Po-Shen Loh: Proč se děti musí učit hodnotit, ne jen plnit

Proč je schopnost myšlení důležitější než schopnost vykonávat

Po-Shen Loh není typickým zastáncem apokalyptických scénářů AI. Jako matematik na Carnegie Mellon University a bývalý národní trenér amerického týmu Mezinárodní matematické olympiády (2013-2023) strávil desítky let pozorováním, jak se zdaří brilantní studentům — a v poslední době pozoruje, jak je předčují systémy AI. Když Google AI vyřešil 4 z 6 problémů Mezinárodní matematické olympiády, problémů, které byly specificky navrženy tak, aby byly novátorské, Loh si to všiml. "The International Math Olympiad has six questions and all six are very, very original... the artificial intelligence was able to come up with solutions to four out of six, which is more than I can do." (Mezinárodní matematická olympiáda má šest otázek a všech šest je velmi, velmi originálních... umělá inteligence byla schopna přijít s řešením čtyř ze šesti, což je více než já.)

O problému domácích úkolů: "Using AI to do your writing homework in school is like saying, 'I'm not going to run a mile for exercise. I'm going to drive my car one mile for exercise.' How much exercise you get? You get none." (Používat AI k napsání domácího úkolu je jako říci, že místo běhu si dám jednotkou míli v autě. Kolik cvičení si vezmu? Vůbec nic.) Loh tvrdí, že základní schopnost, která se ztrácí, není psaní samo — jde o logické myšlení, které psaní rozvíjí. AI se nazývá Large Language Model z důvodu. Pokud děti outsourcují jazyk na stroje, ztratí substráty pro jasné myšlení.

O paradigmatickém posunu: "People used to go to school to learn how to do the homework and do the exams. Today, everyone needs to learn how to grade the homework." (Dříve se lidé chodili do školy učit se řešit domácí úkoly a psát zkoušky. Dnes se všichni musí naučit, jak domácí úkoly hodnotit.) Toto vymezení jde přímo k srdci toho, co se mění, když AI může plnit většinu úkolů. Cenná schopnost není vytváření odpovědí — je jejich vyhodnocování. Lohova celá vzdělávací filozofie se nyní soustředí na toto: učit studenty generovat originální přístupy a pak kriticky posuzovat, co vytvořili.

O tom, proč se musí lidé spojit: "Soon, you're going to have to work together to survive. The only way to get other people to want to team up with you is for you to authentically and deeply be a person who is motivated by creating value in the other. If you are not that way, you are a bad partner and people will not want to go and team with you." (Brzy budete muset pracovat společně, abyste přežili. Jediný způsob, jak dostat ostatní lidi, aby se s vámi chtěli spojit, je být člověkem, který je autenticky a hluboce motivován tvorbou hodnoty pro ostatní. Pokud to tak není, jste špatným partnerem a lidé si vás nebudou chtít vzít do týmu.) Ve světě, kde AI zvládá provádění, lidská hodnota pochází ze spolupráce, empatie a schopnosti potěšit ostatní. Archetyp „osamělého génia" se stává zastaralý.

O pasti přípravy na testy: Loh popisuje „obrovský průmysl kolem přípravy na testy a biflování" jako aktivně škodlivý — ne jen neúčinný, ale kontraproduktivní pro rozvoj flexibilního myšlení, které AI nedokáže duplikovat. Když jsou studenti cvičeni, aby rozpoznali každý možný typ problému, ztrácejí šanci trénovat vynalézavost. "But even worse, it takes away the student's chance to invent." (Ale ještě horší je, že to odnímá studentům šanci na vynalézání.)

O AI jako zesilovači myšlení: Loh sám intenzivně používá AI — ale specifickým způsobem. Když navštívil Nashville, použil AI k výzkumu místní hudební scény, ne pro zprávu, ale aby si vytvořil vlastní mentální model. "I wasn't using the AI to write the report for me. I was using AI to make myself better at that particular goal." (Nepoužíval jsem AI k napsání zprávy za mě. Používal jsem AI, abych se stal lepší v tom konkrétním cíli.) Toto je zdravý vztah: AI jako poskytovatel kontextu, člověk jako syntetizér.

5 poznatků pro rodiče a pedagogy v éře AI

• Duševní kondice vyžaduje úsilí — Stejně jako fyzická kondice vyžaduje fyzické úsilí, kognitivní schopnosti vyžadují kognitivní úsilí; outsourcing myšlení na AI způsobuje atrofii mysli
• Nová schopnost je vyhodnocování — Úspěch se posouvá od schopnosti vytvářet práci ke schopnosti posuzovat kvalitu práce, chytat chyby a identifikovat, když jsou AI výstupy jemně špatné
• Imunita vůči klamání vyžaduje logické myšlení — Lidé, kteří nemohou myslet nezávisle, jsou zranitelní vůči manipulaci; AI to zhoršuje tím, že produkuje „velmi přesvědčující, rozumný" obsah, který může být zaujatý nebo neúplný
• Empatie je dovedností přežití — Ve světě AI automatizace je jediný důvod, proč by vás někdo chtěl ve svém týmu, pokud vytváříte autentickou hodnotu pro ostatní
• Různé perspektivy jsou nezbytné — Loh čte CNN a Fox News, laďuje své sociální kanály na protichůdné názory; když AI zní autoritativně na jakékoli téma, triangulace zdrojů se stává infrastrukturou kritického myšlení

Co to znamená pro organizace přijímající AI

Lohova zpráva není proti-AI — jde o správné používání AI. Pracovníci, kteří budou úspěšní, nebudou ti, kteří budou outsourcovat veškeré myšlení na AI, ale ti, kteří budou používat AI, aby se stali lepšími mysliteli. To má důsledky pro to, jak by měly společnosti přistupovat k trénování AI: učit zaměstnance vyhodnocovat výstup AI, ne jen jej generovat. Konkurenční výhoda není mít AI nástroje — ty budou mít všichni. Je to mít lidi, kteří mohou myslet nezávisle dost na to, aby chytili chyby AI, syntetizovali nové nápady a autenticky spolupracovali s ostatními lidmi. V Lohově rámci vyhrávají organizace, které pěstují „uvažující" zaměstnance, kteří vidí AI jako kognitivní infrastrukturu, ne jako náhradu kognitivních schopností.