- Андрей Карпаты заявил, что обнаружить использование ИИ в домашних заданиях практически невозможно.
- Он предложил переносить большую часть оценивания на классные занятия с контролем учителей.
- Карпаты подчеркнул важность умения учеников проверять и критически оценивать работу ИИ.
Андрей Карпаты, сооснователь OpenAI и бывший руководитель по искусственному интеллекту в Tesla, высказал свое мнение о влиянии ИИ на школьное образование. По его мнению, традиционные методы выявления использования искусственного интеллекта в домашних заданиях несостоятельны. Эксперт убеждён, что никакие «детекторы» ИИ не смогут гарантированно обнаружить помощь машины, поскольку их можно обойти различными способами. Таким образом, он предлагает принять как данность, что любая работа, выполненная вне класса, скорее всего, выполняется с использованием ИИ.
В связи с этим Карпаты рекомендует значительно усилить контроль знаний в учебных аудиториях, сосредоточив большую часть оценивания именно там, где учитель может лично наблюдать за процессом выполнения заданий. Такой подход позволит стимулировать учеников самостоятельно осваивать материал, зная, что на контрольных и экзаменах работа будет проверяться без использования дополнительных помощников.
Эксперт также отметил, что ИИ — не калькулятор: он может допускать ошибки и требует от пользователя критического отношения к результатам. Школа должна научить учащихся базовым знаниям и умению проверять ответы, чтобы они не были полностью зависимы от технологий. Важно, чтобы ребенок понимал, как работает ИИ и мог своевременно выявлять неточности в его выводах.
Таким образом, Карпаты видит будущее образования в интеграции ИИ как инструмента, с которым дети учатся работать, но при этом развивают собственные навыки и способность критически мыслить. Для этого, по его мнению, необходимо перестроить систему оценивания, сделав ставку на классные занятия и проверку знаний под контролем преподавателей.
Напомним, что ранее Андрей Карпаты также занялся разработкой проектов, связанных с ИИ, среди которых—приложение LLM Council. Оно объединяет несколько языковых моделей, таких как GPT-5.1 и Gemini 3 Pro, для генерации и выбора лучших ответов на вопросы.
