ИИ в университете
Мне в очередной раз довелось писать предложения о том, как может выглядеть высшее образование в эпоху ИИ. Чтобы не быть голословным, я провел небольшой обзор зарубежных практик (разумеется, вместе с ИИ: один агент отобрал по разным рейтингам ведущие университеты в разных частях мира, другой скачал их политики, рекомендации и декларации и так далее; читать, впрочем, пришлось самому). Вот несколько выводов:

1. Во всех 24 университетах из 11 стран, попавших в выборку (Китай, Германия, Великобритания, Франция, Индия, Саудовская Аравия, США, Мексика, Колумбия, Бразилия, ОАЭ), есть документы, описывающие роль ИИ в высшем образовании (а это топовые университеты своих стран).

2. ИИ-стратегии делятся на три типа:

а) защитные (сохранение академической подготовки, ограничение применения генеративного ИИ и правила декларации его использования), например Университет Цинхуа (Китай) и Университет Кампинаса (Бразилия)

б) футуристичные (развитие способов совместного научного и технологического производства в командах «человек+ИИ» и академическое признание таких результатов), например, Мюнхенский технический университет (Германия) и Шанхайский университет Цзяотун (Китай) - тут самая смелая стратегия, приглашаю почитать

в) комбинированные (развитие автономных способностей человека и его способностей действовать эффективно вместе с ИИ сосуществуют в образовательных программах), например, Стэнфордский университет (США) и Университет Зайда (ОАЭ)

3. Нет прямой связи между выбранным университетом типом стратегии и его страновой принадлежностью. Например, в Китае представлены все три типа стратегий, причем все – в университетах топ-уровня.

Лично я думаю, что надо выбирать комбинированную стратегию. Это сложно, потому что университет должен научиться работать в двух модальностях:

школа мысли, где может быть стоит и гусиным пером на пергаменте писать, но важно, чтобы студент освоил общие и специальные техники мышления;

школа кентавра, где студент учится вместе со своими ИИ-решениями быть конкурентоспособным в мире, где в его профессии действуют и автономные ИИ-агенты, и подготовленные кентавры (команды «человек+ИИ»).

То есть выпускник должен выходить из стен университета и с развитым мышлением, и с собственным гит-хранилищем, базами данных, RAG-ами и что еще будет актуально для эффективной работы с ИИ к моменту его выпуска.

Как эти модальности должны быть распределены в конкретной образовательной программе (у юристов, философов, физиков) – может решить только глубоко погруженный в профессиональную область и разбирающийся в ИИ академический руководитель. А поскольку решать надо быстро, это серьезный вызов для академического сообщества.