Avagy miért ne szervezze ki a lelkét az algoritmusnak és hogyan legyen inkább pilóta a tanteremben?
Nemrég bejött hozzám az egyik hallgatóm – nevezzük Márknak – a fogadóórára, azzal a lelkes, de kissé bűntudattal teli tekintettel tette fel a kérdést, ami ma már minden oktatási intézmény falai között visszhangzik: „Tanár úr, a tanítási gyakorlatomról szóló reflexiós naplót megírathatom a ChatGPT-vel? Végül is tudom, mi történt, csak megadom neki a kulcsszavakat, ő meg összerakja a szép körmondatokat.”
Nem örültem, mert bár a mesterséges intelligencia (MI) szerves részévé válik az életünknek és hatékony eszközöket kínál a tanulás fokozására, ebben az esetben Márk éppen a lényeget készült megkerülni. El kellett magyaráznom neki, hogy a szakirodalom ezt a jelenséget kognitív tehermentesítésnek hívja, ami bár kényelmes, komoly veszélyeket rejt: ha hagyjuk, hogy a technológia végezze el helyettünk a nehéz kognitív munkát, az gyengítheti a kritikai gondolkodási készségeinket. A kutatások szerint azoknál, akik túl gyakran támaszkodnak ezekre az eszközökre, gyakran gyengébbek a gondolkodás alapvető készségei, mivel túl sok mentális erőfeszítést hárítanak át a gépre. Úgy láttam azonban, hogy legkevésbé sem érdekli, amit mondani akarok.
„Figyeljen, Márk” – mondtam neki – „a mesterséges intelligencia nem érti, mi történt az óráján.” Fontos tudatosítani, hogy még a legfejlettebb nyelvi modellek is csupán minták és valószínűségek észlelésével működnek, nem pedig a jelentés valódi megértésével. John Searle híres „kínai szoba” gondolatkísérlete tökéletesen illusztrálja ezt a problémát: egy gép képes meggyőzően manipulálni a szimbólumokat anélkül, hogy értené azok jelentését. Ha Márk a gépre bízza a naplóját, akkor egy algoritmus fog írni az empátiáról és a pedagógiai döntésekről, holott az MI-ből hiányzik az igazi empátia, az erkölcsi ítélőképesség és a kontextus gazdag megértése. A gép nem érzi a diák frusztrációját, és nem rendelkezik azzal a belső iránytűvel, ami a helyes és helytelen megkülönböztetéséhez szükséges. A reflexió lényege éppen az, hogy a tanárjelölt feldolgozza az élményt, hiszen az oktatás egy mélyen emberi folyamat, amely összetett társadalmi kontextusokban zajlik, amit a gépek nehezen tudnak modellezni.
Végül sikerült megállapodni Márkkal egy kompromisszumos megoldásban, amely az „MI mint ugródeszka” stratégiára épül: ő írja meg a szöveg érdemi részét, a gépet pedig csak a végén használja ellenőrzésre vagy javításra. A cél ugyanis az, hogy ne váljunk függővé az eszköztől, és megőrizzük önálló gondolkodási képességünket. Figyelmeztettem arra is, hogy a generatív modellek hajlamosak a „hallucinációra”, azaz magabiztosnak tűnő, de téves információk előállítására, ezért minden kimenetet kritikusan kell kezelni. Ha a diákok anélkül kérik a választ a géptől, hogy megbirkóznának az anyaggal, lehet, hogy a leckét megoldják mára, de nem fejlesztik ki a jövőhöz szükséges megértést, így a MI-re való túlzott támaszkodás hosszú távon valójában „tudatlanabbá” tehet minket.
De ha nem hagyjuk, hogy a gép írja meg helyettünk a gondolatainkat, akkor mi a helyes irány? Dobjuk ki a technológiát az ablakon? Szó sincs róla. A filozófiai vitákban gyakran két véglet jelenik meg: a transzhumanizmus, amely a technológia révén az emberi korlátok meghaladását és az MI-vel való egyesülést tűzi ki célul, és a szimbiózis, amely inkább egy kiegyensúlyozott partnerséget hirdet. A transzhumanista vízió – például az elme feltöltése vagy a biológiai határok lebontása – sokak szerint kockázatos, mert elhanyagolhatja az emberi lét alapvető aspektusait, mint az empátia és a társadalmi kötelékek. Ezzel szemben J.C.R. Licklider már 1960-ban felvázolta az ember–számítógép szimbiózis koncepcióját, ahol az emberek tűzik ki a célokat és végzik az értékelést, míg a gépek a rutinszerű munkát és a számításokat végzik el. Az oktatásban ez a modell tűnik a legjárhatóbb útnak: nem helyettesíteni akarjuk a tanárt, hanem felerősíteni a hatását. Erről beszéltem nemrég a PPKE-n tartott előadásomban.
Elmagyaráztam Márknak, hogy a tanítás lényege – ahogy Ferenc pápa is fogalmazott – nem csupán az, hogy gondolatokkal töltsük meg a fejeket, hanem hogy elkísérjük a diákokat. Ezt a kísérést, a személyes kapcsolódást és a bizalmat egyetlen algoritmus sem tudja pótolni, mert ezek egyedülállóan emberi erősségek. Ugyanakkor a „Vasember-páncél” hasonlat nagyon is ül: a technológia képes levenni a vállunkról a terheket. A MI automatizálhatja a rutinfeladatokat, például a tesztek értékelését, amivel rengeteg idő spórolhat a tanárnak, hogy ő a mélyebb interakciókra koncentrálhasson. A tanárok használhatnak olyan adaptív platformokat, mint a Duolingo, amely diagnosztizálja a diák szintjét és személyre szabott gyakorlást kínál, azonnali visszajelzést adva, amit egy tanárnak harminc fő mellett nehéz lenne megtennie.
A lényeg tehát a szerepek tisztázása: a gép lehet a segéd, de a tanár marad a vezető, a mentor és az etikai iránytű. A MI generálhat differenciált feladatokat a különböző képességű tanulók számára, vagy segíthet az óravázlatok összeállításában, csökkentve a felkészülési időt. A tapasztalatok azt mutatják, hogy a diákok többsége is mérsékelten hatékonynak tartja az MI-t a tanulásban, de sokan aggódnak a hitelesség elvesztése miatt, és nem hiszik, hogy ez varázsmegoldás lenne. Márknak végül azt tanácsoltam, hogy bátran használja az eszközöket, de mindig maradjon kritikus; tanítsa meg a diákjait is arra, hogy a technológiának az emberi jólétet kell szolgálnia. Ha átgondoltan integráljuk a mesterséges intelligenciát, az valóban „okosabbá” tehet minket – nem azáltal, hogy helyettünk dolgozik, hanem azáltal, hogy kibővíti a lehetőségeinket.
„A TKP2021-NKTA-51 számú projekt a Kulturális és Innovációs Minisztérium Nemzeti Kutatási Fejlesztési és Innovációs Alapból nyújtott támogatásával, a TKP2021-NKTA pályázati program finanszírozásában valósult meg.
Nyitókép forrása: denisismagilov / depositphotos.com
