В Томске создали уникальный ИИ-тренажёр

В Томском государственном университете разработали уникальный ИИ тренажёр, который помогает университетам «прокачивать» образовательные программы и выявлять, какие задачи в них может выполнять искусственный интеллект, а какие лучше оставить за человеком. Новый инструмент также даёт рекомендации, как адаптировать обучение, чтобы выпускники оставались конкурентоспособными в эпоху ИИ.

«Во время обучения в СКОЛКОВО я и мои коллеги из ТГУ проводили анализ, как в эпоху ИИ может себя чувствовать университет и должен он ли измениться в новых условиях, – говорит разработчик тренажёра, руководитель Центра технологического и исследовательского сопровождения Института дистанционного образования ТГУ Артём Фещенко. – Мы пришли к выводу, неприятному для университетов: современные большие языковые модели, особенно мультимодальные, стремительно развиваясь, способны забирать на себя всё больше задач из сферы интеллектуального труда».

Исследователи проанализировали данные Росстата по 42 миллионам рабочих мест и выделили 142 наиболее распространённые профессии. Моделирование показало, что наибольшая угроза замещения ИИ касается профессий с интеллектуальной нагрузкой, уже частично автоматизируемой: программисты, экономисты, журналисты, переводчики. Менее уязвимы рабочие специальности с физическим трудом.

«Большинство из этих специальностей – направления, по которым ведёт подготовку и ТГУ. Поэтому мы начали думать, как можно изменить программы подготовки, чтобы обеспечить нашим выпускникам те навыки и компетенции, которые сохраняют конкурентоспособность человека», – отмечает Артём Фещенко.

По словам разработчиков, сегодня большая часть учебных заданий в вузах – типовые и хорошо оцифрованные упражнения, которые современные нейросети выполняют на уровне человека или лучше. Студенты часто используют ИИ ещё в школьный период, что снижает когнитивную нагрузку и ограничивает развитие системного, критического и творческого мышления.

Новый тренажёр анализирует образовательные программы и «раскладывает» их по категориям: где ИИ может взять на себя рутинные задачи, а где человеку нужно усилить обучение. Система даёт конкретные рекомендации: какие компетенции добавить, чем усилить практику, какие форматы оценки пересмотреть, чтобы выпускник оставался ценным создателем контекста и обладателем навыков, трудно автоматизируемых.

Например, при анализе программы «Искусственный интеллект: философия и практики применения нейронных сетей» тренажёр предложил принципиально новые компетенции и обязательный этап обучения – цифровую аскезу, то есть временный отказ от гаджетов.

Результатом являются образовательные программы, которые помогают студентам развивать навыки, которые не сможет заменить ИИ, и оставаться востребованными на рынке труда будущего.