Когда использовать AI: простой тест от профессора Гарварда

Ключевые моменты

• Брюс Шнайер преподает государственную политику в Школе государственного управления Гарварда и Школе глобальных дел и государственной политики имени Манка при Университете Торонто.
• Его студенты регулярно используют AI для написания работ, что, по его мнению, впустую расходует их деньги на обучение.
• Фреймворк «работа против тренажера» исследователя AI Даниеля Мейслера предоставляет ясный способ решить, когда помощь AI приносит вред.
• Ключевой вопрос не в том, может ли AI выполнить задачу, а в том, имеет ли смысл делать это самому.

У Брюса Шнайера есть проблема, общая для всех преподавателей. Его студенты, обучающиеся в одних из самых престижных программ государственной политики в мире, сдают написанные AI эссе.

Он преподает в Школе государственного управления Гарварда и в Школе глобальных дел и государственной политики имени Манка при Университете Торонто. Они платят значительные взносы за обучение. А затем они тихо передают всю работу по размышлению чат-боту.

Почему это важно, если AI — это их будущее?

Написание никогда не было по-настоящему конечным продуктом. Конечным продуктом было мышление.

Шнайер, пишущий в The Guardian, заимствует фреймворк у исследователя AI Даниеля Мейслера, чтобы объяснить эту ловушку. Мейслер проводит границу между работой и тренажером.

На работе важен результат. Если программное обеспечение может обрабатывать ваши счета быстрее, используйте его. Счету безразлично, как он был обработан.

Тренажер — это другое. Вы не нанимаете кого-то, чтобы он поднимал штанги вместо вас, и не ожидаете, что станете сильнее. Борьба — это механизм, и пропуск её означает пропуск преимущества.

Написание, по мнению обоих авторов, часто является занятием на тренажере, замаскированным под работу. Мы затрагивали связанное напряжение 18 июля, когда австралийские университеты разделились по вопросу о том, является ли AI-помощь при оценивании мошенничеством или подготовкой, и один эксперт предупредил, что слабые стандарты могут стоить стране её интеллектуального таланта.

Итак, когда вы действительно должны использовать AI?

Перед тем как начать, задайте себе вопрос: важен ли готовый продукт или процесс его создания?

Форматирование отчета или подведение итогов встречи, в которой вы уже участвовали, ставит результат на первое место. AI — разумный инструмент для этого.

Обучение четкой аргументации или развитие навыков суждения, которые помогут вам продвинуться по карьере через десятилетие, ставит процесс на первое место. Передача этого процесса большой языковой модели (технология, лежащая в основе чат-ботов вроде ChatGPT) означает отказ от того преимущества, которое вы хотели получить.

Эта же логика применяется и за пределами классной комнаты. Медсестра, пишущая отчеты об инцидентах для соответствия нормативам, выполняет работу. Медсестра, использующая AI, чтобы избежать обучения документированию клинических наблюдений, пропускает тренажер. Это различие стоит помнить всякий раз, когда задача кажется рутиной: рутина может быть смыслом.

Что на самом деле должны делать студенты и специалисты?

Шнайер не говорит, что никогда не используйте AI. Он говорит, будьте честны относительно того, от чего вы отказываетесь, когда это делаете.

Для студентов это означает использование AI как инструмента проверки или стартовой подсказки, а не как невидимого автора. Сначала напишите аргумент сами, затем попросите AI указать на слабые места. Порядок имеет значение.

Для всех, кто развивает навык, применяется та же дисциплина. Беглость достигается через повторение, и нет никакого способа её обойти, сохраняя сам навык.

Этот фреймворк почти оскорбительно прост, когда вы его услышите. Работа против тренажера. Результат против процесса. Он не остановит студентов от отправки AI-эссе, но он дает всем, кто готов честно подумать, четкую отправную точку.

Часто задаваемые вопросы

Означает ли это, что инструменты AI плохи для обучения?

Не обязательно. AI может быть полезным инструментом для проверки или обратной связи, когда вы сначала выполняете основную умственную работу. Проблема в использовании его, чтобы полностью пропустить мышление.

Как узнать, является ли задача «работой» или «тренажером»?

Спросите себя, улучшит ли выполнение этого самостоятельно вас в чем-то, что вам небезразлично. Если да, выполняйте это сами. Когда единственное, что имеет значение, — это готовый результат, помощь AI разумна.