Алтман в Стэнфорде признал ошибку: передавая мышление ИИ, мозг целого поколения сокращается

marsbitОпубликовано 2026-07-16Обновлено 2026-07-16

Введение

Заголовок: Алтман вернулся в Стэнфорд, чтобы признать ошибку: передача мышления ИИ приводит к «атрофии мозга» у целого поколения. Три с половиной года спустя после запуска ChatGPT основатель OpenAI Сэм Алтман вернулся в Стэнфорд и признал свою ошибку в прогнозах. Он ожидал, что система образования быстро трансформируется под влиянием ИИ, но вместо этого она осталась практически неизменной. Алтман выразил серьезную озабоченность: если образование продолжит работать по старым моделям, ориентированным на запоминание, стандартные ответы и закрытые экзамены, это приведет к «атрофии» критического мышления у студентов. Они всё чаще «передают на аутсорсинг» свои размышления ИИ, что ослабляет способность к самостоятельному анализу и решению проблем. Исследования, в том числе из Калифорнийского университета в Беркли, подтверждают эту тенденцию. После появления ChatGPT оценки за письменные и программистские задания выросли, но результаты экзаменов остались прежними. Это указывает на то, что ИИ используется для выполнения работы, а не для глубокого обучения. Алтман подчеркивает, что даже те задачи, которые ИИ может выполнять лучше человека (например, писать тексты или код), люди должны осваивать самостоятельно, поскольку сам процесс формирует мышление. Ключевая цель образования в эпоху ИИ должна сместиться с запоминания фактов к умению задавать правильные вопросы, развивать суждение, креативность и междисциплинарные навыки. Главная проблема — в устаревшей системе оценки, которая изм...

Все думали, что школы радикально изменятся под давлением ИИ.

Но три с половиной года спустя после появления ChatGPT образование практически не изменилось.

В мае этого года Сэм Алтман вернулся в свою альма-матер Стэнфорд, поднялся на сцену курса CS153 и признал:

Это была моя ошибка в прогнозе.

И бросил резкое предупреждение: если не измениться, способность человека к мышлению сократится.

Недавно на сцене курса CS153 в Стэнфорде у Сэма Алтмана, генерального директора OpenAI, спросили: Что вы думаете об образовании?

Он сделал паузу: «Я очень обеспокоен. Я думал, что к настоящему моменту оно уже должно было измениться».

Алтман выступает на курсе CS153 в Стэнфорде, говоря об образовании в эпоху ИИ, и признает, что недооценил скорость изменений в образовательной системе. (Источник: Stanford Online)

Три с половиной года назад, когда ChatGPT только запустился, Алтман считал, что студенты будут жульничать примерно год, а затем вся система образования будет вынуждена перестроиться, чтобы обучать людей, которые будут мыслить лучше, чем раньше.

Однако три с половиной года спустя сценарий развился не так, как предполагал Алтман.

Со стороны ИИ: от GPT-3.5, умеющего лишь писать тексты, эволюционировали до решения гипотез, над которыми математики бились десятилетиями.

А со стороны школ: до сих пор проверяют студентов по той же схеме: заучивание, правильные ответы, закрытые экзамены.

Домашние задания, экзамены, эссе... Всё осталось по-старому. Он не нашел ни одного важного структурного изменения во всей образовательной системе.

Человек, правильно угадавший «Закон масштабирования» (Scaling Law), ошибся именно в прогнозах об образовании.

Он сказал, что это одна из его самых больших ошибок в прогнозах за последние годы.

Человек, постоянно упоминающий об искусственном общем интеллекте (ИОИ/AGI), беспокоится о занятиях в аудитории.

Чего же он боится на самом деле?

Он думал, что школы уже должны были измениться

Вернемся в ноябрь 2022 года, сразу после запуска ChatGPT.

Тогда прогноз Алтмана был еще оптимистичным:

В первый год студенты будут использовать его для списывания и мало чему научатся; затем образовательная система перестроится сама и будет преподавать намного лучше, чем раньше.

По его замыслу, учителя будут задавать проекты, для которых обязательно нужно использовать ИИ, и студентам, наоборот, придется больше думать, придумывать больше нового.

В 2024 году он публично высказывал надежду: суперинтеллект подарит каждому личного наставника, образование сместится от зубрежки к решению проблем, к критическому мышлению.

В результате, ИИ шагает вперед семимильными шагами каждый год, а образование не сдвинулось с места.

Аутсорсинг мышления ИИ опустошает критическое мышление

Именно этот разрыв и беспокоит Алтмана по-настоящему.

Он говорит, что если продолжать обучать и оценивать студентов по старой системе «мира до ИОИ», это не только сделает этот метод нерабочим, но и заставит людей «разучиться думать», приведя к постепенному сокращению критического мышления.

Передавать мышление на аутсорсинг ИИ — сначала это просто ради удобства.

