Руководство по использованию генеративного искусственного интеллекта в образовании и научных исследованиях PDF

Руководство по использованию генеративного искусственного интеллекта в образовании и научных исследованиях ЮНЕСКО – мировой лидер в области Глобальная повестка дня в области образования образования на период до 2030 года Образов...

Руководство по использованию генеративного искусственного интеллекта в образовании и научных исследованиях ЮНЕСКО – мировой лидер в области Глобальная повестка дня в области образования образования на период до 2030 года Образование – высший приоритет ЮНЕСКО и ЮНЕСКО как специализированному учреждению является одним из основных прав человека и Организации Объединенных Наций в области обра- фундаментом мира и устойчивого развития. зования было поручено руководство и координация ЮНЕСКО – это специализированное учреждение деятельности, связанной с осуществлением повестки Организации Объединенных Наций в области дня «Образование-2030», которая является частью образования, обеспечивающее глобальное и глобальных усилий по искоренению к 2030 году нищеты региональное лидерство для достижения посредством реализации 17 целей в области устойчивого прогресса, повышения устойчивости и развития. Образованию, имеющему важнейшее значение потенциала национальных систем для всех для достижения всех этих целей, посвящена отдельная цель – учащихся. ЮНЕСКО также прилагает усилия, Цель 4, направленная на «обеспечение всеохватного и чтобы ответить на современные глобальные справедливого качественного образования и поощрение вызовы посредством трансформирующего возможности обучения на протяжении всей жизни для всех». обучения с особым упором на гендерное В рамочной программе действий «Образование-2030» равенство и Африку по всем действиям. сформулированы руководящие принципы в отношении осуществления этой амбициозной цели и обязательства государств в этой области. Опубликовано в 2024 г. Организацией Объединенных Наций по вопросам образования, науки и культуры 7, Place de Fontenoy, 75352 Paris 07 SP, France © ЮНЕСКО 2024 ISBN 978-92-3-400077-2 Данная публикация предлагается в открытом доступе под лицензией Attribution-ShareAlike 3.0 IGO (CC-BY-SA 3.0 IGO) (http://cre- ativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/igo/). Используя содержание данной публикации, пользователи соглашаются с правилами пользования Репозитория открытого доступа ЮНЕСКО (https://www.unesco.org/ru/open-access/cc-sa). Изображения, отмеченные звездочкой (*), не подпадают под действие лицензии CC-BY-SA и не могут быть использованы или воспроизведены без предварительного разрешения правообладателей. Название оригинала: Guidance for generative AI in education and research Опубликовано в 2023 году Организацией Объединенных Наций по вопросам образования, науки и культуры. Использованные названия и представление материалов в данной публикации не являются выражением со стороны ЮНЕСКО какого-либо мнения относительно правового статуса какой-либо страны, территории, города или района или их соответствующих органов управления, равно как и линий разграничения или границ. Ответственность за взгляды и мнения, высказанные в данной публикации, несут авторы. Их точка зрения может не совпадать с официальной позицией ЮНЕСКО и не накладывает на Организацию никаких обязательств. Перевод на русский язык был подготовлен при поддержке Института ЮНЕСКО по информационным технологиям в образовании (ИИТО ЮНЕСКО). Перевод: Анастасия Ляпичева Редакция перевода: Галина Удайадас (ИИТО ЮНЕСКО) Иллюстрация для обложки: Olexandra Simkina/Shutterstock.com* Оформлено и подготовлено к печати ЮНЕСКО Отпечатано во Франции CLD_PAO (261_24)  К Р А Т К О Е Р Е З Ю М Е Применение ориентированного на человека подхода к использованию генеративного искусственного интеллекта Инструменты генеративного искусственного интеллекта (генеративного ИИ), доступные для общего использования, развиваются быстрыми темпами, и выпуск итеративных версий опережает адаптацию национального законодательства. Отсутствие национальных норм относительно генеративного ИИ в большинстве стран оставляет конфиденциальность данных пользователей незащищенной, в то время как образовательные учреждения в значительной степени не готовы к проверке данных инструментов. Первое глобальное руководство ЮНЕСКО по использованию генеративного искусственного интеллекта в образовании направлено на поддержку стран в проведении немедленных действий, разработке долгосрочной политики и развитии человеческого потенциала для реализации ориентированного на человека подхода к использованию этих новых технологий. В руководстве представлена оценка потенциальных рисков, связанных с применением генеративного ИИ для важных гуманистических ценностей: участия в общественной жизни, инклюзивности, справедливости, гендерного равенства, языкового и культурного многообразия, а также свободы выражения мнений. Документ включает ключевые шаги для регулирования использования инструментов генеративного ИИ Несмотря на то, со стороны правительственных органов, включая что в январе 2023 года обязательную защиту конфиденциальности данных и рассмотрение возрастных ограничений для их ежемесячное количество применения. Также в руководстве представлены пользователей ChatGPT требования к поставщикам генеративного ИИ, достигло направленные на обеспечение их этичного и эффективного использования в образовании. 