На протяжении веков университетское образование в Европе проводилось на латыни. Не потому, что кто-то этим хвастался, а потому, что латынь была языком науки. lingua franca Благодаря этому студент из Праги мог читать работы профессора из Парижа, а итальянский математик — обсуждать их с английским астрономом, без переводчиков и без границ. Латынь была не украшением, а инфраструктурой интеллектуальной жизни.
Когда в XVIII и XIX веках национальные языки начали отнимать у университетов их роль, часть академического сообщества сопротивлялась этому аргументами, которые в то время казались убедительными. Латынь поддерживает интеллектуальную дисциплину. Предотвращает поверхностность. Сохраняет преемственность с древней традицией. Всё это было правдой, но ничто не имело значения — пока эта борьба велась в университетах, мир за их стенами уже принял решение. Научные труды стали писать на английском, немецком, французском языках. Инженеры проектировали на своём языке. Торговые контракты составлялись на языке, понятном договаривающимся сторонам. Университеты, настаивавшие на латыни, стали местами, где знания хранились, а не местами, где они зарождались. Те, кто перешёл на живые языки, хотя в то время это и казалось капитуляцией, стали доминирующими.
Два столетия спустя мы оказались на похожем перепутье. Однако предметом спора стал уже не язык, а нечто более тонкое: когнитивная инфраструктура образования. Менее чем за три года искусственный интеллект стал частью повседневной работы инженеров, программистов, врачей, юристов и журналистов. И все же в классах и амфитеатрах разворачивается почти идентичная дискуссия. Разрешить искусственный интеллект? Запретить его? Выявлять? Ограничить его использование определенными предметами? Используют ли студенты ИИ для списывания или являются жертвами недобросовестных преподавателей? Являются ли преподаватели, использующие его, новаторами или это предательство образовательной миссии?
Эта дискуссия уже проиграна, как когда-то проиграна дискуссия о латыни. Не потому, что ИИ хорош или плох, а потому, что мир за пределами университета уже принял решение.
Таким образом, вопрос уже не в том, следует ли разрешать использование ИИ в образовании. Вопрос в другом: если ИИ теперь является частью интеллектуальной инфраструктуры, что именно он меняет в том, как мы учимся и преподаем?
МИФ ОБ ЭССЕ
Для начала стоит прояснить одно предположение, искажающее дискуссию. Представление о том, что университет функционировал без серьезных проблем до появления ChatGPT, неверно. Письменное эссе, ставшее предметом многочисленных дискуссий за последние два года, основано на предположении, что студент часами сидит за столом в одиночестве и пишет. Это предположение, безусловно, давно утратило свою актуальность. Такие сервисы, как Chegg, Course Hero, и даже просто оплата услуг старших студентов за написание эссе, существуют уже десятилетия. Таким образом, реальное изменение заключается не в появлении списывания, а в его демократизации. Десятилетиями студенты из более обеспеченных семей имели доступ к инструментам, облегчающим их работу. Искусственный интеллект в одночасье сделал этот доступ доступным для всех. Представление об эссе как об оригинальной самостоятельной работе стало неприемлемым для всех, а не только для некоторых.
Возможно ли тогда вернуться к ручке и бумаге? контролируемый Экзамены, запрет ИИ в аудиториях? Те, кто это предлагает, исходят из предположения, что если университет не допустит ИИ, он сможет продолжать функционировать по старой модели, в то время как за его пределами происходит нечто совершенно иное. Это предположение неверно. Университет — не закрытое учреждение. Он существует для того, чтобы готовить людей к миру за пределами своих стен. Молодые инженеры, врачи, юристы, экономисты проводят четыре или пять лет в университете, а затем начинают карьеру, где от них ожидают использования инструментов, применяемых в этой профессии, с первого дня работы. Диплом, полученный в среде, где ИИ не упоминается, не защищает традиции. Это диплом, который не готовит к работе.
