В последние годы большие языковые модели (LLM), такие как GPT и их аналоги, вызывают огромный интерес как в научном сообществе, так и среди широкой публики. Их способность быстро генерировать связные тексты, отвечать на вопросы, писать код и даже формулировать научные рассуждения кажется впечатляющей. Однако такой блестящий фасад скрывает важный фундаментальный недостаток — эксплуатацию человеческой склонности к терпимости к неточностям и поверхностным решениям. Понимание этого процесса и его последствий особенно актуально в эпоху, когда ИИ интегрируется во все сферы жизни, включая образование, науку и профессиональную деятельность.Легендарный карикатурист Дик Гуиндон однажды заметил, что писательство — это способ природы показать, насколько небрежно мы мыслям.
Это высказывание отлично отражает одну из фундаментальных истин о процессе творчества и познания: письменно оформленные мысли требуют ясности и логической точности, и в процессе этого становится очевидно, где именно возникали ошибки и недочеты. Программисты и математики легко согласились бы с этим принципом, расширяя его до смежных областей: программирование выявляет небрежности в письменной форме мысли, а математические доказательства — в программном коде. Далее, машинно проверяемые доказательства выявляют изъяны в математических выкладках. Таким образом, существует некая лестница строгости, на каждом из уровней которой мы сталкиваемся с необходимостью поправлять и уточнять свои идеи — именно в этом кроется процесс обучения и развития.В ситуации с большими языковыми моделями происходит парадокс: они успешно кажутся способными производить осмысленные тексты и код, но при этом сами по себе часто не способны к глубокому анализу и верификации.
Известно, что LLM превосходно обращаются с естественным языком, однако часто совершают ошибки при решении математических или логических задач, а их код выглядит правдоподобно, но обычно не выдерживает тщательной проверки. Таким образом, можно сказать, что они начинают проявлять «неточности» уже на уровне программирования и лишь усиливают их далее. Подобное явление связано с тем, что LLM — это по сути статистические модели, которые подбирают ответы, исходя из плотно скоррелированных текстов, не обладая настоящим пониманием или строгостью мышления.Парадоксально, но именно наше человеческое терпение к собственной и чужой неточности позволяет таким технологиям успешно работать и быстро завоевывать популярность. Мы склонны принимать поверхностно достоверные, но неверные с точки зрения строгого анализа ответы, особенно когда они оформлены легко и убедительно.
Это приводит к тому, что пользователи перестают критически мыслить и делают шаг назад в развитии навыков самостоятельного анализа и проверки фактов. Особенно тревожной эта проблема кажется в образовательной среде, где одна из главных задач — формирование у студентов умения противостоять собственным ошибкам, развивать навык критической рефлексии и проверки.Образование, вне зависимости от дисциплины, стремится научить нас быть менее небрежными, меньше отклоняться от истинности и полноты знания. Однако большие языковые модели представляются как способ «облегчить» труд человека — дать готовые ответы, написать тексты или программные модули. На первый взгляд, это экономит время и силы, но на самом деле лишает учеников и специалистов возможности пройти тот полезный путь исправления собственных ошибок, который и приводит к глубокому пониманию и усвоению материала.
Без этого развития навыки становятся слабее, способность к самостоятельному мышлению снижается, а склонность к небрежности возрастает.Исследовательница Джастин Танни в своей статье подчеркивает полезность ЛЛМ не в генерации творческого конечного продукта, а скорее как инструменте для поиска, суммирования и упрощения информации. Такие модели хорошо подходят для составления базы знаний или для предварительного сбора материалов, которые затем становятся фундаментом для дальнейшей творческой работы человека. Этот подход можно считать оптимистичным вариантом применения ИИ — не подменять человеческое творчество, а служить ему вспомогательным средством.Однако на практике, особенно в условиях падения академических стандартов во многих образовательных учреждениях, велик риск, что использование больших языковых моделей приведет к удорожанию и снижению качества обучения.
Если будет принят некий новый стандарт, соответствующий уровню, доступному для генерации ИИ, то настоящая глубина знаний, требующая усилий и ответственности, будет постепенно уходить на второй план. Вместо того, чтобы улучшать навыки интеллектуальной строгости, мы рискуем погружаться в среду все большей поверхностности и формализма.Возможно, чтобы противостоять этому тренду, нужно переосмыслить, что именно означает «хорошее образование» и какую роль играют современные технологии в учебном процессе. Возможно, введение новых критериев оценки, учитывающих показатель независимости и глубины мышления, позволит стимулировать студентов к критическому отношению к результатам работы ИИ. Уверенное использование моделей — это не просто умение пользоваться инструментом, но и понимание их ограничений, умение отличать правдоподобное содержание от действительно значимого и точного.
В конечном итоге, технологии — это не враги, а средства для расширения человеческих возможностей. Однако они не могут заменить фундаментальной необходимости становиться точными и ответственными мыслителями, писателями, математиками и программистами. Большие языковые модели очевидно унаследовали от нас же человеческую склонность к некоторой диплозности и неопределенности, и если не пересматривать наши подходы к обучению и работе с ними, то можно легко продолжить и усилить этот негативный тренд.Сейчас важно сформировать культуру работы с ИИ, которая бы поощряла проверку, пересмотр и развитие собственной строгости. Это путь не к полному отвержению технологий, а к сотрудничеству с ними с открытыми глазами и критическим мышлением.
Именно в таком симбиозе человек и машина могут усилить друг друга, а не стать источником всеобщей небрежности и заблуждений.Большие языковые модели — мощный вызов и одновременно возможность. Как мы встретит этот вызов, зависит от нашего выбора: либо мы позволим им закрепить и развить собственную склонность к поверхностности, либо сумеем превратить их в катализатор прогресса, который будет стимулировать постоянное повышение точности, строгости и глубины нашего мышления.
