невозможно дать однозначный ответ «да-нет».
Философское осмысление технологического прогресса в сфере цифровых инноваций идет с известным опозданием, впрочем, и
«прародительница наук» сама уже давно не ставит глобальных задач перед человечеством и утратила былой интеллектуально-лидерский статус. Поэтому пока только задним числом нам удается осмыслить все те новации, которыми регулярно заряжают современную цивилизацию программисты и хакеры со всего мира. При этом самые выдающиеся достижения быстро коммерциализируются и успешно внедряются в практику повседневной жизнедеятельности. Еще лишь десятилетие назад многие цифровые продукты, которыми мы сегодня активно пользуемся, казались призрачными мечтами оторвавшегося от действительности футуролога, то есть весьма для разумного человека - отдаленными «утопиями», расположенными за горизонтом реалистического восприятия прогресса. Цифровой врач или судья, учитель или университетский профессор и по сей день представляются больше художественным вымыслом на манер фантазии трансгуманизма Виктора Пелевина, чем образцами грядущего общественного разделения труда.
Но если даже абстрагироваться от всех этих непрерывно рождающихся автономных квазисубъектов, нельзя не восхититься тому, как большое количество «умных приложений» и самообучающихся программ повсеместно внедряются с беспрецедентной для технологических инноваций скоростью1. Однако насколько адекватно и полновесно они способны заменить собой человеческий разум и какие несут в себе угрозы, остается по сей день главными вопросами для публичных дискуссий и нескончаемого шквала публикаций, эпатирующих несмышлёную публику и власти развитых и развивающихся стран. Причем настолько, что цифровые внедрения стали поистине вожделенными предметами гордости политиков всех мастей и даже хвастовством среди тех из ЛПР-ов, кто отвечает за развитие базовых сфер жизни глобального человечества. Высшее же образование, если и не лидирует в этом цивилизационном соревновании, то безусловно относится к числу мировых (равно как и национальных) адептов самого широкого применения «умных машин».
30 ноября 2022 года - поворотная дата в мировой истории Цифры
Когда мы встречаем в публикациях тезис о том, что 30 ноября
1 Из заслуживающих внимания и при этом относительно недавних публикаций на тему отмечу несколько впечатляющих переводных изданий [3, 4, 12, 13]. Впрочем, и отечественная библиотека также быстро пополняется интересными трудами, хотя они больше технического свойства, и гораздо реже общефилософского или социологического [ср.: 7, 11, 15, 16].
2022 года мир изменился навсегда и кардинальным образом, то в этом, конечно же, больше правды, чем преувеличения [7]. ИИ стал открытым и общедоступным «партнером» через инструмент, известный под названием ChatGPT. Это по большей части чат-бот, располагающий доступом к миллиардам источников, способный решать практически любые прикладные задачи и обладающий большим потенциалом самообучения (deep learning). С ним можно коммунициро-вать практически на любые темы. Он способен продуцировать «оригинальные» тексты, писать проекты, сценарии, заниматься художественным сочинительством, анализировать большие данные. И выступает своего рода «карманным» консультантом буквально по любому жизненному или научно академическому вопросу. ChatGPT легко проводит исследования, осуществляет переводы, собирает и штудирует источники, сортирует базы данных, и в итоге вводит любого непрофессионала в мир цифровых продуктов, не говоря уже о решении с его помощью множества повседневных забот, которые он, без спора, существенно облегчает (подобно кулинарным рецептам, гастрономическим диетам, оздоровительным практикам, бытовым покупкам и т. п.).
Однако для недалекого будущего высшего образования в данном случае необходимо особо отметить самое главное: ChatGPT может самостоятельно (при условии корректной постановки задачи) выполнить любую интеллектуальную работу - пройти тест, написать реферат, курсовую, дипломную, диссертацию, разработать научный проект, собрать первичные источники, оформить научную статью разной степени сложности и т.д. То есть практически взять на себя выполнение любой активности научно-образовательного свойства. Специалисты считают, что до сих пор ими не определен полностью круг его «способностей», ибо во взаимодействии с ChatGPT очень многое зависит от умения самого человека конструировать и формулировать задачи, а главное - не ограничивать при этом свое воображение.
