Наряду с этим, авторы отмечают тенденции сокращения дистанции между исследованиями искусственного интеллекта и искусственной социальности, а также появления их «взаимных обязательств» [11, с. 6]. В этой связи представляется логичным сделать следующий шаг и сформулировать предположение о формировании отдельных аспектов новой гибридной формы социальности во взаимодействии человека и генеративных нейросетевых технологий. Последние обнаруживают возрастающую субъектность, ускоренно самообучаясь в процессе диалогового взаимодействия в ответах на поступающие запросы. В результате формируется совокупность приобретенных «навыков» и «качеств», обеспечивающих возможности реализации делегированного человеком социально значимого функционала, «принятия» некоторых решений и предъявления управленческих рекомендаций.
Человек, инициировавший эти тектонические технологические изменения ухода от отношения к ИИ как программам «действия по запросу», продвинулся навстречу все возрастающему взаимодействию с нейросетевыми технологиями. Взаимные полезность и усиление привели к развитию этой специфической гибридной формы социальности, когда общность достижения ряда поставленных целей оказалась целесообразна и конструктивна.
Возможны ли проявления гибридной социальности в университетских аудиториях?
Вероятно, следует сделать предположение о том, что в ряде ведущих университетов основы для взаимодействия с генеративным ИИ сегодня уже сформированы. Проблема, в целом, заключалась в том, что исследовательские коммерческие разработки в области ИИ существенно опережали уровень владения наукоемкими информационными технологиями университетских преподавателей, отстававших даже на пользовательском уровне от собственных студентов. Случившаяся пандемия COVID-19, нарушившая все форматы публичного непосредственного человеческого взаимодействия, включая и образовательное, неожиданно раскрыла возможности многоаспектных интернет- коммуникаций и развития нейросетевых технологий. Применение дистантных ИКТ, появление в открытом доступе, либо за символическую плату, всевозможных зарубежных и отечественных чат- ботов постепенно меняет представление о коммуникативных ресурсах образовательного и исследовательского процессов.
Развитие гибридной социальности в университетских аудиториях оказывается реальностью, в первую очередь, там, где происходит целенаправленное взаимодействие фирм-разработчиков инновационных программ на основе генеративного ИИ с университетами, в ряде случаев и на контрактной основе. Что же касается университетов в целом, то закрепившийся формат гибридного очнодистантного преподавания и управления привел к формированию гибридной социальности и в университетской среде, с такого же рода встречным взаимообменом ролевого делегирования, постановки и поиска разрешения задач, для результативности которого оказалось значимым освоение правильности коммуникаций и структурирования текстов для восприятия генеративным ИИ [12].
Методологические маршрутизации
Специалисты утверждают, что для успешного и благоприятного развития человека и общества искусственного интеллекта необходимо выполнение трех ключевых условий. Во-первых, нужен большой массив высококачественных актуальных и объективных оцифрованных данных. Во-вторых, необходима мощная вычислительная облачная инфраструктура, в ближайшем будущем с использованием также и локальных компьютеров. В-третьих, системы ИИ нуждаются в новых моделях и алгоритмах, в постоянстве переобучения с использованием новых данных, нейронных сетей и символического ИИ, «опирающегося на правила и знания, аналогичные человеческому процессу формирования внутренних символических представлений о конкретных явлениях» [1].
И, тем не менее, этих трех ключевых условий окажется недостаточно, если университеты и научные лаборатории не сумеют обеспечить постоянство экспертного социогуманитарного сопровождения разрешения этических проблем, стоящих за новыми технологиями, развитием критического, поискового и комплексного мышления в студенческих аудиториях, а также - адаптацию к новым видам взаимодействия и вызовам. Будущее уже рядом. Согласованное управление процессами создания дружественного искусственного интеллекта и обеспечение сотрудничества снимет многие риски и переформатирует все сферы человеческой деятельности, включая и развитие университетов с новыми траекториями инновационных изменений.
Еще несколько лет назад странно выглядели гуманитарии, претендующие на анализ проблем, связанных с развитием искусственного интеллекта, с учетом также и того, что современные программисты практически не обращаются к термину «ИИ», предпочитая иные наименования, несмотря на широкую освоенность в обиходном, популяризаторском и даже научном дискурсах. Тем не менее, чем сложнее становятся разрабатываемые технологии, тем потребность привлечения социогуманитариев к аналитико-экспертному взаимодействию оказывается более очевидной. На повестке дня оказываются задачи формирования национальной политики социогуманитарного включения в развитие программ искусственного интеллекта и сквозных технологий, с участием ведущих университетов [9; 10], так же, как и задачи обоснования и реализации ряда стыковочных исследовательских направлений.
