3月，OpenAI提出了其新的人工智能模型，GPT-4。这不仅在IT界引起了真正的轰动，而且在以这种或那种方式与智力劳动相关的其他领域也引起了真正的轰动。关于哪些职业会被人工智能摧毁，以及如果文凭可以在15分钟内由神经网络生成，教育会发生什么的争议和讨论已经持续了几个月。俄罗斯教育界的主要代表对此有何看法？

随着ChatGPT的出现，公司律师、经济学家和技术专家的基本职位等职业肯定会消失，国家研究大学高等经济学院的创始人和第一任校长、现在的科学负责人雅罗斯拉夫-库兹米诺夫说。据他说，不仅代表单调的工作，而且代表涉及重复性创造性操作的活动的职业将消失。

"谁会留下来？创造性劳动将继续存在。雅罗斯拉夫-库兹米诺夫说："人工智能可以汇编已经创造出来的东西，但它不能自己想出有创意的想法。

教育趋势

根据高等经济学院创始人的说法，高等教育将发生大的变化，但这不仅仅是关于人工智能。

"现代的主要趋势之一是，高等教育已经成为一种大众现象，不再只提供给高分者。就在30-40年前，10-12%的高中毕业生上了大学。库兹米诺夫说："而这是教育的真正挑战：不仅要能教知识给精英。

其次，在线课程没有失去，而是越来越受欢迎。学生们现在有机会在世界任何地方听非常优秀的老师讲课，向最优秀的人学习。

最后，第三个趋势是学习过程的数字化，这不仅有可能提供以前所没有的控制，而且重要的是，可以直接得到学生的反馈。这将使我们有可能在学习过程中就进行调整，增加达到课程终的学生数量。

如何利用生成性神经网络使学习过程受益？库兹米诺夫说，现在积累的知识量大，人脑无法自行应付处理，或者会在这方面花费大量时间。而这时，人工智能可以成为个人助理，帮助学生分析和处理大量的数据。

技术前沿

MIPT校长德米特里-利瓦诺夫认为，人工智能、机器学习和生成神经网络可以被正确地称为主要技术前沿之一，即正在以爆炸性的速度发展的研究和发展领域，也许比所有其他领域都快。

"为使这样的前沿出现，需要有两个条件同时存在。一方面，大量的人对结果的需求。另一方面，科学必须能够形成一个答案，并把这个答案交给人们。如果这些东西相吻合，就会出现快速发展，"他说。

对生成性神经网络发展成果的需求是什么？

据MIPT校长介绍，随着服务行业的发展，对原始智力劳动的自动化有需求。另一方面，计算机技术快速分析大量信息的能力的发展，为响应这一需求提供了技术机会。从本质上讲，什么是生成性神经网络？它只是人类和大量信息之间的一个接口。ChatGPT只是从上下文中重建某个单词序列的最可能的组合。仅此而已。你不应该给人工智能赋予任何特殊的超能力。

人工智能的伦理问题

ITMO校长Vladimir Vasilyev在讨论中说，在俄罗斯，开发人工智能的公司很少，而承担这种任务的大学更少。目前创造人工智能趋势的是企业，而不是大学。同时，正是大学集中了科学和知识基础，所以它们应该成为人工智能领域的全面潮流引领者。

但我们如何设法快速适应不断变化的现实？看得更远更广，包括不要害怕超越他们通常的专业领域。

"高等教育系统对突发变化的适应性确实很差。新知识、新思想、新技术的产生发生得太快了。而且技术本身正变得非常复杂，跨学科。例如，我们将不得不回答的最艰难的问题之一是人工智能的伦理问题。而技术人员将不得不学习或记住哲学，以便理解它，"弗拉基米尔-瓦西里耶夫确信。

据ITMO校长称，在现代世界中，高等教育体系应向个性化发展。而ITMO是已经在这条道路上前进的大学。"我们未来几年的任务是创造基于个人轨道的大规模优质教育，"第一非古典大学校长强调说。

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