Как понять ИИ: пять ключевых навыков для успешной работы с искусственным интеллектом
Сегодня общественное мнение в России разделено по вопросу все более широкого внедрения ИИ и современных технологий: большая часть граждан говорит о пользе этого процесса для общества (52%), но каждый третий (31%) испытывает беспокойство по поводу возможных рисков. При этом почти каждый пятый (17%) находится в состоянии неопределенности, признавая, что ему не хватает знаний в этой сфере. Между тем, от того, как будет происходить социализация технологий ИИ сегодня, сильно зависит конкурентоспособность российской экономики и успех ее цифровой трансформации.
Специалисты Национального агентства финансовых исследований (НАФИ) провели исследование в области цифровых навыков, чтобы определить набор компетенций, необходимых для успешного использования возможностей искусственного интеллекта.
В основе исследования лежали три источника информации:
- математический анализ результатов всероссийских тестирований цифровой грамотности на платформе «Цифровой гражданин»;
- анализ требований к квалифицированным специалистам на рынке труда;
- анализ современных образовательных трендов.
Было выявлено пять ключевых компетенций пользователей, развитие которых предопределяет успешное взаимодействие с ИИ, независимо от сферы его применения:
- Базовая цифровая грамотность. В международной системе оценки цифровых компетенций выделяются три уровня: начальный, базовый и продвинутый. Для использования ИИ требуется базовая цифровая грамотность: способность уверенно пользоваться программами и приложениями, эффективно искать информацию, работать с онлайн-ресурсами, знать основы кибербезопасности — особенно в части критического мышления и определения надежности источников.
По нашим данным на 2024 год, доля россиян, владеющих базовым и выше уровнем цифровой грамотности составляет 71%. Этот показатель, с одной стороны, является достаточно высоким, с другой — он не меняется уже два года, что говорит об исчерпании резервов для роста. В любом случае почти трети россиян не хватает базовой цифровой грамотности для работы с искусственным интеллектом. - Работа с данными. Искусственный интеллект построен на работе с данными — это основа для обучения моделей ИИ. Понимание природы данных, их накопления, обработки и способов анализа определяет качество запроса пользователя к ИИ, а также способность понять логику формирования конечного результата — на основе каких данных он получен и почему. Анализ рынка труда показывает, что число вакансий, предполагающих умение работать с данными постоянно растет. Опросы россиян также свидетельствуют о растущих запросах работодателей: 45% говорят, что на их месте работы требования к цифровой грамотности постоянно повышаются.
Наиболее актуальными сейчас стали навыки понимания статистических данных, их визуализации и прикладной интерпретации — не только для рабочих, но и для повседневных задач. Речь, например, может идти об использовании в личном финансовом планировании статистики расходов в банковских приложениях или мониторинге энергопотребления дома для более экономного использования ресурсов. Таким образом, основы статистики и анализа данных помогают корректно использовать эти данные в системах ИИ. - Знания основ ИИ и машинного обучения. Понимание того, что такое ИИ, основных способов и сфер его применения является необходимым условием для использования этих технологий. От этого зависят и психологические установки, формирующие отношение к ИИ.
Речь идет не о профессиональных знаниях механизмов работы ИИ, а о представлении о том, что такое нейронные сети, как устроено их обучение и самообучение, как происходит обработка естественного языка. Здесь же важно и понимание этики искусственного интеллекта: маркировка создаваемого ИИ контента, защита конфиденциальности обрабатываемых ИИ персональных и других чувствительных данных и пр. - Программирование и алгоритмическое мышление. За последние годы интерфейс сервисов по созданию цифрового контента стал намного более демократичным. Многие задачи, которые ранее требовали профессионального знания языков программирования, сегодня переведены в формат конструкторов и кнопочных интерфейсов. Сами системы ИИ помогают писать программы и скрипты без непосредственного участия пользователя в написании кода. В этих условиях насущным становится вопрос постановки задачи, настройки логики и алгоритмов, архитектуры автоматизации. Однако данные о развитости алгоритмического мышления у россиян в настоящее время отсутствуют. О том, как закладывается алгоритмическое мышление в школах, могут рассказать межстрановые сравнительные данные международного математического конкурса «Кенгуру без границ», в котором российские школы участвуют с 1994 года, но число участников в последние годы неуклонно снижается.
- Критическое мышление. Для успешной работы с ИИ важно не только умение настраивать системы, но и критически оценивать и интерпретировать результат их работы, не принимать его за истину, а делать выводы самостоятельно.
Формирование критического мышления очень сложная задача. Данные тестирования цифровой грамотности показывают, например, что навыки оценки достоверности информации развиты недостаточно, а результаты опросов демонстрируют, что ситуация ухудшается: число россиян, полагающиеся на один «основной» источник информации растет.
Таким образом, несмотря на относительно высокий уровень базовой цифровой грамотности россиян, ключевые навыки для эффективного использования искусственного интеллекта остаются недостаточно развитыми. Для успешного внедрения и применения ИИ требуются не только цифровые навыки общего уровня, но и более специфические компетенции, такие как работа с данными, критическое мышление, понимание основ ИИ и алгоритмическое мышление.
И для бизнеса и для системы образования задача подготовки сотрудников, способных гибко адаптироваться к быстро меняющимся требованиям ИИ, становится все более актуальной.
Мнение редакции может не совпадать с точкой зрения автора