Za šolske sisteme prihaja nova doba
ChatGPT, klepetalni robot, ki ga poganja umetna inteligenca (UI), se postopoma uveljavlja kot vse priljubljenejša tehnika plonkanja. Slednjega SSKJ opredeljuje kot glagolnik od plonkati, pogovorni izraz za »skrivaj, na nedovoljen način si pomagati pri pisanju, reševanju nalog; prepisovati«. (1)
Upoštevajoč učinkovitost ChatGPTja in načine, na katere je uporabljen v tem zgodnjem obdobju svojega obstoja, ni dvoma, da gre za povsem novo razsežnost »nedovoljenega načina pomagati si pri pisanju«. Če smo še nedavno tega povzetke domačih branj prepisovali iz generacije v generacijo – in poskušali, glede na razpoložljiv čas, voljo, sposobnost in prizadevnosti, prilagoditi vedno znova isto vsebino trenutnemu navdihu in slogu pišočega – to namesto nas veličastno opravi ChatGPT. Še več – ChatGPT se prek algoritma hitro uči novih vsebin, novih povezav in novih oblik, zato je njegov izdelek vsakič znova povsem unikaten – in torej nesledljiv v standardni smeri »prepisovanja«, goljufanja ali plagiatorstva, ki bi ga učitelj sicer nemara utegnil zaznati.
Program, ki ga je ustvaril OpenAI, uporablja strojno učenje za pripravo pisne vsebine po meri. Odziva se na konkretno zahtevo, ki mu je naložena; spekter tem, ki jih obvlada, je širok (in, ker gre za algoritem strojnega učenja, postaja le večji). Zbirati in obdelovati je sposoben zgodovinska dejstva, oblikovati eseje v različnih slogih, pisati slovnično pravilno (ali celo z napakami, v kolikor uporabnik poda takšno zahtevo) in izpeljevati prepričljive, logično utemeljene zaključke. In kar je zares osupljivo – zapis je v celoti realističen.
Potencial ChatGPTja so najprej zaznala komercialna podjetja kot morebitno učinkovito orodje za komunikacijo s strankami – a izjemen razvoj in dovršenost modela strojnega učenja v pisanju so hitro prepoznali tudi študenti. Kar je bilo še pred letom dni nepredstavljivo, je postalo resničnost: Učitelj, pa naj bo še tako izkušenj, preprosto nima možnosti prepoznati, ali je avtor oddane naloge resnično učenec ali nemara robot.
ChatGPT navdušuje tudi na visokošolski ravni. Velik odmev je naletel raziskovalni prispevek profesorja Christiana Terwiescha z ene izmed najstarejših in najuglednejših ameriških univerz Wharton o zmogljivosti ChatGPTja v programu MBA. (2) Algoritem generativne UI je na testu MBA uspešno opravil zadano nalogo.(3) »Chat GPT ima izjemne sposobnosti reševanja izzivov, ki se v veliki meri uporabljajo pri usposabljanju in testiranju naših študentov MBA. Glede na njegovo obvladovanje ocenjevanih področij bi njegovo delo ocenil z B do B-», je v svojem zaključku povzel Terwiesch (str. 17).
Kot je razvidno iz Terwieschejeve analize, se je ChatGPT izkazal za izjemno pismenega in analitičnega pri oblikovanju odgovorov na vprašanja. Jezik je bil jedrnat, struktura besedila logična in izbor besed tehten.
»OpenAIjev Chat GPT je pokazal izjemno sposobnost avtomatizacije nekaterih veščin visoko plačanih intelektualnih del znanja na splošno in posebej intelektualnih del na delovnih mestih, ki jih zasedajo diplomanti MBA, vključno z analitiki, menedžerji in svetovalci.« (Christian Terwiesch)
Razumljivo sproža takšna zmogljivost modela UI precej pozornosti akademske srenje. Kot poroča Financial Times (4), izrazi zaskrbljenosti niso redki. Pri tem FT navaja dekana poslovne šole Imperial College v Londonu: »Imamo resne razprave in delovna skupina analizira posledice ChatGPT in drugih podobnih orodij, za katera vemo, da jih uporabljajo naši iznajdljivi študenti, in o tem tudi že oblikujemo naša stališča.« Profesor Jerry Davis s Poslovne šole Ross Univerze v Michiganu je opozoril, da bo problem sčasoma le še večji. »Čas je za premislek od vrha do dna,« je dejal za Financial Times.
