Анна Альфредовна

Ваш преподаватель может не уметь работать с ИИ. Но это не значит, что он не умеет задавать вопросы. 👀

Этот пост я хочу посвятить своим студентам. Хотя, думаю, он касается далеко не только их.

Вы активно внедряете искусственный интеллект в свою жизнь. Пишете с ним тексты, готовите домашние задания, презентации, проводите исследования. И, возможно, до сих пор сомневаетесь, стоит ли открыто говорить преподавателям, что вы используете ИИ.

А ещё я периодически встречаю рассуждения о том, что преподаватели сами не умеют работать с искусственным интеллектом, поэтому не могут объективно оценивать работы студентов, которые его используют.

Давайте кое-что объясню.

Да, не все преподаватели умеют качественно работать с искусственным интеллектом. Возможно, кто-то из студентов действительно разбирается в отдельных инструментах лучше своего преподавателя.

Но есть один нюанс.

Преподавателю совершенно необязательно владеть вашим инструментом, чтобы задать несколько вопросов:

— Откуда вы взяли эти данные?

— Почему сделали именно такой вывод?

— На основании каких источников вы утверждаете, что это так?

— Как вы проверили достоверность информации?

— Можете объяснить ход своих рассуждений?

И вот здесь может начаться самое интересное. 🫠

Когда-то ваши преподаватели тоже были студентами. И поверьте, у каждого поколения были свои лайфхаки.

Кто-то переписывал чужие рефераты от руки. Кто-то находил готовые работы. Кто-то копировал целые страницы из интернета, когда системы «Антиплагиат» ещё не стали привычной частью университетской жизни.

Мы всё это проходили. 😅

Поменялись инструменты. Но фундаментальная задача университета осталась прежней.

Научить человека думать.

Не просто воспроизводить информацию, а анализировать её, проверять факты, находить взаимосвязи, формулировать гипотезы, задавать вопросы и аргументировать собственную позицию.

Поэтому, дорогие мои студенты, работайте с искусственным интеллектом. Изучайте инструменты. Экспериментируйте. Учитесь правильно формулировать запросы. И не рассматривайте ИИ исключительно как способ быстрее сделать домашнее задание.

Запоминайте, какие промпты вы писали, какие вопросы задавали ИИ, почему выбрали именно этот результат и как его проверяли.

Учитесь объяснять, что именно вы делали с помощью искусственного интеллекта, а что было вашим собственным решением.

Я совершенно не против использования ИИ в учебной работе, если это соответствует условиям задания. Мне гораздо интереснее увидеть, как вы с ним работаете и что происходит с вашей собственной мыслью в этом процессе.

Потому что на защите работы мне не нужно доказывать, что ваш текст написал искусственный интеллект.

Мне достаточно попросить вас объяснить то, что в нём написано.

И поверьте, в вашей будущей профессиональной жизни такие вопросы будут задавать гораздо чаще, чем в университете.

Там уже будет не так важно, какой нейросетью вы пользовались и сколько промптов написали. Будет важно, понимаете ли вы свою работу и можете ли отвечать за её результат.

Поэтому не отдавайте искусственному интеллекту право думать за вас.

Пусть он помогает вам становиться сильнее, а не просто быстрее выполнять задания.

С уважением, Анна Альфредовна | @ibatulinaanna

💀А сколько времени на самом деле экономит искусственный интеллект? 🫠

Мы тут с коллегами решили посчитать, сколько времени уходит на создание контента с использованием ИИ.

Проводим ряд исследований, в которых учитываем не только время генерации текста, но и весь процесс: постановку задачи, написание промптов, количество итераций, проверку источников, редактуру, вычитку с помощью ИИ и проверку человеком.

Потому что, когда мы говорим, что искусственный интеллект сокращает время работы, что именно мы считаем?

Время, которое раньше уходило на набор текста руками? Да, здесь экономия может быть существенной.

А если посчитать весь путь от постановки задачи до готового материала, который можно публиковать?

Особенно когда с ИИ работает начинающий специалист.

Представим: сотрудник приносит руководителю готовый текст с цифрами, выводами и ссылками. Руководитель обнаруживает неточность и спрашивает:

— Откуда эти данные?
— Как проводился расчёт?
— Почему сделан такой вывод?

«Не знаю, это ИИ сделал». 🙃

(И это ещё хорошо, когда человек честно говорит, что использовал ИИ. А бывает, сидишь и думаешь: это через ИИ сделано или не через ИИ? Где он это скопировал? Откуда вообще взял? А сотрудник бьёт себя в грудь и уверяет, что всё сам. И начинает как-то по-тупому завуалировать использование ИИ. 🫠

И ты вместо того, чтобы разбираться с результатом работы, тратишь время на выяснение того, как вообще этот результат появился. Хотя когда человек открыто говорит, что использовал ИИ, можно хотя бы восстановить процесс, посмотреть запросы, исходные данные и понять, что именно нужно перепроверить.)

