Батьки, які виросли у 80-х та 90-х роках, неодмінно впізнають знайоме відчуття: слухаючи плейлист своєї дитини, раптом натрапляєш на пісню, яку дивним чином впізнаєш. Незважаючи на запевнення підлітка, що це – найновіший хіт, ти точно знаєш, що це лише оновлена версія твоєї улюбленої пісні з минулого. Схожа тенденція спостерігається і у випадку з генеративним штучним інтелектом (ШІ), який за своєю суттю є речовиною, що відтворює та переформатовує вже існуючі ідеї та думки.
З підвищенням популярності генеративного ШІ зростають і побоювання щодо майбутнього вищої освіти. Експерти з різних галузей висловлюють думку, що ШІ здатен знищити коледжеві есе або навіть зробити професорів зайвими. Ці страхи мають підстави. Поспостерігаючи за стрімким прогресом генеративного штучного інтелекту за останні кілька місяців, автор постійно коливається між великою повагою та глибоким тривожним відчуттям. ШІ у вигляді чат-бота виконує безліч справ, від організації графіка до планування гардероба на осінній семестр. Є побоювання стати надто залежним від технології: чи не відбувається втрата власного «я»? Чи не стає ШІ психологічною опорою? І якщо автор відчуває це, то яке ж вплив має генеративний ШІ на студентів?
Ремікс чи оригінальність: Girl Talk чи Beyoncé?
Розмірковуючи над перевагами та недоліками власного використання штучного інтелекту, з’явилася думка про потенційний порятунок людства. Як уже було зазначено, ШІ більше схожий на діджея, що реміксує найкращі хіти суспільства, аніж на інноваційного творця. Чат-бот авторки більше нагадує Girl Talk (можливо, вам це ім’я мало відоме, але ваш ШІ знає) ніж Beyoncé, ім’я якої відоме кожному. Хоча в тому немає нічого поганого: міксування музики – це мистецтво, що потребує особливих навичок, так само як і використання ШІ вимагає балансу вмінь для створення кінцевого продукту. Але будь-яка кількість злитих у ремікс пісень інших виконавців не перетворить вас на революційного музиканта. Приклади цьому – Pat Boone і The Beatles, Sha Na Na і David Bowie, Milli Vanilli і Prince, MC Hammer і Lauryn Hill.
Недоліки ШІ у творчому письмі
Авторка, поєднуючи досвід математика та романістки, відзначає явні слабкості генеративного ШІ у двох цих різних сферах. Спочатку про письмо. ChatGPT з успіхом допомагає створювати оригінальні імена персонажів або планет для науково-фантастичних романів, вигадувати хвороби чи інші елементи, необхідні для сюжету. Окрім цього, він також корисний для виправлення граматичних помилок, наприклад, пропущених ком або фрагментованих речень. Проте якщо попросити його написати цілу главу, результат буде нудним, передбачуваним і бідним на оригінальність твором, що іноді викликає фізичний дискомфорт через банальність і безглуздість спроби гумору.
Дослідження Wharton School показує, що ChatGPT зменшує різноманітність ідей під час генерації пропозицій, звужуючи таким чином спектр нових концепцій. При цьому сам автор зауважує, що ідеї, запропоновані ШІ для мозкового штурму, рідко використані напряму, але вони слугують стартовою точкою для початку творення чогось оригінального та властивого саме йому.
Наприклад, на прохання вигадати жарт про повторюваність у пропозиціях ШІ відповів:
“Жарт: це не мозковий штурм – це лінива трупа мімів, що повторює одне одного.”
Цей жарт здається недостатньо дотепним, але інші відповіді ШІ надихнули автора на музичну аналогію зі старту цього матеріалу.
Незважаючи на те, що генеративний штучний інтелект не створює справді нового, залишається надія, що коледжські есе, як і художні романи, не зникнуть повністю. Надмірна залежність від ШІ може ослабити сам жанр есе, можливо, змусить його ледве дотягти до випуску, але надія залишається.
