W erze gwałtownego rozwoju sztucznej inteligencji coraz częściej zadajemy sobie pytanie: co jeszcze warto samemu potrafić, skoro technologia robi tak wiele za nas? Programy AI potrafią już tłumaczyć teksty, generować kod, tworzyć grafiki, pisać eseje, a nawet odpowiadać na złożone pytania. Czy w takim świecie nadal opłaca się uczyć się języków obcych, rozwijać warsztat pisarski, przyswajać wiedzę faktograficzną?
Odpowiedź brzmi: tak. Istnieje bowiem cała grupa kompetencji, których żadna maszyna nie zastąpi: kreatywność, empatia, umiejętność krytycznego myślenia, współpraca, rozumienie kontekstu społecznego i kulturowego. To właśnie one będą fundamentem edukacji przyszłości – zarówno w życiu zawodowym, jak i prywatnym.
Poniższy artykuł, opublikowany pod koniec 2024 roku w niemieckim magazynie naukowym Forschung & Lehre, przedstawia refleksje wybitnych badaczy i badaczek nad tym, czego naprawdę warto uczyć się w 2025 roku. Ich głosy pokazują, że edukacja nie kończy się na technologii – ale właśnie w jej towarzystwie nabiera nowego znaczenia.
—————————————————————————————————————————————————————————————————————–
Gdy kończy się stary rok, wzrok kieruje się ku przyszłości: wiele osób wyznacza sobie cele na nadchodzące dwanaście miesięcy. Niektórzy zastanawiają się przy tej okazji także nad tym, jak chcieliby rozwijać się osobiście i zawodowo w nadchodzącym roku.
Ale czy w ogóle trzeba jeszcze uczyć się języków, skoro można wygodnie przetłumaczyć dowolny tekst za pomocą opartego na sztucznej inteligencji modelu językowego? Czy warto samemu trudzić się korektą artykułu lub dbałością o dobry styl pisania, skoro SI potrafi to zrobić? A co z zapamiętywaniem podstawowych faktów? Sztuczna inteligencja może przejąć od nas w wielu obszarach przyswajanie wiedzy fachowej i wykonywanie czynności, które ludzie opanowują zwykle dopiero po długim ćwiczeniu. Czy oznacza to, że w 2025 roku nauka czegoś nowego niemal się nie opłaca? A co z samą technologią SI? Czego możemy się nauczyć o niej i o naszym z nią obchodzeniu się?
Na to pytanie „Forschung & Lehre” poprosiło o odpowiedź naukowczynie i naukowców, którzy są najbliżej tematu: badaczy sztucznej inteligencji oraz ekspertów IT. Ich odpowiedzi są różne – w jednym jednak są zgodni: edukacja nadal ma znaczenie, a do nauczenia się jest jeszcze bardzo wiele.
Prof. Anna Rohrbach, Wydział Informatyki, TU Darmstadt
Na pytanie, czego warto uczyć się w 2025 roku, oczywiście poprosiłam o radę ChatGPT. Program skromnie przyznał, że brakuje mu kreatywności i empatii, a także że nie potrafi grać na pianinie. Zasugerował, że mogłabym zdobyć te umiejętności. Szczerze mówiąc, zawsze chciałam nauczyć się gry na pianinie – więc dlaczego nie teraz?
Poza tym, jako matka dwójki dzieci, nieustannie uczę się, jak być lepszym rodzicem. Zawodowo zamierzam doskonalić swoje kompetencje dydaktyczne i umiejętności zarządzania zespołem – obie dziedziny, które – cóż za niespodzianka – wymagają kreatywności i empatii!
I wreszcie: trudna sztuka pogodzenia życia prywatnego i zawodowego to wciąż proces w toku. Chciałabym, żeby istniał do tego inteligentny asystent… ach tak, przecież jest!
Prof. Andreas Dengel, TU Kaiserslautern i Dyrektor DFKI
Rola czystego przyswajania wiedzy ulega relatywizacji przez rozwój generatywnych systemów AI, natomiast rośnie znaczenie umiejętności kontekstualizacji wiedzy, jej krytycznej oceny i twórczego zastosowania.