Но то, что не используется, атрофируется. Та часть мозга, которая отвечает за самостоятельное мышление, будет, как долго неиспользуемая рука, незаметно сокращаться и слабеть, по выражению Алтмана — мышечная атрофия (atrophy).

Это лишь опасения Алтмана или уже происходящая реальность?

Исследования показывают, что после прихода ChatGPT в аудитории результаты ежемесячных тестов упали примерно на 20% за полгода; результаты важных вступительных экзаменов, определяющих будущее, снизились на 18% и 24% соответственно, и этот счет проявляется постепенно, с задержкой в два года.

Более показателен анализ, проведенный в Калифорнийском университете в Беркли (UC Berkeley).

Среди более 500 тысяч образцов оценок, по таким предметам, как письмо и программирование, оценки после появления ChatGPT явно сместились вверх, но выросли только баллы за домашние задания, а экзаменационные баллы остались без изменений.

Анализ Калифорнийского университета в Беркли более 500 тысяч оценок: после выпуска ChatGPT доля оценок A и A- по предметам типа письма и программирования заметно выросла (синий цвет — значительный положительный рост), B+ и ниже почти не изменились. (Источник: Chirikov/CSHE)

Почему? Это «аутсорсинг», а не «обучение».

Другое исследование, охватившее миллионы интеракций по математике в США за десять лет, также указывает на тот же вывод: с приходом чат-ботов задачи решаются быстрее, но изучается меньше.

Домашние задания сдаются все красивее, а голова — все пустее.

Почему обещанное Возрождение образования не наступило

Озадачен не один Алтман.

Член технической команды OpenAI Райан Брюэр написал в посте, что он поражен, что большие языковые модели не вызвали Возрождения в образовании:

Разве я не должен был выучить язык за месяц? Что же мы упустили?

Подобные сомнения быстро распространились в X: имея в руках самый мощный в истории инструмент для обучения, почему ИИ-репетитор еще не пришел в каждый дом, почему революция в образовании запаздывает?

Ответ не в технологии, а в инерции системы.

Система оценки в университетах — экзамены, эссе, задания — столетиями основывалась на негласной предпосылке: эти вещи отнимают слишком много времени, никто не будет искать коротких путей.

С приходом ИИ эта предпосылка изменилась.

Но школы по-прежнему измеряют по стандартам «мира до ИОИ» новое поколение, выросшее с ИИ, хотя на самом деле первое поколение «аборигенов ChatGPT» уже заканчивает учебу.

Смена инструмента требует лишь номера версии, смена системы — целого поколения: технологически всё давно готово, но правила застряли в прошлой эпохе.

ИИ-репетитор, работающий 24 часа без устали, способный к индивидуальному подходу и почти бесплатный, теоретически может быть предоставлен каждому ребенку уже сегодня.

Но он не приходит, и настоящая причина кроется в скорости, с которой образовательная система перестраивает саму себя.

В том же выступлении Алтман высказал такое суждение:

С момента появления ChatGPT прошло три с половиной года. Даже если ИИ просто продолжит двигаться по той же кривой еще три с половиной года, то, что человеческое общество сможет делать, будет на совершенно другом уровне по сравнению с сегодняшним днем.

По мере экспоненциального рывка технологий разрыв между ними и образованием будет только увеличиваться, и в итоге заполнять его придется этому поколению студентов, которые сейчас еще сидят в старых экзаменах, старых заданиях, старой системе оценок.

Навыки, которые они изучают, могут быть взяты на себя ИИ сразу после выпуска; суждение, которое они не тренировали, возможно, будет трудно наверстать за всю жизнь.

За всем этим скрывается «когнитивный долг» целого поколения.

Если машина может писать, зачем человеку еще учиться

Так чему же все-таки нужно учить?

Ответ Алтмана несколько контр-интуитивен: некоторые вещи, которые машина, казалось бы, может делать лучше, человек все равно должен сделать своими руками.

Он привел свой пример.

Он говорит, что он из тех людей, которые «думают, когда пишут», пишет много текстов, которые никогда никому не показывает, только чтобы прояснить для себя проблему, и он рад, что в свое время учился писать.

То же с программированием: код ИИ может сгенерировать за секунду, но процесс самостоятельного построения логики тренирует мозг.

Проще говоря, письмо и программирование подобны задачам на доказательство в математике во времена калькуляторов: результат машина уже давно может вычислить, но мы все равно заставляем студентов выводить его сами. Цель — не ответ на вопрос, а сами метанавыки «мышления» и «обучения», а письмо и программирование — именно инструменты для их тренировки.

Вследствие этой логики Алтман выступает за смещение цели образования от «запоминания большего количества знаний» к «умению задавать лучшие вопросы»; от проверки памяти к проверке суждения, творчества, подлинных междисциплинарных способностей.