Автор пригадує одного зі своїх улюблених вчителів англійської мови в середній школі, який вимагав регулярно вести щоденник – писати хоч що-небудь щоразу. Цей процес, зв’язуючи перо з папером, пробуджував креативність і сприяв розвитку любові до записування ідей. Незважаючи на захоплення сучасними технологіями і великий ентузіазм до ШІ, автор і досі використовує традиційні зошити для перших чернеток романів.
Для категорично нового роману, що ще не написаний, ШІ не здатен імітувати індивідуальний голос автора. Навіть якщо штучний інтелект спробує передбачити стиль і послідовність написання, він робить це посередньо.
Проблеми з написанням дослідницьких робіт: ШІ чи процес?
Дослідницька праця суттєво відрізняється від художньої творчості. ChatGPT досить успішно збирає інформацію з кількох джерел і об’єднує її у зв’язний текст, хоча необхідно перевіряти наявність вигаданих посилань. І, чесно кажучи, коли студентам доводиться писати 15-сторінкові дослідницькі роботи із застосуванням багатьох джерел — коли це взагалі трапляється без жодної допомоги? ШІ може перевершити студента у таких завданнях. Проте процес написання набагато важливіший за кінцевий результат.
У статті JT Торреса у Inside Higher Ed «Writing the Research Paper Slowly» пропонується поетапна методика підготовки дослідницької роботи, що включає:
- Пошук і вивчення джерел.
- Ведення нотаток.
- Організацію зібраної інформації у логічну наукову розповідь.
- Створення плану роботи.
Такий підхід орієнтує студентів на розвиток процесу написання замість націленості лише на готову роботу, що збільшує їхню впевненість і переносимість навичок на інші предмети. Власний досвід автора спонукав переглянути принципи дизайну семестрових завдань під впливом цих осмислень.
Використання ШІ у навчальному процесі
Розуміння того, що генеративний ШІ іноді виконує певні завдання краще за студента, змусило автора стати більш свідомим вчителем. Тепер при створенні завдань він ставить запитання:
Чи може ChatGPT виконати це краще за студента?
Якщо відповідь позитивна, то якою є справжня мета навчальної діяльності? Для цього автор застосовує такі методики:
-
Метод 1. Оцінка завдань з урахуванням можливостей ШІ
Спершу визначити, чи не перевіряє завдання навички, що вже добре автоматизовані ШІ. Якщо так, зосередитися на значенні цих навичок або способах їх розвитку понад можливості ШІ. -
Метод 2. Втручання ШІ туди, де він додає цінність, і виключення там, де ні
Іноді доцільно інтегрувати ШІ прямо у завдання (наприклад, автоматизація аналізу даних або написання коду), а в інших випадках важливо культивувати виключно людський досвід (персональний стиль, творче самовираження). -
Метод 3. Уточнення: теорія чи практичне застосування
Чи оцінюється розуміння теоретичної основи матеріалу або здатність користуватися програмним забезпеченням? У першому випадку вимагати ручного розв’язання та пояснень, у другому – розглядати використання ШІ доречним. -
Метод 4. Вимога залишати рефлексії для завдань із підтримкою ШІ
Студенти мають описувати, як саме використовували ШІ і чи було це корисно. Це розвиває метакогнітивні навички та зменшує надмірну залежність. -
Метод 5. Обов’язкове надання студентами текстів запитів і їх редагувань
Це вчить прозорості у роботі зі ШІ і мистецтву ітерації: не просто копіювати першу відповідь бота, а аналізувати її і покращувати за допомогою уточнених запитів. Так розвиваються навички «promt engineering», через що студент усвідомлює, що чат-бот — не чарівна машина відповідей.
ШІ і обмеження інновацій у наукових дослідженнях
Як генеративний ШІ впливає на академічні дослідження загалом? Враховуючи, що цей інструмент лише реміксує найкращі «хіти» історії людства, його роль обмежена. Справжні наукові прориви починаються з нових, не поставлених питань. ШІ працює всередині існуючих даних, не усвідомлюючи меж можливого, й не може знаходити відповіді на питання, які ще не поставлені.
Один із особистих досвідів автора свідчить: близько року тому ШІ не міг написати частину коду для дослідження — створення такого коду було новаторським завданням. Після тижня невдач автор написав цей код сам за півгодини. Хоча за цей час розумові здібності штучного інтелекту підвищилися, основна суть лишилася: інновації йому не під силу. Бажання догодити користувачу («креативне лестощі») часто призводить до створення переконливого, але помилкового результату.