Заключение
Сегодня задачей университетов оказывается освоение и стимулирование такого рода новой гибридной образовательно-исследовательской социальности. Здесь предстоит разрешение многих социально значимых проблем - от обеспечения качества и достоверности предоставления информации до включения в собственные платформы сервисных инструментов на основе моделей генеративного ИИ. Ни одна инновация в современной истории не является идеальной - везде возможно обнаружение рисков и преимуществ. Тем не менее, объединение знаниевого потенциала университетов с разработкой проектов на основе технологий генеративного ИИ продвигает идею гибридной социальности, предполагая и междисциплинарную концептуализацию.
Список литературы
1. Siemens G. Not everything we call AI is actually `artificial intelligence'. Here's what you need to know // The Conversation, 2022, December 22. URL: https://theconversation.com/not-everything-we-call-ai-is-actually-artificial- intelligence-heres-what-you-need-to-know-196732. (Accessed: 15.01.2023).
2. Vanderbilt T. How Artificial Intelligence Can Change Higher Education // Smithsonian Magazine, 2011. URL: https://www.smithsonianmag.com/innovation/how-artificial-intelligence-can-change-higher-education-136983766/. (Accessed: 20.06.2020).
3. Раскина А. Все говорят про чат-бот ChatGPT, а Microsoft вкладывает миллиарды долларов. Почему? // ТАСС, 2023, 1 февраля. URL: https://tass.ru/tehnologii/16927187 (дата обращения: 12.02.2023).
4. GPT-4 // OpenAI, 2023, March 14. URL: https://openai.com/research/gpt-4. (Accessed: 17.03.2023).
5. Sanders S. (2023). Rather than ban generative AI, universities must learn from the past // University World News, 2023, February 24. [Online]. URL: https://www.universityworldnews.com/post.php?story=20230221075136410. (Accessed: 17.03.2023).
6. Выпускника РГГУ, защитившего диплом с помощью ChatGPT, пригласили в Госдуму (2023) // Мел, Новости, 2023, 15 марта. URL: https://mel.fm/novosti/5634029-vypusknika-rggu-zashchitivshego-diplom-s-pomoshchyu- chatgpt-priglasili-v-gosdumu (дата обращения: 17.03.2023).
7. Федеральный вуз в Поморье разрешил до 40 % диплома писать при помощи ИИ // ТАСС. Наука, 2024, 24 января. URL: https://nauka.tass.ru/nauka/19806407?ysclid=lti03lrovd597833281 (дата обращения: 26.01.2024).
8. Byrnes G. (2023). Learning to live with ChatGPT // University World News, 2023, February 24. URL: https://www.universityworldnews.com/post.php?story=20230222112438466. (Accessed: 17.03.2023).
9. Troia Di. S., Parli V., Pava J.N., Zaman, H.B. Uz, Fitzsimmons K. Inspiring Action: Identifying the Social Sector AI Opportunity Gap // Stanford University Human-Centered Artificial Intelligence. Working Paper/ February, 2024. URL: https://hai.stanford.edu/sites/default/files/2024-02/Working-Paper-Inspiring-Action.pdf.
10. Резаев А. В., Трегубова Н. Д. «Искусственный интеллект», «онлайн-культура», «искусственная социальность»: определение понятий // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2019. № 6. С. 35-47. URL: https:// doi.org/10.14515/monitoring.2019.6.03. (дата обращения: 12.02.2023).
11. Резаев, А. В., Трегубова, Н. Д. Искусственный интеллект и искусственная социальность: новые явления, проблемы и задачи для социальных наук // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2021. №1. С. 4-19. URL: https:// doi.org/10.14515/monitoring.2021.1.1905. (дата обращения: 12.02.2023).
12. MacGregor K. Generative AI action hints at core future roles in universities // University world news, 28 January 2024. URL: https://www.universityworldnews.com/post.php?story=2024012705101220&utm_source=newsletter& utm_medium=email&utm_campaign=GLNL0770 (дата обращения: 29.01.2024).
13. Галкин Д. В. Методология искусственного интеллекта в контексте гуманитарной информатики // Гуманитарная информатика, 2011, вып.6. С. 65-75.
14. Орлов В. Социо-гуманитарные аспекты искусственного интеллекта. // Партия дела. 16.09.2021. URL: https://partyadela.ru/blogs/vladimir-orlov/14087/?ysclid=lfk506c54g659431057 (дата обращения: 7.02.2023).
