Крупнейшие разработчики искусственного интеллекта стремительно входят в образование. OpenAI разворачивает ChatGPT Edu и государственную программу Education for Countries. Google встраивает Gemini в Classroom, создаёт персональные учебные инструменты и обучает работе с ИИ педагогов. Anthropic запустила бесплатный Claude for Teachers, связанный с образовательными стандартами и учебными материалами. Компании сотрудничают с университетами, школами, государствами и профессиональными организациями, проводят исследования и подчёркивают, что учитель должен оставаться во главе образовательного процесса.

Всё это может быть полезно. Искусственный интеллект действительно способен стать одним из важнейших образовательных инструментов в истории.

Но создание великого инструмента ещё не означает понимания той области, в которую его собираются внедрить.

Технологическая отрасль слишком легко принимает выдающийся успех в одной сфере за доказательство универсальной компетентности. Если компания научила машину работать с языком, ей начинает казаться, что она понимает язык. Если её продукт отвечает на вопросы, значит, она знает, как следует обучать. Если инженеры смогли построить систему, которой пользуются сотни миллионов людей, почему бы им теперь не перестроить школу, культуру, медицину, государственное управление и само человеческое общение?

Но компетентность не переносится автоматически.

Можно каждый день есть хлеб. Можно прекрасно разбираться в его сортах, выбирать лучший, организовать его доставку и построить крупнейшую в мире сеть магазинов.

Это ещё не значит, что вы умеете печь хлеб.

Иллюзия универсального гения

Современная технологическая культура часто воспроизводит старую и довольно наивную формулу: если человек гениален, то он гениален во всём.

На самом деле выдающийся математик может оказаться посредственным руководителем. Блестящий инженер — слабым педагогом. Успешный предприниматель — беспомощным исследователем культуры. Человек, способный построить сложнейшую вычислительную систему, совсем не обязательно понимает ребёнка, театр, историю, литературу или общество.

В этом нет ничего оскорбительного. Никто не обязан быть специалистом во всём.

Проблема начинается тогда, когда профессиональный успех перестаёт ощущаться как одна большая компетенция и начинает восприниматься как универсальная способность правильно судить обо всём человеческом устройстве.

Мышление людей, добившихся успеха в технологиях, профессионально натренировано на расчёт, логику, рационализацию, поиск закономерностей и оптимизацию процессов. Это сильнейшие качества. Без них невозможно было бы создать современный искусственный интеллект.

Но образование и культура не сводятся к оптимизации.

В них нельзя просто найти недостаточно эффективный процесс, убрать лишние действия, сократить время прохождения и получить более качественный результат. Иногда лишняя с точки зрения системы пауза оказывается моментом понимания. Ошибка становится необходимой частью обучения. Медленное чтение даёт человеку больше, чем быстрое получение содержания. Разговор, не приводящий к измеримому результату, меняет жизнь.

Рациональный аппарат видит в этих процессах издержки.

Педагог и человек культуры иногда видят в них самую суть.

Культура возвращает масштаб

Технологическая самоуверенность рождается не только из успехов отрасли. Её поддерживает ограниченный культурный горизонт.

Когда человек сравнивает себя преимущественно с окружающими его менеджерами, программистами, инженерами и предпринимателями, ему несложно почувствовать собственную исключительность. Он действительно быстрее думает, лучше считает, точнее строит системы и способен решать задачи, которые большинству его современников недоступны.

На фоне других успешных середняков легко решить, что ты гений.

Культура меняет масштаб сравнения.

Когда ты понимаешь, что в истории человечества были Шекспир, Архимед и Лобачевский, Дидро, Вольтер и Франклин, становится труднее принять собственный профессиональный успех за универсальное величие.

Это не означает, что перед великими людьми прошлого нужно преклоняться и отказываться от попыток создать новое. Каждый из них тоже спорил с предшественниками, ошибался и разрушал привычные представления.

Но знание о них возвращает человеку интеллектуальную скромность.

Ты понимаешь, насколько огромен мир человеческой мысли. Видишь, что задолго до тебя люди задавали вопросы о природе знания, справедливости, свободе, воспитании, устройстве общества, языке и мышлении. И довольно часто задавали их глубже, чем это делают авторы очередного технологического манифеста.

Культура не мешает амбициям.

Она мешает самодовольству.

Она не говорит человеку: «Ты ничего не можешь». Она говорит: «Ты можешь многое, но история началась не с тебя».

Легко изменить образование, когда не знаешь о Коменском

Особенно легко переустраивать область, историю которой ты не знаешь.

Сегодня можно услышать, что благодаря искусственному интеллекту образование наконец станет персональным, доступным каждому, соответствующим особенностям ученика и освобождённым от механического заучивания.

