Почему нейросети не заменят L&D-специалистов (по крайней мере пока) / Skillbox Media
От того, что могут люди, нейросети пока очень далеки, утверждают зарубежные эксперты.
Содержание:
Почему важно знать, как работают чат‑боты на основе нейросетей
Эксперты уверены, что опыт и возможности специалистов не могут быть полностью заменены роботами. Это связано с особенностями работы современных технологий. Чат-боты, которые вызвали большой интерес в образовательной практике, основаны на больших языковых моделях. Их обучение происходит на обширных массивах текстов, и качество их ответов напрямую зависит от качества обучающего материала. Чем лучше нейросеть подготовлена по определенной теме, тем более точные и информативные ответы она может предоставить пользователям.
Технология, о которой идет речь, не обладает логикой или истинным знанием, а также не имеет представления о мире, который она описывает. Она функционирует на основе анализа языковых структур и правил. Чат-бот «понимает» особенности языка и текстовые структуры, что позволяет ему делать обоснованные предположения о том, как должен выглядеть текст. В результате он генерирует наиболее подходящие варианты, основываясь на своих алгоритмах.
Искусственный интеллект, подобно ребёнку, который подслушивает разговоры взрослых и запоминает их, способен «пересказывать» идеи и концепции. Несмотря на то что ответы ИИ могут создавать иллюзию понимания, на самом деле ни ребёнок, ни искусственный интеллект не осознают сути обсуждаемого. Ответы могут быть как забавными, так и позорными для взрослых, что подчеркивает ограниченность ИИ в восприятии информации.
Чат-боты с искусственным интеллектом могут генерировать ответы, предлагая ссылки на несуществующие исследования и статьи. Это происходит в тех случаях, когда ИИ предполагает наличие информации в тексте, но не может найти соответствующие данные. Такие ситуации подчеркивают важность качественного обучения моделей и контроля за их выводами, чтобы избежать распространения недостоверной информации. Корректное использование чат-ботов требует внимательного отношения к источникам и фактам, чтобы обеспечить надежность и точность предоставляемых ответов.
Кларк Куинн и Маркус Бернхардт приводят пример, демонстрирующий способности ChatGPT в контексте экзаменов для вступления в адвокатуру. Этот экзамен ориентирован на использование юридического языка, судебных дел и прецедентов. Обширная база данных, содержащая такие тексты, позволяет нейросети эффективно выявлять их структуру, суть и особенности, что обеспечивает высокую точность в формулировании ответов. Таким образом, ChatGPT успешно справляется с задачами, требующими глубокого понимания юридической терминологии и контекста.
На экзаменах и олимпиадах по физике, химии и математике языковые модели показывают себя не так эффективно. Это связано с тем, что в таких ситуациях требуется не только пересказ или формулировка концепций, но и умение логически мыслить, рассуждать и находить ответы на основе знаний. Важно уметь анализировать информацию и делать выводы, что выходит за рамки возможностей современных чат-ботов. Они не способны к глубокому мышлению, необходимому для успешного решения сложных задач в этих предметах.
Читайте также:
Нейросети значительно упрощают работу в области обучения и развития (L&D). Они способны анализировать большие объемы данных о потребностях сотрудников и эффективности образовательных программ. Это позволяет создать персонализированные обучающие пути, которые учитывают индивидуальные предпочтения и стили обучения.
Использование нейросетей в L&D также способствует автоматизации рутинных процессов, таких как оценка результатов обучения и управление обучающими материалами. Это не только экономит время, но и повышает качество образовательного контента.
Кроме того, нейросети могут прогнозировать потребности в обучении, выявляя пробелы в знаниях и навыках сотрудников. Это позволяет организациям заранее адаптировать свои программы и мероприятия, обеспечивая более эффективное развитие персонала.
Таким образом, нейросети становятся важным инструментом в сфере L&D, способствуя более эффективному и целенаправленному обучению сотрудников.
Почему чат-боты пока что не станут полноценными помощниками L&D
Устройство больших языковых моделей накладывает определенные ограничения на их применение. В области корпоративного обучения авторы статьи выделяют четыре основных препятствия, которые могут затруднять эффективное использование этих технологий.
- Неспособность работать с изображениями.
Для генерации изображений существуют специализированные платформы на основе генеративных нейросетей, такие как Midjourney. Эти инструменты функционируют автономно и не интегрированы с текстовыми нейросетями. Если вам нужно создать инфографику или наглядное изображение, текстовый чат-бот не сможет выполнить эту задачу самостоятельно. Кларк Куинн и Маркус Бернхардт подчеркивают, что это является значительным ограничением, поскольку визуальная составляющая в обучении играет такую же важную роль, как и текстовая. Правильное сочетание текстового и визуального контента может существенно повысить эффективность обучения и восприятия информации.
- Переписывание текста.
Чат-боты чаще всего основывают свои ответы на пересказанных текстах, а не на прямых цитатах оригинальных источников. Хотя в отдельных случаях их ответы могут быть корректными, полагаться на случайность в обучении нецелесообразно. Авторы статьи предупреждают, что такая практика может привести к серьезным последствиям, особенно в областях, связанных с безопасностью, здоровьем или соблюдением нормативных требований.
- «Галлюцинации».
Нейросети могут испытывать трудности при обработке информации, если их база данных недостаточна для конкретной темы. В таких случаях они начинают генерировать ответы, которые не соответствуют действительности, но по форме выглядят корректными. Эксперты указывают, что это явление называется «галлюцинацией» — когда ИИ выдает вымышленные факты или ссылку на несуществующие источники. Это подчеркивает важность качественного обучения нейросетей и необходимости использования достоверной информации для повышения их эффективности.
- Невозможность действительно учить.
Для эффективного обучения важно, чтобы преподаватель или тренер не только обладал глубокими знаниями, но и умел их передать в доступной форме. Проблема с большими языковыми моделями заключается в том, что они отвечают только на заданные вопросы, и вы можете не получить информацию о том, что не спросили. Это напоминает анекдот, в котором ученик считает, что усвоил материал, но сталкивается с трудностями на практике. В итоге он осознает, что не получил объяснение ключевого момента. Когда он обращается к учителю с вопросом: «Почему ты не говорил мне об этом?», получает ответ: «Ты и не спрашивал». Это подчеркивает важность активного взаимодействия в образовательном процессе, где задавание вопросов и получение обратной связи играют ключевую роль в усвоении материала.
Нейросеть — это не человек и не профессионал в области обучения. Она не способна учесть все аспекты, о которых следует предупредить новичка, не знакомого с темой. Поэтому важно понимать, что нейросети могут предоставлять информацию, но не всегда могут заменить человеческий опыт и знания. При использовании нейросетей необходимо проявлять осторожность и критическое мышление, особенно когда речь идет о сложных или специализированных темах.
Эксперты единодушно утверждают, что обучение без человеческого участия невозможно. Однако знание принципов работы генеративных нейросетей и осознание их ограничений являются ключевыми для разработки качественных учебных продуктов. Это понимание позволяет правильно выбирать инструменты и избегать слепой зависимости от технологий. Таким образом, грамотный подход к использованию нейросетей в образовательном процессе может значительно повысить эффективность обучения.
Читайте также:
- Почему корпоративное обучение станет одним из крупнейших рынков для ИИ
- Что будет с обучением персонала и рынком HRTech в эпоху автоматизации
- Можно ли сделать онлайн-курс с дипфейком какой-нибудь знаменитости?
- Как будет выглядеть корпоративное обучение будущего? Как умные часы!