С преподавателями в беседах мы регулярно поднимаем тему использования ИИ студентами для написания рефератов, отчётов и т.д. Раньше опытный преподаватель на раз-два вычислял текст, скопированный студентом из интернета, а не написанный самостоятельно. А теперь мы научились вычислять то, что написано нейросетями. И некоторые коллеги придерживаются мнения, что нужно полностью запретить студентам пользоваться генеративными нейросетями в процессе обучения, но я с ними не совсем согласна. По всей видимости, ИИ стал нашей повседневной реальностью, как когда-то интернет. И бороться с этим бесполезно, можно только задать свои правила игры.
Для меня генеративные нейросети - это очередной полезный инструмент, который может быть использован по-разному. Как машина. С одной стороны, на ней я быстрее доезжаю до работы, в ней лежат вещи на вечерние тренировки, да и мешок картошки из родного села привезти удобнее. С другой стороны, я могу начать передвигаться только на ней, забросить тренировки и просто переносить свою попу с одного сидения на другое. В первом случае я получаю больше времени и энергии, а во втором - ожирение. И нельзя винить машины или запрещать всем пользоваться ими просто потому, что я решила выбрать второе.
Честно признаюсь, я регулярно использую генеративные нейросети в своей работе, в частности, ChatGPT или DeepSeek. Например, я могу попросить накидать план лекции или презентации. Или предложить идеи для формата реализации курса. Иногда я прошу её объяснить какие-то сложные вещи простым языком, например, коллеги обсуждают сверхкритическую флюидную хроматографию, а я про этот метод впервые слышу. Бывает я даже ищу статьи через нейросетки, когда помню примерное содержание, но не помню ни примерного названия, ни авторов. И также я часто прошу проверить грамматику английского или делаю перевод текста на академический английский. А ещё я часто обращаюсь к нейросетям, чтобы писать посты в этот канал, они хорошо помогают с идеями и структурой.
И поскольку я считаю себя человеком с хоть немного, но развитым критическим мышлением, я всегда перерабатываю результат, выданный нейросетями. Использую план презентации или идеи как некий набросок, в котором уже убираю или добавляю штрихи. Не считаю себя экспертом в хроматографии после пары вопросов в ChatGPT. Перепроверяю перевод, чтобы не потерялся смысл предложения или какие-то термины были верно употреблены. Отчасти нейросеть помогает преодолеть страх чистого листа - состояние, когда ты просто не можешь начать что-то делать.
На мой взгляд, студентов нужно учить правильно пользоваться генеративными нейросетями. Не заменять собственный интеллект искусственным, а дополнять его. Для этого нужно развивать критическое мышление, помогать с составлением правильного промта, давать задания на критический анализ результата генерации. В общем, не противиться изменениям, а возглавить их. И в целом вузы потихоньку идут к этому, правда пока больше в соцгум секторе, но тем не менее.
Ну и конечно всё же стоит развивать инструменты, которые определяют сгенерированный текст. Всегда будут те, кто выберет наименее энергозатратный путь. Раньше они копипастили из интернета или скачивали рефераты, а теперь у них новое оружие. Думаю, эта борьба будет вечной, но она не должна мешать прогрессу остальных.
Коллеги, а что вы думаете про генеративные нейросети? Используете ли в своей работе и если да, то как?
С преподавателями в беседах мы регулярно поднимаем тему использования ИИ студентами для написания рефератов, отчётов и т.д. Раньше опытный преподаватель на раз-два вычислял текст, скопированный студентом из интернета, а не написанный самостоятельно. А теперь мы научились вычислять то, что написано нейросетями. И некоторые коллеги придерживаются мнения, что нужно полностью запретить студентам пользоваться генеративными нейросетями в процессе обучения, но я с ними не совсем согласна. По всей видимости, ИИ стал нашей повседневной реальностью, как когда-то интернет. И бороться с этим бесполезно, можно только задать свои правила игры.