Это прекрасные цели.

Но они не появились вместе с языковыми моделями.

Ян Амос Коменский ещё в XVII веке пытался создать универсальную систему обучения и выступал за всеобщее образование. Его идеи оказали огромное влияние на историю педагогической мысли, хотя современные исследователи справедливо предупреждают, что его систему невозможно механически переносить в сегодняшний мир.

Именно в этом смысл знакомства с историей педагогики.

Не в том, чтобы заменить поклонение современным технологическим компаниям поклонением Коменскому. И не в том, чтобы объявить все новые решения давно известными.

Коменский не мог предвидеть искусственный интеллект. Педагогика прошлых столетий не даст готовой инструкции по созданию ИИ-наставника. Многие старые представления о ребёнке, обществе и целях образования сегодня неприемлемы или недостаточны.

Но знание истории показывает, сколько раз человечество уже пыталось построить универсальную систему обучения. Сколько великих проектов сталкивались с различиями между детьми, эпохами, культурами и социальными условиями. Сколько блестящих концепций рассыпалось при встрече с живым учеником.

Легко обещать полностью изменить образование, если не подозреваешь о Коменском.

Ещё легче — если не знаешь тех, кто пришёл после него.

Ученик — не пользователь

Образование кажется технологическим компаниям знакомой сферой ещё и потому, что почти все их основатели и сотрудники когда-то учились.

Но ходить в школу — не значит понимать образование.

Мы все покупаем хлеб, однако не становимся пекарями. Все когда-то болели, но не становятся врачами. Многие смотрят кино, но не умеют его снимать.

Ученик — не пользователь. Знание — не контент. Урок — не интерфейс. А получение правильного ответа не доказывает, что обучение состоялось.

ИИ может мгновенно решить задачу и безупречно объяснить решение. Но иногда именно такое объяснение мешает научиться. Оно появляется раньше, чем ученик успел сформулировать проблему, снимает необходимое интеллектуальное напряжение, избавляет от ошибки, которую следовало совершить и осмыслить, и заменяет движение мысли комфортным потреблением готового ответа.

Хороший педагог постоянно принимает решения, почти незаметные внешнему наблюдателю.

Он определяет не только то, чего ученик не знает, но и почему тот этого не знает. Отличает случайную ошибку от устойчивого заблуждения. Понимает, когда нужно подсказать, а когда — промолчать. Когда следует упростить задачу, а когда оставить её трудной. Когда ребёнок устал, испугался, потерял интерес, не понял условие или просто привык получать помощь раньше, чем начал думать.

Нельзя заменить всё это большой языковой моделью и словом «персонализация».

Персональная выдача контента и персональное образование — не одно и то же.

Одна модель — два противоположных образования

Исследования уже показывают, насколько результат зависит не от мощности модели самой по себе, а от педагогической конструкции, в которую она встроена.

В одном рандомизированном эксперименте студенты, пользовавшиеся обычным ChatGPT во время подготовки, затем написали экзамен на 4,18 процента хуже тех, кто работал с поисковой системой. При этом специально настроенная версия ChatGPT, которая использовала принцип управляемого открытия и не спешила выдавать готовые ответы, улучшила экзаменационные результаты на 9,23 процента. Авторы связывают это с более продолжительной работой, большим количеством содержательных диалогов и активным участием самого учащегося.

То есть один и тот же технологический класс инструментов может и помогать обучению, и мешать ему.

Различие создаёт не размер модели.

Его создаёт методология.

Другой эксперимент, проведённый среди 165 учеников пяти британских школ, показал, что специально настроенная педагогическая модель может работать не хуже человеческого наставника и помогать переносу освоенных способов решения на новые задачи. Однако в исследовании каждое сообщение ИИ контролировали профессиональные преподаватели, которые могли изменить или полностью заменить его прежде, чем ответ увидит ученик. Более 76 процентов сообщений они одобрили без изменений или с минимальной правкой.

Это сильный результат.

Но он доказывает не то, что технология уже умеет самостоятельно создавать образование.

Он показывает, насколько сильной она становится, когда встроена в профессионально спроектированную педагогическую систему.

В центре успешного эксперимента находилась не только модель. Там были учебная платформа, заранее определённые цели, методика, подготовленные задания, преподаватели, контроль качества и ответственность человека за каждый ответ.

Иными словами, хлеб получился не потому, что появилась новая печь.

Кто-то всё-таки знал рецепт.

Педагог не должен быть консультантом при готовом продукте

Разработчики ИИ всё чаще говорят, что создают образовательные продукты вместе с учителями и исследователями. Это важное и правильное изменение. OpenAI заявляет об исследовательском характере государственных внедрений и измерении образовательных результатов. Anthropic связывает продукт для учителей с учебными стандартами и проверенными материалами. Google подчёркивает, что педагог должен сохранять ведущую роль.

