Глава NVIDIA не видит проблемы в том, что нейросети отучат школьников считать в уме

Дженсен Хуанг считает, что человечеству не стоит бояться потери базовых математических навыков из-за повсеместного внедрения искусственного интеллекта. Выступая в подкасте The Ezra Klein Show, руководитель NVIDIA заявил, что забытые таблицы умножения или алгоритмы деления в столбик — это приемлемая плата за то, чтобы освободить мозг для более сложного системного мышления. Поводом для дискуссии стало масштабное исследование, показавшее резкое падение экзаменационных оценок у подростков, которые начали делегировать домашние задания нейросетям.

ИИ-шпаргалка и падение успеваемости

Опасения по поводу деградации навыков подтверждаются свежей статистикой. В масштабном исследовании, опубликованном в виде препринта на платформе SSRN, ученые в течение 30 месяцев отслеживали успеваемость более 26 тысяч китайских школьников 7–12 классов. Исследователи замеряли показатели до и после того, как ученики получили доступ к генеративным моделям.

Краткосрочный эффект от использования чат-ботов выглядел позитивно: дети начали тратить на домашнюю работу на 30% меньше времени, а оценки за нее выросли на 18%. Однако на самостоятельных экзаменах, где доступа к ИИ не было, картина резко изменилась. Спустя полгода баллы на закрытых тестах упали на 20%, а результаты важнейших вступительных экзаменов через два года оказались на 18–24% ниже ожидаемых.

Сильнее всего пострадали те ученики, которые использовали ИИ как умную шпаргалку — просто копировали готовые ответы, экономя время. При этом авторы работы делают важную оговорку: школьники, которые обращались к алгоритмам для разбора сложных тем, но тратили на учебу столько же времени, сколько и раньше, практически не потеряли в знаниях.

Освобождение ума вместо «эры низкого IQ»

После выхода подкаста в сети начали распространять цитаты Хуанга под заголовками о наступлении «эры низкого IQ», однако в самом интервью глава NVIDIA подобных слов не произносил. На прямой вопрос ведущего о том, не беспокоит ли его неспособность детей извлекать квадратные корни или считать в уме, Хуанг ответил отрицательно.

По его мнению, автоматизация действительно снижает «тонкую интеллектуальную ловкость» в базовых задачах, но дает взамен нечто большее. Избавившись от необходимости заучивать формулы и проводить рутинные вычисления, человек получает возможность сосредоточиться на абстрактных концепциях.

В качестве примера Хуанг привел собственную память: он уже не помнит свой почтовый индекс, домашний адрес и номера телефонов близких, поскольку эту информацию надежно хранят гаджеты. Технологии всегда вытесняли устаревшие навыки, и, по мнению руководителя NVIDIA, с приходом генеративных сетей человечество просто освоит новый набор компетенций, оставив механическую рутину машинам.