А здесь, понятно, нет ни дна, ни потолка. Все зависит от фантазии и креативности конкретного потребителя цифровых услуг. Более того, благодаря усилиям разработчиков ИИ постоянно развивается, усовершенствуется и открывает для своих клиентов все новые возможности. Одним словом, ChatGPT - это абсолютная «находка» не только для профессионалов умственного труда, но и, прежде всего, для всех тех, кто к этому сам готовится и/или кто готовит других, то есть для учащихся и преподавателей.
Именно поэтому уже с первых дней апробации данный вид ИИ обрел громадную популярность в мире, и при этом оказался весьма
конфликтогенным инструментом, поспособствовав генезису такого сотворчества, которое доселе было неизвестно научно-образовательной аудитории. Не воспользоваться вновь открывшимися богатыми ресурсами попросту глупо, так рассудили миллионы обычных потребителей, особенно смекалистые студенты. Но его применение поставил под вопрос «самостоятельность» и «независимое авторство» самих же пользователей. Редакции многих журналов установили внутренние табу на подобное сотворчество, отвергая тексты, в которых глубинно просматривается эта цифровая «подпорка». Университетские же преподаватели, обжегшись на первых суррогатных студенческих работах (попросту пропустили, к примеру, дипломы, написанные ИИ), были поставлены в тупик сложившейся «противоестественной» для высшего образования ситуацией. И по-прежнему пребывают в шоке отчасти от неспособности выстроить жесткие барьеры на пути массового распространения ChatGPT в студенческом творчестве. Отличить авторские тексты от суррогатных работ стало весьма сложным действием, очень затратным по времени со стороны неискушенного в цифре университетского контролера.
Парадоксальным образом для того, чтобы понять степень самостоятельности той или иной работы, приходится порой обращаться непосредственно к цифровому «виновнику», то есть к тому же самому ИИ. Круг замыкается: производство макулатурных публикаций кратко увеличивается, равно как и ложных студенческих работ, отсеять которые не всегда получается. И поскольку усовершенствование и перекодирование ИИ ничем не финализируемый процесс, то все это в современном высшем образовании, отчасти и академической науке, будет нам все больше напоминать кошку, которая упорно пытается поймать самую себя за хвост. Искушеннее станут приложения, но одновременно и более искусными будут контролеры, апеллирующие ко все тем же цифровым инструментам. И несложно спрогнозировать, что в этой «игре» победителем сможет выйти кто-то один лишь на предельно короткий промежуток времени; баланс очень быстро восстанавливается. На любую инновацию будет найдена цифровая контрмера и наоборот, то есть поймать свой хвост кошке все-таки удастся, но она неизбежно скоро выпустит его изо рта и бесконечные гонки по кругу продолжатся.
Казалось бы, что в этом опасного для будущего высшего образования? Социальные роли остаются неизменными - исполнители образовательных работ и их контролеры не поменялись же местами. Безусловно. Но трансформируется профессиональная культура и педагогическая этика. Авторство не становится высшей ценностью, а подмена (обман) воспринимается как нормальное явление. Парадок-
сальным образом использование ChatGPT буквально не отождествляется ни со «списыванием», ни с «плагиатом», хотя все на это указывает. Игра в кошки-мышки становится доминирующей, а принцип «через тернии к звездам» вообще утрачивает свою мотивирующую функцию. И в итоге разрушается столь важная для современного университета нравственная атмосфера упорного интеллектуального труда, которая пестовалась на всем протяжении его тысячелетней истории.
ИИ в высшем образовании
не решает фундаментальную дидактическую задачу
Рассмотренный кейс - лишь один, правда самый яркий, пример проникновения ИИ вовнутрь университетских стен. А на горизонте уже замаячили фигуры «цифрового лектора», «цифрового тьютора» и «цифрового консультанта», с цифровым «контролером» мы уже разобрались. При этом я не упоминаю голосовых переводчиков, которые сделают общедоступным всякого топ-спикера для иноговоря-щих аудиторий планеты. В итоге две-три сотни ведущих профессоров смогут полностью обеспечить базовый и специализированный уровни высшего образования для любой точки мира. И такую перспективу по праву можно считать не только мрачной для занятости громадной армии университетских профессор и преподавателей, но и совершенно критичной для классической модели университетского образования. Что, возможно, и станет последней каплей в отчуждении высшего образования от университета, расхождение между которыми идет на протяжении последних двух-трех десятилетий. Дальнейшая институциональная судьба университетов туманна и незавидна. Любопытно, что подобный прогноз делался экспертами задолго до внедрения ИИ, когда распространение получало лишь только дистанционное образование. И те, совсем еще недавние, времена сегодня кажутся нам наивной архаикой в триумфальном торжестве цифровой эры в высшем образовании.