ЗНАНИЯ, КОТОРЫЕ МЫ ЗНАЛИ ДО СИХ ПОР
Любой, кто хоть раз учился, помнит часы, проведенные за одной страницей книги, над одной формулой, биясь головой о стену, пытаясь понять, что же на самом деле хотел сказать автор. Книга написана для среднестатистического читателя, с учетом предположений автора о предварительных знаниях студентов и примеров из личного опыта. Когда студент сталкивался с препятствием, у него было три варианта: ждать консультации, искать другую книгу или, чаще всего, сдаться и вернуться к проблемной части, надеясь, что все как-нибудь само собой уладится позже.
Искусственный интеллект решает эту проблему в режиме реального времени. Студент, не понимающий один отрывок, может найти пять других объяснений с пятью различными аналогиями и примерами, адаптированными к его собственным знаниям. Больше не нужно тратить часы и дни на изучение одной и той же страницы, что существенно меняет качество и скорость самого обучения.
Вторая проблема, которую решает ИИ, более тонкая. Она связана с тем, что когнитивные психологи называют... неизвестные неизвестныеПробелы в знаниях, которые студент не может обнаружить самостоятельно, потому что не знает, чего он не знает. Исследование Блума 1984 года показало, что индивидуальное обучение превосходит групповое на два стандартных отклонения (средний результат студента, обучавшегося с репетитором, превосходит результаты примерно 98% студентов, обучавшихся в группах). С помощью искусственного интеллекта студент может спросить своего цифрового репетитора: «Задайте мне вопрос, на который я бы дал неправильный ответ» или: «Перечислите ошибки, которые студенты чаще всего допускают в связи с этим семестром». Пробел, который мог бы затянуться на семестры, исчезает за двадцать минут.
Есть еще один аспект, который редко упоминается: стыд. Студенты часто стесняются задавать один и тот же вопрос в третий или четвертый раз, особенно в группе. С появлением ИИ это препятствие исчезло. Многие вещи оставались необъясненными во время обучения именно потому, что у студента не хватало смелости спросить снова. С появлением ИИ процесс обучения изменился.
ИНСТРУМЕНТ, КОТОРЫЙ ДАЕТ БАЛАНС
На протяжении веков качество высшего образования было крайне неравномерно распределено. Лучшие профессора преподавали в небольшом количестве учебных заведений, и попасть в них было непросто из-за географических, финансовых и классовых различий. Остальные учились у тех, кого им предоставляла окружающая среда.
Революция массовых открытых онлайн-курсов (MOOC) на таких платформах, как Coursera и edX, обещала решить эту проблему, но потерпела неудачу. Видеолекции в Стэнфорде по-прежнему оставались односторонними: вы могли смотреть, но когда вы застревали в процессе обучения, преподаватель был недоступен.
Искусственный интеллект — первый в истории инструмент, который демократизирует не только информацию, но и когнитивные услуги. Один и тот же курс GPT доступен студенту в Нови-Саде и студенту в Кембридже с одинаковым терпением, одинаковыми объяснениями и одинаковой способностью адаптироваться к уровню знаний студента. Но не всё одинаково. Доступ к лабораториям, кругу избранных коллег, сети профессиональных связей и престижу диплома на рынке труда остаются дифференцированными. В глобальном масштабе повышается потолок компетенций.
Есть еще одно измерение этого выравнивания, которое, возможно, даже важнее пространственного. Речь идет о времени. Сорокапятилетний инженер, упустивший определенную область знаний, теперь может освоить ее за несколько месяцев с помощью ИИ-репетитора. До недавнего времени для этого потребовалось бы вернуться в университет или надолго отсутствовать на работе. Возможность обновлять компетенции становится важнее, чем первоначальное образование.
