«Треш ин — треш аут. Это закон всего». Как беларуска обучает студентов ИИ в Варшавском университете

Предложила университету новую программу — рассматривали год

Такой бэкграунд помогает Вольхе строить мосты между культурой и технологиями: вместе с мужем Петром Ендрущаком она создает визуальные эффекты для Netflix и проекты для музея Варшавского Гетто.

2023 стал точкой невозврата: ChatGPT набрал первые 100+ миллионов пользователей; Совбез ООН впервые заговорил об искусственном интеллекте публично; появилось открытое письмо с призывом поставить на паузу обучение самых мощных моделей, а Голливуд парализовали забастовки сценаристов, где те требовали ограничить ИИ, чтобы он не вытеснял людей из профессии и не использовал их тексты без оплаты.

Системным обучением ИИ-инструментам в вузах тогда практически никто не занимался. Вольха сама отправила письмо в университет, где предложила запустить занятия по генеративному ИИ для студентов проектирования в USWPS. Письмо рассматривали целый год — бюрократия догоняла технологии. 

Ответ пришел положительный. Круг замкнулся: Вольха начала преподавать курс «AI в практическом применении» в той же USWPS, где когда-то сама была студенткой. Сегодня курс идет на двух языках: английском и польском. Это интенсивный воркшоп: 5 дней по 10 часов.

— Когда человек приходит на наше занятие, он не совсем понимает, что мы будем делать и какие именно инструменты мы будем учить. Это тоже прикольно, потому что инструменты меняются и мы стараемся всё-таки учить этому подходу, — рассказывает Вольха. Ведь готовность к изменениям — один из главных навыков будущего. 

Эксперименты и хентай

В первый день курса студенты погружаются в методологию: изучают лидеров рынка LLM и учатся правильно «разговаривать» с ИИ. На второй — приходят с собственной идеей, от приложений и фильмов до научных работ, был даже студент, который создал свою систему для анализа рынка криптовалют основанная на «индексе настроений». Благодаря контрактам университета с Google, обучение идет через Gemini: все данные и проекты остаются внутри закрытого контура, что снимает вопросы безопасности.

Для студенческих работ нет ограничений. Вольха говорит, были и системы тайминга для метро, и кино:

— Одна студентка решила воссоздать свой сон, который оставил очень сильное впечатление, — вспоминает преподавательница. — Это был хоррор: детский сад, обычные игры, обед, а потом приходит монстр и начинает поедать детей. Она реализовала это как фильм в технике Claymation (пластилиновая анимация).

И уточняет, что конечно, ИИ не делает всё «красиво» по одной кнопке. И часть курса — показать, что чтобы получить в результате хоррор в Claymation, нужно сначала создать сториборд, нарисовать раскадровку, понимать законы кадра.

— Ты не можешь написать «солнце светит». Оно может светить и в Golden Hour, может светить в полудне, а может там прямые солнечные лучи или есть какая-то мгла. Детали нужно прописывать, — говорит Вольха. 

Общение с чат-ботами — процесс пластичный. Здесь важен не только технический навык, но и персональный опыт, контекст и даже настойчивость. Студенты пробуют всё — это тоже процесс обучения:

— Иногда нужно сказать: «Ты задолбал, ты делаешь фигню, ты меня не понимаешь, сделай нормально», или «если ты не поможешь, я потеряю работу». И каким-то образом он реально начинает делать лучше. То есть у них тоже часто бывают «лупы» и они начинают обрабатывать. Треш ин треш аут — это закон всего, — говорит Вольха. 

В процессе нащупываются закономерности — какие системы для чего подходят лучше. Для себя Вольха определяет Anthropic / Claude — для работы с кодом; Gemini — классный Deep Research; Bielik AI — для тех, кто хочет изучать польский.

Или вскрываются неожиданные факты, на чем обучались системы.

— Например, когда мы искали Upscaler модели (Upscaler модели — это нейросети, которые «дорисовывают» детали и повышают разрешение изображения/видео, убирают шум, их часто используют для реставрации старых источников — прим. ред.), оказалось, что многие из них тренировались на Хентае и порно из 90-х. Просто потому, что у людей были эти массивы данных на руках. (…) По сути они приложились к тому, что сейчас мы можем сохранить материалы, которые были сделаны на VHS-пленке, — рассказывает Вольха. 

Зачем идти учиться в университет, если можно всё самому

По мнению Вольхи, люди идут учиться в университет, чтобы учиться у других людей. Это не база знаний, а база смыслов, философии и социологии, которые развивают критическое мышление.

Например, один из студентов провел эксперимент на стыке культур. Вольха рассказывает, было так: человек увлекается китайской культурой, китайским чаем, традициями и так далее. И видит, что в Европе есть определённые пятна в том, как Китай преподносится (часто поверхностно). И человек берет китайскую языковую модель Qwen и европейскую модель, и создает пространство, где эти модели могут разговаривать на разные темы. Придумывает им персоны, например, мужчина из мегаполиса в Китае и мужчина из европейской деревни и наоборот. И пробует понять из этого разговора, где могут быть у этих разных культур точки соприкосновения. Как они могут лучше понять друг друга. 

— Можно создать диссертацию на этом, а человек сделал за 5 дней, — делится Вольха. 

Битва с антиплагиатом и экономика контроля

В SWPS Искусственный интеллект не только преподают — недавно в университете создали комьюнити Open AI Lab, где преподаватели от психологов до социологов обсуждают будущее образования.

Одна из самых острых тем — системы детекции ИИ. Университеты наводнены софтом для выявления нейросетевых текстов. Рынок антиплагиатного ПО тоже отражает этот тренд — на 2025-й год он составляет 780 млн USD, а по прогнозам Research and markets к 2032 году вырастет до 1,21 миллиардов USD. 

Команда Вольхи пришла к выводу, что запрещать пользоваться ИИ бессмысленно, нужно менять подход к процессу: «О’кей, ты написал эту работу с ИИ. Хорошо, возьми и защити её. А что плохо в этой работе? А что ты узнал?»

Вольха уверена, всё проверить невозможно. И вопрос не в том, что студенты забывают удалять строчки «Чем тебе ещё помочь?», а в том, чтобы научить их думать, что они делают, научить защищать свои идеи.

Преподавательница вспоминает кейс, где студенты создали платформу для заказа кастомизированных ящиков. Ребята сделали сайт, приложение и 3D-модель, которая сразу отправляла прототип на печать. Без ИИ на такую техническую обвязку ушли бы недели, они справились за два дня. 

ИИ как лакмусовая бумажка мышления

Граница между автоматизацией и личным навыком остается зыбкой. Но Вольха уверена: ИИ не заменяет мозг, а лишь подсвечивает ваш способ мышления.

— Если человек безответственно и бездумно подходит к каким-то вещам, то ИИ, конечно, это усугубляет. Если до этого не было адекватного подхода, как мы можем думать, что с ИИ будет адекватный? 

Невозможно потерять навыки, но можно приобрести, говорит она: 

— С появлением фотографии никто не стал меньше рисовать. То же самое, как я в своём детстве лазила по деревьями, игралась с палкой, мы что-то вытворяли на улице, а сейчас дети шарятся в компьютерах, в телефонах намного быстрее иногда, чем я. Потеряли ли они навыки? I don’t know. 

🎊 Dzik Pic Store открыт и готов принимать заказы!

Заходи к нам в магазин