Впрочем, устраивать поминки по университету преждевременно. То, что его ждут серьезные перемены вряд ли кто станет оспаривать, но они скорее затронут организационный дизайн, устаревшие модели взаимоотношения с государством, бизнесом, местными сообществами и, вероятно, социокультурный абрис университета как корпорации несколько изменится. Но вряд ли ИИ в ближайшей перспективе способен будет сломать университет как общественный институт. Точнее сказать отвергнуть его фундаментальные общественные миссии.
По-разному интерпретируя их, исследователи чаще всего рассуждают о четырех миссиях. Первые две - производство и репродукция знания - принимаются как традиционные с позднесредневековых времен и все последующие затем исторические модели университета (научно-изыскательский, гумбольтовский, предпринимательский, глобальный и т.п.) были всегда поисковыми, то есть более или менее успешными разновидностями исконного инварианта. Времена менялись и университету постоянно приходилось под них подстраиваться. Вторые две миссии - публичная и социальная - отражают повестку рубежа тысячелетий, когда университет фактически отказался от своей былой закрытости от внешнего мира и активно стал инкорпорироваться в локальную жизнь, выступая при этом зачастую главным гражданским оппонентом в отношении властей и политики всех уровней. А его участие в формировании национальной повестки знаменовало вдобавок становление университета как равноправного политического актора на всем постсовременном ландшафте. И какая миссия из этих четырех сегодня будет принята в качестве наиболее актуальной и значимой в институциональных трансформациях мировых университетов, во многом зависит от свободного выбора каждого конкретного вуза. При этом не следует преувеличивать модельное разнообразие постсовременных университетов, при любом раскладе репутация любого из них, прежде всего, базируется на качестве производства и репродукции знаний. Очевидно, что университетам придется конкурировать с другими центрами знаний, но относительно их диссеминации, скорее всего, равным им в ближайшее время ничего не будет изобретено.
Впрочем, в такой трактовке сущности университета содержится логическая «ловушка». Может сложиться ложное представление, что университет имеет дело исключительно с информационными потоками в виде специализированной грамотности, эрудиции, профессиональных мнений, оценок и т.п., которые он успешно упаковывает в свои дидактические продукты. И если это так, то оцифровать такую «компетентную осведомленность» не составит большого труда для профессиональных айтишников. Ведь ИИ призван работать с информацией, обрабатывая ее эффективнее и, разумеется, более умело и значительно быстрее любого человека. Машинные роботы, подобно Deep Blue, уже многие десятилетия назад выполняли эту работу за человека. И если их усовершенствовать, то они легко смогут полностью заменить собой людей и в сфере высшего образования.
Да, возможно, смогут, но, как мне кажется, лишь отчасти. В университете же на самом деле происходит совершенно иное таинство, а именно - работа с мышлением, идеями и смыслами. Удаст-
ся ли ИИ подчинить компьютерным кодам эту образовательную метафизику? Думаю, вряд ли. По крайней мере, сегодня. Хотя, мало вероятно, что и в относительно отдаленном будущем будет оцифрована «мистика» рождения мысли.
Дело в том, что ИИ - лишь весьма условный аналог человеческого мозга. И об этом довольно часто пишут исследователи [8]. Более того, само понятие ИИ - скорее, обывательское, чем строго профессиональное. ИИ в своем минимальном значении - это машинная обработка данных, что не выходит за пределы традиционного понимания информатики. В максимальном значении - компьютерная программа, по своим способностям приближающаяся к человеческому интеллекту, но и это тоже перспектива не завтрашнего дня. А по середине между этими крайностями в понимании ИИ расположена технологическая формула машинного обучения (machine learning).
До начала XXI столетия ИИ (как и все его прототипы) работали по алгоритмам, заложенным человеком в последние несколько десятилетий, и лишь недавно быстрыми темпами распространился ИИ как самообучающийся инструмент. Это стало возможным благодаря взрывообразному развитию интернета, насыщению его множеством данных и наступлением эпохи нейросетей, в рамках которых между отдаленными уголками цифровой вселенной стали автономно складываться связи наподобие нейронов в человеческом мозге. Именно это явление получило название глубинного обучения (deep learning). Весьма показательно, что сегодня уже не всегда ясно, каким образом ИИ обрабатывает массивы данных и как формулирует свои решения (что у специалистов именуется «нарушенной прозрачностью»). Очевидно одно: когнитивные способности ИИ зависят от массивов, а не от способности к мышлению, основанном на понятиях и идеях. Г. Ке-ниг иронично замечает, что человек формирует понятие «кота», увидев одну или несколько особей; а ИИ для этого понадобятся миллионы изображений [8, 32].