И руководитель начинает самостоятельно проверять источники, восстанавливать логику, перепроверять расчёты. Иногда ему проще самому открыть нейросеть и переделать работу.

Получается, что один сотрудник сэкономил время, а другой потратил его на проверку и исправление результата. 💀

При этом вместе с доступом к искусственному интеллекту человеку не передаётся мышление эксперта.

Можно получить хороший текст, но не понимать, как он построен. Можно получить убедительные выводы, но не заметить, что исходные данные их не подтверждают.

Скорость генерации текста и эффективность всего процесса создания контента — не одно и то же.

И это, кстати, напрямую касается студентов. Об этом напишу отдельно. 👀

С уважением,
Анна Альфредовна | @ibatulinaanna

👆🏻 Ты Человек
Сегодня по радио играл гимн человека в эпоху ИИ.

Удивительно, конечно, искусственный интеллект активно входит в нашу повседневную жизнь только в последние годы, а гимн ему (точнее, человеку в эпоху ИИ) написали ещё 47 лет назад!

https://music.yandex.ru/album/22035778/track/31344382?ref_id=A7532087-E8E8-40CB-AEEB-176BD9B66C34&utm_medium=copy_link

Искусственный интеллект пересобирает существующие знания, соединяет их, оптимизирует и актуализирует.

Но творчество и научное открытие — это не просто обработка известного.

Это способность увидеть то, чего раньше никто не видел, поставить вопрос, на который ещё нет ответа.

Весь сентябрь я под разным соусом пытаюсь донести студентам.

Нельзя отрицать существование ИИ или делать вид, что можно продолжать учиться и работать по старым правилам.

Искусственный интеллект нужно изучать, понимать его возможности и учиться им пользоваться.

Но ещё важнее учиться мыслить. Знать предмет, задавать вопросы, сомневаться, анализировать и самостоятельно делать выводы.

ИИ — лишь инструмент.

И чем доступнее становятся готовые ответы, тем ценнее способность человека самостоятельно думать

Если отвечаете другое, напишите мне в лс. Очень интересно @anna_alfredova

Разговор с ИИ способен изменить воспоминания человека

Открываю воскресную рубрику #иисоветы. Буду делиться важными, на мой субъективный взгляд, рекомендациями и нюансами, связанными с использованием искусственного интеллекта.

В эксперименте с участием 200 человек чат-бот задавал наводящие вопросы и подтверждал ложные детали произошедшего. В результате у участников сформировалось более чем в три раза больше ложных воспоминаний, чем в контрольной группе. Даже спустя неделю этот эффект сохранялся.

☝🏻 Об этом особенно важно помнить при разборе конфликтов, проведении интервью, восстановлении обстоятельств происшествий и обсуждении историй болезни.

Практическое правило: сначала самостоятельно зафиксируйте всё, что помните о событии. Только после этого обращайтесь к ИИ и просите его структурировать вашу запись — без предположений, интерпретаций и дополнений.


Исследование MIT Media Lab

6 очевидных и менее очевидных фактов об ИИ

1. ИИ может дать ссылку, которая не подтверждает написанное

Исследователи Колумбийского университета проверили восемь ИИ-поисковиков на 1600 запросах. Более чем в 60% случаев системы неверно определяли публикацию, автора, дату или адрес материала. Платная подписка не гарантировала более точного результата.

Вывод: ссылка в ответе ИИ ещё не является доказательством. Нужно открыть источник и проверить, действительно ли в нём содержится указанная информация.

Исследование Tow Center

2. Чем больше человек доверяет ИИ, тем меньше он проверяет результат

В исследовании Microsoft и Университета Карнеги — Меллона участвовали 319 специалистов, описавших 936 рабочих ситуаций. Высокое доверие к ответам ИИ было связано с меньшим объёмом критической проверки.

Вывод: уверенный стиль ответа нельзя принимать за показатель достоверности. Полезно просить ИИ назвать возможные ошибки и отдельно указывать сведения, требующие независимой проверки.

Исследование Microsoft Research

3. Наибольшую пользу от ИИ получают менее опытные сотрудники

Исследование с участием 5172 специалистов клиентской поддержки показало: использование ИИ повысило среднюю производительность примерно на 15%. У начинающих и менее квалифицированных сотрудников прирост достигал 34%. У наиболее опытных специалистов выигрыш был значительно меньше, а качество работы в отдельных случаях немного снижалось.

Вывод: ИИ особенно полезен для адаптации новых сотрудников, выполнения типовых операций и работы с незнакомыми задачами. Экспертам он скорее нужен как помощник, а не как замена профессионального решения.

