Nema dana u posljednjih šest mjeseci u kojemu se nije pojavio neki novinski članak o sudnjem danu izazvanom ubrzanim razvojem umjetne inteligencije. Kirurzi će ostati bez posla, programeri više neće biti potrebni, na umjetnu inteligenciju treba gledati isto kao i na atomsku bombu - samo su neki od naslova koje smo mogli pročitati na portalima. U doba mog djetinjstva slični naslovi mogli su se vidjeti isključivo na plakatima blockbustera koji su igrali u kinima, poput 'Terminatora 2', filma koji je u podnaslovu imao sintagmu 'Sudnji dan'.

Ne znam hoće li nas razvoj umjetne inteligencije dovesti do sudnjeg dana i kako će taj sudnji dan uopće izgledati ako dođe do njega. Možda će nas računala jedne noći pregaziti, kao što su Cylonci pregazili ljudske kolonije u seriji 'Battlestar Galactica' ili će nas koristiti kao pogonsko gorivo, kao što matrica koristi ljude u filmu 'Matrix'. Koji god – bilo optimističan, bilo pesimističan - scenarij da je ispred nas, do njega vjerojatno imamo još puno vremena i u tom vremenu živjet ćemo okruženi tehnologijom koja umnogome koristi ono što se popularno zove umjetna inteligencija. Iako su se u tom području dogodila velika otkrića u posljednjih dvadeset godina, ništa od tih otkrića nije imalo toliki utjecaj na medije kao pojava Midjourneyja sredinom 2022. godine i ChatGPT-ja nekoliko mjeseci kasnije.

Upravo je pojava ta dva alata pokrenula poplavu naslova s početka teksta. Mada je rasprava o zanimanjima koja će nestati za pet godina pogodna za pisanje apokaliptičnih tekstova i clickbait naslove, tema kojom se moramo baviti nisu zanimanja koja će nestati, nego obrazovanje za zanimanja potrebna u svijetu umjetne inteligencije.

Pojava džepnog računala nije unijela veliku promjenu u naš obrazovni sustav, kao što je nije unijela ni pojava računala, interneta, YouTubea i MIT OpenCourseWarea, pa vjerojatno neku promjenu u njega neće unijeti ni jezični modeli poput ChatGPT-ja ili alati poput Midjourneyja. Kako bismo razumjeli što njihova pojava može donijeti obrazovnom sustavu, moramo znati na koji način i na kojem mjestu tehnologija uopće može djelovati u njemu.

Osnovni zadaci

Dobar obrazovni sustav sastoji se od dvije komponente koje se nadopunjuju. Prva komponenta je 'što' i 'zašto', a druga komponenta je 'kako'. Upravo bi potonja trebala doživjeti značajnu promjenu jer na nju tehnološke promjene mogu najviše utjecati. Prateći rasprave o obrazovanju u posljednjih desetak godina, čini mi se da se previše bavimo pitanjima 'što' i 'zašto', pa tako raspravljamo o tome koji je pjesnik zastupljen u čitanci, radimo na novom udžbeniku iz matematike za svaku novu generaciju i pri tome odlučujemo trebaju li učenici ili ne trebaju znati što su to kompleksni brojevi.

U svim tim raspravama o obrazovanju nikada nisam vidio da je netko govorio o tome trebaju li učenici znati obraditi tablicu s podacima na računalu, prepoznati neki trend u tim podacima, nacrtati graf i procijeniti nešto. Nebitno u kojem predmetu i s kojim podacima. Mogu to biti mjerenja otpornika na satu fizike, višedesetljetni zapisi temperature u Senju usred kolovoza na geografiji ili praćenje broja stanovnika Hrvatske u 20. stoljeću na povijesti. Bez takvih, rekao bih osnovnih zadataka, u kojima se primjenjuju neke osnovne ideje s kojima se u svom životu manje-više svi susreću, neće biti ni iskoraka prema umjetnoj inteligenciji u obrazovnom sustavu.

U Nacionalnoj razvojnoj strategiji Republike Hrvatske do 2030. godine umjetna inteligencija spominje se u uvodu, u kojemu se postavljamo u globalni kontekst, i u tom dijelu postoji odlomak posvećen tehnološkim promjenama te rastućem utjecaju umjetne inteligencije na tržište rada. U nastavku se umjetna inteligencija spominje samo kao jedna od natuknica u Prioritetima provedbe politika na području znanosti i tehnologije u prvom strateškom cilju, Konkurentno i inovativno gospodarstvo, te u jedanaestom strateškom cilju, Digitalna transformacija društva i gospodarstva. U glavnoj strategiji Republike Hrvatske, onoj koja definira ciljeve naše države i našeg društva do 2030. godine, umjetna inteligencija ne spominje se u kontekstu obrazovanja i obrazovnog sustava, a upravo će promjene na tom području biti ključne u ostvarenju postojećih i definiranju novih ciljeva.

Aktualna strategija obrazovanja, Nove boje znanja, stara je skoro 10 godina, stoga nije čudno to da se umjetna inteligencija u njoj uopće ne spominje. U poimanju utjecaja umjetne inteligencije na društvo kao dobar primjer moram istaknuti Švicarsku, zemlju koja je tu temu postavila na glavno mjesto nacionalne strategije Digitalna Švicarska iz 2018. godine. Ne možemo pratiti Švicarsku ulaganjima, snagom gospodarstva ili ekskluzivnošću znanstvenih institucija, ali možemo promjenama obrazovnog sustava i uključivanjem umjetne inteligencije u obrazovni sustav, i to u obje njegove komponente - 'što' i 'zašto' te 'kako'.