Образование вообще, и высшее в особенности, предполагает совершенно иное мыслительное движение: человек логически идет от абстрактного понятия к частному референту. Собственно, со времен Платона вся мировая философия пыталась понять и объяснить эту главную особенность человеческого мышления. Не случайно кан-товская гипотеза об априорных идеях восходила изначально к его утверждению, что человека от животного мира отличает только способность его сознания к воображению. А Платон после не вполне удачной попытки распознать природу «понятий» - вынужденно вводит в философский дискурс «идеи» (которые, часто так и именуются «платоновскими»). ИИ не способен формулировать ни общие поня-
тия, ни идеи, которые в свою очередь управляют миром чувств и рациональной логики.
Короче говоря, ИИ фундаментально не копирует человеческий интеллект, он создает цифровые реплики лишь его отдельных способностей. И поэтому передача ему в полном объеме дидактических полномочий не только мало вероятно, но и бессмысленная затея. ИИ способен обучать студентов? Да, но на что он действительно будет пригоден, это - переформатировать человеческий интеллект в подобие самого себя - эффективный инструмент по обработке больших данных. Иными словами, если последние десятилетия человечество пыталось создать неорганический аналог человеческого мозга, то в случае с высшим образованием мы, напротив, получим обратный результат: органический аналог умной машины.
Но разве этого мы стремились достичь, постоянно совершенствуя высшее образование и развивая университеты? Очевидно, что столь «неожиданный» педагогический итог откровенно противоречит первичной миссии современного вуза и, скорее всего, будет воспринят как антиуспех. Я нарочито в данном случае избегаю слова «неудача» по причине его неоднозначного толкования в высшей педагогике и информатике.
Парадокс цифровой дидактики
Для оценки влияния технологических новшеств эксперты используют сложные методики. Но на уровне здравого смысла вполне достаточно взвесить пользу и вред от внедрения той или иной инновации и предположить самый вероятностный сценарий того, как будут развиваться в дальнейшем события. Необходимо признать, что по крайней мере частичная цифровизация высшего образования -это тот неизбежный процесс, обойти который нам вряд ли удастся. Другое дело, за каждым университетом сохраняется свобода выбора относительно глубины и характера включения «цифры» в ткань высшей педагогики.
Цифровизация сегодня идет своим ходом, то ускоряясь, то замедляясь в зависимости от разных, прежде всего внешних, обстоятельств, а также от перемен в государственной политике и финансовых возможностей университетов. Онлайн, благодаря пандемии, в мгновение ока трансформировался из новеллы в рутинную практику, которую, правда, в последнее время университеты пытаются минимизировать, но отказаться от нее полностью даже и не пытаются. Контрольные процедуры также довольно эффективно компьютеризированы. Однако более глубокий переход к цифровому обучению все еще успешно тормозится. Точнее сказать, какие-то процедуры удач-
но оцифровываются, но классические лекции и семинары пока еще остаются уделом живого общения, не важно при этом через онлайн или в офлайне. Революционный характер преобразований должен произойти именно в символической (то есть полностью виртуальной) учебной аудитории. Но такой старт постоянно и повсеместно переносится на неопределенное будущее, и не понятно, какой подход здесь восторжествует: технологический или метафизический.
Вот почему нам необходимо различать простую цифровизацию и роботизацию высшего образования. Роботизация университетов, отныне мы можем ее себе отчетливо представить, по разным причинам пока находится в зачаточном состоянии, но совершенствование программ ИИ делает ее также неизбежной и неотвратимой. Именно она кардинальным образом преобразит весь абрис высшего образования, как и институциональный дизайн университетов. Очевидно, что это не произойдет мгновенно, но и ожидать длительный переходный период, видимо, тоже не следует. Все, как в случае с ChatGPT, произойдет непредсказуемо и в мгновение ока. Логично лишь предположить, что в первую очередь роботизации будут подвергнуты технические вузы, базовые учебные дисциплины, в которых в силу «точного» характера производимых и репродуцируемых там знаний будет легче передать на «откуп» ИИ. Однако этим мы вновь загоняем себя в логический тупик.
