Raport MIT: sztuczna inteligencja poradzi sobie z niemal każdym zadaniem studenckim

Komisja powołana przez MIT do zbadania wpływu sztucznej inteligencji na nauczanie stwierdziła w opublikowanym pod koniec sierpnia raporcie, że dzisiejsze modele AI potrafią wiarygodnie rozwiązać niemal każde pisemne zadanie z programu studiów licencjackich, od esejów po dowody matematyczne. Zdaniem autorów raportu technologia w ciągu trzech lat doprowadziła do mierzalnych zmian w kulturze kampusu.

Dokument, przygotowany przez komisję złożoną z wykładowców, pracowników administracyjnych oraz studentów studiów licencjackich i doktoranckich, opisuje sytuację wprost. Generatywna AI, jak czytamy w raporcie, potrafi "produkować wiarygodne rozwiązania i udzielać rozsądnych odpowiedzi na niemal każde pisemne zadanie w naszym programie studiów licencjackich, w tym eseje, zadania z matematyki i nauk ścisłych, dowody oraz zadania programistyczne". To jedno z najbardziej otwartych przyznań się czołowej amerykańskiej uczelni technicznej, że dotychczasowy model oceniania wiedzy przestał działać.

Co zauważyła komisja

Autorzy raportu nie ograniczyli się do oceny możliwości samych modeli. Udokumentowali też, jak zmienia się codzienne życie akademickie. W ciągu trzech lat, odkąd generatywna AI stała się powszechnie dostępna, spadła frekwencja na dyżurach konsultacyjnych wykładowców, zmniejszył się udział studentów w dyskusjach online prowadzonych na potrzeby zajęć, a w akademikach i bibliotekach rzadziej powstają samorzutne grupy studyjne. Komisja opisuje to jako mierzalne przesunięcie w kulturze kampusu, nie tylko problem pojedynczych przypadków ściągania.

Zamiast proponować twardsze mechanizmy kontroli, raport idzie w przeciwnym kierunku. Komisja odradza poleganie na oprogramowaniu do wykrywania tekstu generowanego przez AI, argumentując, że narzędzia te są niedoskonałe i mogą dyskryminować studentów neuroatypowych oraz osoby, dla których angielski nie jest językiem ojczystym. To istotna różnica względem podejścia wielu innych uczelni, które w ostatnich latach masowo wdrażały detektory AI mimo ich niskiej skuteczności.

Rekomendacje zamiast zakazów

Zamiast tego komisja proponuje zmianę formy zaliczeń: więcej prac pisanych odręcznie na zajęciach we wczesnych etapach projektów, regularne punkty kontrolne śledzące postęp studenta zamiast oceny wyłącznie końcowego produktu, oraz stopniowe informacje zwrotne zamiast jednorazowej oceny. Raport zaleca też, by wydziały mogły modyfikować program nauczania na bieżąco, bez sztywnych, wieloetapowych procesów zatwierdzania trwających cały rok akademicki, bo tempo zmian w możliwościach AI wyprzedza tradycyjne procedury uczelniane.

Komisja zwraca uwagę również na spójność zachowań kadry. Wykładowcy korzystający z AI do tworzenia materiałów czy oceniania prac mają obowiązek jawnie to ujawniać, żeby uniknąć zarzutu hipokryzji wobec studentów, którym każe się deklarować użycie tych samych narzędzi. Raport ostrzega także przed ograniczaniem liczby najwyższych ocen jako metody zniechęcania do korzystania z AI, bo racjonowanie najlepszych stopni nasiliłoby pokusę pójścia na skróty poprzez większe poleganie na sztucznej inteligencji.

Generatywna AI może produkować wiarygodne rozwiązania i udzielać rozsądnych odpowiedzi na niemal każde pisemne zadanie w naszym programie studiów licencjackich, w tym eseje, zadania z matematyki i nauk ścisłych, dowody oraz zadania programistyczne - z raportu komisji MIT ds. wykorzystania AI w nauczaniu

Inne uczelnie idą w stronę nadzoru

Nie wszystkie amerykańskie uczelnie wybierają ścieżkę MIT. Wydział Prawa Uniwersytetu Chicago zakazał studentom pierwszego roku korzystania z telefonów i laptopów na zajęciach, co można czytać jako próbę odzyskania kontroli nad procesem nauczania siłą, a nie przez przeprojektowanie zadań. W amerykańskich uczelniach toczy się w efekcie dyskusja, czy w ogóle monitorować studentów podczas pracy nad zadaniami, i w jakim zakresie taki nadzór jest uzasadniony pedagogicznie.

W Europie to pytanie wygląda inaczej, bo unijny AI Act klasyfikuje systemy monitorujące zachowanie studentów podczas egzaminów, oceniające proces uczenia się czy wspierające rekrutację jako systemy wysokiego ryzyka. Całkowity zakaz rozpoznawania emocji w placówkach edukacyjnych obowiązuje od lutego 2025 roku. Część pozostałych obowiązków związanych z klasyfikacją tych systemów przesunięto w ramach pakietu Digital Omnibus o szesnaście miesięcy, na 2 grudnia 2027 roku. W praktyce europejskie uczelnie dyskutują więc nie o tym, czy monitorować studentów, lecz jak ściśle mogą to robić w ramach obowiązującego prawa.

Znaczenie dla Polski

Dla polskich uczelni raport MIT jest sygnałem, że problem nie zniknie wraz z lepszymi detektorami plagiatu, bo sama komisja MIT uznaje je za zawodne. Polskie szkoły wyższe działają już w reżimie unijnego AI Act, co oznacza, że każdy system nadzoru nad studentami wdrażany na kampusie musi mierzyć się z tymi samymi klasyfikacjami ryzyka, które opisuje raport w kontekście europejskim. Pytanie, jak projektować zadania i egzaminy w świecie, w którym AI rozwiązuje niemal wszystko, dotyczy więc również polskich wydziałów, nie tylko amerykańskich.