А корень проблемы как раз в системе оценки.

Что проверяют сегодняшние экзамены?

Память, правильные ответы, выполнение в одиночку без подсказок. Как раз то, что ИИ умеет лучше всего и может сделать за вас.

Когда школа все еще оценивает студентов по принципу «кто больше запомнил, кто точнее ответил», ИИ превратил «больше запомнить, точнее ответить» в товар с нулевой стоимостью.

Сколько смысла остается в цифрах, измеренных линейкой, которую ИИ может легко пройти, для оценки способностей следующего поколения?

Вот что действительно беспокоит Алтмана: не так важно, используют ли студенты ИИ, важно, умеют ли они его проверять.

Еще более тревожной, чем чрезмерная зависимость от ИИ, является использование ИИ без умения проверять, безоговорочное принятие того, что выдает машина.

Если позволить этой инерции тянуться еще три с половиной года, целое поколение постепенно утратит тренировочную площадку для самостоятельного мышления, и когда опомнится, поймет: оно уже разучилось думать самостоятельно.

Источники:

https://www.youtube.com/watch?v=F_7M4Hc-usM

https://x.com/hesamation/status/2073884828861071557

https://x.com/ryanbrewer/status/2073812031988535760

Статья из WeChat Official Account «新智元» (New Wisdom), автор: ASI启示录

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QКакие изменения в системе образования ожидал Сэм Альтман с появлением ChatGPT, и почему он считает свой прогноз ошибочным?

AСэм Альтман ожидал, что через год после появления ChatGPT система образования вынужденно перестроится: студенты перестанут использовать ИИ для списывания, а обучение сместится в сторону развития критического мышления и решения сложных задач. Однако спустя три с половиной года он констатирует, что важных структурных изменений в образовании не произошло. Школы и вузы по-прежнему делают акцент на запоминании, стандартных ответах и закрытых экзаменах, в то время как ИИ быстро эволюционирует. Это и есть его главная прогностическая ошибка.

QКакие негативные последствия, по мнению Альтмана, может иметь «аутсорсинг мышления» искусственному интеллекту?

AПо мнению Альтмана, «аутсорсинг мышления» ИИ — передача ему задач, требующих размышлений, — ведёт к «атрофии» критического мышления у людей. Подобно неиспользуемой мышце, способность к независимому анализу и глубокому осмыслению ослабевает. Исследования показывают, что после внедрения ChatGPT оценки за домашние задания по таким предметам, как письмо и программирование, выросли, но экзаменационные результаты остались прежними или даже ухудшились. Это свидетельствует о том, что студенты получают более красивые работы, но сами меньше учатся и понимают материал.

QПочему, согласно статье, обещанная «образовательная ренессанс» с приходом ИИ так и не наступила?

AОбещанная «образовательная ренессанс» не наступила из-за институциональной инерции. Технологии (например, персональный ИИ-репетитор) развиваются экспоненциально, но система оценок, экзаменов и учебных программ в образовательных учреждениях остаётся прежней, созданной для «до-ИИ» эпохи. Эта система основана на допущении, что на выполнение заданий требуется много времени и никто не станет искать shortcuts. ИИ изменил это правило, но правила оценки под него не адаптировались. Смена инструментов происходит быстро, а смена институциональных правил занимает целое поколение.

QКакие навыки, по мнению Сэма Альтмана, должны стать новым фокусом образования в эпоху ИИ, даже если машины выполняют related задачи лучше?

AСэм Альтман считает, что в эпоху ИИ образование должно сместить фокус с запоминания информации на развитие метанавыков — умения мыслить и учиться. Даже если ИИ прекрасно пишет тексты или генерирует код, людям всё равно важно самим практиковаться в письме и программировании, так как этот процесс структурирует мышление. Он приводит аналогию с математическими доказательствами в эпоху калькуляторов: результат можно получить мгновенно, но процесс решения тренирует мозг. Новыми целями должны стать умение задавать правильные вопросы, развивать критическое суждение, творчество и междисциплинарные навыки.

QВ чём заключается главная тревога Альтмана относительно текущей системы оценивания студентов?

AГлавная тревога Альтмана заключается в том, что текущая система оценивания (экзамены, тесты, эссе) по-прежнему измеряет то, что ИИ делает идеально: запоминание фактов, поиск стандартных ответов и индивидуальную работу в закрытом режиме. Используя эти «устаревшие» критерии, система не может адекватно оценить реальные способности нового поколения, выросшего с ИИ. Самое опасное, по его мнению, — это не само по себе использование ИИ, а неумение студентов проверять и критически осмысливать выводы, сгенерированные машиной. Если не изменить подход, существует риск вырастить целое поколение, разучившееся глубоко и самостоятельно мыслить.