Ранее я попытался показать, что глубокая роботизация приводит к отрицанию самой сути университетского образования. Но нельзя не признать, что большинство сегодняшних технических специальностей предполагают ныне самую активную апелляцию к ИИ и глубокую роботизацию ведущих профессиональных видов инженерной деятельности. Конечно же, об этом по-прежнему идут жаркие споры, а эксперты никак не придут к общему видению будущего. Но, складывается впечатление - мало кто из них сомневается в том, что умные роботы будут широким фронтом вытеснять человека буквально из всех сфер общественно-хозяйственного разделения труда. Парадоксальный вывод напрашивается сам по себе: в образовательном процессе роботизация, скорее, пагубна, чем благостна, в реальной же практике все - наоборот. Более того, чем настоятельнее глобальная экономика требует роботизации, тем более «штучным» товаром должны будут стать выпускники технических вузов. Не случайно, «умные» университеты инициируют индивидуальные образовательные векторы и модели, предвосхищая будущий «дефицитный спрос» на рынке труда.
Образовавшиеся «ножницы» переформатируют нынешнюю университетскую дидактику и процесс воспитания молодых специа-
листов столь же парадоксальным способом. Между ними как будто бы воздвигнута непреодолимая стена. Чисто знаниевая ответственность молодого специалиста основана на «голой цифре», то есть на предельно высокой эффективности информационного насыщения и конструирования специализированной компетентности выпускника. Как результат мы получаем отрицание профессии в ее метафизическом и нравственном смысле. Прикладная этика в современном университете, напротив, призывает выпускника к следованию гуманистическим смыслам устойчивого развития и высвобождения человека из-под какого-либо идеологического или технологического диктата.
Как выпутаться из этой непростой ситуации - каждый студент, выбравший индивидуальный модуль обучения, будет решать сам за себя. И в известном смысле именно этот клубок противоречий видоизменит не только высшее образование и университеты, но и превратит подготовку постсовременного специалиста в «гибкий» и индивидуализированный процесс. Об этом на рубеже столетий предупреждал Зигмунт Бауман в своей книге «Индивидуализированное общество» [2]. Новая сложность отныне заключается в том, что затребованный индивидуализированный тип специального высшего образования по-прежнему реализуется преимущественно внутри стен общественного института, коим является университет, как сосредоточение общих (универсальных) смыслов профессиональной культуры.
Безусловно, ИИ в университетском обучении аннигилирует педагогическую этику и все остальные нравственные значения. Разработчик программ отвечает лишь за адекватность и корректность информационно-фактологической упаковки. В его деятельности моральная ответственность «педагога» едва просматривается, если только сквозь «увеличительное стекло» и то вряд ли. Он ни в коей мере не отвечает за целостность профессиональной подготовки и, тем более, за баланс специальной технической компетентности и гуманитарно-нравственного воспитания. Последнее, разумеется, остается за скобками глубокой роботизации высшего образования. Возможно, для преодоления будущего дисбаланса будут введены новые предметы или добавлен полноценный нравственно-просветительский тьюторинг. Но даже в этом случае разрыв между научным образованием и профессионально-этическим профилированием сохранится. И, видимо, в какой-то момент окажет решающее воздействие на весь процесс формирования новых поколений молодых специалистов. И тогда межпоколенческий «разрыв» станет предельно резким и угрожающим для профессиональной преемственности.
Если сравнить университетские активности (преподавательская, научная, экспертная, консультационная) с любой другой профес-
сиональной сферой деятельности современного мироустройства, которая также активным образом подвергается сегодня роботизации, то первое, на чем следует сконцентрировать наше внимание, это на уникальном режиме университетской ответственности. В природе любой современной профессии ответственность специалиста -краеугольный камень всей системы, которая не только свидетельствует об опыте, умении, навыках, квалификации, честном отношении к своей работе, но и представляет собой главный смысл самой профессии. Вспомним для иллюстрации этого положения, хотя бы, где должен находиться архитектор, когда открывают построенный им новый мост? Разумеется, под мостом. Это символическое местоположение показывает нам, что профессиональная ошибка должна быть исключена на сто процентов. Все варианты, кроме одного -единственно правильного - остаются за скобками. Риски не минимизированы, но абсолютно исключены. В противном случае под угрозой его собственная жизнь.
