A nagy AI-sztori: minek járjunk egyetemre, ha az AI mindent megtaníthat?
A mesterséges intelligencia nemcsak az irodai munkát, a programozást vagy a médiát változtatja meg, hanem az oktatás egyik legkényelmetlenebb kérdését is újra előhozza: miért kell ma bemenni egy egyetemre, ha egy AI-rendszer néhány másodperc alatt összefoglal könyveket, magyaráz fogalmakat, kódot ír, vizsgakérdéseket készít, és akár azt is elmondja, hogyan érdemes őt használni? Dr. Kovács Ákos, a Széchenyi István Egyetem tanszékvezetője szerint éppen ezért az egyetemek egyik legfontosabb feladata ma nem az, hogy elhitessék: a régi rendszer változatlanul működik, hanem az, hogy megtanítsák a felelősségteljes AI-használatot. A nagy AI-sztori állandó szakmai vendége Aczél Petra kommunikációkutató, a Széchenyi István Egyetem professzora.
A nagy AI-sztori legújabb epizódját itt tekinthetik meg:
A fiatalabb generáció sokszor már nem technológiai csodaként kezeli a mesterséges intelligenciát, hanem az élete természetes részeként. Beadandóhoz, nyelvhelyességhez, kódíráshoz, tájékozódáshoz és döntések előkészítéséhez használja. A motiváció egyszerű: megkönnyíteni a mindennapokat. Az oktatók helyzete ennél bonyolultabb. Ők hosszú ideig abból éltek, hogy náluk volt a lexikális tudás, a tapasztalat és az értelmezés képessége. Az AI ebből bizonyos részeket már ki tud váltani – nem mindent, de éppen eleget ahhoz, hogy az egyetemeknek újra kelljen gondolniuk, mit adnak valójában.
Kovács Ákos szerint a válasz nem az, hogy az egyetemnek versenyeznie kell az AI-jal a gyors információadásban.
Ebben a versenyben aligha nyerhet. A mesterséges intelligencia pillanatok alatt összeszed egy tudásbázist, kiemel szempontokat, és akár új összefüggésekre is rámutathat. Ez azonban csak akkor válik értékké, ha az ember tudja, mit kérdez, hogyan kérdez, és hogyan ellenőrzi a választ.
Ezért lett kulcskérdés a promptolás. Általános AI-tudásnál ma ez az egyik legfontosabb alapkészség, de önmagában kevés. A jó prompt mellett kontextusra, célra, ellenőrzésre, etikai és jogi tudatosságra is szükség van. A felhasználónak nemcsak parancsokat kell adnia a gépnek, hanem értenie kell azt is, milyen információt oszt meg vele, és mire használja fel a választ.
Aczél Petra egy másik fontos problémára is felhívta a figyelmet: nem mindegy, milyen nyelven kérdezünk. A beszélgetésben elhangzott, hogy a nemzetközi platformok magyarul gyengébben teljesítenek, de a különbség nemcsak minőségi, hanem kulturális is lehet. Ugyanarra a feladatra más hangsúlyú választ adhat a rendszer attól függően, milyen nyelven és kulturális közegben kérdezzük.
Ez az oktatásban és a kutatásban különösen érzékeny pont. Ha a hallgató vagy oktató nem veszi észre, hogy a válasz nem semleges, hanem nyelvi és kulturális előfeltevéseket hordoz, könnyen úgy kezelhet egy AI-választ, mintha az objektív tudás lenne.
A beszélgetés második felében a programozók jövője is előkerült. Ez az egyik legkitettebb szakma, hiszen az AI már most képes kódot írni, hibát keresni, dokumentációt készíteni, vagy egy rutinfeladatot jelentősen felgyorsítani.
Kovács Ákos szerint a tapasztalt programozók számára az AI elsősorban hatékonyságnövelő eszköz lehet.
Aki érti, mit csinál, az sokkal gyorsabban tud dolgozni vele. A veszély inkább ott van, amikor valaki olyan kódot generáltat, amelynek a működését maga sem érti. Ez nem szakmai fejlődés, hanem rövidítés – és hosszú távon komoly kockázat.
A munkaerőpiacon ezért nem biztos, hogy az AI egyszerűen eltünteti a programozókat. Inkább hullámzó átalakulás jöhet. A cégek egy része először azt gondolhatja, hogy kevesebb ember is elég lesz, de ha nem vesznek fel juniorokat, nem lesz utánpótlás, amikor a tapasztalt szakemberek kiöregszenek, elmennek vagy váltanak.
Részletek a beszélgetés tartalmából:
- Miért használják a hallgatók elsősorban az AI-t? (01:43)
- Mi lehet az egyetem küldetése az AI-korszakban? (03:29)
- Milyen tudást válthat ki leginkább a mesterséges intelligencia? (06:40)
- Mire használhatják az oktatók az AI-t? (10:18)
- Miért nem mindegy, milyen nyelven kérdezünk az AI-tól? (12:27)
- Minek járjon be a hallgató az egyetemre, ha van AI? (14:01)
- Mi lesz a programozók jövője az AI mellett? (22:43)
- Kell-e még egyetem, ha a munkaerőpiac gyorsabb AI-képzést vár? (27:57)
- Elképzelhető-e, hogy tíz év múlva a szoftvereket már teljesen AI írja? (35:26)
A korábbi podcastjeinket itt hallgathatják meg.
A szomszéd, aki nem fél a vendégmunkástól: miért működik a horvát modell, és miért bukhat meg a magyar?