100 миллионов В руководстве подчеркивается необходимость человек, только одна подтверждения образовательными учреждениями страна ввела регулиро­ этичности и педагогической целесообразности использования систем генеративного ИИ в вание использования образовании. Документ призывает международное генера­тивного ИИ сообщество задуматься над долгосрочными в июле. последствиями для процесса усвоения знаний, преподавания, обучения и оценки. Публикация предлагает конкретные рекомендации для политиков и образовательных учреждений относительно того, как развитие использования инструментов генеративного ИИ может способствовать защите человеческой деятельности и приносить реальную пользу студентам, учащимся и исследователям. «Мысли о войне возникают в умах людей, поэтому в сознании людей следует укоренять идею защиты мира» Руководство по использованию генеративного искусственного интеллекта в образовании и научных исследованиях Руководство по использованию генеративного искусственного интеллекта в образовании и научных исследованиях Предисловие Предисловие Генеративный искусственный интеллект (ИИ) привлек внимание общественности в конце 2022 года с запуском ChatGPT, который стал самым быстрорастущим приложением в истории. Эти приложения генеративного ИИ, способные имитировать возможности человека по созданию таких материалов, как тексты, изображения, видео, музыка и программные коды, вызвали бурную реакцию общества. Сегодня миллионы людей пользуются инструментами генеративного ИИ в повседневной жизни, и потенциал адаптации моделей к специфичным для конкретной области приложениям ИИ кажется безграничным. Такие широкие возможности обработки информации и производ­ ства знаний потенциально имеют огромные последствия для образования, поскольку они воспроизводят мышление более высокого порядка, которое составляет основу человеческого обучения. Поскольку инструменты генеративного ИИ все больше © UNESCO способны автоматизировать некоторые базовые уровни письма и создания произведений искусства, они вынуждают политиков и образовательные учреждения переосмыслить, почему, чему и как мы учимся. На данном этапе это критически важные соображения для образования на новом этапе цифровой эры. Настоящий документ разработан с целью поддержки разработки соответствующих нормативных положений, политики и развития человеческого потенциала с целью обеспечения того, что генеративный ИИ используется в качестве инструмента, приносящего реальную пользу и расширяющего возможности для учителей, учащихся и исследователей. Руководство содержит важные шаги для государственных учреждений по регулированию использо­ вания генеративного ИИ. В нем представлены основы и конкретные примеры для формулирования политики и разработки учебных программ, которые обеспечивают этичное и эффективное использо­ вание данной технологии в образовании. Наконец, документ призывает международное сообщество рассмотреть глубокие долгосрочные последствия использования генеративного ИИ для того, как мы понимаем, структурируем и оцениваем знания, а также оцениваем и подтверждаем учебные процессы. Основанное на «Рекомендации ЮНЕСКО об этических аспектах искусственного интеллекта» 2021 года, данное руководство отражает гуманистический подход к образованию, способствующий развитию человеческой деятельности, инклюзивности, справедливости, гендерного равенства, а также культурного и языкового разнообразия, включая плюрализм мнений и выражений. Кроме того, данная публикация развивает идеи, представленные в докладе Международной комиссии по будущему образования 2021 года «Переосмыслим наше будущее – Новый общественный договор в области образования», который направлен на пересмотр наших отношений с технологиями как неотъемлемой частью усилий по обновлению общественного договора в сфере образования. Искусственный интеллект не должен лишать человека его роли в интеллектуальной сфере. Напротив, он предлагает нам пересмотреть устоявшиеся представления о человеческих знаниях и обучении. Мы надеемся, что это руководство поможет нам открыть новые перспективы в образовании и послужит основой для коллективного мышления и объединенных действий, способных привести к созданию будущей цифровой образовательной среды, ориентированной на человека и доступной каждому. Стефания Джаннини, Заместитель Генерального директора ЮНЕСКО по вопросам образования  Руководство по использованию генеративного искусственного интеллекта в образовании и научных исследованиях Благодарности Благодарности Под руководством Стефании Джаннини, заместителя Генерального директора ЮНЕСКО по вопросам образования, и Собхи Тавил, директора Отдела будущего обучения и инноваций ЮНЕСКО, подготовку публикации возглавил Фэнчунь Мяо, руководитель Отдела технологий и искусственного интеллекта в образовании. Особая благодарность выражается Уэйну Холмсу, доценту Университетского колледжа Лондона, который был соавтором некоторых разделов публикации. Эта публикация является плодом коллективных усилий лидеров образования и экспертов в области искусственного интеллекта и образования. В ней были использованы идеи и вклад многих экспертов, в том числе: Мутлу Чукурова, профессора Университетского колледжа Лондона; Колина де ла Игера с кафедры ЮНЕСКО по технологиям подготовки учителей с использованием открытых образовательных ресурсов в Нантском университете; Шафики Айзекс, научного сотрудника Йоханнесбургского университета; Натали Лао, исполнительного директора App Inventor Foundation; Цинь Ни, доцента Шанхайского педагогического университета; Каталины Николин, эксперта по ИКТ в образовании Европейского центра цифрового образования в Румынии; Джона Шоу-Тейлора с кафедры ЮНЕСКО по искусственному интеллекту и профессора вычислительной статистики и машинного обучения в Университетском колледже Лондона; Келли Широхира, исполнительного директора Jet Education Services; Ки-Санга Сона, профессора Корейского национального педагогического университета; Илкка Туоми, главного научного сотрудника компании Meaning Processing Ltd в Финляндии. Многие коллеги из ЮНЕСКО также внесли свой вклад, в том числе: Дафна Фейнхольц, руководитель отдела биоэтики и этики науки и технологий; Франческо Педро, директор Международного института ЮНЕСКО по высшему образованию в Латинской Америке и Карибском бассейне; Пратика Сибала, программный специалист отдела цифровой политики и цифровой трансформации; Саураб Рой, старший специалист по проектам отдела подготовки учителей, отдела политики и систем непрерывного обучения; Бенджамин Вергель Де Диоса, программный специалист по ИКТ в области образования из отдела образовательных инноваций и развития навыков в офисе в Бангкоке; коллеги из Управления по разнообразию форм культурного самовыражения в секторе культуры; Марка Уэста, программного специалиста отдела будущего обучения и инноваций. Благодарность также выражается Глену Хертеленди, Луизе Ферраре и Сянлей Чжэну из Отдела технологий и искусственного интеллекта в образовании, за координацию выпуска публикации. Благодарность также выражается Дженни Вебстер за редактирование и корректуру текста, а также Нгок-Туи Тран за разработку макета. Руководство по использованию генеративного искусственного интеллекта в образовании и научных исследованиях Содержание Содержание Предисловие...................................................................................................................... 