Роботы всех заменят?

Здесь то же самое: ИИ автоматизирует и ускоряет монотонную механическую работу. Но детям надо объяснить: доверять нейросетям на 100% нельзя, потому что они, во-первых, могут ошибаться и галлюцинировать, а во-вторых, не всегда способны выдать готовый продукт. ИИ предлагает варианты решений, будь то идеи для проекта, статья для блога или рисунок. Задача школьника — оценить эти варианты, перепроверить их (вот вам и критическое мышление) и дополнить (а здесь мы говорим про креативность).

Здесь всё зависит не от ребенка и нейросетей, а от взрослых. Они должны сперва сами понять, а потом объяснить школьнику, что ИИ — это такой же помощник, как калькулятор в математике. Мы до сих пор учимся считать в уме, но пользуемся им, потому что это важный и полезный инструмент.

Вы же не отпускаете ребенка гулять одного, не объяснив, как переходить дорогу, — здесь то же самое. Сначала — учим, даем инструкции, потом — переходим к практике.

Но чтобы и креативность, и критическое мышление развивались, взрослые должны научить ребенка пользоваться новым для него инструментом.

Школьник увидит, что его идеи работают, сможет поделиться своим творчеством, а дальше — пойти учиться в музыкальную или художественную школу, на писательские курсы, чтобы лучше понять и узнать профессию и развиваться в ней.

Наоборот! ИИ помогает быстрее реализовать самые разные задумки: придумал идею для мультика, сформулировал правильный запрос нейросети — и уже смотришь его на экране; сочинил мелодию — через час уже можешь ее прослушать.

Для детей, которые сомневаются в своих талантах и способностях, такой быстрый результат — это мотивация.

Нейросеть и здесь остается просто инструментом, который помогает реализовать придуманный человеком проект, а не работает вместо него.

Также ИИ не справится там, где нужна эмпатия. А это огромный спектр профессий: медицина, образование, маркетинг и даже сфера услуг.

Плюс где-то менять труд человека на технологии ИИ пока невыгодно. Например, нанять курьера дешевле, чем сконструировать робота, который доберется в любое место по любым дорогам. Нейросети легко внедрять в цифровое пространство, а вот для работы «в полях», то есть в офлайн-мире, нужно сооружать специальную машину, наделенную искусственным интеллектом, а это очень сложно.

Конечно, какие-то профессии все-таки исчезнут. Нейросеть отлично справляется с механическими однотипными задачами.

Но настоящим творцам — тем, кто умеет креативить, придумывать оригинальные идеи и воплощать их в жизнь с помощью разных инструментов, — бояться нечего.

Например, медики используют ИИ, чтобы услышать второе мнение, но диагноз и лечение всегда назначают самостоятельно. За такое важное решение ответственность несет человек.

Наоборот, ИИ ошибается реже, чем человек, и потому активно используется, чтобы снижать процент брака на производствах. Например, на металлургических предприятиях ИИ-камеры следят за качеством изделий, а на стройке — за соблюдением техники безопасности.

В сферах, где ошибка нейросети несет риск серьезных последствий, всегда есть «предохранитель» в виде человека.

Есть много разных моделей нейросети, заточенных под конкретные задачи. ИИ, который пишет тексты, создает картинки, распознает объекты на видео, рекомендует подходящий контент в соцсетях, — это всё отдельные нейросети.

Искусственный интеллект хорош, но не всесилен. Нейросеть зависит от объема данных, на которых она может учиться: если мы, люди, не загрузим в базу фотку кенгуру, ИИ нам не расскажет, как это животное выглядит. С этой сложностью сталкиваются многие компании, которые хотят внедрить ИИ в свою систему: они требуют от него решения своих задач, но сами не могут правильно эти задачи сформулировать и предоставить нужную информацию.

Да и вообще, универсального ИИ, который решает все проблемы мира, просто не существует.

Нейросети станут обязательной частью цифровой грамотности, необходимой и в быту, и в профессии.

Пользоваться нейросетями могут (и должны) и гуманитарии, и технари, потому что в будущем человек, который не умеет работать с ИИ, будет так же ограничен в возможностях, как сегодня — человек, не умеющий работать с компьютером.

Специалисты, которые создают ИИ, — это дата-сайентисты, Data Scientists, одновременно математики и программисты, пишущие код. Как правило, они действительно технари. Но тестировщики нейросетей, которые улучшают их работу, — люди с очень разным образованием. Например, чтобы «натаскать» ИИ по русскому и литературе, нужен филолог, который будет загружать данные и проверять ответы.