References
1. Siemens, G. Not everything we call AI is actually `artificial intelligence'. Here's what you need to know // The Conversation, 2022, December 22. URL: https://theconversation.com/not-everything-we-call-ai-is-actually- artificial-intelligence-heres-what-you-need-to-know-196732. (Accessed: 15.01.2023).
2. Vanderbilt, T How Artificial Intelligence Can Change Higher Education // Smithsonian Magazine, 2011. URL: https://www.smithsonianmag.com/innovation/how-artificial-intelligence-can-change-higher-education-136983766/. (Accessed: 20.06.2020).
3. Raskina, A. Vse govoryat pro chat-bot ChatGPT, a Microsoft vklady'vaet milliardy' dollarov. Pochemu? // TASS, 2023, 1 fevralya. URL: https://tass.ru/tehnologii/16927187 (время доступа: 12.02.2023). (In Russ.).
4. GPT-4 // OpenAI, 2023, March 14. URL: https://openai.com/research/gpt-4. (Accessed: 17.03.2023).
5. Sanders, S. (2023). Rather than ban generative AI, universities must learn from the past // University World News, 2023, February 24. [Online]. URL: https://www.universityworldnews.com/post.php?story=20230221075136410. (Accessed: 17.03.2023).
6. Vy'pusknika RGGU, zashhitivshego diplom s pomoshh'yu ChatGPT, priglasili v Gosdumu (2023) // Mel, Novosti,
2023, 15 marta. URL: https://mel.fm/novosti/5634029-vypusknika-rggu-zashchitivshego-diplom-s-pomoshchyu- chatgpt-priglasili-v-gosdumu (Accessed: 17.03.2023). (In Russ.).
7. Federal'ny'j vuz v Pomor'e razreshil do 40% diploma pisat' pri pomoshhi II // TASS. Nauka, 2024, 24 yanvarya. URL: https://nauka.tass.ru/nauka/198064077ysclidMti03lrovd597833281 (время доступа: 26.01.2024). (In Russ.).
8. Byrnes, G. (2023). Learning to live with ChatGPT // University World News, 2023, February 24. URL: https://www.universityworldnews.com/post.php?story=20230222112438466. (Accessed: 17.03.2023).
9. Troia, Di, S., Parli, V., Pava, J.N., Zaman, H.B.Uz, Fitzsimmons K. Inspiring Action: Identifying the Social Sector AI Opportunity Gap // Stanford University Human-Centered Artificial Intelligence. Working Paper / February, 2024. URL: https://hai.stanford.edu/sites/default/files/2024-02/Working-Paper-Inspiring-Action.pdf.
10. Rezaev, A.V., Tregubova, N.D. «Iskusstvenny'j intellekt», «onlajn-kul'tura». «iskusstvennaya social'nost'»: opre- delenie ponyatij // Monitoring obshhestvennogo mneniya: e'konomicheskie i social'ny'e peremeny'. 2019. № 6. P 35-47. URL: https:// doi.org/10.14515/monitoring.2019.6.03. (Accessed: 12.02.2023). (In Russ.).
11. Rezaev, A.V., Tregubova, N.D. Iskusstvenny'j intellekt i iskusstvennaya social'nost': novy'e yavleniya, problemy' i zadachi dlya social'ny'x nauk // Monitoring obshhestvennogo mneniya: e'konomicheskie i social'ny'e peremeny'. 2021. №1. S. 4-19. URL: https:// doi.org/10.14515/monitoring.2021.1.1905. (Accessed: 12.02.2023). (In Russ.).
12. MacGregor, K. Generative AI action hints at core future roles in universities // University world news, 28 January
2024. URL: https://www.universityworldnews.com/post.php?story=2024012705101220&utm_source=newsletter& utm_medium=email&utm_campaign=GLNL0770 (Accessed: 29.01.2024).
13. Galkin, D.V. Metodologiya iskusstvennogo intellekta v kontekste gumanitarnoj informatiki // Gumanitarnaya in- formatika, 2011, vy'p.6. S. 65-75. (In Russ.).
14. Orlov, V. Socio-gumanitarny'e aspekty' iskusstvennogo intellekta. // Partiya dela. // Партия дела. 16.09.2021. URL: https://partyadela.ru/blogs/vladimir-orlov/14087/?ysclid=lfk506c54g659431057 (Accessed: 7.02.2023). (In Russ.).