2 Благодарности................................................................................................................... 3 Список аббревиатур и сокращений....................................................................................... 6 Введение............................................................................................................................ 7 1. Что такое генеративный ИИ и как он работает?................................................................... 9 1.1 Что такое генеративный ИИ?......................................................................................... 9 1.2 Как работает генеративный ИИ?.................................................................................... 9 1.2.1 Как работают текстовые модели генеративного ИИ.............................................. 10 1.2.2 Как работают модели изображений генеративного ИИ......................................... 13 1.3 Оптимизация запросов для достижения желаемых результатов....................................... 14 1.4. Новый EdGPT и его последствия................................................................................ 15 2. Разногласия по поводу генеративного ИИ и их значение для образования........................... 17 2.1 Усугубление цифровой бедности............................................................................... 17 2.2 Опережение адаптации национального регулирования................................................. 17 2.3 Использование контента без согласия владельцев данных............................................. 18 2.4 Особенности «необъяснимых» моделей в процессе генерации результатов....................... 18 2.5 Искусственный интеллект и загрязнение контента в сети................................................ 19 2.6 Недостаточное понимание реального мира................................................................. 20 2.7 Ограничение разнообразия мнений и дальнейшая маргинализация голосов..................... 21 2.8 Создание более реалистичных дипфейков................................................................... 21 3. Регулирование использования генеративного ИИ в образовании....................................... 22 3.1 Ориентированный на человека подход к искусственному интеллекту............................... 22 3.2 Шаги по регулированию генеративного ИИ в образовании............................................. 22 3.3 Положение о генеративном ИИ: ключевые элементы..................................................... 25 3.3.1 Государственные регулирующие органы.................................................................. 25 3.3.2 Поставщики инструментов генеративного ИИ.......................................................... 27 3.3.3 Институциональные пользователи.......................................................................... 28 3.3.4 Индивидуальные пользователи............................................................................... 29 4. На пути к созданию политической основы для использования генеративного ИИ в образовании и исследованиях.................................................................................................... 30 4.1 Содействие инклюзивности, равенству, языковому и культурному разнообразию............... 30 4.2 Защита человеческой свободы действий..................................................................... 31 4.3 Мониторинг и проверка систем генеративного ИИ для образования................................ 32 4.4 Развитие у учащихся компетенций в области ИИ, включая навыки, связанные с генеративным ИИ.................................................................................. 32 4  Руководство по использованию генеративного искусственного интеллекта в образовании и научных исследованиях Содержание 4.5 Наращивание потенциала преподавателей и исследователей для правильного использования генеративного ИИ.............................................................................. 33 4.6 Продвижение плюрализма мнений и множественного выражения идей............................ 33 4.7 Тестирование локально значимых прикладных моделей и формирование базы доказательств........................................................................................................ 34 4.8 Анализ долгосрочных последствий на межсекторальной и междисциплинарной основе.................................................................................... 35 5. Содействие творческому использованию генеративного ИИ в образовании и исследованиях.................................................................................................................. 36 5.1 Институциональные стратегии, способствующие ответственному и творческому использованию генеративного ИИ............................................................................. 36 5.2 Подход, ориентированный на человека и педагогически целесообразное взаимодействие.............................................................................. 37 5.3 Совместная разработка использования генеративного ИИ в образовании и исследованиях................................................................................ 37 5.3.1 Генеративный ИИ для исследований................................................................. 