Az MI-vállalatok egyre inkább támaszkodnak a humán tudományokra a technológiai kihívások kezelésében.
Ki kell-e dobnunk a bölcsészettudományokat az MI korában?
A mesterséges intelligenciával (MI) foglalkozó legjelentősebb vállalatok fokozatosan felismerik, hogy a műszaki szakértelem egymagában nem képes orvosolni az általuk létrehozott technológia miatt előálló legégetőbb problémákat, és azok megoldásához, a mesterséges intelligencia etikus fejlesztéséhez a humán tudományokra is szükség van. Emiatt most sokuk kifejezetten bölcsészeket keres új fejlesztési projektjeihez.
Bölcsészet és mesterséges intelligencia
A mesterséges intelligencia fejlődése ma hasonló fordulópont előtt áll, mint a 2000-es évek elején a közösségi médiáé. Ez utóbbi platformok fejlesztői akkoriban úgy döntöttek, hogy algoritmusaikkal a felhasználók figyelmének megragadására és fenntartására összpontosítanak, s ezért jutottunk el mára oda, hogy a felületükön publikált tartalom értékét nem annak minősége, hanem sokkal inkább a kvantifikálható tulajdonságai – a reakciók, a kedvelések, a megosztások, a hozzászólások stb. száma – határozza meg. Ennek köszönhető, hogy a közösségi média kiváló táptalaja lett a dezinformációnak és a véleménybuborékok kialakulásának.
Utólag visszatekintve kijelenthető, hogy az akkori fejlesztők számos olyan hibát elkövettek, amelyekből most, az MI fejlesztése során tanulhatnának, és ezzel megelőzhetnék őket. Ehhez viszont arra lenne szükség, hogy a bölcsészeket és a társadalomtudósokat is aktívabban bevonják az MI-modellek tervezésébe, és ezáltal a mostaninál jobb tartalmakat gyártó és emberközpontúbb MI-megoldások szülessenek.
A filozófusok, a történészek, a nyelvészek, az irodalmárok és az antropológusok már az ipari forradalom idején is kulcsszerepet játszottak a technológiai fejlődés alakításában. Ennek ma sem szabadna másképp lennie: ezek a szakemberek és tudósok ugyanis elengedhetetlenül fontosak a fejlődés értelmezéséhez, árnyalásához és az etikai szempontok érvényre juttatásához. Ezért az MI fejlesztéséhez interdiszciplináris megközelítésre, a bölcsészet- és a természettudományok egyenrangú partnerként történő együttműködésére lenne szükség. Ezt felismerve jelenleg több nagy fejlesztő, például a kínai DeepSeek, kifejezetten bölcsészeket keres új projektjeihez, mivel humán szakemberek részvételével kívánja biztosítani, hogy termékei valóban az emberi kreativitást, együttműködést és a kritikust gondolkodást fogják szolgálni, nem pedig le akarják őket váltani.
Az MI szerepe az oktatásban
Egy angliai felmérés szerint az egyetemi hallgatók 92%-a használ mesterséges intelligenciát feladatainak teljesítéséhez. Ez az arány egyébként egy tavalyi felmérés alapján valószínűleg hazánkban sem sokkal alacsonyabb. A generatív MI ennyire kiterjedt használata alapvető kérdéseket vet fel a tanulás-tanítás folyamatának jövőjével kapcsolatban, és komoly kihívások elé állítja az oktatási – és mindenekelőtt a felsőoktatási – intézményeket.
A probléma nem teljesen új keletű, hiszen a 2000-es évek eleje óta fokozatosan erősödik az a tendencia, hogy az ismeretszerzés hagyományos forrásai – a könyvek, a folyóiratok és a tudományos cikkek – háttérbe szorulnak az applikációk és a közösségimédia-platformok által uralt információs környezetben. Ez a tudás „tinderesedését” eredményezi: az információk fogyasztása egyre inkább a gyors, felszínes benyomásokra épül, a mélyebb értelmezés és a kritikai feldolgozás szerepe viszont csökken. Az MI-eszközök pedig csak tovább erősítik ezt a fajta szemléletet, amelyik egyre inkább magára a végtermékre fókuszál, nem pedig az azt létrehozó folyamatra. Ennek a hozzáállásnak a széles körűvé válásával viszont új értelmet nyer a tudás megszerzése, és ehhez az oktatásnak is alkalmazkodnia kell.
Eddig az oktatás kulcsfontosságú elemét jelentő írás – különösen az esszéírás – volt a gondolkodás fejlesztésének egyik legfontosabb eszköze. Amikor a hallgatók – és már gyakran az oktatók is – a mesterséges intelligenciával végeztetik el az írásbeli feladataikat, nem csupán az alkotási folyamatot, hanem magát a gondolkodást is az eszközre bízzák, ezzel pedig hosszú távon saját intellektuális fejlődésüknek is rosszat tesznek.
Noha az MI-eszközök kifejezetten jól alkalmazhatók a természettudományokban, a matematikában, a közgazdaságtanban – például gyors adatelemzésre, mintázatfelismerése vagy a lexikális tudás kiegészítésére –, a bölcsészettudományok és a társadalomtudományok más típusú tudásformákra, a kritikai elemzésre, az értelmezésre és az önálló gondolkodásra építenek. Ezeket pedig az MI nem tudja megfelelően kiváltani.
Pedig a mai világban, amikor egyre gyakrabban érintkezünk a mesterséges intelligenciával és az általa generált tartalmakkal, különösen fontossá válik a kritikai gondolkodás fejlesztése, mert ezáltal tudjuk felismerni, ha egy forrás rossz minőségű vagy pontatlan. Ehhez igazodva az oktatásnak új célokat és módszereket kell megfogalmaznia és alkalmaznia, és az egyik legfontosabb feladatává azt kellene tenni, hogy megtanítsa a diákokat arra, miként tudják felismerni az információk forrását, illetve megkülönböztetni a saját meggyőződésüket attól, amit máshonnan vettek át.
Ezért az MI használatával kapcsolatos ismereteket szaktól és tudományterülettől függetlenül minden alapképzésen kötelezővé kellene tenni. Ehhez szükséges lenne az oktatásban használt értékelési módszerek és a tudás természetéről alkotott elképzelések újragondolására, valamint a mesterséges intelligencia fejlesztésével, illetve alkalmazásával foglalkozó iparágak és az oktatási intézmények közötti szoros együttműködésre. A pedagógiai gyakorlatokat újra kell tervezni, ennek során pedig különös figyelmet kell fordítani arra, hogy a tanulás ne csupán információátadás, hanem sokkal inkább információfeldolgozás legyen, és passzív folyamatból aktív tevékenységgé váljon.
