Profesor in vodja Centra za odgovorno umetno inteligenco Ernest Ženko je pred kratkim v intervjuju za Delo opozoril, da je treba v dobi jezikovnih modelov na novo premisliti smisel diplomskih nalog.

Njegova ugotovitev je razumljiva.

Danes lahko študent v ChatGPT vnese naslov naloge, nekaj navodil in v nekaj minutah dobi osnutek besedila, za katerega bi pred nekaj leti potreboval več dni dela.

Toda ob tem se postavlja drugo vprašanje.

Ali smo morda pozabili, kaj je sploh namen diplomske naloge?

Če menimo, da je njen namen napisati 80 strani besedila, potem je umetna inteligenca res velik problem.

Če pa je njen namen nekaj drugega, potem se celotna razprava postavi na glavo.

Bistvo diplomske naloge presega pisanje

Diplomska naloga ni tekmovanje v tipkanju.

Njeno bistvo ni število strani. Ni oblikovanje odstavkov. In ni to, koliko ur je nekdo presedel za računalnikom.

Diplomska naloga ni namenjena zgolj preverjanju sposobnosti pisanja. Njeno bistvo je predvsem v tem, da študent prepozna problem, ga razišče, ovrednoti različne vire ter oblikuje argumentirane zaključke. Pisanje je pomemben del tega procesa, ni pa njegov edini namen.

Če to razumemo, potem postane jasno, da umetna inteligenca sama po sebi ne ogroža bistva diplomskih nalog.

Če bi tako razmišljali v preteklosti, bi zavračali tudi knjižnice

Nasprotniki uporabe umetne inteligence v izobraževanju pogosto govorijo, kot da bi morali študenti dokazovati znanje brez kakršnekoli tehnološke pomoči.

Toda če bi to logiko dosledno uporabljali skozi zgodovino, bi morali pred 50 leti zavračati knjižnice, pred 20 leti Google, pred 10 leti spletne prevajalnike in pred 500 leti tisk.

Še več.

Če bi šli dovolj daleč v preteklost, bi morali trditi, da je boljše vse pomniti kot zapisati na papir.

Takšno razmišljanje ne bi bilo samo neracionalno. Bilo bi destruktivno.

Celoten napredek civilizacije temelji na tem, da ljudje znanje prenašamo v knjige, knjižnice, računalnike in danes tudi v umetno inteligenco. Vsaka generacija je nato svojo energijo namesto v ponavljanje že znanega vlagala v reševanje novih problemov.

Pomembno je, da zna informacije najti, preveriti, razumeti in jih pravilno uporabiti.

Zakaj bi bila umetna inteligenca pri tem izjema?

Dober študent bo z umetno inteligenco naredil boljšo raziskavo

Predstava, da ChatGPT napiše diplomo namesto študenta, je pogosto precej poenostavljena.

UI lahko napiše besedilo. Ne more pa sam določiti, kaj je pomemben raziskovalni problem.

Lahko pomaga pri ocenjevanju virov in argumentov.

Ne more pa prevzeti odgovornosti za to presojo.

Ne more prevzeti odgovornosti za zaključke.

Vse to mora še vedno narediti človek.

Lahko pa umetna inteligenca pomaga pri delu.

Študent lahko hitreje pregleda literaturo.

Hitreje poišče dodatne vire.

Primerja več različnih pogledov.

Preveri argumente.

Postavlja dodatna vprašanja.

In zaradi tega pogosto pride do boljšega razumevanja problema.

Vprašanje ni, da uporablja umetno inteligenco, ampak kako lahko zaradi nje bolje razume tematiko.

Morda je čas za višje standarde

V eni stvari se z Ernestom Ženkom strinjam.

Univerze bodo morale prilagoditi način ocenjevanja.

Toda rešitev ni prepoved uporabe umetne inteligence.

Rešitev so višji standardi.

Če vemo, da imajo študenti dostop do zmogljivih orodij, potem moramo od njih zahtevati več.

Boljše argumente.

Bolj poglobljeno razumevanje.

Bolj kakovostne zaključke.

Boljšo obrambo svojih stališč na zagovoru.

Če nekdo ne zna pojasniti, zakaj je prišel do določenega zaključka, potem ni pomembno, ali je besedilo napisal sam ali s pomočjo ChatGPT-ja.

Takrat problem ni umetna inteligenca.

Takrat problem predstavlja pomanjkanje znanja.

Problem ni ChatGPT

Morda je največja ironija celotne razprave prav v tem, da umetna inteligenca ni razvrednotila diplomskih nalog.

Razkrila je njihovo bistvo.

Pokazala je razliko med pisanjem in razmišljanjem.

Med oblikovanjem besedila in razumevanjem problema.

Med kopiranjem informacij in oblikovanjem lastnih zaključkov.

Umetna inteligenca je prvič v zgodovini omogočila, da lahko velik del mehanskega intelektualnega dela prepustimo stroju.

Toda ravno zato postane še bolj pomembno tisto, česar stroj ne zna narediti namesto nas.

Določiti, kaj je sploh problem.

Presoditi, katere informacije so pomembne.

Ločiti dober argument od slabega.

In iz vsega tega oblikovati smiselne zaključke.

Vloga študenta zato ni več predvsem v tem, da proizvaja besedilo.

Njegova vloga je, da vodi proces.

Da postavlja prava vprašanja.

Da preverja odgovore.

Da usmerja raziskovanje.

In da na koncu prevzame odgovornost za zaključke.

To pa je bilo bistvo dobre diplomske naloge že dolgo pred pojavom umetne inteligence.

Če lahko AI napiše polovico diplome, potem mora biti druga polovica – razmišljanje, raziskovanje in argumentiranje – še pomembnejša kot prej.