Однако даже здесь сохраняется принципиальный вопрос: на каком этапе в процесс входит специалист по образованию?

Слишком часто технологическая компания сначала создаёт возможности системы, определяет архитектуру продукта, выбирает метрики и способы взаимодействия, а затем приглашает педагогов помочь адаптировать готовый инструмент к школе.

Но образование нельзя добавить в конце.

Педагог не должен быть участником фокус-группы, которому показывают уже созданный интерфейс и спрашивают, удобно ли им пользоваться.

Он должен участвовать в постановке самой задачи.

Что именно должен делать ИИ? Какое действие при этом совершает ученик? Чему он должен научиться? Как мы отличаем настоящее понимание от успешной имитации? Что произойдёт, если система ошибётся? Когда она обязана замолчать? Как меняется роль преподавателя? Какие качества человека мы развиваем, а какие незаметно ослабляем?

Методология — не дополнительный модуль продукта.

Она должна предшествовать продукту.

Образование не начинается с ответа

Люди, много лет работающие в образовании, редко предлагают окончательное решение всех его проблем.

Не потому, что им не хватает ума или смелости. Наоборот: профессиональный опыт учит осторожности.

То, что прекрасно работает с одним учеником, может не сработать с другим. Методика индивидуального занятия рассыпается в группе. Сценарий, подходящий взрослому специалисту, оказывается бесполезным для ребёнка. Удачное решение для математики невозможно просто перенести в литературу, историю, иностранный язык или эмоциональный интеллект.

Даже после многих лет работы мы продолжаем экспериментировать, наблюдать и исправлять собственные решения.

Мы создаём ИИ-аудитории, учебные тренажёры, системы диагностики и инструменты для преподавателей. Проверяем, где искусственный интеллект усиливает мышление ученика, а где подменяет его. Смотрим, когда виртуальная среда помогает понять предмет, а когда становится лишь эффектной декорацией. Меняем сценарии, если живой урок показывает их несостоятельность.

Чем больше понимаешь образование, тем осторожнее обещаешь его окончательно перестроить.

Это не признак слабости.

Так выглядит профессионализм в области, где объектом работы является человек.

Та же ошибка приходит в культуру

В образовании самоуверенность технологической отрасли особенно заметна, но культура сталкивается с той же проблемой.

Человек, научивший модель генерировать изображение, может решить, что понял живопись. Создатель видеогенератора — что раскрыл устройство кино. Компания, способная воспроизводить литературные стили, — что теперь знает, как возникает литература.

Но способность производить поверхность произведения ещё не означает понимания искусства.

Можно создать изображение, похожее на картину. Можно собрать последовательность впечатляющих кадров. Можно имитировать интонацию писателя. Всё это выдающиеся технологические достижения.

Однако культура состоит не только из формы, которую можно воспроизвести.

Она существует в историческом контексте, личном опыте, споре с предшественниками, этическом выборе, несовершенстве, молчании, боли и ответственности автора за сказанное.

Шекспир — не набор стилистических признаков.

Лобачевский — не алгоритм преобразования формул.

Дидро и Вольтер — не коллекции убедительных фраз.

Чтобы работать с культурой, недостаточно обработать её корпус. Нужно хотя бы понимать, что перед тобой не просто данные, а разговор человечества с самим собой.

Мнение редакции

Искусственный интеллект способен радикально изменить образование и культуру. Было бы бессмысленно отрицать его возможности или пытаться защитить старые институты от любых перемен.

Но не менее опасно передать право определять будущее образования и культуры людям только потому, что они создали выдающуюся технологию.

Технологическое превосходство не создаёт автоматически педагогической, культурной или философской компетентности.

Главная ошибка новой эпохи заключается не в том, что инженеры приходят в образование. Без них новое образование невозможно. Ошибка начинается тогда, когда они приходят туда не как партнёры и ученики, а как люди, уже знающие окончательный ответ.

Прежде чем менять школу, нужно узнать, кто и зачем менял её до тебя.

Прежде чем автоматизировать культуру, стоит попытаться понять, почему человечество веками сохраняло именно эти книги, картины, теории и имена.

Прежде чем объявлять себя создателем новой интеллектуальной эпохи, полезно вспомнить, что в истории уже были Шекспир, Архимед, Лобачевский, Дидро, Вольтер и Франклин.

Культура не требует отказаться от амбиций.

Она только возвращает им правильный масштаб.

Можно построить лучшую в мире печь. Оснастить её датчиками, роботами, искусственным интеллектом и системой глобальной доставки.

Но прежде чем обещать накормить человечество, всё равно придётся узнать, как пекут хлеб.