В университетах появились «цифровые кентавры»: студенты работают с ИИ как с напарником: машина готовит черновик, человек определяет стратегию

В шахматах «кентавром» называют команду человека и компьютера — вместе они играют сильнее, чем каждый по отдельности. В 1998 году такой кентавр впервые вышел на соревнования и обыграл программу, которая принимала решения самостоятельно. Дмитрий Земцов и Иван Груздев обнаружили, что студенты применяют похожую модель в учебе. Они отдают рутину машине, а сами определяют задачи и контролируют результат.

© AI

Исследование основано на глубинных интервью с теми, кто активно использует генеративный ИИ — победителями университетского конкурса и студентами, которые сами считают себя успешными пользователями.

Нейросети помогают им справляться со страхом чистого листа и выступает своего рода напарником. «Это как посоветоваться с другом. Только этот друг — компьютер», — объясняет один из участников. 

Другая студентка рассказывает, что сначала хаотично набрасывает идеи, а потом просит нейросеть переписать текст академическим языком. Третий респондент, наоборот, ждет ошибок, чтобы включался внутренний критик: «У меня постоянно режим «в интернете кто-то не прав»».
По наблюдениям исследователей, студенты довольно четко определяют линию разграничения. Нейросетям они отдают всю «муторную» часть — черновики, обзоры литературы и первичную структуру, а себе оставляют анализ, интерпретацию и финальную проверку. 

«Пока он пишет код, я успеваю заварить кофе», — шутит один из студентов.Главный аргумент в пользу такого распределения — скорость: «Все стали работать быстрее. Без нейросетей этот темп не выдержать».

Попытки некоторых преподавателей проверять работы студентов с помощью ИИ-детекторов проблему не решили — скорее добавили новую. Такие системы часто ошибаются и помечают обычные, человеческие тексты как сгенерированные. В итоге проверка превращается в игру «докажи, что ты не робот» и подрывает доверие к самой идее контроля.

Авторство студенты однозначно считают своим. ИИ для них — скорее секретарь, который помогает подготовить материал, но не заменяет мышление. Машину нужно направлять и контролировать: «Он генерирует каркас, но ему нужно все время объяснять, чего ты хочешь», — говорит один из участников.

Вокруг таких практик вырастают маленькие горизонтальные сообщества взаимопомощи. Студенты объединяются, чтобы покупать общие аккаунты, делятся удачными промтами и помогают друг другу осваивать инструменты. «Я двух подружек сагитировала... теперь процесс подготовки проектов ускорился», — рассказывает одна из участниц исследования. В таких группах важным социальным капиталом становится не только индивидуальное мастерство, но и готовность делиться навыками.

Земцов и Груздев обращают внимание на то, что пока университеты раздумывают, как быть с генеративным ИИ, студенты в небольших группах по три-пять человек уже выработали собственные правила игры.

Исследователи считают, что университетам стоит внимательнее посмотреть на этот низовой опыт. Нормы, которые вырастают из реальных практик, скорее всего окажутся жизнеспособнее формальных предписаний сверху.

Подробнее