Нейронная сеть – это математическая модель, воспроизводящая работу биологических нейронных сетей. Её отличие от «машины» в том, что она способна обучаться и постоянно догонять человеческую мысль, которая исходит собственно от того, кто даёт ей задание.
В последние месяцы о нейронках говорят местами больше, чем о войне. Пока делался план статьи, люди клепали весёлые изображения в Midjourney, писали тексты через chatGPT. Сейчас кто-то пишет каверы на песни Нирваны и Михаила Круга голосом Винни-Пуха – и очевидно, что мы лишь в самом начале новой дороги. Дороги, способной изменить мир больше, чем изменил его двигатель внутреннего сгорания.
Первой, возможно, по-настоящему шумной реакцией в России на этот прорыв стала успешная защита неким студентом РГГУ диплома, написанного через chatGPT. Собственно, академия и её традиции честных/нечестных практик, традиции самостоятельных работ – это то, чего делающие текст нейронки касаются живее всего.
Последний вебинар «Антиплагиата» во многом был посвящён разговору о нейронках. Глава организации Юрий Чехович порассуждал о том, как можно поймать след нейросетей в конкретной работе. Краткий ответ: никак.
Студент не должен формулировать лучше
Несколько лет назад в «Антиплагиате» сделали модуль для поиска машинного текста, потестили – и оказалось, что мало кто пользуется этим модулем. В этом году модуль поправили, подточили и направили искать GPT в студенческих текстах. И, «в принципе», вроде стали находить.
Однако только в тех случаях, когда текст не отредактирован, не переработан. Хорошо переработанный текст «Антиплагиат» не видит, но и это не самое грустное.
Самое грустное состоит в том, что люди из «Антиплагиата», видимо, не понимают самого принципа написания работ нейронной сетью и – как следствие – не могут поставить правильное техзадание. Кроме того, никто не озабочен исключительно важной этической мыслью о высшем образовании в эпоху GPT.
Нейронка, как говорилось выше, постоянно учится, гонится за человеком. Но что делает студент, когда пишет курсовую? Гонится за человеком, за тремя или пятью, двадцатью человеками, которые раньше что-то подумали. Которые задали рамку, как думать через академический текст.
Даже дипломная работа – это всё ещё тренировочный бег, а в диссертации бег за предшественниками может занять половину работы. Чем отличается бег нейронки от бега двадцатилетнего мозга? Ничем, кроме знания контекстуальных правил: как начинать выводы, какой вуз писать на титульнике… И тут расстояние сокращается: не так давно появился бот, который делает сразу уникальную академическую работу с титульным листом – стоит лишь кое-что поправить и написать имя и данные вуза.
Собственно, об этом, но не видя глубины проблемы, и говорит Чехович: если «Антиплагиат» и «ловит» нейронку, он не может гарантированно указать на неё, он может лишь предположить, что нашёл неручной текст. И тут мы оказываемся перед ситуацией: слово машины против слова студента. Конечно, многие преподаватели прикроют своё нежелание вникать в текст «словом машины». Поэтому половину вебинара Чехович посвятил тому, как правильно преподавателю работать со студентами, чтобы исключить риск академической нечестности.
Фото: Зыков Кирилл / АГН «Москва»Итак, этический парадокс контакта нейронки и академии состоит в том, что двадцатилетний учащийся НЕ ДОЛЖЕН формулировать мысли лучше, чем chatGPT. Он учится некоторому стандарту, и если chatGPT будет делать тексты под этот стандарт (а текстовых нейронок ещё миллион) – у большинства двадцатилетних умов просто не останется другого варианта, кроме как обращаться за помощью к нейронке.
Кстати, английские студенты это уже поняли. Раньше ключевой фабрикой туфтяных работ для английских вузов была Кения, где скрипторы могли очень хорошо зарабатывать на фоне местной ужасающей бедности. Теперь они теряют работу из-за того, что студенты начали массово работать с chatGPT и проч., чтобы сделать свои работы.
Новые требования к преподаванию
Конечно, нейронка не самостоятельный помощник, это инструмент, и здесь мы встречаем уже техническую сложность, связанную с самой природой нейронной сети. Она работает в рамках предложенной задачи, но не видит контекста. Возможно, впрочем, пока. Легко можно увидеть странности в тексте, созданном с её помощью, абсолютно «водяные» фразы и выдуманные источники. Поэтому нейронка требует работы над текстом, как следствие – развитых навыков компилятора, организатора, превращающего массив текстов в целостный нарратив, и источниковеда: найти лист дела с нужной фактурой в забытом всеми электронном архиве нейронка не сможет, потому что и сам человек часто не может сказать, что конкретно он ищет. Это суть научного поиска – искать не просто решение проблемы, а новое решение; новое знание, которого раньше просто не было.
Иными словами, нейронка для академического текста – качественный инструмент. Инструмент требует новых навыков, как автомобиль требовал умения подкачивать шины, в отличие от лихой тройки. А получение соответствующих навыков повышает требования к образованию, к интеллектуальным способностям человека.
И тут мы подходим к трагическому вопросу: много ли преподавателей способны научить отдельного невыдающегося студента умению компилировать материал, сшивать его в единое смысловое пространство, въедливо и творчески работать над источниками?
Как стиральные машины создали новый пакет требований к чистоте и аромату вещей, так и chatGPT выдвигает новые требования к преподаванию в академии. Рискнём предположить, что из-за новых возможностей создания формально безупречного текста резко вырастет роль диалога и авторитета в высшем образовании. Преподавателю будет важно суметь заинтересовать студента, войти в доверительную и результативную коммуникацию и в этой коммуникации стать авторитетом, с которым хочется работать на совесть.
