Кто вырастит следующего инженера

КЦПН опубликовал разбор работы Нолана Ловетта о том, как ИИ может нарушить подготовку новых специалистов.

В пересказе автору приписали математическое доказательство будущей катастрофы. С этим поторопились. В аннотации самой работы она обозначена как концептуальная. Автор описывает возможный механизм и прямо оговаривает ограниченность ранних свидетельств. Исчезновение специалистов через поколение никто здесь не доказал.

Но сам вопрос хороший.

Чтобы проверять работу ИИ, нужна собственная квалификация. Она возникает через практику. Если начальные задачи целиком передать машине, на чём будут учиться те, кому через несколько лет предстоит эту машину контролировать?

Для связиста это можно объяснить без терминов про «когнитивное достояние».
Представьте молодого техника. Жалоба: периодически отваливается оборудование.

Он собирает симптомы, спрашивает нейросеть, получает аккуратный список причин. Меняет настройки. После перезапуска всё работает. Заявка закрыта.

А теперь попросите его объяснить, чем подтверждена причина неисправности.
Почему проверял именно это? Что измерил? Как отличил проблему питания от сетевой? Каким наблюдением исключил остальные версии? Почему уверен, что через два часа всё не повторится?

Если ответы есть — прекрасно. Помощник сэкономил время.
Если ответ один: «Так посоветовал чат», — качество подготовки по закрытой заявке вы не оцените.

Сегодня в посте разбирал просадку напряжения. Это как раз тот случай: прибор перезапускается под нагрузкой, а человек может часами переставлять прошивки. Пока не померит питание в нужный момент, убедительное объяснение останется объяснением.

На таких задачах и учатся связывать симптомы с измерениями. Формировать гипотезу, проверять её, замечать, что ошибся. Постепенно понимать, где справочник применим, а где условия уже другие.

Руководителю очень удобно получить тот же объём работы меньшим составом. В месячном отчёте экономия видна сразу. Способность оставшихся сотрудников самостоятельно разобраться с незнакомой неисправностью там обычно отдельной строкой не стоит.

Я бы при внедрении ИИ требовал сохранить три вещи.

Первое — самостоятельную диагностику в обучении. На стенде человек сначала предлагает свою версию и способ проверки. Потом сравнивает с подсказками. Ошибаться на учебном оборудовании нормально, для этого оно и нужно.

Второе — объяснение результата. Готовая конфигурация сама по себе мало говорит о квалификации. Специалист должен понимать существенные настройки, ограничения и способ проверки работы.

Третье — время наставника. Если старшему инженеру оставили только аварии и согласования, учить новичков ему некогда. Это время придётся закладывать в работу и оплачивать.

Сам я вижу хорошее применение ИИ в подготовке учебных задач, поиске противоречий, объяснении документации. Можно просить его задавать вопросы и разбирать уже предложенное решение. Возможностей учиться стало больше.
Но для этого обучение должно оставаться задачей руководителя. С показателями, временем и ответственным человеком.

А если сегодня убрать начальные позиции, завтра сократить наставников, а послезавтра открыть вакансию «требуется инженер с опытом от пяти лет», стоит заранее ответить на вопрос: где именно он должен был эти пять лет получить?

Communicatio est victoria.

— Душнила
t.me/zas_svo
vk.com/zas_svo
#СВО #связь #ИИ #инженеры #обучение