Zaradi morebitnih »negativnih vplivov na učenje študentov in pomislekov glede varnosti in točnosti vsebine« (5) se je v začetku leta največje šolsko okrožje v ZDA, okrožje mesta New York, kot eno izmed prvih odločilo za blokado ChatGPTja v šolskih napravah in omrežjih. Razumljivo je bilo pričakovati, da bo imel ta ukrep širši odmev, saj se številne šole vse težje spopadajo z dilemo, kako se odzvati na prihod nove dinamične tehnologije.(6) Mnogi so izrazili strah, da bo to konec pisnih nalog, kot smo jih poznali doslej - učiteljem, ki se tradicionalno zanašajo na neodvisne pisne naloge za izgradnjo in ocenjevanje veščin razumevanja in kritičnega mišljenja, ChatGPT odvzema njihovo najbolj osnovno, temeljno sredstvo; resnično avtorstvo seminarske naloge, eseja ali spisa je postavljeno pod avtomatičen vprašaj.
Kot poroča Chalkbeat, je tiskovna predstavnica v primeru NY City kot pojasnilo navedla, da »četudi orodje lahko ponudi hitre in enostavne odgovore na vprašanja, ne gradi veščin kritičnega razmišljanja in reševanja problemov, ki so bistvenega pomena za akademski in vseživljenjski uspeh.«
Tej logiki je težko oporekati. Ampak - je kleč res v tehnologiji?
Nekateri so hitro našli vzporednice z uporom proti »vdoru tehnologije« v preteklosti. Pred dvema desetletjema so se šolniki upirali Googlu, češ da bo študentom odvzel vse veščine iskanja informacij – prek spleta je bilo mogoče odgovore, katerih zbiranje je prej terjalo znaten vložen energije, pridobiti v trenutku. Še pred tem je podoben preplah povzročil – kalkulator.
Slovenska akademska srenja se zdi vsaj zaenkrat manj izpostavljena vplivom razvoja generativnih orodij UI – radi si predstavljamo, da je slovenski jezik tako unikaten, tako redek, tako »samo naš«, da nas globalni trendi dosežejo počasneje. Kar pa ne drži vedno.
Pod sponzorstvom Ministrstva za kulturo Republike Slovenije in Evropskega sklada za regionalni razvoj v Sloveniji že nekaj let poteka projekt Razvoj slovenščine v digitalnem okolju (7), ki z modeli strojnega učenja razvija programske kode in oblikuje zbirke podatkov pod odprtokodno licenco. Ti algoritmi so vešči ne le prepričljivega strojnega prevajanja za jezikovni par angleščina – slovenščina, pač pa tudi pravilne slovnice, sintakse in postavljanja vejic, prepoznavanja imen v besedilu in povezav med njimi (ekstrakcija povezav), odkrivanja povezav v smislu prepoznavanja imen v besedilu in koreferenčnosti med njimi ter prepoznavanja pomena besed v sobesedilu (razdvoumljanje). Za šolski sistem se zdita neposredno uporabljivi zlasti orodji UI za »strojno povzemanje besedil« in za »iskanje odgovorov na zastavljena vprašanja,« kot izhajajo iz besedila (torej kategorija »razumevanje vsebine").(8)
Vir: Projekt RSDO
V svetovnem merilu so začasni ukrepi različni – nekateri se vračaja k rokopisnemu delu, spret drugi k ustnemu ocenjevanju, številni pa so predvsem pozivi, da bo potrebno prevetriti obstoječe etične kodekse, da bodo zagotovili akademsko integriteto tudi v dobi UI.
Moja alma mater, Pravna fakulteta Univerze v Ljubljani, na primer še vedno prisega na »klavzurno nalogo« kot obliko opravljanja pisnega izpita, pri kateri študentje »razen izrecno dovoljenega študijskega materiala in drugih dovoljenih pripomočkov ne smejo imeti ničesar v dosegu rok« (9). Generativna UI tu res ne predstavlja nevarnosti – a kako bo s seminarskimi nalogami? Te se, nasprotno, ne pripravljajo pod budnim očesom nadzora, a so hkrati pogosta in uveljavljena oblika študentskih študijskih obveznosti. Kako se bodo tu zagotavljali visoki etični standardi?