Университетская среда не только не отрицает возможность ошибки, а даже допускает ее как дидактическую норму, ибо на ошибках и учатся. Коммуникативное действие в короткой цепочке «студен-ты-преподаватель» опирается на обязательность промахов, просчетов, оплошностей и всякого рода недоработках. Философия вузовского обучения отталкивается от парадоксальной нормальности полуответственного (протопрофессионального) действия. Это - своего рода первичное условие всей университетской коммуникативной «игры». Ошибаться разрешается, не знать не зазорно, заблуждаться не запрещено и т.д. Педагогическая роль преподавателя в данном случае допускает все то же самое и в отношении его. Его миссия «посредника» между миром профессиональных знаний, компетенций и бесконечной вселенной невежества в принципе не поддается цифровой автоматизации.
Но ИИ ведь и сам по себе посредник и тоже призван помочь «высокому» профи принимать более корректные и эффективные решения, совершать действия, основанные на обработке бесчисленного набора индивидуально-профессиональных опытов. Если вы допускаете, что ИИ поставит диагноз больному лучше дюжины ведущих специалистов, то только лишь потому, что он опирается на опыт тысяч врачей, но отнюдь не потому, что он мудрее и образованнее каждого из них в отдельности. То есть, ИИ не ставит под сомнение компетенцию квалифицированного врача-диагноста, а лишь консультирует его, продуцируя некоторый аналог единовременного консилиума нескольких тысяч врачей. ИИ - не более чем верная подсказка. Но при этом ответственный диагноз ставит человек. Он ручается за
его точность и корректность профессионально и, главное, морально-этически. Ему по большому счету нет надобности в «помощи зала», но все же он может опереться на мнение своих воображаемых коллег. В этом и только в этом смысл аналитической консультации ИИ применим в медицинской диагностике.
В преподавательской деятельности университетского профессора моральная ответственность за конечный продукт (выпускника) ослаблена хотя бы тем, что студент может выпуститься с отличным или с посредственным уровнем знаний. Для него главное пересечь границу неудовлетворительности, и то она, как правило, прочерчена не очень жестко и допускает гибкость. ИИ может оказать незаменимую услугу в контроле за учебным процессом, но сам обрести роль коммуникативного посредника он вряд ли сможет. И прежде всего потому, что учащийся или уже выпускник (сейчас это не суть важно), не перейдя окончательно во взрослый мир общественного разделения труда, по-прежнему остается в культурной среде полуответственного действия. Он все еще имеет легитимное право на ошибку, то есть для опытных профи выпускник, скорее, маргинал. ИИ способен насыщать его ум знаниями (точнее: эпистемологически значимой информацией), но вряд ли он способен развивать в нем когнитивные способности самостоятельного познания и мышления, тем более, привить нормы и ценности профессиональной этики. А без последнего даже круглый отличник не станет успешным и полноценно компетентным профи.
Университет и Цифра: два сценария развития отношений
Все, происходящее сегодня с университетами мира, указывает на то, что мы на пороге серьезных перемен. Университеты множатся как на дрожжах. Галопирующими темпами развивается дистантное образование. При этом некоторые университеты начинают постепенно отказываться от участия в мировых рейтингах. Так, по крайней мере, Утрехтский университет недавно подал пример такого вполне «героического» по нынешним временам отступничества от обязательного рейтингования. Эпоха соревнования между глобальными вузами, похоже, близится к закату, а на горизонте просматриваются контуры глобального партнерства и сотрудничества между ними. И роль ИИ в этом новом движении трудно переоценить. Но куда нас все это приведет?
Прорисовываются два сценария. (1) ИИ шаг за шагом вытеснит традиционные методы и инструменты университетского образования, сделав его в мировых масштабах более эффективным и иннова-тивным, в полном смысле общим; этому процессу бесполезно сопро-
тивляться, и выиграет тот, кто раньше всех это осознает и изменит свою университетскую политику. (2) ИИ не разрушит ничего из старого «арсенала» университетов, разумеется, при корректном обращении с ним в качестве цифрового «помощника»; он, наоборот, только укрепит традиционные методы и инструменты вузовской педагогики, облегчив участь преподавателей и студентов, надо только отнестись к этому с известной легкостью и иронией, как к перемене ветра при комфортно теплой погоде, и не настаивать на устаревших образовательных стандартах и правилах. Какой из этих сценариев благостнее для мира высшего образования? Скорее всего, первый. А для университета, как общественного института? Очевидно, все-таки второй.
