Образование и преподавание

Университет, медицина и цифровая биостатистика в эпоху искусственного интеллекта

Высшие учебные заведения возникли столетия назад как центры сохранения, систематизации и передачи знаний. Веками их авторитет основывался на толковании устоявшихся текстов, традиций и учений. Изобретение печатного станка постепенно изменило эту модель, расширив доступ к идеям, а научная революция и критическое мышление эпохи Просвещения, представленное такими авторами, как Дэвид Юм, расширили границы интеллектуальной свободы и поставили под сомнение безусловную зависимость от авторитетов.

В XIX и XX веках сформировался современный исследовательский университет: сначала в Европе, а затем с особой силой в Соединённых Штатах. Его миссия больше не ограничивалась передачей накопленных знаний — она включила систематическое создание новых открытий. Лаборатории, докторские программы, научные журналы и сотрудничество университетов с государством и промышленностью превратили высшее образование в одну из главных движущих сил научных, медицинских и технологических революций, сформировавших современное общество.

В эпоху искусственного интеллекта университету снова придётся переосмыслить себя, чтобы сохранить значимость. Многие преподаватели с тревогой относятся к включению этих технологий в образование. Но искусственный интеллект не разрушает безупречно работающую систему. Он делает всё более очевидными ограничения образовательной модели, созданной в эпоху дефицита информации. Слишком часто эта модель по-прежнему ставит запоминание, единообразие и иерархию выше творчества, сотрудничества, индивидуального таланта и поиска решений важнейших общественных проблем.

Такие педагоги, как Кен Робинсон, утверждали, что детям от природы свойственны любознательность, воображение и готовность экспериментировать, но традиционная система образования может постепенно ослаблять эти качества, наказывая за ошибки, поощряя конформизм и отдавая предпочтение стандартизированным достижениям. По его мнению, творческие способности — не редкий дар немногих, а фундаментальное человеческое качество, которое образование должно выявлять и развивать. С появлением искусственного интеллекта эта критика приобрела новую актуальность.

Эти технологии могут расширять индивидуальные возможности, персонализировать обучение и давать людям в любой точке мира доступ к знаниям, инструментам и возможностям, прежде доступным лишь немногим. Они также способны помогать учащимся исследовать идеи в собственном темпе, получать индивидуальную поддержку и развивать таланты, которые плохо вписываются в традиционные образовательные структуры. Однако этот потенциал реализуется только при сокращении неравенства в доступе и обучении критичному, строгому и ответственному использованию искусственного интеллекта с ясным пониманием его ограничений.

Образование во всём мире глубоко изменится. Его миссия больше не может сводиться к передаче содержания, которое теперь можно получить почти мгновенно. Оно должно учить формулировать важные вопросы, критически оценивать доказательства, отличать информацию от знаний, объединять дисциплины, рассуждать в условиях неопределённости и творчески и ответственно использовать искусственный интеллект. Ценность университета будет состоять не только в предоставлении информации, но и в создании сообществ, способных осмыслять знания, подвергать их сомнению, рождать новые идеи и с их помощью менять действительность.

Эта эволюция будет особенно важна для биомедицины. Искусственный интеллект уже способен анализировать огромные объёмы информации, выявлять сложные закономерности и поддерживать научные исследования и клинические решения. Однако всё более мощные прогностические системы сами по себе не решат главных проблем медицины. Нам также предстоит определять, какие вопросы задавать, какие данные собирать, какие исходы имеют клиническую значимость и как превращать прогнозы в безопасные и эффективные решения для пациентов и населения.

Медицинское образование должно развиваться в двух взаимодополняющих направлениях. С одной стороны, ему необходимо глубже включать в учебные программы статистику, искусственный интеллект, науку о данных, планирование исследований, причинный вывод, оценку неопределённости и другие количественные методы. Эти основы необходимы для понимания современной медицины. С другой стороны, ещё больше внимания следует уделять общению, эмпатии, этике, внимательному слушанию и заботе о человеке. Чем мощнее становятся технологии, тем важнее помнить: медицина — это не только прогнозирование заболеваний, но и понимание, сопровождение и поддержка людей.

В биомедицине новая форма образования потребует дисциплины, способной связать искусственный интеллект, статистику, планирование исследований, оценку неопределённости, клинические знания и принятие решений. Эта интеграция лежит в основе нашего понимания дисциплины под названием Цифровая биостатистика .

Поэтому необходимо чётко различать решения, за которые должен отвечать человек, и задачи, которые можно поручить системам искусственного интеллекта. Такое делегирование допустимо лишь при достаточном понимании того, как работают алгоритмы, какую информацию используют, на какие предположения опираются, каковы их ограничения и к каким последствиям могут привести ошибки. Недостаточно получить внешне точный прогноз. Нужно уметь оценивать его надёжность, неопределённость, возможные смещения и способность обобщаться на разных людей, больницы и клинические условия.

Этическое регулирование будет необходимым, но недостаточным. Общие принципы, правовые нормы и административные стандарты должны сопровождаться математическим, статистическим и клиническим пониманием используемых систем. Невозможно ответственно управлять технологией, которую мы не понимаем. Человеческий контроль не должен сводиться к принятию или отклонению рекомендации алгоритма. Он должен включать понимание лежащих в её основе доказательств, распознавание ситуаций возможного сбоя и определение случаев, когда решение требует клинического опыта, понимания контекста или прямого диалога с пациентом.

Эта трансформация потребует новых университетских программ и непрерывного обучения тысяч специалистов, уже работающих в медицине, исследованиях, государственном управлении и промышленности. Подготовить новое поколение студентов будет недостаточно. Необходимо также обновлять знания тех, кто принимает решения сегодня, и создавать команды, объединяющие клинический опыт, математику, статистику, информатику, общественные науки и знание систем здравоохранения.

В этом контексте биостатистика должна взять на себя более широкую роль. Она больше не может ограничиваться ретроспективным анализом клинических исследований или обычных баз данных. Она должна участвовать в планировании исследований, анализе, статистическом выводе и клиническом применении непрерывных, продольных и мультимодальных данных цифровых технологий. Ей также необходимо взаимодействовать с искусственным интеллектом и исследованием операций, чтобы превращать прогнозы в надёжные, прозрачные и действительно полезные медицинские решения.

Искусственный интеллект не должен умалять значение университета, медицины или человека. Он должен побуждать нас переосмысливать их и направлять к действительно полезным, творческим и преобразующим целям. Его главный вклад будет не в том, чтобы думать вместо нас, а в том, чтобы освободить больше времени для глубоко человеческих занятий: постановки вопросов, самостоятельных суждений, понимания других, общения с пациентами, междисциплинарного сотрудничества и выбора будущего, которое мы хотим построить. Прежде всего он должен помогать выявлять, развивать и раскрывать человеческий талант везде, где он есть.

Мнения и перспективы

Оксфорд и урок завтрашнего дня: университет, которого не видно

Авторская статья Маркоса Матабуэны в испанской общенациональной газете о том, смогут ли университеты сохранить значимость в эпоху искусственного интеллекта.

Будущее развития ИИ в медицине

В этом интервью, записанном более года назад, Маркос Матабуэна предсказал, что, несмотря на быстрое развитие искусственного интеллекта, медицина будет двигаться к культуре, более ориентированной на человека.

Мировая литература как опора в эпоху искусственного интеллекта