Edukacja powinna przesunąć swój akcent z odtwarzania na rozumienie, z rozszerzeniem perspektywy na myślenie interdyscyplinarne i systemowe – aby lepiej pojmować złożone kwestie i całościowo analizować problemy.
Ponadto takie cechy jak empatia, praca zespołowa czy kompetencje międzykulturowe pozostają istotnymi, wyłącznie ludzkimi umiejętnościami – podobnie jak zdolność do krytycznego myślenia czy kreatywnego rozwiązywania problemów. Ich rozwój jest cenny także osobiście, ponieważ mają kluczowe znaczenie we współpracy z AI.
Prof. Ute Schmid, Uniwersytet w Bambergu, Dyrektorka BaCAI
Generatywna AI oferuje potężne i wszechstronne możliwości zarówno dla nauczycieli, jak i uczniów. Jednak absolutnie konieczne jest krytyczne sprawdzanie i poprawianie generowanych treści. Wymaga to wiedzy specjalistycznej, której nie wolno zatracić.
Wszystkie dydaktyki przedmiotowe muszą zatem wyjaśnić, które kompetencje kluczowe muszą zostać zachowane, które będą mniej istotne, a jakie nowe będą potrzebne do sensownego korzystania z generatywnej AI.
W naszym projekcie „Mensch-KI-Co-Creation von Programmcode…” zajmujemy się tym tematem w kontekście studiów informatycznych. Zakładamy, że podstawowe koncepcje programowania i umiejętność pisania wysokiej jakości kodu można zdobyć tylko poprzez praktykę. Szczególnie na początku studiów potrzebne są nowe formaty ćwiczeń i egzaminów, które promują „samodzielne działanie”.
Musimy uważać, by powszechne użycie AI nie prowadziło do oderwania od rzeczywistości. W skrajnym przypadku ćwiczenia rozwiązane przez sztuczmą inteligencję mogłyby być sprawdzane również przez AI.
Prof. Henning Wachsmuth, Uniwersytet Leibniza w Hanowerze
Nauka zawsze się opłaca – tego nie zmieni nawet AI. Uczymy się nie tylko po to, by rozwiązywać zadania na komputerze czy smartfonie, lecz do każdego momentu, w którym wchodzimy w interakcje ze światem. Gdy rozmawiamy z innymi, musimy zareagować na sytuację lub zrozumieć, co zrobiła sztuczna inteligancja – w wielu przypadkach nie pomoże nam w tym sama technologia.
Dla mnie ciekawe jest, jak AI zmieni nasze uczenie się. Imponujące możliwości generatywnej sztucznej inteligencji pomagają w wielu zadaniach osiągać lepsze wyniki – lecz często chodzi dziś raczej o szybkość niż o jakość. Musimy się nauczyć, jak uczyć się z pomocą AI, jak skutecznie integrować ją z naszym życiem, kiedy jej ufać, a kiedy nie.
Zobaczymy, jak daleko zajdziemy z tym w 2025 roku.
Prof. Iryna Gurevych, TU Darmstadt
Obcowanie z AI to dla mnie codzienność. Kieruję Laboratorium Ubiquitous Knowledge Processing na TU Darmstadt i badam tam automatyczne przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Zajmuję się także ograniczeniami i słabościami modeli językowych AI.
W 2025 roku chcę nauczyć się, jak jeszcze skuteczniej i bezpieczniej stosować modele językowe. Obecnie są one jeszcze zbyt niekontrolowane. Ważne jest, aby móc je kontrolować i sprawdzać generowane przez nie wyniki. Tylko wtedy modele te mogą być efektywnym narzędziem pracy.
W obszarze współpracy człowieka i AI nadal jest ogromna potrzeba nauki i badań – to bardzo dynamicznie rozwijająca się dziedzina. Nie chcę ślepo ufać AI, lecz móc interaktywnie obchodzić się z jej wytworami – to ważne dla zapewnienia jakości. AI potrafi co prawda tłumaczyć teksty, ale języków obcych i tak trzeba się uczyć.