38 5.3.2 Генеративный ИИ для поддержки обучения........................................................ 39 5.3.3 Генеративный ИИ в качестве индивидуального наставника для самостоятельного освоения базовых навыков............................................... 41 5.3.4 Генеративный ИИ для содействия исследованиям или проектному обучению........... 43 5.3.5 Генеративный ИИ для поддержки учащихся с особыми потребностями................... 44 6. Генеративный ИИ и будущее образования и исследований................................................ 47 6.1 Неисследованные этические проблемы...................................................................... 47 6.2 Авторское право и интеллектуальная собственность..................................................... 47 6.3 Источники контента и обучения................................................................................ 48 6.4 Однородные ответы против разнообразных и творческих результатов............................. 48 6.5 Переосмысление оценивания и результатов обучения................................................... 48 6.6 Мыслительные процессы......................................................................................... 49 Заключительные комментарии........................................................................................ 50 Список литературы........................................................................................................... 51 Список таблиц Таблица 1. Методы, используемые в генеративном искусственном интеллекте.............................................10 Таблица 2. GPT от OpenAI............................................................................................................................................................11 Таблица 3. Совместная разработка использования генеративного ИИ в научных исследованиях........38 Таблица 4. Совместная разработка использования генеративного ИИ для поддержки учителей и обучения..................................................................................................................................................................40 Таблица 5. Совместная разработка использования генеративного ИИ в качестве индивидуального наставника для самостоятельного освоения базовых навыков в языках и искусстве...........41 Таблица 6. Совместная разработка использования генеративного ИИ для содействия исследованиям или проектному обучению................................................................................................43 Таблица 7. Cовместная разработка использования генеративного ИИ для поддержки учащихся с особыми потребностями..................................................................................................................................45 5 Руководство по использованию генеративного искусственного интеллекта в образовании и научных исследованиях Список аббревиатур и сокращений Список аббревиатур и сокращений Концепции и технологии AGI Искусственный общий интеллект AI Искусственный интеллект (ИИ) ANN Искусственная нейронная сеть API Интерфейс прикладного программирования DAI Распределенный искусственный интеллект GAN Генеративно-состязательные сети GB Гигабайты GDPR Общий регламент по защите данных Европейского Союза GenAI Генеративный искусственный интеллект GPT Генеративный предварительно обученный трансформер ICT Информационно-коммуникационные технологии (ИКТ) LaMDA Языковая модель для приложений диалога LLM Большая языковая модель ML Машинное обучение VAE Вариационные автокодировщики Организации AGCC Правительственный облачный кластер искусственного интеллекта (Сингапур) CAC Управление киберпространством Китая EU Европейский союз (ЕС) OECD Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) UNCTAD Конференция ООН по торговле и развитию (ЮНКТАД) UNESCO Организация Объединенных Наций по вопросам образования, науки и культуры (ЮНЕСКО) 6  Руководство по использованию генеративного искусственного интеллекта в образовании и научных исследованиях Введение Введение Выход ChatGPT в конце 2022 года, первого Освободив людей от некоторых категорий простого в использовании инструмента навыков мышления низшего порядка, это генеративного искусственного интеллекта новое поколение инструментов ИИ может (ИИ), ставшего широкодоступным для иметь глубокие последствия для того, как мы общественности1, за которым последовали понимаем человеческий интеллект и обучение. итеративно более сложные версии, вызвал шок по всему миру и подогревает гонку Но генеративный ИИ также вызывает среди крупных технологических компаний за множество неотложных проблем, связанных позиционирование себя в области разработки с такими вопросами, как безопасность, моделей генеративного ИИ2. конфиденциальность данных, авторские права и манипулирование. Некоторые из них По всему миру, первоначальная представляют собой более широкие риски, обеспокоенность в образовательной сфере связанные с искусственным интеллектом, заключалась в том, что ChatGPT и аналогичные которые еще больше усугубились из-за инструменты генеративного ИИ могут генеративного ИИ, в то время как другие использоваться учащимися для обмана при возникли недавно с появлением инструментов выполнении заданий, тем самым подрывая последнего поколения. На данном этапе крайне ценность оценки обучения, сертификации и важно полностью понять и решить каждую из квалификации (Андерс, 2023). В то время как этих проблем. некоторые образовательные учреждения запретили использование ChatGPT, другие Настоящее руководство призвано осторожно приветствовали появление удовлетворить эту насущную потребность. генеративного ИИ (Тлили, 2023). Многие Однако тематический набор руководств школы и университеты, например, приняли по использованию генеративного ИИ прогрессивный подход, полагая, что «вместо для образования не следует понимать того, чтобы пытаться запретить использование как утверждение, что генеративный ИИ инструментов генеративного ИИ, необходимо