Искусственный интеллект в глазах студентов: пилотное исследование

Автор: Денис Аветисян

Небольшое исследование выявило отношение студентов к генеративным моделям ИИ, особенно в контексте творчества и образования.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Опрос преподавателей выявил значительную неопределенность в отношении допустимости использования генеративного искусственного интеллекта в учебном процессе: мнения разделились между полной поддержкой, полным запретом и необходимостью рассмотрения каждого случая индивидуально, при этом значительная часть респондентов затруднилась с ответом.

Пилотное исследование общественного мнения студентов о генеративном ИИ, включающее анализ участия и этических аспектов, указывает на необходимость расширения выборки для получения более достоверных результатов.

Несмотря на стремительное развитие генеративного искусственного интеллекта (GAI), понимание отношения студентов к его использованию в образовательной среде остается фрагментарным. Данное пилотное исследование, ‘Pilot Study on Student Public Opinion Regarding GAI’, посвящено изучению восприятия GAI студентами университетов, особенно в контексте обучения и творчества. Полученные результаты указывают на низкий уровень вовлеченности студентов в исследования, связанные с GAI, что подчеркивает необходимость увеличения выборки для будущих работ. Как изменится образовательный процесс при более широком принятии студентами инструментов GAI и какие этические аспекты следует учитывать?

Искусственный интеллект и трансформация художественного ландшафта: от «ААРОНа» до GAN

Генеративные модели искусственного интеллекта стремительно преображают творческий ландшафт, открывая возможности для принципиально новых форм художественного выражения. Наблюдается всплеск популярности инструментов, способных мгновенно преобразовывать фотографии, имитируя узнаваемый стиль знаменитой студии Ghibli или манеру известных художников. Это не просто фильтры, а сложные алгоритмы, анализирующие и воспроизводящие художественные особенности, что позволяет создавать изображения, которые ранее требовали значительных навыков и времени. Подобные технологии демократизируют искусство, делая его более доступным и расширяя границы творческого самовыражения для широкой аудитории, а также стимулируя появление новых гибридных форм искусства, сочетающих человеческий талант и возможности искусственного интеллекта.

В 1968 году программа «ААРОН», разработанная Харлоу Харрисом, стала одним из первых примеров использования искусственного интеллекта для создания оригинальных изображений. В отличие от современных моделей, «ААРОН» не просто воспроизводил существующие стили, а генерировал абстрактные картины, используя алгоритмы для определения композиции, цвета и формы. Программа работала автономно, создавая произведения, которые затем корректировались Харрисом, что подчеркивало не замену, а расширение творческих возможностей человека. Несмотря на технологические ограничения того времени, «ААРОН» продемонстрировал принципиальную возможность создания искусства с помощью машины, заложив фундамент для последующих исследований и разработок в области генеративного искусства и, в конечном итоге, подготовив почву для появления более сложных и мощных моделей, таких как Generative Adversarial Networks.

В 2014 году появление генеративно-состязательных сетей (GAN) стало поворотным моментом в области компьютерного искусства, вновь привлекая внимание к возможности создания оригинальных произведений с помощью искусственного интеллекта. Эта инновационная архитектура, состоящая из двух нейронных сетей — генератора и дискриминатора — позволила преодолеть ограничения предыдущих подходов. Генератор создает новые изображения, стремясь обмануть дискриминатор, который, в свою очередь, учится отличать подделки от реальных изображений. Постоянная «игра» между этими сетями приводит к экспоненциальному улучшению качества генерируемых изображений, открывая двери для беспрецедентных творческих экспериментов и стимулируя дальнейшие исследования в области машинного обучения и искусственного творчества.

Опрос показал, что большинство респондентов считают допустимым использование генеративного ИИ для создания произведений искусства в стиле ныне живущих художников.

Юридические и этические вызовы в искусстве, созданном ИИ

Растущее использование генеративного искусственного интеллекта (ИИ) в сфере искусства привело к ряду судебных разбирательств, связанных с нарушением авторских прав. Компании, такие как Midjourney, оказались в центре исков, касающихся незаконного использования защищенных авторским правом изображений для обучения алгоритмов ИИ. Суть претензий заключается в том, что процесс обучения моделей генеративного ИИ, включающий анализ миллионов изображений, может нарушать права владельцев этих изображений, даже если конечный результат не является прямой копией какого-либо конкретного произведения. Юридические споры касаются вопросов о допустимом использовании (fair use) и необходимости получения согласия правообладателей на использование их работ в процессе обучения ИИ.

