Нина Николаевна Аниськина

—  Мое знакомство с искусственным интеллектом (ИИ) произошло в середине 80-х годов прошлого века, когда он прорастал через экспертные системы, позволяющие решать трудноформализуемые задачи. Технический уровень был совсем другой, о нейросетях можно было только мечтать, экспертные системы тогда создавались как программы, оперирующие с базами знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений.

Для вузов конца прошлого века активное внедрение технологий ИИ – это безусловная возможность. Почему с переходом на нейросети мы все больше стали говорить об ИИ как об угрозе? Плохо ли, если такой чат-бот, как, например, ChatGPT, будет помогать нам анализировать сверхбольшие массивы данных и делать выборки по нашему запросу? Не потому ли мы боимся появления в вузовской культуре такого инструмента, что не успеваем за высокими темпами развития науки и технологий, что учим не принимать решения и делать выбор в сложных ситуациях с высокой степенью неопределенности, а просто транслируем накопленные знания? Но сегодняшний уровень развития экономики предъявляет совсем другие требования к специалистам. А готова ли наша система высшего образования с тяжело и медленно меняющимися ФГОСами работать на опережение? Смена технологического уклада обязывает нас принципиально менять образовательные технологии, а когда мы не торопимся это делать – ИИ становится угрозой.

Но если возникают угрозы, давайте оценивать риски и управлять ими! Для кого-то ИИ, действительно, может стать высоким риском и тогда мы должны думать о том, как им управлять. Учиться управлять рисками сейчас должны все вузы, ведь даже контрольно-надзорная деятельность с 2020 года переведена на риск-ориентированный подход.

—  Мы нисколько не возражаем против использования чат-ботов и других инструментов ИИ для сбора материалов при подготовке выпускных или исследовательских работ, поскольку главный акцент в работах делаем не на сбор и «упаковку» информации по проблеме, а на экспертную оценку ее пригодности для решения сложных прикладных задач, которые связаны с проблемами конкретных производств, практиками управления бизнесом. И речь идет в этом случае не о запрете использования ChatGPT, а о рекомендации применения инструментов ИИ.

—  Если мы не сформируем спрос на таких специалистов, проблема кадрового обеспечения российского рынка технологий ИИ не решится. Сегодня ведущие вузы говорят о низкой доле абитуриентов, сдающих ЕГЭ по математике, еще ниже – по физике. А почему? Инженерное образование, утратив в 90-х годах свою привлекательность, не скоро восстановит ее. Поэтому отмеченную в Указе необходимость стимулирования (в том числе материального) работодателей к принятию мер по приобретению сотрудниками компетенций в области ИИ и в смежных областях его использования, я поставила бы на первое место. Формирование реальной и достойно оплачиваемой потребности в таких специалистах на рынке – самая главная задача.

Но нельзя узко смотреть на задачу обеспечения российского рынка технологий ИИ квалифицированными кадрами, делая акцент исключительно на компетенциях и навыках в области математики, программирования, анализа данных, машинного обучения. Развитию ИИ в немалой степени способствует подготовка постановщиков задач, специалистов в области извлечения экспертных знаний. ChatGPT умеет извлекать знания из оцифрованной информации. Но еще с 80-х мы знаем о проблеме нежелания экспертов делиться своими знаниями, поддерживая таким образом собственную значимость. Или проблема скомпилированности экспертного знания.

Академия Пастухова, успешно реализуя такие дополнительные профессиональные программы, как «Руководитель цифровой трансформации», «Интернет-маркетинг», «Нейромаркетинг», «Сайтостроение», сейчас работает над образовательным проектом, направленным на разработку технологии подготовки специалистов для эффективного извлечения уникальных экспертных знаний.