является решением фундаментальных поддерживать учащихся и сотрудников в проблем образования. Несмотря на их эффективном, этичном и прозрачном активное упоминание генеративного ИИ использовании» (Рассел Групп, 2023). Этот в СМИ, маловероятно, что он в одиночку подход признает, что широкодоступный решит проблемы, стоящие перед системами генеративный ИИ, вероятно, будет только образования во всем мире. Реагируя на давние становиться более сложным и иметь как проблемы образования, важно поддерживать специфический отрицательный, так и идею о том, что человеческий потенциал и уникальный положительный потенциал для коллективные действия, а не технологии, образования. являются определяющими факторами в решении фундаментальных проблем, с Действительно, у генеративного ИИ есть которыми сталкивается общество. множество возможных применений. Он может автоматизировать обработку информации и Таким образом, данное руководство представление результатов во всех ключевых направлено на поддержку планирования символических представлениях человеческого соответствующих правил, политики и программ мышления. Это позволяет достигать развития человеческого потенциала, чтобы конечных результатов путем предоставления гарантировать, что искусственный интеллект первоначальных, несформированных знаний станет инструментом, который действительно или результатов обучения, которые могут быть приносит пользу и расширяет возможности усвоены или доработаны в процессе обучения. учителей, учащихся и исследователей. Руководящие принципы, основанные 7 Руководство по использованию генеративного искусственного интеллекта в образовании и научных исследования Введение на Рекомендации ЮНЕСКО об этических в рамках подхода, ориентированного на аспектах искусственного интеллекта, человека, с целью обеспечения этичного, опираются на человекоориентированный безопасного, справедливого и значимого подход, поощряющий человеческую использования (раздел 3). Далее в разделе активность, инклюзивность, справедливость, 4 предлагаются меры, которые можно гендерное равенство, культурное и языковое предпринять для разработки систематических разнообразие, а также плюрализм мнений и их и всеохватывающих политических рамок для выражение. регулирования использования искусственного интеллекта в сфере образования и В руководстве изначально рассматриваются исследований, а в разделе 5 анализируются определение и функционирование возможности творческого использования искусственного интеллекта, представляя искусственного интеллекта в разработке различные доступные технологии и модели учебных программ, преподавании, обучении и (раздел 1), а затем рассматривается ряд исследовательской деятельности. Руководство дискуссионных этических и политических завершается разделом 6, в котором вопросов, касающихся как искусственного представлены соображения относительно интеллекта в целом, так и его генеративной долгосрочных последствий использования разновидности (раздел 2). Затем происходит искусственного интеллекта в области обсуждение шагов и ключевых элементов, образования и исследований. которые необходимо учесть при попытке регулирования искусственного интеллекта 8  Руководство по использованию генеративного искусственного интеллекта в образовании и научных исследованиях 1. Что такое генеративный ИИ и как он работает? 1. Что такое генеративный ИИ и как он работает? 1.1 Что такое генеративный ИИ? Действительно, даже разработчик ChatGPT признает: «Хотя такие инструменты, как Генеративный искусственный интеллект ChatGPT, часто могут генерировать ответы, (ИИ) представляет собой технологию которые кажутся разумными, нельзя полагаться искусственного интеллекта, которая на их точность». (OpenAI, 2023). Ошибки чаще автоматически создает контент в ответ на остаются незамеченными, если у пользователя запросы, формулируемые в диалоговых недостаточные знания темы. интерфейсах на естественном языке. Вместо организации существующих веб-страниц с использованием имеющегося контента 1.2 Как работает генеративный ИИ? генеративный искусственный интеллект фактически осуществляет генерацию нового Конкретные технологии, лежащие в основе контента. Он может появляться в форматах, генеративного ИИ, составляют часть семейства которые включают в себя все символические технологий ИИ, известного как машинное представления человеческого мышления: обучение (МО). Они используют алгоритмы, тексты, написанные на естественном языке, которые позволяют постоянно и автоматически изображения (включая фотографии, цифровые улучшать свою производительность на основе картины и мультфильмы), видео, музыку и данных. Тип МО, который привел ко многим программный код. Генеративный ИИ обучается достижениям в области искусственного с использованием данных, полученных интеллекта, наблюдаемым в последние годы, из веб-страниц, диалогов в социальных таких как использование искусственного сетях и других источников электронных интеллекта для распознавания лиц, СМИ. Он осуществляет генерацию контента известен как искусственные нейронные путем проведения статистического анализа сети (ИНС), основанные на том, как работает распределения слов, пикселей или других человеческий мозг и его синаптические связи элементов в принятых данных, а также между нейронами. Существует много типов выявления и повторения общих шаблонов, искусственных нейронных сетей. таких как последовательность слов. Технологии генерации текста и изображений Несмотря на то, что генеративный ИИ может основаны на наборе технологий создавать новый контент, он не может искусственного интеллекта, которые генерировать новые идеи или решения были доступны исследователям в течение проблем реального мира, поскольку он нескольких лет. Например, ChatGPT использует не понимает объекты реального мира или генеративный предварительно обученный социальные отношения, лежащие в основе преобразователь (GPT), тогда как генеративный языка. Более того, несмотря на его быструю и ИИ для изображений обычно использует то, что впечатляющую производительность, нельзя известно как генеративно-состязательные сети полностью доверять генеративному ИИ. (GAN) (см. Таблицу 1)3. 