Грамотность в области искусственного интеллекта

Одно из первых и наиболее распространённых определений грамотности в области искусственного интеллекта описывает её как «набор компетенций, позволяющий людям критически оценивать технологии искусственного интеллекта, эффективно взаимодействовать и сотрудничать с ними, а также использовать искусственный интеллект как инструмент — онлайн, дома и на рабочем месте»^[5].

Более современные определения включают навыки понимания, использования, контроля и критического осмысления приложений искусственного интеллекта^[1], а также способность этически оценивать и применять ИИ^[2].

Грамотность в области искусственного интеллекта тесно связана с другими видами грамотности. Она предполагает устойчивую цифровую грамотность, а также базовые научные и вычислительные знания. Грамотность в работе с данными также существенно пересекается с ИИ-грамотностью, помогая формировать более комплексное понимание искусственного интеллекта и его последствий^[5].

Грамотность в области искусственного интеллекта охватывает разные измерения, включая теоретическое понимание работы ИИ, способность использовать технологии на его основе, а также критическую оценку их влияния, в том числе этических аспектов^[2].

Подразумевает базовые знания о том, что такое искусственный интеллект и как он функционирует. В это входит знакомство с алгоритмами машинного обучения и осознание ограничений и предубеждений ИИ-систем^[2]. Обладающие этими навыками знают о различных технологиях, использующих ИИ, таких как когнитивные системы, робототехника и машинное обучение^[5].

Этот аспект связан со способностью использовать ИИ-инструменты для решения задач и выполнения сложных заданий, например программирование или анализ Big Data^[2].

Подразумевается умение критически оценивать качество и надёжность ИИ-систем, а также проектировать и реализовывать справедливые и этичные решения на основе искусственного интеллекта^[2]. Для адекватной оценки важно понимать, в каких задачах ИИ эффективен, а в каких — нет^[5].

Этика искусственного интеллекта связана с пониманием моральных последствий применения ИИ и навыков принятия обоснованных решений при работе с такими технологиями^[2]. Основные аспекты этики включают:

• Ответственность (англ. accountability): обязанность всех участников ИИ-систем отвечать за действия этих систем и контролировать их соответствие этическим принципам^[6].
• Точность: выявление и устранение источников ошибок и неопределённостей в алгоритмах и данных для обеспечения надёжности и согласованности результатов^[6].
• Проверяемость: возможность для сторонних лиц анализировать и оценивать работу алгоритмов за счёт открытости и доступности информации о них^[6].
• Объяснимость: обеспечение того, чтобы решения, принимаемые ИИ, а также используемые им данные были понятны и могли быть изложены на доступном языке^[6].
• Справедливость: предотвращение предвзятости и дискриминации в ИИ-системах, обеспечение равного отношения к разным пользователям с учётом многообразия перспектив^[6]. Важный аспект — увеличение разнообразия среди исследователей и разработчиков в сфере ИИ^[7].
• Человекоцентричность и благополучие: приоритет благу и достоинству человека при разработке и внедрении ИИ-систем^[6].
• Соответствие правам человека: недопущение нарушений международно признанных прав человека в процессе применения искусственного интеллекта^[6].
• Инклюзивность: обеспечение доступности и пользы ИИ для всех людей независимо от возраста, пола, происхождения, образования, способностей или социального статуса.
• Прогресс: развитие и внедрение ИИ для достижения значимых социальных, этических и культурных изменений^[6].
• Ответственность, надёжность и прозрачность: построение доверия к ИИ-системам путём их этичной и прозрачной разработки, обеспечения справедливости принимаемых решений и возможности контроля со стороны пользователей^[6].
• Надёжность и безопасность: защита ИИ-систем от несанкционированного доступа и взломов, обеспечение их устойчивости к ошибкам и нарушениям, в том числе утечкам данных^[6].
• Устойчивость: разработка и применение ИИ-технологий с учётом долговременных выгод и рисков, а также экологических, социальных и экономических последствий^[6].

Включает развитие знаний и навыков, необходимых для внедрения и использования ИИ, таких как программирование, статистика и анализ данных.^[2]

Статья 4 Закона об ИИ Европейского союза обязует разработчиков, пользователей ИИ-систем и их представителей обеспечивать достаточный уровень грамотности в области искусственного интеллекта. Согласно определению в статье 3 пункте 56, такая грамотность подразумевает необходимые компетенции, знания и понимание для осознанного и информированного применения ИИ с учётом рисков и возможностей.

Организации должны гарантировать, что:

• сотрудники понимают, что такое искусственный интеллект, как он работает, а также основные риски и возможности;
• знакомы с ролью организации (разработчик или пользователь);
• знают специфику рисков применяемых ИИ-систем и готовы их управлять;
• проходят обучение, соразмерное уровню рисков ИИ, особенно в случае систем высокого риска.

Строго определённых форматов для внедрения програмы не установлено, однако инструкции по эксплуатации недостаточны — обязательно создавать и документировать специальные образовательные треки, даже если они формально не сертифицированы.

