Predstavljajte si, da ste na izpitu. Zadnji rok je in od tega, ali ga boste uspešno opravili, je odvisna ne le vaša služba, pač pa tudi vračilo štipendije. Ker ste pod velikim stresom, se vam zatemni spomin, pa čeprav ste doma vestno študirali in snov znali. Medtem ko vi brezupno brskate po spominu, sosed pridno piše. Ker je večina predmet že opravila na prejšnjih rokih, profesorica, ki se je zdaj zazrla skozi okno, ni pripravila različnih pol. Najbrž vas zaradi navedenega zdaj zamika, da bi odgovore prepisali od sošolca. Pa je to moralno dopustno?
S takšnim uvodom navadno začnem predavanje o kategoričnem imperativu, enem najbolj razširjenih pojmovnih orodij za pomoč pri moralni refleksiji, ki ga je zasnoval nemški razsvetljenski filozof Immanuel Kant. Ta veleva, da je ravnanje moralno le, če ga lahko predpišemo kot splošni zakon, kar pomeni, da mora biti ravnanje tako, da ga lahko izvedemo vsi brez izjeme. Seveda študentje takoj ugotovijo, da zgornji primer ni v skladu s kategoričnim imperativom, saj logično ni možno, da bi na izpitu vsi odgovore prepisali od sošolca. Vsaj eden mora namreč biti tisti, ki začne pisati, da lahko potem ostali prepišejo od njega. Če bi želeli prepisati odgovore vsi, jih ravno ne bi mogel nihče, saj ne bi bilo nobenega soseda, ki bi začel pisati in ki bi ga lahko ostali posnemali. Položaj je podoben tistemu, v katerem smo se pogosto znašli kot dijaki, ko smo med odmorom pred matematiko želeli prepisati domačo nalogo od sošolcev: ugotovili smo, da so tudi vsi ostali enakih misli, da zato naloge nima nihče in da posledično ni nikogar, od kogar bi lahko kopirali rezultate. Sledila je mrzlična delitev dela in spretna organizacija umskega proizvodnega procesa, ki je razdelila odgovore vsem, tik preden je profesorica zaprla vrata razreda.
Študentke in študentje mojo razlago Kanta takoj izzovejo: kaj pa, če bi odgovore prepisali iz pametnih telefonov ali pač goljufali kako drugače? To očitno lahko vsi naredimo, torej mora po Kantu biti moralno. Ne traja dolgo, ko najdejo odgovor na ta pomislek: če bi na izpitih goljufali vsi, potem bi preverjanje znanja izgubilo smisel, slej ko prej bi ga zato ukinili in tako na izpitu spet nihče ne bi mogel več prepisovati. Problem goljufanja na izpitu je v tem, da izniči samo sebe: kadar je dostopno vsem, postane brezpredmetno, saj spodkoplje svoje lastne temelje. Povsem enako velja za goljufanje s pomočjo strojnega ustvarjanja vsebin, podprtega z umetno inteligenco. Jasno je, da se bo ocenjevanje izdelkov učencev in učenk kmalu spremenilo, če bodo učitelji in učiteljice zaznali, da ti namesto svojega lastnega dela oddajajo seminarske naloge, ki so jih spisali algoritmi. Na eni izmed delavnic plenarnega zasedanja ETINED-a, platforme Sveta Evrope, ki se ukvarja z etiko v edukaciji, so ta problem že nagovorili in priporočali zamenjavo esejskih tipov nalog z vprašanji izbirnega tipa, pri čemer morajo biti odgovori v okviru teh pripravljeni opisno, torej tako, da jih ni možno poiskati na spletu, pač pa je o njihovi vsebini treba razmisliti na višjem spoznavnem nivoju.
Če so starejše generacije mojstrile svoje pisne veščine ravno z oddajanjem seminarskih nalog, so mlajši že zdaj za to orodje pogosto prikrajšani
Če ustrezno preoblikujemo preverjanje znanja, se zato morda celo izkaže, da umetna inteligenca v šolstvu ni nujno naš sovražnik, saj lahko v primerih, kadar je spretno uporabljena, postane zaveznik. Spomnim se, ko sem kot otrok konec devetdesetih v tem časopisu prebiral novice o epskem dvoboju med Garijem Kasparovom in Deep Blujem, prvim računalnikom, ki je na uradnem turnirju premagal človeškega svetovnega prvaka v šahu. Marsikoga je bilo takrat strah, da bo šah izumrl, saj bo spričo tolikšne premoči algoritmov postal nezanimiv. Toda med korono se je zgodilo obratno: danes je šah razširjen kot še nikoli, številni šahisti pa se veščin te kraljeve igre učijo ravno s pomočjo umetne inteligence. Danes si ne moremo več zamisliti priprav profesionalnih šahistov brez pomoči računalnika, ki igre sploh ni uničil, pač pa jo je v določenem smislu naredil še zanimivejšo, saj so strojne analize določenih pozicij, ki so veljale za izgubljene, pokazale na nove možnosti. Morda se bo nekaj podobnega zgodilo z umetno inteligenco tudi v znanosti: lahko, da bomo ustvarjalce vsebin uporabljali za pripravo pregleda literature na določenem znanstvenem področju, s čimer bo prihranjenega precej dela. Morda nam bodo ta orodja, ki nam bodo svetovala, kako pisati v tujem jeziku, hkrati pomagala, da bomo postali bolj enakovredni v primerjavi z maternimi govorci angleškega jezika. Pedagoška naloga, s katero nas sooča umetna inteligenca, torej ni zgolj njeno prepovedovanje, ampak tudi smotrno vključevanje.
Torej smo lahko glede strojnega pisanja besedil pomirjeni, saj se bosta didaktika in metodika pouka temu sčasoma uspešno prilagodili? Seveda situacija ni tako enostavna: kot so na omenjeni delavnici pravilno opozorili Norvežani, terja opuščanje pisanja besedil v sklopu pedagoškega procesa visok davek in njegova posledica bo skoraj gotovo še dodatno poslabšanje že tako nezavidljivih pisnih kompetenc šolajočih. Če so starejše generacije mojstrile svoje pisne veščine ravno z oddajanjem seminarskih nalog, so mlajši že zdaj za to orodje pogosto prikrajšani, saj se oddaja pisnih izdelkov nadomešča s predstavitvami z drsnicami, na katerih zasledimo velikokrat zgolj enostavčne povedi ali celo samo nizanje posameznih besed. Gotovo gre del odgovornosti za ta trend iskati v preobremenjenosti učiteljev, ki preprosto nimajo časa za prebiranje gore pisnih izdelkov, a prav to nam hkrati še toliko bolj glasno govori o tem, da bi bila digitalizacija šolstva brez hkratnega vlaganja v učiteljski kader kočljiv korak. Problem besedilotvornih algoritmov torej ni v tem, da umetna inteligenca omogoča goljufanje vsem, ampak v tem, da lahko zaradi prilagoditev novi šolski stvarnosti izgubimo pomembne načine preverjanja znanja, ki pomembno vplivajo na izoblikovanje spoznavnega značaja, kar pa ima daljnosežne in nepredvidljive civilizacijske posledice.
Obiščite spletno stran brez oglasov.