9 Руководство по использованию генеративного искусственного интеллекта в образовании и научных исследованиях 1. Что такое генеративный ИИ и как он работает? Таблица 1. Методы, используемые в генеративном искусственном интеллекте Тип ИИ, который использует данные для автоматического улучшения Машинное обучение (МО) своей производительности. Тип машинного обучения, аналогичный структуре и функционированию человеческого Искусственная нейронная сеть (ИНС) мозга (например, синаптические связи между нейронами). Трансформеры общего Тип ИНС, способный концентрироваться на различных частях данных, чтобы опреде­ назначения лить, как они связаны друг с другом. Текстовый Большие языковые Тип преобразователя общего назначения, который обучается на огромных объемах генериративный модели (LLM) текстовых данных. искусственный интеллект Генеративный предва- Тип большой языковой модели, предварительно обученной на обширных данных, рительно обученный повышающих ее способность к восприятию языковых нюансов и созданию качествен­ трансформер (GPT)4 ного текста, адаптированного к конкретному контексту. Генеративно- Генератор состязательные сети (GAN) Типы нейронных сетей, используемых для генерации изображений. изображений ИИ Вариационные автокади- ровщики (VAE) 1.2.1. Как работают текстовые модели его непрерывного прогресса является генеративного ИИ использование растущих объемов данных для обучения экспоненциально растущего Текстовый генеративный ИИ использует тип числа «параметров». Параметры можно ИНС, известный как преобразователь общего рассматривать как аналоговые регуляторы назначения, и тип преобразователя общего для точной регулировки работы GPT с целью назначения, называемый большой языковой улучшения производительности. Они включают моделью. Именно поэтому системы ИИ для «весы» модели - числовые параметры, генерации текста часто называют большими определяющие, как модель обрабатывает ввод языковыми моделями или LLM. Тип LLM, и производит вывод данных. используемый текстовым генеративным ИИ, известен как генеративный (Generative) Помимо достижений в оптимизации предварительно обученный (Pre-trained) архитектуры искусственного интеллекта преобразователь (Transformer), или GPT и методов обучения, такая быстрая (поэтому используется «GPT» в «ChatGPT»). итерация стала возможной также благодаря огромным объемам данных5 и улучшениям ChatGPT построен на GPT-3, разработанном вычислительных возможностей, доступных OpenAI. Это была третья итерация GPT: крупным компаниям. С 2012 года первая была запущена в 2018 году, а вычислительные мощности, используемые самая последняя, GPT-4, в марте 2023 года для обучения моделей генеративного (см. Таблицу 2). Каждый GPT был итеративно ИИ, удваиваются каждые 3–4 месяца. Для улучшен за счет достижений в архитектуре сравнения, закон Мура имел двухлетний ИИ, методах обучения и методах оптимизации. период удвоения (OpenAI, 2018; Стэнфордский Одним из хорошо известных аспектов университет, 2019). 10  Руководство по использованию генеративного искусственного интеллекта в образовании и научных исследованиях 1. Что такое генеративный ИИ и как он работает? Таблица 2. GPT от OpenAI Год Объем обуча- Количество Модель Характеристики запуска ющих данных параметров Способен выполнять задачи обработки естественного языка, такие как GPT-1 2018 год 40 ГБ 117 миллионов заполнение текстов и ответы на вопросы. 1,500 Способен решать более сложные задачи по обработке естественного GPT-2 2019 год 40 ГБ миллионов языка, такие как машинный перевод и обобщение. Способен решать сложные задачи обработки естественного языка, такие 175 000 GPT-3 2020 год 17 000 ГБ как написание связных абзацев и создание целых статей. Также способен миллионов адаптироваться к новым задачам всего на нескольких примерах. 170 000 000 1 000 000 ГБ (со- миллионов (со- Повышенная надежность и возможность обработки более слож­ GPT-46 2023 год общается, но не общалось, но не ных инструкций. подтверждено) подтверждено) После того, как GPT был обучен, генерация соответствует заранее определенным текстового ответа на запрос включает в себя критериям остановки. следующие шаги: 6. Ответ дорабатывается для улучшения 1. Запрос разбивается на более мелкие читаемости путем применения единицы (называемые токенами), которые форматирования, знаков препинания и вводятся в GPT. других улучшений (например, начало ответа словами, которые мог бы использовать 2. GPT использует статистические человек, например «Конечно», «Безусловно» закономерности для прогнозирования или «Извините»). вероятных слов или фраз, которые могут сформировать последовательный ответ на Хотя возможность использования запрос. GPT и аналогичные возможности для ¾ GPT идентифицирует шаблоны слов и автоматической генерации текста стали фраз, которые обычно встречаются в доступны исследователям еще с 2018 года, его предварительно созданной модели важность запуска ChatGPT заключается в его больших данных (которая включает беспрепятственном доступе через простой текст, полученный из Интернета и других источников). в использовании интерфейс. Это означает, что любой, кто имеет доступ к Интернету, ¾ Используя эти шаблоны, GPT оценивает может пользоваться этим инструментом. вероятность появления определенных Запуск ChatGPT вызвал шок по всему миру и слов или фраз в данном контексте. быстро привел к тому, что другие глобальные ¾ Начиная со случайного прогноза, GPT технологические и развивающиеся компании использует эти вероятности, чтобы вступили в гонку, запуская собственные предсказать следующее вероятное аналогичные системы, либо создавая новые слово или фразу в своем ответе. инструменты на их основе. 