Prof. Björn Ommer, LMU Monachium
Moja dziedzina, sztuczna inteligencja, rozwija się błyskawicznie i już teraz wywiera ogromny wpływ na gospodarkę, naukę i społeczeństwo. Jednocześnie wciąż jesteśmy na początku drogi – daleko nam jeszcze do sztucznej inteligencji, która naprawdę zasługiwałaby na miano „inteligentnej”.
Czego chciałbym się nauczyć w 2025 roku? Przede wszystkim, jak uczynić AI bardziej efektywną i oszczędną zasobowo, jak uczenie maszynowe może więcej osiągać przy mniejszej ilości danych i jak uczynić systemy sztucznej inteligencji bardziej przejrzystymi i zrozumiałymi.
Dla mnie praca nad AI to również sposób na pogłębianie praktycznego rozumienia ludzkiej inteligencji i natury ludzkiego poznania – w tym zakresie jest jeszcze nieskończenie wiele do odkrycia.
Prof. Joanna Bryson, Hertie School, Berlin
Kuszące jest stwierdzenie, że wszystko, co trudne do nauczenia się, jest też warte nauki. W końcu nauka uczenia się to najlepszy sposób, by nadążać za ciągłymi zmianami.
Jednak to, co naprawdę definiuje naszą wartość, to społeczeństwo. Jeśli mamy umiejętności, których inni nie potrafią lub nie chcą zdobyć – i znajdziemy lub stworzymy na nie rynek – możemy dzięki nim przez jakiś czas zarabiać.
Jeśli dobrze zaplanujemy i będziemy mieć trochę szczęścia, wystarczy to nam na całe życie. Ale dlaczego polegać na szczęściu? Przeciwieństwem przypadku jest nauczenie się rozpoznawania i rozwijania sprawiedliwości. W sprawiedliwym społeczeństwie wszyscy jesteśmy chronieni za uczestnictwo i nagradzani za szczere wysiłki na rzecz dobra wspólnego.
Umiejętność budowania zaufania i niezawodności w społecznościach wszelkiej wielkości może być dziś najważniejszą kompetencją.
Prof. Wolfgang Nejdl, Uniwersytet w Hanowerze
Czego chciałbym się nauczyć w nowym roku? Po pierwsze: wszystkiego, co nowego odkryjemy w dziedzinie AI, by na tej podstawie formułować kolejną wiedzę. Szeroka wiedza to warunek konieczny nowej wiedzy – a w 2025 roku pojawi się jej wiele, m.in. lepsze algorytmy oraz większe zrozumienie granic AI i możliwości ich przesuwania.
Z drugiej strony, chcę także lepiej zrozumieć, jak sztuczna inteligencja może wspierać zdobywanie wiedzy w innych dziedzinach. AI stała się w ostatnich latach niezastąpioną nauką podstawową dla wielu dyscyplin – co podkreślają także ostatnie Nagrody Nobla przyznane badaczom AI.
W najbliższych latach spodziewam się m.in. w medycynie wielu nowych odkryć, możliwych dzięki lepszym metodom SI i dostępności coraz większych, bardziej zróżnicowanych zbiorów danych – co pozwoli na skuteczniejsze i bardziej spersonalizowane terapie.
Prof. Barbara Plank, LMU Monachium
W 2025 roku chcę intensywniej zająć się interpretowalnością modeli AI. Szczególnie interesuje mnie, w jaki sposób ludzkie niepewności i różne perspektywy mogą wpływać na decyzje modeli – by tworzyć bardziej godne zaufania systemy.
Język jest przecież często wieloznaczny i zależny od kontekstu, podczas gdy dane zawsze ukazują tylko niewielki wycinek rzeczywistości i ekspresji ludzkiego języka.
Życzę wszystkim pomyślnego nowego roku!
Autor: Charlotte Pardey
Opracowanie redakcyjne: Agnieszka Jóźwicka