В одному випадку автор попросив штучний інтелект довести теорему про розподіл полігональних чисел за законом Бенфорда (спойлер: такі числа не підкоряються цьому закону). ШІ написав статтю, готову до публікації, а також побудував простіше та лише анекдотичне доказ протилежного твердження. Відправлена стаття була відхилена журналом, який виявив помилки — людський контроль залишатиметься необхідним. Тобто:
- Завжди буде потрібен нагляд та рецензування з боку людини.
- «Креативне лестощі» створює небезпеку в наукових контекстах, підтверджуючи, що люди мають критично оцінювати результати ШІ.
Наукові дослідження вимагають новаторських питань і непередбачуваних відповідей, чого генеративний ШІ забезпечити не в змозі, адже він по суті повторює лише те, що вже є в базах даних.
Допомога студентам бачити сліпі зони ШІ
Досвід із законом Бенфорда та полігональними числами ілюструє важливість навчання студентів свідомому використанню ШІ в академічному середовищі. Як зазначено у статті Time.com «Чому штучний інтелект стає менш надійним, а не більш», незважаючи на технологічний прогрес, ШІ здатен генерувати складні помилкові відомості. Студенти повинні навчитися орієнтуватися у цьому.
Один із улюблених завдань автора на курсі статистики – це виклик «Перевершити ChatGPT», що передбачає:
- Створити статистичне питання, на яке чат-бот помилиться.
- Пояснити, чому ШІ помилився.
- Надати правильну відповідь.
Варіант цього завдання – порівняти контент, створений людиною та ШІ, й критично оцінити тон, ясність та оригінальність матеріалу.
Ремікс не є створенням
Контент, створений ШІ, схожий на пісню, цілком побудовану з реміксованих семплів. Семплювання має своє місце як в музиці, так і у письмі, але коли все починає звучати однаково, мозок перестає реагувати на це. Чудовий ремікс може надати друге дихання класиці, але ми все одно прагнемо несподіванок. Саме тому музичні проекти Beyoncé («Lemonade») або Kendrick Lamar («To Pimp a Butterfly») вразили слухачів – вони не просто слідували відпрацьованим схемам, а ламали правила і створювали щось унікальне.
Штучний інтелект, попри свою цінність, не порушує правил, а лише дотримується їх. Саме це розмежовує інновацію й імітацію. У зв’язку з цим поточний рівень розвитку ШІ не загрожує зникненню оригінального мислення.
Авторка тексту: докторка філософії Сібіл Прінс Нельсон – асистентка професорки математики та науки про дані у Вашингтон і Лі університеті, перша AI Fellow цього закладу. Має ступінь доктора в галузі біостатистики, а також понад двадцятирічний досвід викладання на середньому та вищому рівнях освіти. Авторка художньої літератури під псевдонімами Sybil Nelson та Leslie DuBois.
Джерела:
- Hsu, Hua. 2025. “The End of the English Paper.” The New Yorker, 7 липня 2025. https://www.newyorker.com/magazine/2025/07/07/the-end-of-the-english-paper.
- Warner, John. 2024. “Get Ready for Faculty Bot-ification.” Inside Higher Ed, 11 грудня 2024. https://www.insidehighered.com/opinion/columns/just-visiting/2024/12/11/great-ready-faculty-bot-ification.
- Meincke, Lea, Gideon Nave, and Christian Terwiesch. 2025. “ChatGPT Decreases Idea Diversity in Brainstorming.” Nature Human Behaviour 9: 1107–1109. https://doi.org/10.1038/s41562-025-02173-x.
- Torres, J. T. 2021. “Writing the Research Paper Slowly.” Inside Higher Ed, 5 травня 2021. https://www.insidehighered.com/advice/2021/05/05/benefits-new-approach-student-research-papers-opinion.
- Sonnenfeld, Jeffrey, and Joanne Lipman. 2024. “Why A.I. Is Getting Less Reliable, Not More.” Time, 20 червня 2024. https://time.com/7302830/why-ai-is-getting-less-reliable/.