3. Предсказанные слова или фразы преобразуются в читаемый текст. К июлю 2023 года были представлены следующие альтернативы ChatGPT: 4. Читаемый текст фильтруется через так называемые «защитные ограждения» Alpaca:7 доработанная версия большой для удаления любого оскорбительного языковой модели от Meta (Meta’s Llama) контента. из Стэнфордского университета, целью которой является борьба с ложной 5. Шаги 2–4 повторяются до тех пор, пока информацией, социальными стереотипами ответ не будет завершен. Ответ считается завершенным, когда он достигает максимального предела токенов или 11 Руководство по использованию генеративного искусственного интеллекта в образовании и научных исследованиях 1. Что такое генеративный ИИ и как он работает? и токсичным языком выпускников может отвечать на запросы на английском магистратуры. или китайском языках. Она интегрируется в набор бизнес-инструментов Alibaba. Bard:8 Большая языковая модель от Google, основанная на системах LaMDA YouChat:16 Большая языковая модель, и PaLM 2, имеющая доступ к Интернету в которая включает возможности поиска в режиме реального времени, что означает, реальном времени для предоставления что она может предоставлять актуальную дополнительного контекста и информации информацию. для получения более точных и надежных результатов. Chatsonic:9 чат, созданный Writesonic, он основан на ChatGPT, а также сканирует Большинство из них можно использовать данные непосредственно из Гугл (Google). бесплатно, хотя с ограничениями, и Соответственно, у него меньше шансов некоторые обладают открытым исходным дать фактически неправильные ответы. кодом. Также существует множество других продуктов, основанных на одной Ernie (также известный как Wenxin из вышеупомянутых больших языковых Yiyan 文心一言):10 двуязычная большая моделей, например: языковая модель от Baidu, который все еще находится в разработке и объединяет ChatPDF:17 обобщает и отвечает обширные знания с огромными на вопросы по отправленным PDF- наборами данных для создания текста и документам. изображений. Elicit: Помощник по исследованиям Hugging Chat:11 создан компанией искусственного интеллекта:18 Hugging Face, которая подчеркивала этику предназначен для автоматизации частей и прозрачность на протяжении всего рабочих процессов исследователей, процесса разработки, обучения и запуска. выявления соответствующих статей и Кроме того, все данные, используемые обобщения ключевой информации. для обучения моделей, имеют открытый исходный код. Perplexity:19 обеспечивает «базу знаний» для людей, ищущих быстрые и точные Jasper:12 набор инструментов и API, ответы, соответствующие их потребностям. которые, например, можно обучить писать в предпочитаемом пользователем Аналогичным образом, инструменты стиле. Он также может генерировать на основе больших языковых моделей изображения. встраиваются в другие продукты, например, в веб-браузеры. Ниже представлены Llama:13 Большая языковая модель с расширения для браузера Chrome, созданные открытым исходным кодом от Meta, на основе ChatGPT: который требует меньше вычислительной мощности и меньше ресурсов для WebChatGPT:20 предоставляет ChatGPT тестирования новых подходов, проверки доступ в Интернет для более точного и работы других и изучения новых актуального общения. вариантов использования. Compose AI:21 автозаполняет предложения Open Assistant: подход с открытым 14 в электронных письмах и других местах. исходным кодом, предназначенный для того, чтобы любой человек, обладающий TeamSmart AI:22 предоставляет «команду достаточным опытом, мог разработать виртуальных помощников». свою собственную большую языковую Wiseone:23 упрощает получение модель. Он был построен на данных информации в Интернете. обучения, собранных волонтерами. Кроме того, ChatGPT был включен в Tongyi Qianwen (通义千问):15 Большая некоторые поисковые системы24 и внедряется языковая модель от Alibaba, которая в большие портфели инструментов 12  Руководство по использованию генеративного искусственного интеллекта в образовании и научных исследованиях 1. Что такое генеративный ИИ и как он работает? повышения производительности (например, исполнителя), может генерировать новые Microsoft Word и Excel), что делает его еще музыкальные произведения, повторяющие более доступным в офисах и образовательных структуру и сложность оригинальной музыки. учреждениях по всему миру (Мерфи и Келли, По состоянию на июль 2023 года доступны 2023). следующие модели генеративного искусственного интеллекта для создания Наконец, в качестве интересного перехода изображений, все из которых генерируют к созданию изображений с помощью изображения из текстовых подсказок. генеративного ИИ, стоит отметить, что Большинство из них можно использовать последняя версия GPT от OpenAI, а именно бесплатно, с ограничениями. GPT-4, обладает способностью обрабатывать запросы не только в виде текста, но и в Craiyon:25 ранее известный как DALL E формате изображений. В этом смысле он mini. мультимодален. Соответственно, некоторые утверждают, что название «большая DALL E 2:26 инструмент генеративного ИИ языковая модель» (LLM) становится менее от OpenAI. подходящим, и это одна из причин, по DreamStudio:27 инструмент генеративного которой исследователи из Стэнфордского ИИ для изображений Stable Diffusion. университета предложили термин «базовая модель» (Боммасани и др., 2021). Эта Fotor:28 включает генеративный ИИ в альтернатива еще не получила широкого ряд инструментов для редактирования распространения. изображений. 