Похожее

Bitunix Exchange запускает Visa Debit Card для ежедневных покупок и заработка

Криптобиржа Bitunix представила Bitunix Card — платежное решение на базе Visa, которое позволяет пользователям тратить свои средства на повседневные покупки и получать доход на неиспользуемые балансы. Карта принимается более чем в 130 миллионах торговых точек по всему миру и совместима с Apple Pay, Google Pay, PayPal и другими платформами. С ее помощью можно оплачивать услуги, такие как Uber, ChatGPT, Amazon, Spotify и Netflix, а также использовать за границей. Платежи выполняются мгновенно, а кэшбэк достигает 8% (до 1000 USDT в месяц). Кроме того, на остатки средств на карте можно получать доходность до 11,6% годовых. Карта не имеет платы за выпуск и ежемесячное обслуживание. Для активации необходимо пополнить счет карты на минимальную сумму 100 USDT. Продукт направлен на интеграцию цифровых активов в повседневную жизнь, объединяя функции платежей и заработка в одном решении.

TheNewsCrypto45 мин. назад

Bitunix Exchange запускает Visa Debit Card для ежедневных покупок и заработка

TheNewsCrypto45 мин. назад

Volvo исследует собственный криптотокен для платежей в цепочке поставок и координации логистики

Компания Volvo Group тестирует использование собственного криптотокена на основе частной блокчейн-системы для улучшения координации и расчетов в цепочке поставок. Как заявил директор по информационному управлению, искусственному интеллекту и аналитике логистического подразделения Volvo в Бельгии Иван Бранко, целью проекта является решение бизнес-задач, а не спекуляция криптовалютами. Закрытый токен предназначен для урегулирования транзакций между поставщиками материалов, транспортными компаниями и самой Volvo, а также для записи транспортных заказов в общий реестр. Этот подход отражает тенденцию использования предприятиями блокчейна в первую очередь для операционной эффективности, а не для децентрализации. Эксперимент Volvo демонстрирует, как крупные производители могут применять эту технологию для получения реальных бизнес-преимуществ в сложной системе глобальных поставок.

TheNewsCrypto1 ч. назад

Volvo исследует собственный криптотокен для платежей в цепочке поставок и координации логистики

TheNewsCrypto1 ч. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Как купить S

Добро пожаловать на HTX.com! Мы сделали приобретение Sonic (S) простым и удобным. Следуйте нашему пошаговому руководству и отправляйтесь в свое крипто-путешествие.Шаг 1: Создайте аккаунт на HTXИспользуйте свой адрес электронной почты или номер телефона, чтобы зарегистрироваться и бесплатно создать аккаунт на HTX. Пройдите удобную регистрацию и откройте для себя весь функционал.Создать аккаунтШаг 2: Перейдите в Купить криптовалюту и выберите свой способ оплатыКредитная/Дебетовая Карта: Используйте свою карту Visa или Mastercard для мгновенной покупки Sonic (S).Баланс: Используйте средства с баланса вашего аккаунта HTX для простой торговли.Третьи Лица: Мы добавили популярные способы оплаты, такие как Google Pay и Apple Pay, для повышения удобства.P2P: Торгуйте напрямую с другими пользователями на HTX.Внебиржевая Торговля (OTC): Мы предлагаем индивидуальные услуги и конкурентоспособные обменные курсы для трейдеров.Шаг 3: Хранение Sonic (S)После приобретения вами Sonic (S) храните их в своем аккаунте на HTX. В качестве альтернативы вы можете отправить их куда-либо с помощью перевода в блокчейне или использовать для торговли с другими криптовалютами.Шаг 4: Торговля Sonic (S)С легкостью торгуйте Sonic (S) на спотовом рынке HTX. Просто зайдите в свой аккаунт, выберите торговую пару, совершайте сделки и следите за ними в режиме реального времени. Мы предлагаем удобный интерфейс как для начинающих, так и для опытных трейдеров.

1.6k просмотров всегоОпубликовано 2025.01.15Обновлено 2026.06.02

Как купить S

Sonic: Обновления под руководством Андре Кронье – новая звезда Layer-1 на фоне спада рынка

Он решает проблемы масштабируемости, совместимости между блокчейнами и стимулов для разработчиков с помощью технологических инноваций.

2.4k просмотров всегоОпубликовано 2025.04.09Обновлено 2025.04.09

Sonic: Обновления под руководством Андре Кронье – новая звезда Layer-1 на фоне спада рынка

HTX Learn: Пройдите обучение по "Sonic" и разделите 1000 USDT

HTX Learn — ваш проводник в мир перспективных проектов, и мы запускаем специальное мероприятие "Учитесь и Зарабатывайте", посвящённое этим проектам. Наше новое направление .

1.9k просмотров всегоОпубликовано 2025.04.10Обновлено 2025.04.10

HTX Learn: Пройдите обучение по "Sonic" и разделите 1000 USDT

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на S (S) представлены ниже.

活动图片