На днях я был в дискуссионном клубе, где мы обсуждали искусственный интеллект. Вопросов там было много, поэтому, наверное, напишу на эту тему несколько постов, но один тезис меня особенно зацепил.
Звучал он примерно так:
На этом вопросе я заволновался внутри. Не потому что тезис совсем неправильный, а потому что в нём слишком быстро смешиваются разные вещи, а я такое не люблю.
Первое, что, на мой взгляд, нужно отлепить от понятия «критическое мышление», — это его бытовую трактовку. Под критическим мышлением часто понимают либо сомнение во всём подряд в духе «всё неоднозначно», либо умение делать факт-чекинг. Со вторым ещё можно согласиться: умение проверять факты действительно является одной из составляющих критического мышления. А вот тотальное сомнение — это часто не признак критического мышления, а, наоборот, признак его отсутствия.
Если коротко, в современной традиции критическое мышление — это способность обоснованно работать с убеждениями, аргументами и выводами. Структурно понятие критического мышления проработал Эдвард Глейзер. Он же создал тест — Watson–Glaser Critical Thinking Appraisal, который проверяет не эрудицию, а умение оценивать выводы, предпосылки и силу аргументов.
В более строгом смысле критическое мышление — это умение анализировать информацию, проверять логику аргументов, видеть скрытые предпосылки и когнитивные искажения, рассматривать альтернативные объяснения, работать с неполной информацией и, главное, менять мнение при появлении более сильных доказательств.
И последнее является лично для меня самым сильным индикатором наличия или отсутствия критического мышления.
Если теперь вернуться к искусственному интеллекту, то да, ответы, которые мы получаем от нейросетей, требуют проверки: фактологической, логической, методологической. Но, если честно, эти навыки были нужны всегда при работе с любой информацией. Если вы читаете книгу и верите всему, что в ней написано, добро пожаловать в мир biases, пропаганды и плохо проверенных убеждений, который существовал задолго до ChatGPT.
Поэтому мне кажется, что появление ИИ не создало радикально новую потребность в критическом мышлении. Модели будут становиться лучше, грубых нейрослоп-ошибок будет меньше. Поэтому я уверен, что главная проблема будущего — это не факт-чекинг. Главный вопрос будет другим: какой результат уже можно брать в работу?
А для этого надо понимать, какой результат должен быть концептуально. Вот эта компетенция и будет максимально критичной.
Мой привет всем айтишникам, которые к этому давно приучены. И мой отдельный привет «гуманитариям», которые иногда думают, что достаточно сказать: «Нейросеть, сделай умно и стратегически», — и результат будет именно таким, как мы ожидали.
Нет, не будет.
Именно этому, кажется, и придётся учиться заново. Не только молодым, кстати.
Такие дела, ребятки.
Звучал он примерно так:
в эпоху ИИ критическое мышление становится всё важнее, при этом молодое поколение из-за ИИ как раз теряет способность критически мыслить.
На этом вопросе я заволновался внутри. Не потому что тезис совсем неправильный, а потому что в нём слишком быстро смешиваются разные вещи, а я такое не люблю.
Первое, что, на мой взгляд, нужно отлепить от понятия «критическое мышление», — это его бытовую трактовку. Под критическим мышлением часто понимают либо сомнение во всём подряд в духе «всё неоднозначно», либо умение делать факт-чекинг. Со вторым ещё можно согласиться: умение проверять факты действительно является одной из составляющих критического мышления. А вот тотальное сомнение — это часто не признак критического мышления, а, наоборот, признак его отсутствия.
Если коротко, в современной традиции критическое мышление — это способность обоснованно работать с убеждениями, аргументами и выводами. Структурно понятие критического мышления проработал Эдвард Глейзер. Он же создал тест — Watson–Glaser Critical Thinking Appraisal, который проверяет не эрудицию, а умение оценивать выводы, предпосылки и силу аргументов.
В более строгом смысле критическое мышление — это умение анализировать информацию, проверять логику аргументов, видеть скрытые предпосылки и когнитивные искажения, рассматривать альтернативные объяснения, работать с неполной информацией и, главное, менять мнение при появлении более сильных доказательств.
И последнее является лично для меня самым сильным индикатором наличия или отсутствия критического мышления.
Если теперь вернуться к искусственному интеллекту, то да, ответы, которые мы получаем от нейросетей, требуют проверки: фактологической, логической, методологической. Но, если честно, эти навыки были нужны всегда при работе с любой информацией. Если вы читаете книгу и верите всему, что в ней написано, добро пожаловать в мир biases, пропаганды и плохо проверенных убеждений, который существовал задолго до ChatGPT.
Поэтому мне кажется, что появление ИИ не создало радикально новую потребность в критическом мышлении. Модели будут становиться лучше, грубых нейрослоп-ошибок будет меньше. Поэтому я уверен, что главная проблема будущего — это не факт-чекинг. Главный вопрос будет другим: какой результат уже можно брать в работу?
А для этого надо понимать, какой результат должен быть концептуально. Вот эта компетенция и будет максимально критичной.
Мой привет всем айтишникам, которые к этому давно приучены. И мой отдельный привет «гуманитариям», которые иногда думают, что достаточно сказать: «Нейросеть, сделай умно и стратегически», — и результат будет именно таким, как мы ожидали.
Нет, не будет.
Именно этому, кажется, и придётся учиться заново. Не только молодым, кстати.
Такие дела, ребятки.