Дивергенция между высшим образованием и университетом, наметившаяся на исходе прошлого столетия, значительно усиливается по мере развития цифровых технологий. И по сути, ставит все нынешние правительства перед необходимостью различать две модели государственной политики. Одна - в области развития высшего образования, отвечающая на вопрос «как сделать его эффективнее и превратить в локомотив общественных перемен?». Другая - в отношении институционального наследия модернистского прошлого, в данном случае реагирующая на проблемы структурной и целевой трансформации университетов. Для чего нужно высшее образование - все еще дискутируемый вопрос, но он не вызывает таких громадных разногласий как вопрос, для чего нужен университет. А в самом деле, для чего?
Беда в том, что все национальные правительства в проработках своих образовательных стратегий не разводят эти две политики, а по-прежнему отождествляют «высшее образование» и «университет». И, соответственно, полагаются на репутационный капитал, накопленный университетами в прежние годы - десятилетия и нередко столетия. Рейтинги университетов им нужны для выстраивания «правил» софинансирования, абитуриентам всего мира для оценки ожидаемого результата (отнюдь не знаниевого). Они весьма нерешительны в плане внедрения ИИ в образовательный процесс, прикрываясь зачастую фразой о том, что это предстоит решать самим университетам. Открыто они декларируют установку на рост качества высшего образования и его доступность (приоритетная цель социальной политики), но латентно исходят из того, что ИИ на самом деле значительно упростит для них задачу большей управляемости и прозрачности национальных учебных заведений. А это в условиях всеобщей индивидуализации университетов, похоже, волнует политиков гораздо больше, чем качество образовательных услуг. Деньги уже решают не все, но очень многое. И если ИИ способствуют их
увеличению, то число его сторонников среди ВИП-в будет расти, даже при том, что они столкнутся с большими социальными проблемами, как последствиями глубокой и всесторонней имплементации ИИ.
P.S. Что дальше?
Безусловно, наши тревоги по поводу активного внедрения ИИ в высшее образование можно отнести к числу тех экзистенциальных страхов человечества, которые вызваны вполне обоснованными опасениями, что неконтролируемый (или просто плохо контролируемый) «сильный» ИИ кардинально преобразит всю сферу образования, лишит миллионы людей работы, а в итоге переведет мировоззрение молодых поколений на свой «нечеловеческий» лад, подчинит себе их волю, интересы и жизненные стимулы. Иными словами, дегуманизи-рует высшее образование и университеты, и - воспользуемся модным нынче словечком - в отдаленной перспективе трансгуманизиру-ет все человечество.
Такое видение «мрачного» будущего смахивает больше на «черную» антиутопию, но, увы, в нем не так много от ненаучной фантастики. Не случайно ведущие мировые университеты и центры знаний создают у себя подразделения, занимающиеся вопросами дальнейшей ко-эволюции человека и машины, выживания человечества в целом. Их прогнозы могут существенно различаться друг от друга, но почти во всех из них содержится грустное предупреждение: ИИ будет технологически развиваться независимо от того, несет ли он с собой добро или зло. Человек, конечно же, чрезвычайно пластичен как вид живой природы и на протяжении своей недолгой истории демонстрировал чудеса адаптивности. Но навязывать свои этические категории искусственному «творению» ему еще не приходилось. Возможно, ИИ удастся как-то приручить, имплементируя в его программные коды глубокого обучения образцы человеческого поведения и, главное, социального взаимодействия. То есть в известном смысле превратить его в общественно-нравственное существо. Для этого многие эксперты и даже политические деятели предлагают сегодня дальнейший технологический поиск затормозить и удовлетвориться пока «слабым» ИИ. Однако, и это мало вероятно, поскольку совершенно противоречит человеческой психологии.
ИИ давно превратился в магистральную сверхидею нашей цивилизации, вытеснив на обочину былые социально-философские идеологии. Амбициозный разум будет по-прежнему стремиться превзойти самого себя и создать свою полную копию; а то и своего «нового» бога, ведь он не случайно разместил цифровую вселенную в «облако». Остановить его в этом движении вперед не по силам ни
политикам, ни пушкам, как заметила однажды Екатерина Великая, наблюдая во время французской революции, как большие идеи преобразуют мир и людей.
