Дэйв Трит из компании «Пирсон»: ИИ должен направлять процесс обучения, а не обманывать

Дэйв Трит, технический директор компании Pearson

Об академической честности, внедрении ИИ и важнейших навыках, которые приобретают особое значение в условиях трансформации образования под влиянием агентного ИИ

Дэйв Трит присоединился к компании Pearson почти два года назад в качестве директора по технологиям, а позже занял должность директора по информационным технологиям, тем самым взяв на себя управление всем технологическим портфелем компании.

Этот шаг ознаменовал его возвращение в ту сферу, в которой он вырос.

«Больше всего в этой работе мне нравится возвращение в мир образования, — говорит он. — Образование было моим первоначальным профессиональным путем. Все остальные члены моей семьи так или иначе связаны с преподавательской деятельностью. Теперь я могу гордиться тем, что и я помогаю людям воплощать в жизнь свои мечты через обучение».

Его роль охватывает как стратегические инновации, так и обеспечение повседневного функционирования компании, существующей уже 182 года.

«Я в равной степени ответственен как за наше будущее в области агентского ИИ, так и за то, чтобы починить клавишу пробела на ноутбуке нашего генерального директора, когда она ломается», — объясняет Дэйв. «Мое сердце принадлежит инновациям, но я также должен обеспечивать бесперебойную работу этой компании».

Это, безусловно, нелегкая задача, учитывая, что технический надзор Дейва охватывает глобальный штат сотрудников численностью около 17 000 человек, работающих в различных подразделениях компании.

Дейв Трит, технический директор компании Pearson. Фото: Pearson

Проблемы академической честности вполне реальны

Один из первых вопросов, которые я задал Дейву, касался того, как Pearson борется с мошенничеством в условиях, когда студенты получают доступ к инструментам генеративного ИИ.

Дейв четко признает, что риск существует, но утверждает, что он связан скорее с тем, как эти инструменты внедряются, чем с самой технологией.

«Важно признать, что опасения по поводу академической честности вполне реальны, — говорит он. — ИИ вызывает реальную озабоченность, но только в том случае, если мы просто свалим всю ответственность на учителей и учащихся. Если они будут использовать его исключительно для получения готовых ответов, это приведет к списыванию и помешает реальному обучению».

Вместо этого учебные инструменты Pearson на базе ИИ, разработанные с учетом принципов педагогики, побуждают учащихся самостоятельно продумывать задачи, а не просто предоставляют готовые ответы.

Дэйв отмечает, что данные об использовании показывают закономерность, которая практически не связана с учебными часами.

«Мы фиксируем пиковую активность американских студентов высших учебных заведений около 21:00», — говорит он.

«То есть, по сути, они задают вопросы именно тогда, когда преподавателей и ассистентов рядом нет, чтобы им помочь».

Информация об этих взаимодействиях поступает преподавателям на следующее утро, позволяя им понять, с чем у класса возникают трудности, ещё до начала следующего учебного дня.

Знаете ли вы?

• 21:00 — это время пиковой активности, когда студенты высших учебных заведений США наиболее активно используют инструменты для обучения на базе ИИ от Pearson

Почему ИИ нужна «школа вождения»

На вопрос, почему так много организаций инвестируют в технологии ИИ, не подготовив сначала своих сотрудников к их использованию, Дэйв указывает на закономерность, которую он наблюдал на протяжении нескольких технологических циклов.

«Я работаю в сфере технологий уже столько десятилетий, что даже не хочу их считать, и эта закономерность для меня не нова», — признает он. «Мы все поддаемся влиянию очередного модного инструмента и хотим его применить».

Дейв использует аналогию со своим 16-летним сыном, который учится водить машину, чтобы объяснить свой подход к инвестированию в новые технологии.

Он утверждает, что предоставлять людям мощные технологии без соответствующего руководства — все равно что отдать подростку ключи от машины, не дав ему уроков вождения: это неизбежно приведет к аварии. Вместо этого он подчеркивает необходимость систематического обучения, подобного тому, что проводится в автошколе.

Центральная команда для обеспечения единых стандартов ИИ

Ответом компании Pearson на этот вызов стало создание Центра поддержки ИИ (AI Centre of Enablement), охватывающего продукты для клиентов, инженерные разработки и внутренние операции.

С самого начала команда Дэйва решила сразу погрузиться в технологию, сосредоточившись на том, как ИИ может преобразовать бизнес в трех ключевых направлениях.

Чтобы обеспечить согласованность действий в компании, небольшая центральная команда выявляет, что работает в конкретных областях, и более широко распространяет информацию об этих успехах.

«В этом есть аспект „найди лучшее и распространи“, — говорит Дэйв. — Мы сразу поняли, что нам понадобится применять единые стандарты и протоколы».

В основе этих усилий лежит более широкая модернизация инфраструктуры данных Pearson, которая, как признает Дэйв, пока не успевает за амбициозными целями программы по искусственному интеллекту.

