Новые законы робототехники. Апология человеческих знаний в эпоху искусственного интеллекта - [31]
В США передовые технологии наблюдения уже задействованы в отслеживании движения глаз и пальцев студентов на сетевых занятиях и сетевом тестировании. В Университете Содружества Виргинии студентов поощряли использовать сканы сетчатки вместо кредитных карт и для оплаты еды в столовой. По мере роста накопленных данных предприниматели надеются начать отслеживать движение студентов и многое другое, чтобы еще лучше соотносить определенные паттерны жизни с желаемыми результатами. Другими словами, машина непрестанного наблюдения, разработанная компанией Hikvision, – это не странное отклонение, представляющее «технологию ябедничества». Скорее она, возможно, предрекает будущее образования в эпоху все более конформистского ИИ.
Грубо говоря, нам надо решить, чего именно мы хотим: инвестировать в образовательный ИИ, который постоянно измеряет и оценивает учащихся, или сосредоточить наши усилия на продуктах, повышающих уровень образования, создавая креативную и способствующую обучению среду. Проблемой, которую следует действительно решать, является ограниченность способности учителя отвечать на вопросы и давать советы; но его небезграничная способность наблюдать и оценивать каждый момент жизни учащегося является, скорее, благословением, ценным аспектом человеческого образования, который необходимо сохранить и в более технологичном будущем. К сожалению, менедже-риальный подход колонизировал значительную часть технообразования, что привело к выпячиванию количественных измерений. Цели образования разнообразны: многие из них нельзя, да и не нужно сводить к количественным оценкам. Если мы позволим ИИ перевести наше внимание с актуального обучения на то, что компьютеры умеют лучше всего измерять и оптимизировать, то упустим крайне важную возможность. Хуже того, мы позволим технологии узурпировать наши ценности и в конечном счете диктовать их, вместо того чтобы служить нам инструментом, помогающим их достигать. В этой главе исследуются позитивные применения ИИ и роботов в образовании, причем упор делается на то, как легко они могут скатиться к жестоким формам социального контроля.
Разнообразие целей образования
Траектория развития образовательной робототехники будет определяться проблемами, которые мы пытаемся решить. Роботы и ИИ – это инструменты, а не самодостаточные цели. Как отметил исследователь Нейл Селвин, споры об объеме и интенсивности автоматизации классов обычно являются «удобным заместителем более пространных дискуссий о природе, форме и функции образования в XXI в.»[188]. Действительно, целями образования могут быть все пункты следующего списка, однако разработчики в области технообразования не преследуют все их в равной степени:
1. Обучение вербальным и математическим/логическим/количественным навыкам и фундаментальные познания в истории, социологии, искусстве, науке и других областях.
2. Подготовка к специальности или карьере путем тренировки навыков или к профессии путем приобретения фундаментальных знаний и критического суждения.
3. Конкуренция за лучшие возможности в обучении и найме.
4. Обучение социальным навыкам и эмоциональному интеллекту.
5. Подготовка к гражданской роли, в том числе к участию в гражданском обществе[189].
Но, с точки зрения менеджеров-технократов, как только цели заданы, следующий шаг – это измерить их достижение путем количественного тестирования или какой-либо иной оценки результатов. Рассмотрим второй тип целей, а именно подготовку к трудовой деятельности. Социологи могут провести всевозможные исследования, в которых определят, какие учебные заведения лучше всего готовят учащихся к работе или поступлению в колледж. Возможность найма и заработки можно измерить, также существуют грубые оценки удовлетворенности работой. В результате появились различные рейтинги колледжей, основанные на определенном комплексе факторов. В некоторых указывались колледжи, не отличающиеся высоким качеством образования. В более серьезных программах изучаются публикации и исследовательские профили членов преподавательского состава. Экономические оценки строятся на соотношении стоимости обучения для студентов и их будущих заработках[190]. Их базовая логика безошибочна: студентам необходимо выбрать программы, которые коррелируют с максимальным приростом потенциального заработка, дисконтируемым по стоимости такого образования.
Этот строго инструментальный взгляд отличается прямолинейностью, а потому в экономическом смысле он весьма привлекателен, особенно если вы рассматриваете рабочую силу в качестве товара, аналогичного соевым бобам или углю, то есть в качестве фактора производства, который в идеальном случае постепенно дешевеет. Так же как прогресс в горном деле может привести к удешевлению угля, технообразование, получается, способно заменить дорогостоящих учителей и преподавателей, чтобы рабочую силу было дешевле готовить, а потому и нанимать. Конечно, сторонники количественных измерений изображают свои намерения в несколько ином свете, заявляя, что они учат студентов тем навыкам, которые действительно нужны им для преуспевания