Иск, поданный компанией The New York Times, акцентирует внимание на проблеме несанкционированного использования материалов, защищенных авторским правом, для обучения моделей генеративного искусственного интеллекта. В частности, утверждается, что компании, разрабатывающие подобные модели, использовали миллионы статей и изображений, защищенных авторским правом, без получения соответствующих лицензий или разрешений. Суть претензии заключается в том, что процесс обучения моделей предполагает создание производных работ, нарушающих исключительные права правообладателей, и что модели, обученные на нелегальном контенте, представляют собой прямую коммерческую выгоду, полученную за счет нарушения авторских прав. Иск подчеркивает, что простое извлечение данных из общедоступных источников не освобождает разработчиков от ответственности за нарушение авторских прав при их последующем использовании для создания и обучения коммерческих продуктов.

Победа изображения, сгенерированного искусственным интеллектом, в художественном конкурсе вызвала широкую дискуссию о природе искусства и роли человеческой креативности в процессе его создания. В частности, возник вопрос о том, может ли результат, полученный алгоритмом без непосредственного участия человека в традиционном понимании, считаться полноценным произведением искусства. Критики указывают на отсутствие авторского замысла и эмоциональной составляющей, присущей работам, созданным человеком, в то время как сторонники утверждают, что использование AI — это новый инструмент, расширяющий возможности художественного выражения, и роль художника смещается к кураторству и настройке алгоритмов. Дебаты касаются также определения авторства и прав интеллектуальной собственности на произведения, сгенерированные AI.

Взгляд студентов на генеративный ИИ: восприятие и этические аспекты

В рамках исследования, проведенного в ходе курса ‘CDS 130’, были изучены мнения студентов об использовании генеративного искусственного интеллекта (GAI) в различных контекстах. Сбор данных осуществлялся среди студентов, задействованных в данном курсе, с целью выявления их представлений о потенциальных применениях и последствиях использования GAI. Исследование охватывало широкий спектр областей, включая искусство, образование и оценку достоверности информации, с акцентом на субъективное восприятие студентов относительно возможностей и ограничений данной технологии.

В ходе исследования, посвященного восприятию генеративного ИИ студентами, были получены данные об отношении к допустимости использования данной технологии в сфере искусства. Студенты высказывали различные мнения относительно этичности и приемлемости создания произведений искусства в стилях как ушедших, так и ныне живущих художников. Отмечалось, что применение генеративного ИИ для имитации стиля умерших авторов вызывает меньше возражений, чем использование этой технологии для создания работ, подражающих стилю современных художников, что связано с вопросами авторского права и художественной оригинальности.

В ходе исследования, проведенного в рамках курса ‘CDS 130’, изучались представления студентов о достоверности генеративного ИИ как источника информации, а также об общей надежности источников информации. Результаты показали, что студенты проявляют осторожность в оценке информации, полученной от генеративного ИИ, выражая обеспокоенность по поводу потенциальных неточностей и предвзятости. При этом, общая оценка надежности традиционных источников информации также варьировалась в зависимости от типа источника и контекста использования. Особое внимание уделялось способности студентов критически оценивать информацию, независимо от ее источника, и различать факты от мнений.

Исследование также охватывало мнения студентов относительно допустимости использования генеративного ИИ преподавателями в образовательном процессе. В частности, изучались взгляды на целесообразность применения ИИ для автоматизации проверки заданий, создания учебных материалов и предоставления персонализированной обратной связи. Студенты высказывали опасения по поводу потенциальной предвзятости, возникающей при использовании ИИ для оценивания, а также выражали потребность в прозрачности и объяснимости алгоритмов, используемых преподавателями. Результаты показали, что большинство студентов считают допустимым использование ИИ для вспомогательных задач, но подчеркивают важность сохранения человеческого контроля и критического мышления в процессе обучения.

Опрос показал, что большинство респондентов считают допустимым использование генеративного ИИ преподавателями в учебном процессе только в отдельных случаях, а не повсеместно или вовсе недопустимым.

Методология исследования и участие студентов

Коэффициент участия в исследовании, определяющий долю студентов, согласившихся предоставить свои данные, являлся ключевым показателем. Достигнутый уровень участия составил 4.4%. Данный показатель отражает процент респондентов, включенных в анализ, и является основой для оценки репрезентативности полученных результатов относительно всей целевой группы студентов.

Для анализа доли участия в исследовании (4.4%) применялись биномиальное распределение и доверительные интервалы Клоппера-Пирсона. Использование этих методов позволило обеспечить статистическую строгость оценки доли участия. Полученный 95% доверительный интервал составил (0.009, 0.124), что означает, что с вероятностью 95% истинное значение доли участия в исследуемой популяции находится в указанном диапазоне. Расчет доверительного интервала выполнен с учетом дискретного характера данных и обеспечивает более точную оценку, чем традиционные методы, основанные на нормальном приближении.