«Нам предстоит проделать немалый путь в области создания фундамента для работы с данными, как, по-моему, и большинству компаний», — говорит он. «Наша компания существует уже 182 года, и справедливо сказать, что у нас нет технологий, которым 182 года! Но мы всегда ищем способы их модернизации и совершенствования».

Сотрудничество с крупными технологическими компаниями

Pearson сотрудничает с несколькими крупными технологическими компаниями, которые также разрабатывают собственные инструменты для обучения и подготовки — ситуацию, которую некоторые могут расценивать как конкуренцию.

Однако Дэйв воспринимает это иначе: «Мы ни в коем случае не рассматриваем это как конкуренцию. На самом деле мы сотрудничаем со многими из них и движемся к созданию гораздо более открытой экосистемы».

Он описывает эту модель как взаимодополняющую, сочетающую образовательный контент и научные знания Pearson в области обучения с платформами и каналами распространения партнеров.

«У наших партнеров работают фантастические руководители по обучению, а также имеются навыки и возможности, и мы просто здесь для того, чтобы помочь их усилить, и наоборот».

Когда его попросили описать студента университета или слушателя корпоративного курса в 2030 году, Дэйв вернулся к одной из своих основных идей: нужно встречаться с людьми в рамках их привычного ритма жизни, а не вырывать их из него. Фото: Getty Images

Суждение и воображение остаются важнейшими навыками

Что касается организаций за пределами технологического сектора, внедряющих ИИ, Дэйв утверждает, что базовые навыки, необходимые для этого, практически не изменились по сравнению с предыдущими волнами инноваций.

«Все всегда сводится к качеству суждений человека, его экспертизе в конкретной области и его воображению», — говорит Дэйв. «Чем глубже их знания в своей области, тем больше они могут проявить творческого подхода в работе с ней.

«Добавьте к этому эмпатию и умение работать в команде — именно эти человеческие качества имеют значение. Независимо от технологической волны, если у вас есть эти навыки, вы сможете извлечь максимальную пользу из любой технологии — и ИИ не является исключением».

Ключевой факт

• Под техническим руководством Дэйва в компании Pearson работает около 17 000 сотрудников по всему миру

Обучение в естественном контексте определит будущее

Когда его попросили описать студента университета или слушателя корпоративного курса в 2030 году, Дэйв вернулся к одной из своих основных идей: нужно встречаться с людьми в рамках их привычного ритма жизни, а не вырывать их из него.

«Что действительно работает, так это встреча с людьми там, где они находятся, и внедрение микрообучения в их повседневную жизнь, ведь теперь мы имеем представление об их конкретном контексте», — добавляет Дэйв.

«Будущее обучения — в естественном ритме: в ритме жизни, ритме работы и ритме образования».

Эта концепция распространяется и на оценку. Дэйв предполагает, что устный экзамен, давно признанный надежным показателем понимания материала, наконец-то станет применимым в широких масштабах благодаря взаимодействию под руководством ИИ, основанному на материалах самого преподавателя.

«Мы уже очень давно знаем, что устные экзамены дают высококачественный сигнал о том, насколько студент усвоил ту или иную тему», — продолжает Дэйв. «Студент, сидящий перед преподавателем и вынужденный четко сформулировать то, что он знает, действительно демонстрирует глубину своего усвоения материала».

Дейв утверждает, что для организаций за пределами технологического сектора, внедряющих ИИ, базовые необходимые навыки практически не изменились по сравнению с предыдущими волнами инноваций. Фото: Getty

Я несу такую же ответственность за будущее нашего агентного ИИ, как и за ремонт клавиши пробела на ноутбуке нашего генерального директора, когда она ломается

. Дэйв Трит, технический директор, Pearson

Дейв столь же прямолинеен в отношении того, в каких вопросах, по его мнению, отрасль забегает вперед. Он считает разговоры о том, что полностью автономные агенты заменят рабочие места, преувеличенными, при этом указывая на верификацию агентов — процесс оценки того, на что на самом деле способен тот или иной ИИ-агент — как на область, заслуживающую более пристального внимания.

Компания Pearson уже создала работающий прототип системы верификации ИИ-агентов в этой области, опираясь на свой опыт оценки людей, а не машин.

Этот прототип, созданный совместно с IBM Consulting, позволяет применить накопленный компанией за десятилетия опыт в области аттестации персонала к автономным машинам. Система постоянно тестирует и проверяет цифровых агентов, чтобы подтвердить их способность безопасно выполнять корпоративные рабочие процессы, не выходя за пределы установленных границ.

Рассматривая программных агентов как сотрудников, которым необходимо получить сертификат о квалификации, платформа предоставляет компаниям стандартизированную структуру для управления своим ИИ-персоналом и обеспечения доверия к нему.

Размышляя о том, что по-прежнему мотивирует его, Дэйв возвращается к чему-то более личному, чем любая дорожная карта продукта.

«Чтобы учиться, нужно много мужества, — говорит он. — Учиться, по сути, должно быть сложно. Если это не сложно и вы не заставляете свой мозг действительно работать, то вы ничего не выучите».