Обязательство вступает в силу с 2 февраля 2025 года, а принудительное исполнение — с 3 августа 2026 года. Европейская комиссия также опубликовала «живой репозиторий»^[8]. примеров успешных практик участников AI Pact^[9] и продолжает сбор рекомендаций через общественный опрос.

Живой репозиторий Европейской комиссии собирает успешные примеры инициатив по развитию грамотности в области искусственного интеллекта от государственных и частных организаций, школ, университетов и НКО. Этот репозиторий постоянно обновляется и служит инструментом поиска, повторения и адаптации лучших практик в новых условиях. Каждая инициатива описывается с указанием целевой аудитории, целей, форматов обучения, продвигаемых компетенций и этических аспектов. Ресурс помогает реализовать Закон об ИИ, способствуя осознанному применению искусственного интеллекта в Европе.

Помимо Закона об ИИ и Живого репозитория, Еврокомиссия реализует структурные меры через AI Continent Action Plan^[10], направленные на:

• расширение образования в сфере ИИ (высшее, магистерские, докторские программы);
• создание AI Skills Academy^[11] с программами повышения квалификации, грантами, стипендиями и схемами переквалификации, с особым вниманием к вовлечению женщин;
• привлечение и возвращение специалистов через европейские кадровые пулы и партнёрства;
• участие Европейских цифровых инновационных хабов как центров обучения и повышения квалификации для ИИ.

Этот стратегический подход интегрирует нормативные, образовательные и инфраструктурные механизмы поддержки грамотности в области искусственного интеллекта, содействуя формированию европейской экосистемы образования, инноваций и инклюзии, готовой к эпохе ИИ.

В рамках этого подхода также предусматривается:

• развитие современных инфраструктур ИИ (AI Factories^[12], Gigafactories);
• реализация стратегии Data Union^[13] и лабораторий данных для обеспечения доступа к качественной информации;
• инициатива Apply AI Strategy^[14] для расширения применения ИИ в таких областях, как здравоохранение, государственное управление и электронная коммерция;
• проект Union of Skills^[15] для повышения мобильности и устойчивого развития цифровых компетенций.

Всё это образует комплексную экосистему формирования, обновления и распространения грамотности в области искусственного интеллекта в Европе.

Ряд государств осознал важность развития грамотности в области искусственного интеллекта, включая взрослое население. Подобные программы реализованы в США, Китае, Германии, Финляндии. Программы для широкой публики чаще всего состоят из коротких, доступных и простых в освоении онлайн-модулей. Для детей применяются проектные методы и опытные занятия; для старшеклассников и студентов — обучение часто адаптировано к профессиональным нуждам, с учётом их специальности^[1]. Вне формального образования грамотность в области искусственного интеллекта может продвигаться и в общественных пространствах, например в библиотеках и музеях^[16].

Школы используют различные подходы и педагогические методы для развития грамотности в сфере искусственного интеллекта^[17].

В рамках школ применяются такие приёмы, как:

• проведение тестa Тьюринга с интеллектуальным агентом;
• создание чат-ботов;
• разработка приложений с использованием визуального программирования или блочного программирования^[18];
• обучение на основе проектов (project-based learning);
• конструирование роботов;
• визуализация данных и информации;
• обучение созданию моделей искусственного интеллекта.

Специализированные курсы по искусственному интеллекту помогают ученикам лучше понять такие темы, как машинное обучение, нейронные сети и глубокое обучение^[19].

Программа DAILy (Developing AI Literacy)^[20], разработанная МТИ и Бостонским университетом, нацелена на повышение грамотности в области искусственного интеллекта среди учеников средних школ. Она представляет собой лабораторный курс продолжительностью 30 часов, где рассматриваются такие темы, как основы искусственного интеллекта, логические системы (деревья решений), обучение с учителем, искусственные нейронные сети, вычислительное обучение, дипфейки и генерация естественного языка. Ученики анализируют моральные, социальные и профессиональные аспекты каждого из этих направлений^[21].

До второй декады XXI века искусственный интеллект в вузах изучался преимущественно в рамках STEM-дисциплин. Позднее появились специализированные образовательные инициативы по развитию грамотности в данной области^[2]. Обычно обучение начинается с одного или нескольких вводных модулей, посвящённых базовым вопросам: что такое искусственный интеллект, каковы его истоки, возможности и ограничения. В большинстве учебных маршрутов также рассматриваются вопросы машинного обучения и глубокого обучения. Некоторые курсы уделяют внимание этическим аспектам применения ИИ^[1].

В Университет Флориды реализована масштабная программа по интеграции искусственного интеллекта во все направления подготовки. Цель — обеспечить студентов навыками, востребованными на рынке труда XXI века. В её рамках приглашено свыше 100 новых преподавателей. Каждый студент обязан пройти вводный курс по искусственному интеллекту, этике, информации и технологиям, а также выбрать дополнительную дисциплину по интересам (например, медицина или экономика). После успешного завершения всех трёх дисциплин студент получал официальный сертификат о приобретённых навыках^[2].