1.2.2. Как работают модели изображений Midjourney:29 независимый инструмент генеративного ИИ генеративного ИИ для изображений. Изображение и музыка, созданные NightCafe:30 интерфейс для Stable Diffusion генеративным ИИ, обычно используют и DALL E 2. другой тип ИНС, известный как генеративно- Photosonic:31 генератор искусственного состязательные сети (GAN), который также интеллекта WriteSonic. можно комбинировать с вариационными автокодировщиками. GAN состоят из двух Примеры доступного искусственного частей (два «противника»): «генератор» и интеллекта для создания видео включают в «дискриминатор». В случае GAN изображений себя следующее: генератор создает случайное изображение в ответ на запрос, а дискриминатор пытается Elai:32 Может конвертировать презентации, отличить это сгенерированное изображение веб-сайты и текст в видео. от реальных изображений. Затем генератор использует результат дискриминатора для GliaCloud:33 может генерировать видео на настройки своих параметров и создания основе новостного контента, публикаций другого изображения. Процесс повторяется, в социальных сетях, прямых трансляций возможно, тысячи раз, при этом генератор спортивных событий и статистических создает все более и более реалистичные данных. изображения, которые дискриминатор Pictory:34 может автоматически создавать все менее и менее способен отличить короткие видеоролики из длинного от реальных изображений. Например, контента. успешная GAN, обученная на наборе данных из тысяч фотографий пейзажей, Runway:35 предлагает ряд инструментов может генерировать новые, но нереальные для создания и редактирования видео (и изображения пейзажей, которые почти изображений). неотличимы от реальных фотографий. Между тем, GAN, обученная на наборе данных популярной музыки (или даже музыки одного 13 Руководство по использованию генеративного искусственного интеллекта в образовании и научных исследованиях 1. Что такое генеративный ИИ и как он работает? Наконец, вот несколько примеров доступного Включите примеры, иллюстрирующие генеративного ИИ для создания музыки: желаемый результат или формат создаваемых дополнений. Aiva:36 может автоматически создавать персонализированные саундтреки. Включите контекст, который имеет решающее значение для создания Boomy,37 Soundraw,38 и Voicemod:39 могут релевантных и содержательных создавать песни из любого текста и не дополнений. требуют знаний музыкальной композиции. Уточняйте и повторяйте по мере необходимости, экспериментируя с 1.3 Оптимизация запросов различными вариантами. для достижения желаемых Соблюдайте принципы этики, избегая результатов запросов, которые могут привести к созданию неприемлемого, предвзятого или Несмотря на то, что использование наносящего вред контента. генеративного искусственного интеллекта может показаться очень простым - ввод Также важно отметить, что на результаты, вопроса или запроса, на практике выданные генеративным ИИ, нельзя полагаться пользователю все еще нелегко получить без критической оценки. Например, OpenAI именно тот результат, который он хочет. пишет о своем самом сложном GPT:40 Например, революционное изображение с помощью искусственного интеллекта Théâtre «Несмотря на возможности, у GPT-4 все еще D’opéra Spatial, получившее приз на выставке присутствуют те же ограничения, что и у штата Колорадо в Соединенных Штатах предыдущих моделей GPT. Она по-прежнему Америки (Colorado State Fair), потребовало не является полностью надежной моделью (иногда нескольких недель написания запросов и создает ложные факты и допускает ошибки в логике). При точной настройки сотен изображений, чтобы использовании выходных данных этой языковой модели сгенерировать окончательную версию (Руз, следует проявлять осторожность, особенно если она 2022). Аналогичная задача по написанию используется в ситуациях, где важны последствия. При эффективных запросов для текстового этом точный протокол (например, проверка человеком, генеративного ИИ привела к тому, что на обоснование с дополнительным контекстом или полное веб-сайтах по подбору персонала появляется избегание использования GPT в случаях, когда очень важны все больше вакансий по разработке запросов последствия) должен соответствовать потребностям (Попли, 2023). «Оптимизация запросов» конкретного сценария использования.» означает процессы и методы формирования входных данных для генеративного искусственного интеллекта, обеспечивая Прежде чем применять инструменты более точные результаты, соответствующие генеративного ИИ в масштабных и критически намерениям пользователя. важных сценариях, необходимо провести строгие пользовательские тесты и оценки Разработка успешных запросов осуществляется производительности, учитывая качество путем формулирования последовательной результатов, которые они предоставляют. Эти цепочки объяснений, сосредоточенной оценочные упражнения должны основываться на конкретной задаче, или логической на показателях производительности, которые последовательности мыслей. Конкретные напрямую соответствуют типу задач, для рекомендации включают в себя: которых пользователи намерены использовать Используйте простой и понятный язык, генеративный ИИ. Например, при решении избегая сложных или двусмысленных математических задач ключевым показателем формулировок. может стать «точность», отражающая, насколько часто инструмент генеративного ИИ дает верные ответы; в случае ответов на деликатные вопросы, решающим может быть 14  Руководство по использованию генеративного искусственного интеллекта в образовании и научных исследованиях 1. Что такое генеративный ИИ и как он работает? «скорость ответов» (как быстро генеративный дорабатывать базовую модель для создания ИИ предоставляет ответы на вопросы); EdGPT (от англ. Education – образование + для генерации кода важным критерием GPT).41 Модели EdGPT обучаются на конкретных может стать «доля сгенерированных кодов, данных для образовательных целей. Другими которые могут быть непосредственно словами, EdGPT стремится усовершенствовать исполнимы» (может ли сгенерированный модель, полученную на основе огромных код быть применен в программировании и объемов данных общего обучения, с меньшими успешно пройти модульное тестирование); объемами высококачественных данных об для изображений определяющим может образовании, специфичных для конкретной быть «точное соответствие» (насколько предметной области. точно сгенерированные визуальные объекты соответствуют действительности) (Чен, 2023). Это потенциально дает EdGPT больше возможностей для поддержки преобразований, В заключение, можно сказать, что на первый перечисленных в разделе 4.3. Например, взгляд генеративный ИИ может показаться модели EdGPT, нацеленные на совместную простым в использовании; однако для более разработку учебных программ, могут сложных задач требуется профессиональное позволить преподавателям и учащимся участие чело