Klasifikatorji odrešitve
Veliko upanja ponuja razvoj klasifikatorjev, ki bodo sposobni razpoznavanja med tekstom, spisanim z UI, in tekstom, ki je neposredno delo človeka – pri čemer so, nezanemarljivo, tudi sami klasifikatorji grajeni na tehnologiji umetne inteligence. V želji, da bi ponudil zaščito akademski integriteti, se je OpenAI hitro odzval na dileme šolnikov in že ponudil prvo verzijo takšnega klasifikacijskega orodja (10). Gre za jezikovni model, ki je zasnovan na naboru podatkov parov človeško napisanega besedila in besedila, napisanega z umetno inteligenco, o isti temi. Kot so zapisali, je (zaenkrat) resda še nemogoče zanesljivo odkriti vsako besedilo, napisano z umetno UI, a »verjamemo, da lahko dobri klasifikatorji ublažijo lažne trditve, da je besedilo, ustvarjeno z umetno inteligenco, napisal človek.«
Klasifikator je že javno dostopen, a je v tej fazi še pretežno nezanesljiv; kot poroča OpenAI, zaenkrat pravilno identificira zgolj 26% besedil, napisanih z UI – a ker gre za model strojnega učenja, ki se hitro »uči«, je mogoče upravičeno napovedovati progresivno izboljšanje natančnosti. Opozarjajo tudi, da je »znano, da so klasifikatorji, ki temeljijo na nevronskih mrežah, slabo kalibrirani zunaj svojih podatkov o usposabljanju«. Povedano drugače: nezanesljivi so pri kratkih besedilih, pri predvidljivih besedilih, pri besedilih, glede katerih nimajo dovolj podobnih vnosov, pa tudi tistih, ki sicer resda temeljijo na UI, a so »dodatno urejena« s človeško roko.
Tudi Turnitin, sicer najbolj znan po svoji programski opremi za zaznavanje plagiatorstva, poroča o gradnji orodij za zaznavanje besedil, ustvarjenih z UI. Komercialna programska oprema, ki jo uporabljajo številne univerze za razpoznavanje podobnosti besedil v primerjavi z obširno bazo že objavljenih člankov, knjig in spletnih strani, se zdi odlično izhodišče za razvoj klasifikatorja, grajenega na modelu strojnega učenja. Kot poroča The Register, tudi Turnitin gradi na modelu GPT-3. Izhaja iz podmene, da obstajajo pri pisanju umetne inteligence razvidni vzorci, ki so jih računalniki sposobni zaznati. Kot je za The Register povedal Eric Wang, Turnitinov podpredsednik oddelka za UI, ljudje »beremo tako, da skačemo naprej in nazaj z očmi, ne da bi se tega sploh zavedali, ali švigamo naprej in nazaj med besedami, med odstavki in včasih med stranmi. Listamo naprej in nazaj. Tudi pišemo s prihodnjim stanjem duha« (11). ChatGPT pa, nasprotno, gradi le na podlagi prejšnjih stavkov in prejšnjega besedila. ChatGPT je metodološko in tehnično pač - doslednejši.
Dejstvo je, da je generativna UI tu
Pričakovati je, da bo, glede na sistem njenega »učenja«, umetna inteligenca iz dneva v dan le še boljša, ne slabša. V tem oziru se zdijo smiselni zlasti pozivi k inkorporaciji orodij umetne inteligence kot dragocenih orodij učnega procesa.