Исследование NBER

4. ИИ может замедлять работу, хотя человеку кажется, что он работает быстрее

В эксперименте METR 16 опытных разработчиков выполнили 246 задач в хорошо знакомых им проектах. С использованием ИИ они работали в среднем на 19% медленнее. При этом сами участники были уверены, что инструмент ускорил их примерно на 20%.

Вывод: эффективность ИИ нельзя оценивать только по ощущениям. Необходимо учитывать время на постановку задачи, проверку результата, исправление ошибок и повторную доработку.

Исследование METR

5. ИИ может улучшить выполнение задания, но ухудшить обучение

Школьники, использовавшие GPT‑4 при подготовке по математике, правильно решили на 48% больше тренировочных заданий. Однако на последующей самостоятельной проверке их результат оказался на 17% хуже, чем у учеников, занимавшихся без ИИ.

При этом специальная версия инструмента, которая давала подсказки, а не готовые ответы, помогала ученикам без сопоставимого ухудшения результатов.

Вывод: при обучении ИИ лучше использовать как наставника. Просить его задавать вопросы, объяснять ошибки и давать подсказки, но не выполнять работу целиком.

Исследование PNAS

6. Нескольких сведений о человеке достаточно, чтобы ИИ стал убедительнее

В эксперименте с онлайн-дебатами GPT‑4 получал базовую информацию о собеседнике: возраст, пол, образование и политические взгляды. В тех случаях, когда между участниками фиксировалась разница в убедительности, персонализированный ИИ превосходил человека в 64,4% случаев. Без персональных данных его преимущество не было статистически значимым.

Вывод: персонализация влияет не только на рекламу. Она позволяет ИИ подбирать аргументы, которые особенно убедительно действуют на конкретного человека. Поэтому персонализированные советы в вопросах политики, здоровья, финансов и конфликтов нельзя считать полностью нейтральными.

Исследование Nature Human Behaviour

Главный вывод: ИИ хорошо усиливает человеческую работу, но не способен надёжно контролировать сам себя. Постановка задачи, проверка источников и ответственность за результат по-прежнему остаются за человеком.

👆🏻 ограничения технологии обозначают сами её создатели.

Поэтому разговор о возможностях искусственного интеллекта стоит начинать с первичных источников — официальной документации, опубликованных кейсов и исследований. И только потом переходить к блогерам из запрещённых и разрешённых социальных сетей, которые продают «волшебные промпты» и регулярно отправляют в прошлое то архитекторов, то журналистов, то ещё какую-нибудь профессию.

🤪»Блогер, конечно, уже всех заменил»

Разработчики технологии выражаются осторожнее: искусственный интеллект может ускорять работу, создавать сложные материалы и помогать специалисту принимать решения. Но результат всё равно требует исходных данных, профессиональной проверки и ответственности человека.

Нейросеть не является самостоятельным проектировщиком и не подтверждает нормативную, конструктивную или инженерную корректность решения.

Это, впрочем, относится не только к проектированию.

Большая языковая модель пишет статьи, составляет планы, предлагает концепции и рассуждает о городской среде. Делает она это быстро, складно. Иногда настолько уверенно, что становится неловко её проверять.

☝🏻А проверить всё-таки стоит.

Обычно нескольких уточняющих вопросов достаточно, чтобы понять, где перед нами глубокое, продуманное решение, а где — хорошо изложенное предположение.

Модель знает об участке ровно столько, сколько содержится в переданных ей данных.

Она сама не узнает, где после дождя собирается вода, какой путь жители проложили через газон и почему заказчик настаивает именно на этом решении.

(Да, всё это тоже можно постараться передать нейросети: приложить наблюдения, фотографии, планы и результаты исследований, объяснить контекст и расставить приоритеты. Чем полнее исходные данные, тем содержательнее результат. Но собирать, отбирать и оценивать эти данные по-прежнему должен человек. И то как он их соберет и зафиксирует - очень важно!)

Моё субъективное наблюдение: нейросети действительно могут ускорить и в ряде случаев улучшить работу — если специалист понимает принцип их действия, умеет ставить задачи и проверяет результат.

Это уже не предположение. По данным RIBA AI Report 2025, искусственный интеллект используют 59% архитектурных практик. В 2024 году таких было 41%.

В официальном кейсе OpenAI модель помогла разработать план дома, создать редактируемую сцену в Blender и перенести её в Unreal Engine 5 для интерактивного обхода. При этом в публикации отдельно оговаривается: результат оставался визуализацией, а концепция требовала профессиональной проверки участка, конструкций и строительных требований.

Сегодня искусственный интеллект уже может:

— анализировать документы, планы и изображения;
— сопоставлять исходные данные;
— предлагать и сравнивать варианты;
— писать скрипты для проектных программ;
— создавать редактируемые 3D-сцены;
— готовить таблицы, отчёты и интерактивные модели.

Он умеет многое.

✖️Но специалистом от этого не становится.