фото: апГарвардский
Иллюзия компетентности
Но из этой же демократизации вытекает нечто, требующее серьезного осмысления. Было бы наивно утверждать: если ИИ знает всё, зачем нам это запоминать? Зачем студенту тратить годы на приобретение знаний, когда помощник, знающий больше, находится всего в одном клике? Эта логика, какой бы разумной она ни казалась, ведет в неверном направлении. ИИ не заменяет знания. ИИ — это множитель уже имеющихся у нас знаний. А умножение обладает одним важным свойством: если умножить ноль на тысячу, получится ноль. Разница между исполнителем и неисполнителем, когда оба используют один и тот же ИИ, не незначительна, а существенна.
Врач, знакомый с внутренней медициной, или юрист, знакомый с прецедентным правом, могут запросить анализ у ИИ и немедленно распознать, когда инструмент выдает иллюзорную информацию, когда он выдвигает аргумент, не выдерживающий критики в данной юрисдикции, или когда ему не хватает чего-то специфического для рассматриваемого дела. Тот, кто не обладает такими знаниями, читает тот же ответ, кивает, и, что еще хуже, не понимает, насколько много он упустил, потому что ответ все еще кажется ему авторитетным.
Это явление когнитивные психологи называют иллюзией компетентности. Искусственный интеллект систематически создает ощущение знакомства без реальных усилий. Студент читает объяснение, все кажется понятным, логика ясна, и субъективное ощущение таково: я это понял. Но на самом деле студент ощущает скорее осознание смысла, чем само понимание. Когда студент пытается объяснить что-то самостоятельно, он сталкивается с пробелами, вопросами, на которые не знает ответа. Этот конфликт и есть обучение. Искусственный интеллект его устраняет.
Накапливаются эмпирические данные. Исследование Университета Пенсильвании показало, что студенты, использовавшие ChatGPT для практики, решили на 48 процентов больше задач, но получили на 17 процентов меньше баллов в тесте на понимание текста. Исследование Майкла Герлиха, проведенное в 2025 году, выявило отрицательную корреляцию между использованием инструментов ИИ и критическим мышлением, особенно среди молодых пользователей.
Последствия гораздо серьезнее, чем кажется на первый взгляд. Разрыв между средним специалистом и выдающимся экспертом с помощью ИИ может увеличиться на порядок. ИИ не выравнивает компетентность, а подчеркивает ценность фундаментальных знаний. Наивно полагали, что этот инструмент повысит уровень знаний и навыков каждого и тем самым сблизит лучших и средних специалистов. Произошло обратное. В лучшем случае ИИ стал множителем: один человек теперь делает то, что еще недавно требовало десяти, и рынок платит ему за это значительно больше. Для тех, кто находится посередине, этот же инструмент стирает то, что отличало их от других, потому что то, что они делают, теперь может сделать практически любой, поэтому рынок платит им значительно меньше.
ЧТО ДОЛЖНЫ УЗНАТЬ ДЕТИ
Что всё это значит и чему мы должны учить молодёжь? Наивное мнение — и дети часто используют этот аргумент — заключается в том, что если у нас в кармане есть ответы на все вопросы, зачем запоминать даты, формулы или правила грамматики?
Это серьёзная с эпистемологической точки зрения ошибка, которая возвращает нас к тому, что было в 1987 году, как описано в книге. Культурная грамотностьЭто сформулировано американским теоретиком образования Эдом Хиршем. Понимание текста — это не общий навык чтения, а функция фоновых знаний. Читатель, знающий, что такое процентные ставки и облигации, может прочитать финансовую новость и понять её смысл. Читатель, не знающий этого, прочитает все слова, но не поймет, почему новость важна. Без запомненных фактов сложное мышление становится не только неэффективным, но и невозможным, потому что время, необходимое для поиска информации в Google или проверки с помощью ИИ, разбивает мысль на фрагменты, а мышление требует непрерывности.