V primeru pravne smeri je mogoče identificirati številna področja, ki se lahko z uporabo orodij strojnega učenja, torej algoritmov umetne inteligence, vsaj olajšajo, če ne celo izboljšajo. Pisanje odločb, na primer: velik del priprave besedila zavzema natančno navedbo strank, uporabljenih pravnih pravil, povzetka postopka in referenčnih virov. Kaj, ko bi vse to lahko namesto pravnika (sodnika, odvetnika, pravnega strokovnjaka) opravila že umetna inteligenca? Glede na oblično predvidljivost se zdijo odločbe (sodbe, sklepi) kot nalašč - in pri tem niti naključno nimamo v mislih slabšalnega prizvoka v smeri pravnega pozitivizma, »sodnika kot robota« ali posploševanja enostavnosti pravnega silogizma v strogi pravni formalizem - pač pa nasprotno: pravno predvidljivost in žlahtno konzervativnost kot temeljna stebra pravne varnosti. Dokler sledimo doktrini konvencionalno stipulativno – pragmatičnega definiranja prava, (12) odločbe pač morajo biti oblikovno predvidljive, formalizirane, »podobne«, prepoznavne, če naj služijo pravni varnosti.
Na tej osnovi, torej UI generiranemu »podmetu« besedilnega dela odločbe, si je lahko zamisliti, kako bi sodnik svoj ključen prispevek – implementacijo svojega znanja, interdisciplinarnega uvida, občutka za pravičnost, empatijo in življenjskih izkušenj - lahko opravil lažje, hitreje, bolje.
Dejstvo je, da so se napredne tehnologije v preteklosti že izkazale kot koristni pripomočki – in ob ustreznem razumevanju in usposabljanju je UI morda prav tista, ki bo naredila preboj. Ob premišljeni uporabi lahko generativna UI odstrani z učnih načrtov velik del nalog, ki so časovno zamudne, repetitivne ali temelječe zgolj na memoriziranju - in sprosti čas za učenje, razumevanje in personaliziran pristop k učni materiji.
»Kot večina tehnoloških orodij lahko tudi ChatGPT podpira učenje učencev, če se uporablja učinkovito. V rokah visokokvalificiranega učitelja […] bi lahko bilo dragoceno orodje za dopolnitev učenčevega razumevanja akademske vsebine in bi lahko učencem pomagalo razviti sposobnosti kritičnega mišljenja.« (13)
Umetna inteligenca ne bo nadomestila ljudi – bodo pa ljudje, ki uporabljajo UI, nadomestili tiste, ki je ne
Ni težko videti upravičenosti pričakovanj, da bo generativna UI radikalno pretresla širši spekter dejavnosti – izobraževanje in umetnost sta le dve izmed njih. Celoten razvoj umetne inteligence bo, tako kot na področju akademskega življenja ChatGPT, terjal zasuk v mentaliteti. Mehanično učenje, »piflanje«, (14) pomnenje podatkov brez razumevanja, ki nikoli ni preseglo dometa kratkotrajnega spomina, se v učnih programih že v znatni meri umika razvoju logičnega povezovanja dejstev; če je bilo pričakovano, da si naša generacija v osnovni šoli na pamet vkleše v spomin prav vse datume rojstva in smrti naših umetnikov, je prihod spleta s svojo instantno dostopnostjo do podatkov omogočil korak naprej – razumevanje umestitve del v njihovo ustvarjalno obdobje, iskanje skupnih elementov, prepoznavanje vpliva družbe ipd.
Podobno je mogoče v ChatGPTju – pa ne le njem, tudi na splošno v modelih strojnega učenja – uzreti izjemno priložnost za povečevanje zmožnosti človeških kapacitet (AI augmentation oz. širitvena UI). V tem smislu UI ne »zaseda« mesta človeku, pač pa mu predvsem pomaga, da lahko pridobljen rezultat sam nadgradi. Kot je za že omenjeni Chalkbeat povedal Adam Stevens, dolgoletni učitelj zgodovine na Brooklyn Techu, se lahko ChatGPT izkaže za zelo uporabnega, v kolikor se ga uporabi kot »osnovni odgovor, ki bi ga lahko razred skupaj analiziral in poskušal izboljšati«. V kolikor uspe učitelj pritegniti učence in jih »vprivabiti k raziskovanju stvari, ki jih je vredno vedeti«, je ChatGPT lahko izjemna pomoč. In nasprotno. V kolikor se bomo oklepali paradigme, da je delo učenca ovrednoteno zgolj na točkovanju vnaprej določenih postavk - za kar je bila, kot kritično povzame Stevens, »usposobljena cela generacija otrok« - bo ChatGPT postal grožnja.