Возвращаясь к любимой дискуссии «чему учить» [школьников/студентов] ввиду того, что им работать не с текущими LLM, а с их поколением 2030-х годов, где даже бюджетная модель DeepSeek скорее будет иметь Verbal IQ выше Эйнштейна.

Определённо сейчас бесполезно «закреплять навыки» и «закреплять знания» с точки зрения механистической точности либо вспомнить что-то или сделать что-то. Это тема как раз ИИ-агента, чтобы вспомнить все редкие факты, а также грамотно применить в механистических операциях для решения задачи.

Явно сейчас становится более важно иметь более широкие, а не глубокие знания. Поэтому в чём-то текущее наше образование с фокусом на узкие знания и навыки тут малоэффективное в ИИ-реальности. С ИИ вам важно понимать «о чём идёт речь» в разных контекстах. Если ранее тот же строитель вряд ли мог быть химиком, то в 2030-х скорее это будет обычное дело, когда с ИИ будут обсуждаться какие-то присадки бетона или там эмиссия каких-то паров стирола из пенопластов. Чтобы решать такую «боковую задачу», нужно широкое образование во многих науках, иначе боту придётся сначала вас обучать основам химии, а потом уже задачу решать.

Очень существенный аспект — сдвиг от того «как сделать» на то, «что сделать». Это совсем новый навык описания целей. Нормального классического образования тут вообще нет, такой навык можно развить просто практикуясь с агентами.

Я бы такие советы дал родителям в канале:

📌 Стимулируйте детей изучать с ИИ как можно более широкий охват разных наук и областей знаний, не требуйте запоминать мелкие факты или тренироваться механицизму исполнителя в них

📌 Детям важно получить практику постановки задач агентам, единственный тут способ — ставить задачи агентам в каких-то творческих проектах, образование школ и университетов тут совсем неадекватно текущей реальности