Помощник, а не источник риска

Почему умение использовать ИИ становится базовой компетенцией выпускника

Владение искусственным интеллектом (ИИ) перестает быть опцией. По данным портала hh.ru и аналитиков MTS Link, за 2023–2024 гг. число вакансий, в требованиях к кандидату которых упоминается умение работать с ИИ-технологиями как на уровне пользователя, так и на уровне разработчика, выросло более чем вдвое по отношению к предыдущему периоду, а к апрелю 2025 г. – еще на 13%. Сегодня выпускник вуза, выходящий на рынок труда без понимания, как использовать ИИ, оказывается в положении человека XX в., не умеющего читать, отмечает в колонке для «Ведомостей» ректор РТУ МИРЭА Станислав Кудж.

Раньше цифровая грамотность означала умение работать с текстовыми редакторами и электронными таблицами. Теперь это знание принципов работы генеративных моделей, понимание логики машинного обучения, навык формулирования задачи, сбора данных для ИИ, критическая оценка его ответа. Уже сегодня невозможно представить квалифицированного сотрудника, не умеющего обращаться с компьютером. Завтра так же невозможно будет представить специалиста, который не может настроить AI-помощника под задачу или использовать нейросеть для анализа данных.

Это не экзотика – это новая повседневность. За минувший год число вакансий с упоминанием AI превысило 4200. Некоторые отрасли выросли более чем вдвое. Наиболее активными остаются IT-сфера (свыше 1700 объявлений), финансовый сектор (около 1000) и сфера образования (более 300). Количество вакансий с AI-компетенциями в девелопменте выросло на 136%. Можно предполагать, что по итогам 2025 г. рост будет кратный.

Университетам необходимо адаптироваться. Не каждый выпускник должен стать разработчиком нейросетей, но каждый должен быть готов использовать их в своей сфере – от юриспруденции и медицины до управления и инженерии. Мы должны научить студентов видеть в ИИ не конкурента, а помощника: оператора рутинных процессов, фильтр для информации, средство повышения точности и скорости принятия решений.

Уже сейчас в России открыты десятки магистерских и бакалаврских программ по ИИ. Вузы объединяют усилия с IТ-компаниями, запускают собственные лаборатории, наращивают кадровый и методический потенциал. Мы видим, как это происходит по всему миру: MIT, Стэнфорд, Оксфордский университет включают машинное обучение в базовый учебный план, колледжи в США запускают профильные сертификации и программы по прикладному ИИ.

Согласно данным ЮНЕСКО, пока менее 10% вузов в мире имеют четкую политику по ИИ, но динамика очевидна: идет бурное развитие. Российским университетам необходимо возглавить это движение, а не догонять его.

Чтобы обеспечить качественную подготовку специалистов, вуз сам должен стать интегратором ИИ. А еще нужна системная профильная подготовка по практическому применению ИИ, а также модернизация самих программ.

Во-первых, в программах подготовки теперь решающим фактором становится междисциплинарность и готовность работать в непривычной методологии из соседней сферы. Ранее мы ориентировались на необходимость дать глубокие знания в рамках одной дисциплины, теперь же мы учим ставить задачи и понимать основные принципы на стыке наук. Это оказалось особенно важным, например, в здравоохранении. С 2023 г. мы реализуем сразу несколько программ подготовки специалистов, которые включают в себя как профильное медицинское образование, так и понимание бизнес-задач и умение работать с новейшими научными открытиями в области.

Во-вторых, упор делается на практическое применение знаний: вузы внедряют проектные методы обучения, сотрудничают с технологическими компаниями и создают лаборатории, где студенты могут не только работать с реальными ИИ-инструментами, но и создавать их. Это позволяет будущим специалистам сразу применять навыки в профессиональной деятельности. Например, у нас открыли научно-образовательный центр «Искусственный интеллект», который стал R&D-центром для Федерального казначейства. Уже несколько лет центр компетенций НТИ «Искусственный интеллект» действует на базе МФТИ. Есть и другие примеры.

Наконец, благодаря адаптивным платформам на основе ИИ, которые анализируют прогресс студентов и предлагают индивидуальные образовательные траектории, многие вузы уже могут формировать для студентов собственный учебный план на основе интересов и достижений. Это особенно важно в условиях разнообразия образовательных профилей, так как позволяет каждому студенту осваивать релевантные сферы в соответствии с его специализацией и уровнем подготовки. Так мы сможем обеспечить и междисциплинарную, и практическую подготовку наших выпускников.

Очень важно, что при создании таких программ и в целом при их изменении и корректировке не снижаются требования к профильной подготовке. Чтобы использовать ИИ эффективно, специалист по-прежнему должен понимать сферу на высочайшем уровне. Главная слабая зона любой нейросети – стремление дать пользователю ответ, который его удовлетворит, а не найти истину, отсюда и ошибки в выдаче – так называемые галлюцинации.

Задача вузов – готовить специалистов, которые смогут использовать ИИ как помощника, а не перекладывать на него ответственность по поиску готового ответа. Необходимо развивать у студентов способность критически мыслить, задавать правильные вопросы, оценивать качество информации и принимать решения на основе синтеза данных, опыта и этических норм.

В мире пока остаются нерешенные правовые и этические вопросы, связанные с ИИ: где проходит граница ответственности? Кто должен контролировать алгоритмы? Как обеспечить прозрачность решений нейросетей? Эти вопросы требуют исследований и дискуссий.

Мы не боимся этих серых зон. Мы считаем, что университет должен не только давать инструменты, но и формировать мышление, способное работать в условиях неопределенности. Главная задача – показать и доказать, что ИИ – это не угроза. Это инструмент. Но чтобы он стал помощником, а не источником риска, нужно учить, как им пользоваться. В России, по прогнозам, к 2030 г. нужно будет подготовить до 70 000 специалистов по ИИ. Это колоссальный вызов, и университетская система должна ответить на него оперативно, гибко, осмысленно.