Szef Nvidii o AI w szkole: utrata podstawowych umiejętności może nie mieć znaczenia

Jensen Huang nie próbował podważać samego problemu: w rozmowie z Ezrą Kleinem przyznał, że korzystanie ze sztucznej inteligencji może przyspieszać naukę, a jednocześnie osłabiać umiejętności potrzebne wtedy, gdy uczniowie muszą poradzić sobie bez pomocy narzędzia. Spór dotyczy tego, czy utrata podstawowych zdolności to akceptowalny koszt zmiany, czy szkoda, którą trzeba potraktować osobno — zwłaszcza gdy mowa o dzieciach.248

Szybsze prace domowe, słabsze wyniki na egzaminach

Klein przywołał badanie obejmujące ponad 26 tys. uczniów z klas odpowiadających mniej więcej poziomom od siódmej do dwunastej. Według przedstawionych wyników korzystanie z AI wiązało się z poprawą rezultatów prac domowych o 18 proc. i skróceniem czasu ich wykonania o 30 proc. Jednocześnie po sześciu miesiącach wyniki comiesięcznych egzaminów spadały, a negatywne efekty pojawiały się także w wynikach egzaminów wstępnych i długoterminowym zapamiętywaniu.123

Huang nie kwestionował, że uczniowie mogą zapamiętywać mniej. Zapytał jednak, czy ma to znaczenie, jeśli AI potrafi wykonać za nich obliczenia. W rozmowie wymienił między innymi tabliczkę mnożenia, pierwiastkowanie i dzielenie pisemne, a na pytanie Kleina, czy utrata podstaw matematyki jest problemem, odpowiedział, że jego zdaniem niekoniecznie.4810

Mniej rachunków, więcej myślenia systemowego?

Huang zasugerował, że wraz z przejmowaniem rutynowych zadań przez AI ludzie mogą stracić część „precyzji intelektualnej”, ale rozwinąć inne zdolności — zwłaszcza myślenie systemowe, czyli umiejętność łączenia narzędzi i koordynowania pracy nad większymi problemami. Jako przykład wskazał inżynierów, których uważa za lepszych „myślicieli systemowych” niż przedstawiciele jego pokolenia.413

Do tego dochodziła osobista anegdota: Huang opowiadał o poleganiu na technologii w codziennych sprawach, między innymi przy zapamiętywaniu własnego adresu. Miała ona ilustrować, że nie każda zapomniana informacja jest — jego zdaniem — istotną stratą. Krytycy widzą w takim podejściu niebezpieczne przesunięcie akcentu: przyszłe umiejętności mają usprawiedliwiać osłabienie podstaw, choć samo szybsze odrabianie zadań nie dowodzi, że uczniowie później nadrobią braki.41213

Huang odrzuca katastroficzne ostrzeżenia, ale mówi o zabezpieczeniach

Podobny sposób myślenia widać w jego podejściu do szerszych zagrożeń związanych z AI. Huang krytykował ostrzeżenia Geoffreya Hintona o ryzyku katastrofalnych skutków, określając je jako nieodpowiedzialne i podkreślając, że oceny ryzyka powinny opierać się na dowodach i badaniach.717

Nie oznacza to, że odrzuca wszelkie zabezpieczenia. Mówił, że firmy nie powinny wypuszczać produktów, których nie potrafią kontrolować. Nie opowiadał się też za wyłączeniem firm AI spod zwykłych przepisów dotyczących odpowiedzialności czy prawa antymonopolowego.1719

Kto ponosi koszt obietnicy przyszłych korzyści?

Krytyka dotyczy więc nie tylko tego, czy Huang bagatelizuje konkretne zagrożenia, lecz także tego, jak waży koszty i korzyści. Podobne napięcie pojawia się w jego wypowiedziach o energii i klimacie: AI przedstawia jako możliwe długofalowe rozwiązanie, jednocześnie dopuszczając bolesne koszty na krótszą metę. Krytycy zwracają uwagę, że ludzie już dziś odczuwają skutki zmian klimatu i zanieczyszczeń, a przyszła korzyść nie usuwa obecnego obciążenia.12

W przypadku edukacji pytanie brzmi podobnie: czy przyszłe możliwości pracy z AI rzeczywiście zrównoważą umiejętności, których dzieci mogą nie opanować teraz? Przytoczone wyniki prac domowych same w sobie tego nie rozstrzygają. Krytyka dotyczy zatem oceny kompromisu Huanga, a nie dowodzi, że chce on skrzywdzić uczniów. Badanie nie przesądza też, że każde użycie AI w edukacji przynosi taki sam skutek.248