Для меня генеративные нейросети - это очередной полезный инструмент, который может быть использован по-разному. Как машина. С одной стороны, на ней я быстрее доезжаю до работы, в ней лежат вещи на вечерние тренировки, да и мешок картошки из родного села привезти удобнее. С другой стороны, я могу начать передвигаться только на ней, забросить тренировки и просто переносить свою попу с одного сидения на другое. В первом случае я получаю больше времени и энергии, а во втором - ожирение. И нельзя винить машины или запрещать всем пользоваться ими просто потому, что я решила выбрать второе.
Честно признаюсь, я регулярно использую генеративные нейросети в своей работе, в частности, ChatGPT или DeepSeek. Например, я могу попросить накидать план лекции или презентации. Или предложить идеи для формата реализации курса. Иногда я прошу её объяснить какие-то сложные вещи простым языком, например, коллеги обсуждают сверхкритическую флюидную хроматографию, а я про этот метод впервые слышу. Бывает я даже ищу статьи через нейросетки, когда помню примерное содержание, но не помню ни примерного названия, ни авторов. И также я часто прошу проверить грамматику английского или делаю перевод текста на академический английский. А ещё я часто обращаюсь к нейросетям, чтобы писать посты в этот канал, они хорошо помогают с идеями и структурой.
И поскольку я считаю себя человеком с хоть немного, но развитым критическим мышлением, я всегда перерабатываю результат, выданный нейросетями. Использую план презентации или идеи как некий набросок, в котором уже убираю или добавляю штрихи. Не считаю себя экспертом в хроматографии после пары вопросов в ChatGPT. Перепроверяю перевод, чтобы не потерялся смысл предложения или какие-то термины были верно употреблены. Отчасти нейросеть помогает преодолеть страх чистого листа - состояние, когда ты просто не можешь начать что-то делать.
На мой взгляд, студентов нужно учить правильно пользоваться генеративными нейросетями. Не заменять собственный интеллект искусственным, а дополнять его. Для этого нужно развивать критическое мышление, помогать с составлением правильного промта, давать задания на критический анализ результата генерации. В общем, не противиться изменениям, а возглавить их. И в целом вузы потихоньку идут к этому, правда пока больше в соцгум секторе, но тем не менее.
Ну и конечно всё же стоит развивать инструменты, которые определяют сгенерированный текст. Всегда будут те, кто выберет наименее энергозатратный путь. Раньше они копипастили из интернета или скачивали рефераты, а теперь у них новое оружие. Думаю, эта борьба будет вечной, но она не должна мешать прогрессу остальных.
Коллеги, а что вы думаете про генеративные нейросети? Используете ли в своей работе и если да, то как?
Telegram has become more interventionist over time, and has steadily increased its efforts to shut down these accounts. But this has also meant that the company has also engaged with lawmakers more generally, although it maintains that it doesn’t do so willingly. For instance, in September 2021, Telegram reportedly blocked a chat bot in support of (Putin critic) Alexei Navalny during Russia’s most recent parliamentary elections. Pavel Durov was quoted at the time saying that the company was obliged to follow a “legitimate” law of the land. He added that as Apple and Google both follow the law, to violate it would give both platforms a reason to boot the messenger from its stores. Either way, Durov says that he withdrew his resignation but that he was ousted from his company anyway. Subsequently, control of the company was reportedly handed to oligarchs Alisher Usmanov and Igor Sechin, both allegedly close associates of Russian leader Vladimir Putin. Investors took profits on Friday while they could ahead of the weekend, explained Tom Essaye, founder of Sevens Report Research. Saturday and Sunday could easily bring unfortunate news on the war front—and traders would rather be able to sell any recent winnings at Friday’s earlier prices than wait for a potentially lower price at Monday’s open. This ability to mix the public and the private, as well as the ability to use bots to engage with users has proved to be problematic. In early 2021, a database selling phone numbers pulled from Facebook was selling numbers for $20 per lookup. Similarly, security researchers found a network of deepfake bots on the platform that were generating images of people submitted by users to create non-consensual imagery, some of which involved children. In the United States, Telegram's lower public profile has helped it mostly avoid high level scrutiny from Congress, but it has not gone unnoticed.
from us