Čini se da je područje komponente 'kako' posebno pogodno za uključivanje sustava umjetne inteligencije, jednako kao što je bilo pogodno i za uvođenje računala, no to se ne događa brzinom kojom bismo očekivali. Primjerice, i dandanas su nastava informatike i nastava matematike odvojene u školama. Dok se na nastavi informatike i dalje u udžbeniku spominju diskete, na nastavi matematike uče se algoritmi za množenje i dijeljenje na papiru, koji nemaju neku veću vrijednost osim mogućnosti množenja i dijeljenja brojeva na papiru, a to danas nije pretjerano korisna vještina. Ako se obrazovanje i sastoji od učenja metoda napamet, onda bi bilo korisnije učiti one metode koje se koriste na računalu ili metode koje u svojoj pozadini imaju abakus. Jedno i drugo daje određenu dodatnu vrijednost kroz učenje programiranja ili kroz vježbanje vizualizacije i mentalnu aritmetiku. Zanimljivo je da se upravo na području komponente 'kako' događaju otpori korištenju tehnologije iako u Zagrebu djeluje kompanija koja je stvorila naširoko korištenu aplikaciju za rješavanje matematičkih problema.

Izgubljeni učenici

Poznato je to da i danas djeca za domaću zadaću rješavaju 10 suhoparnih zadataka u kojima se javljaju dvije linearne jednadžbe s dvije nepoznanice iako upravo takve zadatke aplikacije Photomath ili Wolfram Alpha rješavaju u nekoliko klikova i još na zahtjev daju postupak. Te i slične aplikacije ne koriste se u nastavi za rješavanje sličnih zadataka, već se uče različite metode na isti način na koji su se i prije 40 godina učile metode za vađenje drugog korijena. Suštinski nema neke razlike u te dvije metode: i jednoj i drugoj svrha je dobivanje broja koji predstavlja rješenje nekog stvarnog problema. Upravo zato što se u obrazovnom sustavu inzistira na učenju metoda napamet učenici su izgubljeni i ne znaju rješavati ono što se popularno zove zadatak riječima – modeliranje nekog stvarnog problema. Postoje znanstveni radovi koji se bave dobrobiti korištenja aplikacija kao što su Photomath ili Wolfram Alpha u razumijevanju matematike i često se u tim znanstvenim radovima spominje da učenici koji koriste slične aplikacije više propitkuju smisao rješenja, češće provjeravaju dobivena rješenja te su posvećeniji modeliranju i zadacima zadanima riječima.

Ne tvrdim da učenici ne bi trebali učiti navedene metode, dapače, ali ne svi učenici i ne većinu vremena provedenog u obrazovanju. Matematička pismenost očituje se u modeliranju stvarnih situacija, a ne u slijepom i preciznom provođenju metoda. Preciznost je poželjna vještina, ali ona se može trenirati i na druge, puno korisnije načine.

Do sada u razvoj obrazovne komponente 'kako' nismo uključili nabrojane aplikacije iako one brže i preciznije rješavaju većinu zadataka od svih učenika. Kako ćemo onda uključiti umjetnu inteligenciju, sposobnu zadatke zadane riječima pretvoriti u matematički model, u matematičke simbole na papiru, u dvije jednadžbe s dvije nepoznanice? Na sadašnjem stupnju razvoja ChatGPT i aplikacija Photomath rješavaju najteže probleme iz osnovnoškolskih i srednjoškolskih udžbenika iz matematike, i to upravo one probleme koje najveći broj učenika ne razumije. To znači da bismo trebali dosta radikalno promijeniti naš pogled na obrazovanje i odjednom preskočiti desetak godina razvoja specijaliziranih aplikacija kao što su Photomath i Wolfram Alpha te odmah prijeći na korištenje aplikacija poput ChatGPT-ja u obrazovanju.

Opasna nepismenost

Pitanje je za što uopće obrazujemo učenike ako aplikacije budu apstrahirale i rješavale probleme umjesto njih. Iako navedene aplikacije rješavaju probleme bolje od većine učenika i studenata, one i dalje ne mogu samostalno prepoznavati probleme u stvarnom svijetu, odnosno čovjek je i dalje u središtu i on je taj koji stvarne probleme pretvara u opis, u rečenice, dok stroj te rečenice apstrahira - pretvara ih u matematički model - i na kraju rješava model koji je sam izgradio. Pojava računala većinu nas je pomaknula iz procesa rješavanja problema prema procesu modeliranja, a pojava jezičnih modela pomaknut će nas korak dalje - iz procesa modeliranja u proces definiranja problema. Upravo je područje definiranja problema i prepoznavanja dobrog rješenja ono koje primarno pripada čovjeku dok je sve drugo nešto što ćemo prije ili kasnije dobrim dijelom prepustiti računalu.

Uvijek će biti onih koji će se baviti modeliranjem i rješavanjem problema te koji će sudjelovati u razvoju novih metoda i novih sustava umjetne inteligencije, ali najveći broj ljudi morat će biti sposoban koristiti razvijene sustave za rješavanje problema. Ljudi koji upravljaju obrazovnim sustavom moraju što prije prepoznati te trendove i prilagoditi ih potrebama vremena pred nama. Inače će nepismenost u korištenju sustava umjetne inteligencije biti neusporedivo veći problem od računalne nepismenosti, s kojom živimo već desetljećima.