Примененная методология позволила сделать достоверные выводы о более широкой студенческой популяции в рамках курса ‘CDS 130’. Полученный 95% доверительный интервал участия (0.009, 0.124) статистически значимо отличается от доверительного интервала предыдущего исследования (0.142, 0.429). Отсутствие пересечения этих интервалов указывает на существенную разницу в показателях участия между двумя выборками, что позволяет утверждать о наличии изменений в отношении к предоставлению данных среди студентов курса ‘CDS 130’ по сравнению с предыдущим периодом исследования.

Влияние и перспективы развития генеративного ИИ

Исследование восприятия генеративного искусственного интеллекта студентами выявило ценные сведения, способствующие обсуждению этических и ответственных аспектов его применения. Полученные данные демонстрируют, что студенты осознают как потенциальные преимущества, так и риски, связанные с использованием подобных технологий в образовательном процессе и творческой деятельности. Особое внимание уделяется вопросам авторства, плагиата и необходимости развития критического мышления для оценки контента, созданного ИИ. Эти результаты позволяют преподавателям и разработчикам образовательных программ формировать более осознанный подход к интеграции генеративного ИИ, акцентируя внимание на принципах добросовестного использования и развитии творческого потенциала студентов, а не на простой автоматизации задач.

Необходимы дальнейшие исследования для всесторонней оценки долгосрочного влияния искусственного интеллекта на креативность, авторство и художественный ландшафт. Поскольку генеративные модели становятся все более сложными и интегрированными в творческие процессы, важно изучить, как они меняют само определение творчества и авторства. Исследования должны охватывать широкий спектр дисциплин — от литературы и музыки до изобразительного искусства и дизайна — чтобы понять, как ИИ влияет на стили, техники и эстетические ценности. Особое внимание следует уделить изучению потенциальных изменений в процессе создания произведений искусства, а также юридическим и этическим вопросам, связанным с авторскими правами и интеллектуальной собственностью в эпоху ИИ. Понимание этих динамических изменений позволит прогнозировать будущее искусства и адаптироваться к новым реалиям творческого процесса.

Понимание динамично меняющихся взаимосвязей между искусственным интеллектом и человеческим творчеством открывает возможности для формирования будущего, в котором оба эти аспекта не просто сосуществуют, но и взаимно обогащают друг друга. Образовательные учреждения и органы государственной политики играют ключевую роль в этом процессе, создавая условия для развития навыков, необходимых в эпоху, когда ИИ становится все более распространенным инструментом. Необходимо акцентировать внимание на развитии критического мышления, этической осведомленности и способности к инновациям, чтобы будущие поколения могли эффективно использовать потенциал ИИ, сохраняя при этом уникальность и ценность человеческого творчества. В результате, продуманный подход к интеграции ИИ в образовательный процесс и культурную сферу позволит создать синергию, в которой искусственный интеллект станет не заменой, а мощным катализатором для раскрытия творческого потенциала человека.

Опрос показал, что большинство респондентов считают ответы, генерируемые ИИ, недостоверными.

Исследование общественного мнения студентов о генеративном ИИ, как показывает практика, наталкивается на банальное — низкий процент участия. Статистический анализ, даже с использованием биномиального распределения, не спасёт ситуацию, если никто не хочет отвечать. Похоже, студенты либо заняты, либо просто не видят смысла в этих опросах. Как говорил Андрей Колмогоров: «Математика — это искусство невозможного». И правда, пытаться получить репрезентативную выборку в современном мире — задача нетривиальная, граничащая с фантастикой. В итоге, сложная система, задуманная как инструмент познания, превращается в очередной bash-скрипт, который нужно постоянно дописывать и исправлять, чтобы хоть что-то получить на выходе. И да, сейчас это назовут проблемой сбора данных и получат инвестиции.

Что дальше?

Предварительное исследование общественного мнения студентов относительно генеративного искусственного интеллекта, как и следовало ожидать, выявило…нехватку энтузиазма для заполнения анкет. Низкий процент участия, конечно, не является признаком отсутствия интереса, а скорее — признаком того, что у студентов есть более насущные дела. Или, что более вероятно, они просто не верят в обещания самообучающихся систем. В конце концов, всё, что обещает быть самовосстанавливающимся, просто ещё не сломалось.

Статистический анализ, основанный на биномиальном распределении, выглядит элегантно на бумаге. Однако, продукшен всегда найдёт способ сломать даже самую изящную теорию. Необходимость увеличения выборки для будущих исследований — это не просто академическая прихоть. Это признание того, что документация — это форма коллективного самообмана, а реальность всегда более хаотична, чем любые модели.

Вместо того, чтобы стремиться к созданию всеобъемлющей картины восприятия генеративного ИИ, возможно, стоит сосредоточиться на конкретных случаях использования и потенциальных точках отказа. Если баг воспроизводится — значит, у нас стабильная система. И если студенты игнорируют наши опросы, это тоже воспроизводимый результат, требующий пристального внимания.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.04336.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-11 10:25