Если генеративный ИИ способен объяснить экономическую модель, решить задачу, разобрать ...
Если генеративный ИИ способен объяснить экономическую модель, решить задачу, разобрать данные, предложить аргументы и собрать аналитический текст, что именно после этого должен уметь экономист сам? С этого вопроса мы начинаем новую рубрику «Архитектуры денег». Обычно канал разбирает архитектуру денежных систем: кто выпускает деньги, кто ведёт учёт, кто задаёт правила, кому принадлежат данные и кто отвечает за результат. В #АрхДенег_Интеллект попробуем применить похожую оптику к интеллектуальной работе: какие операции остаются за человеком, какие передаются генеративному ИИ и где помощь модели начинает превращаться в незаметную подмену собственного мышления. Поводом стала наша новая статья, опубликованная в Discover Education: Human–GenAI Interaction Across Bloom’s Levels in University Economics Education. Работа представляет собой не эксперимент со студентами, а интегративный обзор исследований и концептуальное моделирование. Мы проанализировали литературу о взаимодействии человека с генеративным ИИ и посмотрели, как меняется роль модели по мере усложнения когнитивной задачи: от поиска информации и объяснения до применения знаний, анализа, оценки и создания нового результата. В итоговый синтез вошли 32 источника, 18 эмпирических и 14 концептуальных, обзорных и институциональных. Главный вывод оказался менее бинарным, чем спор «разрешать или запрещать ChatGPT». На относительно простых задачах AI может работать как справочник или персональный тьютор. На уровне применения знаний возникает развилка: та же модель либо помогает освоить способ решения, либо выполняет его вместо человека. На более сложных уровнях вопрос становится ещё неприятнее: уже недостаточно получить хороший результат, нужно понимать, кто построил аргументацию, кто выбрал критерии оценки и чей вклад мы в итоге видим перед собой. Поэтому в следующих публикациях нас будет интересовать не «насколько хорошо AI решает задачи». Интереснее другое: как должна быть устроена архитектура интеллектуальной работы, чтобы машина увеличивала возможности экономиста, но не делала его собственное мышление необязательным. Статья на сайте издательства Springer Nature #АрхДенег_Интеллект 😀 Архитектура денег