Эта задача тесно связана с самим этосом в отношении учёбы и ума, который господствует в обществе. Академический этос, отношение к вузу, высшему образованию и диплому определяют практики – и эти отношения сильно разнятся от страны к стране.
Насколько мы можем судить по нашему исследованию для Фонда «Хамовники», на Западе, в частности в Германии и США, достаточно высокий внутристуденческий ценз академической этики: там плохо не только списывать, но и давать списывать. Студенческое лидерство резко не одобряют и не считают зазорным поставить на вид.
Про похожую этику пишет и первый нарком строительства СССР Семён Гинзбург. В начале 20-х годов он оканчивал МВТУ. Многие его товарищи, как и он сам, пришли в вуз уже с некоторым военным и трудовым опытом. Во время подготовки дипломных работ оказалось, что один из студентов почему-то помог другому, выполнил за него часть работы. Тогда сообщество выпускников сделало эту историю публичной, раскрыло её начальству и потребовало, чтобы принявший помощь студент заменил свой дипломный проект.
В нашем поле общение со студентами показало совсем иной подход к учёбе. Студенты часто не верят в то, что будут работать по специальности; быстро разочаровываются в выбранном месте и профиле учёбы; поэтому нередко заказывают работы, а скрипторы, в свою очередь, относятся к студентам с пониманием, потому что сами обожглись на особенностях российской академии.
И такая картина мира значительно усугубляет последствия вызова для академии, который задают нейронки.
Незаменимая гуманитарная культура
Попробуем сформулировать выводы – чуть более широкие, чем чисто «академический» контекст.
Фото: Viralyft / UnsplashТе изменения, которые несут с собой нейронные сети, пока невозможно осмыслить: понадобится, возможно, десятилетие упорной практики, чтобы было понятно, на основании чего можно делать выводы и строить прогнозы. Но одно можно сказать достаточно ясно: это инструмент, который требует специфических навыков. Это не старший друг или бесплатный/платный помощник, это гаечный ключ или автомобиль. Если не иметь воли или ума давать ему правильные указания, он сам заведёт пользователя в ту сторону, в которую будет нужно другим акторам – с более сильной волей и более развитым умом.
Многие профессии, которым прочат гибель, сохранятся и даже будут процветать – хотя их ждёт большая трансформация. Вырастут требования к качеству текста (chatGPT, например, хорошо делает выводы и списки), к качеству изображений. Вырастет роль умения пиарщика или журналиста выстроить диалог, найти тонкие контакты с целевой аудиторией либо собеседником – ведь часто мы говорим языком, который нейронка воспроизведёт без труда. Так дальше нельзя… Чтобы человек заговорил от себя, от своей личности, сказал что-то новое – надо постараться, надо иметь развитый эмоциональный интеллект.
Машина обыграла человека в шахматы достаточно давно – ещё в 1997 году. Однако с тех пор не пропали шахматисты. Просто выросли требования, выросло качество игры в шахматы, потому что с машиной можно гораздо лучше натренироваться мыслить в партии. И ключевая сфера, рост компетенций в которой нельзя будет заменить ничем, – это гуманитарная культура.
Прежде всего в цене возрастут искренность и честность: мы так и продолжим общаться в соцсетях, где абсолютно всё фальсифицируется. Но тот собеседник будет хорош, которому, как ты знаешь не только дискурсивно, можно доверять. Соответственно, способность быть по-настоящему честным может стать бонусом в социальном росте.
Второй ценный навык в новую эпоху – это умение мыслить и формулировать мысли. Общая планка мышления благодаря универсальному костылю нейронок неизбежно вырастет – следовательно, цена глупости (сегодня нередко составляющая жизнь и судьбу рода) станет ещё выше: не суметь продумать те базовые вещи, которые сегодня пока можно не продумывать, станет чревато. Частично это можно сравнить с вялой работой и любовью к алкоголю в условном 1984-м и 1994 году: в первом случае ты просто «как все», во втором – рискуешь умереть от палёного продукта, скормить квартиру чёрным риэлторам и оказаться на улице без возможности найти работу. Неслучайно рост используемости нейронок идёт в параллель с непрерывающейся серией катаклизмов, эпидемий, войн и катастроф: мир большого ума – это вовсе не обязательно уютный мир.
Третий навык – это умение дорабатывать паттерны. Работа с нейронкой требует ясного понимания, что нужно получить, умения правильно формулировать запросы. Правильно формулировать запросы – значит видеть итоговый продукт целостно. Видеть продукт, когда его нет, – значит иметь в голове набор устойчивых паттернов того, как должен выглядеть продукт. И вот с этими паттернами, шаблонами человеку в своей сфере деятельности придётся постоянно работать. Много читать, развивать абстрактное мышление и умение переходить от идеи к конкретике.
Наконец, четвёртое – уникальность. В каждом из нас она есть как проявление Божьей искры. Уметь найти её в себе, не загасить, дать ей жизнь – значит уметь оригинально мыслить, значит уметь задавать нейронным сетям те планки, к которым они постоянно стремятся и которых никогда не смогут вполне достичь. Уникальность мышления, видения мира и опыта тоже может стать залогом выживания, потому что прятаться за плодами чужих умов станет всё сложнее и бесперспективнее.