Но дело не только в скорости мышления. Есть и другая причина, почему знания должны оставаться в голове человека, а не только во внешнем инструменте. Люди не читают книги, превращая их в нейтральное резюме. Десять читателей одной и той же книги не помнят одну и ту же книгу. Это касается не только реки Гераклита, но и естественного факта чтения: то, что человек извлекает из текста, зависит от того, с чем он к нему пришел. Каждый понимает это через призму своих предварительных знаний, профессии, темперамента, опыта поколений, языка и социального положения. Эта несовершенность человеческой памяти является источником различных интерпретаций. Культура, наука и публичные дискуссии живут не за счет того, что каждый извлекает из текста одну и ту же суть, а за счет того, что разные люди видят разные проблемы в одном и том же тексте.
Искусственный интеллект, напротив, склонен сводить текст к упрощенной, усредненной версии смысла, передаваемой с ложной уверенностью. Это полезно, когда нам нужен быстрый обзор фактов или понимание технической документации. Но если общество начинает учиться на резюме, а затем на резюме этих резюме, знания не углубляются, а скорее стагнируют. Проблема не только в том, что ИИ может совершать ошибки. Проблема в том, что он может стирать ценные различия в человеческих интерпретациях. То, что человеку кажется ограничением, несовершенной памятью, избирательностью, даже шумом личного опыта, в образовании часто оказывается преимуществом. Именно поэтому знания должны сохранять человеческую основу.
фото: апГарвардский
ЧТО НА САМОМ ДЕЛЕ ПРОДАЕТ УНИВЕРСИТЕТ
Из всего этого вытекает вопрос о том, что происходит с институтом университета в целом. Простая передача знаний превращается в товар. Наставничество, экспертная оценка, профессиональное руководство становятся редкостью и ценными. Университет, который ограничивается лишь передачей информации, теряет свою цель. Тот, кто выбирает углубленное изучение, становится дороже, но и ценнее.
Сегодня наши факультеты работают по модели «четыре плюс один» или «три плюс два», с семилетним сроком аккредитации всей программы. Это означает, что студент-электротехник, поступивший в 2026 году, закончит обучение в 2030 году по программе, сформированной в 2020 или 2021 году. В обычное время это терпимо. В эпоху искусственного интеллекта этого достаточно, чтобы диплом устарел на рынке.
Предложение носит инженерный характер. Необходимо согласовать цикл аккредитации со скоростью изменений в научной сфере. В течение первых двух лет базовые знания и основы профессии остаются в рамках семилетнего цикла, поскольку эти знания не меняются. Третий год, передовые базовые и начальные производственные знания, обновляются и аккредитуются каждые три года. Четвертый год, передовые знания, активно востребованные в промышленности, — на один год. Магистерские исследования, самые передовые знания, используемые ведущими компаниями и научно-исследовательскими организациями, также на один год, с возможностью постоянного полного пересмотра. Различные уровни системы имеют разную частоту обновления. Базовый уровень остается стабильным, верхний постоянно обновляется.
Вернемся к латыни. На протяжении веков университеты отказывались от нее отказаться, и мир за пределами их стен принял решение задолго до них. Учебные заведения, которые медлили с ее принятием, заплатили самую высокую цену. Искусственный интеллект не устраняет необходимость в образовании, он ее умножает. Но множитель работает только там, где уже есть что умножать. Никогда в истории образования не было так важно заканчивать колледж, обладая знаниями, которые действительно давала программа обучения, а не просто дипломом. С появлением ИИ разница между ними становится очевидной уже в первый рабочий день.
Сербские факультеты не смогут выиграть глобальную гонку за инфраструктуру ИИ. Однако они быстро поймут, что глубина наставничества стала важнее размера амфитеатра, что количество студентов менее важно, чем создаваемая сеть, и что защита «традиционного обучения» на самом деле является защитой модели, от которой мир отказывается. Адаптация не требует денег, которых у нас нет. Она просит нас привести преподавание в соответствие с миром, в который мы допускаем студентов, а не с миром, из которого они пришли.
профессора.
Автор — профессор факультета технических наук в Нови-Саде.