Пока же нам остается лишь одно: придать этой проблеме статус «предмета» теоретической философии и прикладной этики, чтобы любыми способами не дать этой теме уйти за грани человеческого внимания и публичного дискурса [1, 5, 6]. Эту тему ни в коем случае нельзя упокоить в узком кругу цифровых профессионалов, ибо перемены коснутся всех и каждого в самом ближайшем будущем. Вполне вероятно, что к встрече с грядущей новой реальностью человечеству удастся все же подготовиться. И, как пишет С. Шум-ский, сделать это надо бы максимально хорошо, а главное - нам надлежит позаботиться, чтобы «машинный интеллект был наделен соответствующими ценностями». «Соответствующими»? Значит, аналогичными человеческим [16, 310]. Впрочем, пока это только благое пожелание, но верить все же нужно в прекрасное «далёко».
Р.Р.Э. Искусственный интеллект возвращает нас к идеям князя Кропоткина
Петр Кропоткин, пожалуй, самый загадочный из русских мыслителей. Его помнят больше как теоретика анархизма и реже - как выдающегося этика [9, 10]. А между тем он был моральным визионером с большой буквы. При этом всегда искал для своего философствования вдохновение в познаваемых человеческим умом законах природы. Его идея о том, что в органическом мире присутствует естественная тяга животных существ к кооперации и сотрудничеству, вряд ли кто будет сегодня оспаривать. Но попытка Кропоткина перебросить этот фундаментальный принцип живой материи на социально детерминированные человеческие сообщества, которые могут оказаться гораздо эффективнее и в нравственным смысле продуктивнее без участия посредника в виде государства и светской власти в любом ее виде, всегда воспринималась с высокомерной усмешкой отечественными и зарубежными интеллектуалами.
Впрочем, я думаю, сегодня настало время не столько для реабилитации Кропоткина как этика, даже несмотря на постоянно растущую популярность его сочинений у читающей публики, сколько вернуться с его подачи к эволюционному пониманию человеческого сознания и искусственного интеллекта. Отрицать их взаимовлияние друг на друга не продуктивно. Не видеть негативных последствий масштабного распространения ИИ попросту глупо. Полагать, что эволюция умных машин всегда будет находиться под чутким контролем людей, по меньшей мере наивно и опасно [14]. Какую же в таком слу-
чае принять философскую позицию? Очевидно, остается только одно - считать «новой нормальностью» анархический характер ко-эво-люции человека и машины. Увы, нам придется смириться с тем, что человеческий ум имеет свои пределы, а развитие ИИ отнюдь не повторяет этапы человеческой интеллектуальной истории; не все в нем пока прозрачно и, тем более, предсказуемо. Но в основании витальности того и другого лежит именно тяга к кооперации и сотрудничеству. Этим процессом, наверное, не нужно пытаться управлять, а, напротив, дать ему возможность развиться на собственных основаниях и законах.
Список литературы
1. Батлер Дж. Сила ненасилия. Сцепка этики и политики. М.: Издательский дом Высшей школы экономики, 2022.
2. Бауман З. Индивидуализированное общество. М.: Логос,
2005.
3. Бентли П. Дж. Все об искусственном интеллекте за 60 минут. М.: АСТ, 2020.
4. Бутл Р. Искусственный интеллект и экономика. Работа, богатство и благополучие в эпоху мыслящих машин. М.: Pro, 2023.
5. Зубофф Ш. Эпоха надзорного капитализма. Битва за человеческое будущее на новых рубежах власти. М.: Изд-во Института Гайдара, 2022.
6. Игер Л. Этика как общественная наука. Моральная философия общественного сотрудничества. М.: Социум, 2020.
7. Казанцев Т. ChatGPT и революция искусственного интеллекта. М.: ЛитРес, 2023.
8. Кениг Г. Конец индивидуума. Путешествие философа в страну искусственного интеллекта. М.: Individuum, 2023.
9. Кропоткин П. Анархия. М.: Айрис-пресс, 2002.
10. Кропоткин П. Этика. М.: Политиздат, 1991.
11. Овчинский В.С., Ларина Е.С. Искусственный интеллект. Этика и право. М.: Книжный мир, 2019.
12. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект. Современный подход. 4-е изд. Т. 1-3. М.: Диалектика, 2021-2022.
13. Таулли Т. Основы искусственного интеллекта. Нетехническое введение. СПб.: БВХ-Петербург, 2021.
14. Уотсон Р. Технологии против человека. М.: Эксмо, 2020.
15. Шумский С. Воспитание машин. Новая история разума. М.: «Альпина-нонфикшн», 2021.
16. Шумский С. Машинный интеллект. М.: РИОР, 2019.
