5 Minutės
Vytauto Didžiojo universiteto (VDU) Teisės fakulteto mokslininkai perspėja, kad dirbtinio intelekto (DI) generuojami suklastoti moksliniai straipsniai tampa vis sunkiau atpažįstami — jie imituoja recenzuotų publikacijų stilių, formatą ir citavimo schemas. Tokie darbai gali patekti į akademines paieškos sistemas, pvz., Google Scholar, ir taip klaidinti tyrėjus, studentus bei plačiąją visuomenę Lietuvoje. Tai kelia rimtą riziką Lietuvos akademinei bendruomenei ir visuomenės pasitikėjimui mokslo literatūra.
Konferencija Vilniuje ir diskusija apie akademinę laisvę
Doc. dr. Aušrinė Pasvenskienė ir doc. dr. Tomas Berkmanas VDU pristatys pranešimą „Akademinė laisvė dirbtinio intelekto ir švietimo technologijų amžiuje“ spalio 9–10 d. Lietuvos ir MIT bendroje konferencijoje „Žmogiškos ir daugiau nei žmogiškos ateitys“. Konsorciumas, koordinuojamas VDU, subūrė pagrindinius Lietuvos universitetus ir įmones, įskaitant Kauno technologijos universitetą, Vilniaus universitetą bei Lietuvos energetikos institutą. Konferencijoje aptariami klausimai yra aktualūs ir Lietuvos rinka atvirai diskusijai apie reguliavimą, etiką ir technologijų diegimą.
Kodėl tai svarbu Lietuvos kontekste?
Lietuvai, kaip sparčiai technologijas diegiančiai šaliai, svarbu suprasti, kaip DI keičia akademinę ekosistemą. Lietuviams tyrėjams ir studentams DI įrankiai (didieji kalbos modeliai, LLM) yra prieinami tiek komercinių sprendimų, tiek atvirojo kodo projektų pavidalu. Tačiau Lietuvoje trūksta vieningų gairių ir nacionalinio reguliavimo, kurie apsaugotų mokslinių duomenų kokybę ir intelektinės nuosavybės teises. Vilniuje, Kaune ir kituose miestuose universitetai susiduria su didėjančia grėsme — netikri DI straipsniai gali paveikti grantų skirstymą, viešąsias diskusijas ir verslo sprendimus Lietuvos rinkoje.
Hibridinė grėsmė: DI kaip įrankis ir kaip manipuliacijos priemonė
Doc. dr. T. Berkmanas pabrėžia, kad intelektų konkurencija — žmogaus ir mašinos — gali turėti dvi puses. DI gali būti galingas pagalbininkas, didinantis produktyvumą ir pagreitindamas literatūros apžvalgas ar duomenų analizę. Tačiau, jei DI pradės diktuoti tyrimų kryptis ir metodus be kritinės žmogaus kontrolės, akademinė laisvė ir intelektinė autonomija praranda prasmę. Ypač Lietuvoje, kur mažesnės institucijos gali neturėti pajėgumų ryškioms techninėms priemonėms ir patikimumo tikrinimo procesams, rizika dar didesnė.
Praktiniai pavojai Lietuvos švietimui
Švietimo technologijų (EdTech) plėtra Lietuvoje pakeitė paskaitų dizainą ir dėstymo praktiką: standartizuotos mokymo medžiagos ir DI generuojamos paskaitų santraukos gali suvienodinti turinį. Tai ypač jaučiama Vilniuje ir Kaune, kur dauguma aukštųjų mokyklų aktyviai diegia nuotolinio mokymo sprendimus. Per didelė priklausomybė nuo DI tekstų rengimo, redagavimo ar citavimo įrankių gali slopinti dėstytojų kūrybiškumą ir studentų kritinį mąstymą.
Produkto ir technologijų analizė: funkcijos ir palyginimai
DI įrankių rinka Lietuvoje siūlo tiek tarptautinius sprendimus (ChatGPT, Bard ir kt.), tiek vietinius produktus ir integracijas akademinėms sistemoms. Pagrindinės funkcijos, į kurias verta atkreipti dėmesį:
- Natūralios kalbos apdorojimas ir santraukų generavimas — greita literatūros apžvalga;
- Citavimo ir šaltinių tikrinimo integracijos — automatinis nuorodų generavimas;
- Plagiato aptikimas ir sukčiavimo kontrolė — DI specializuotos priemonės sugauti anomalias publikacijas;
- Kalbos lokalizacija — ar įrankiai palaiko lietuvių kalbą, ar reikia vertimo sluoksnių (aktualu lietuviams).
Lyginant sprendimus, tarptautiniai LLM dažnai pasižymi didesniu žinių bagažu, tačiau vietiniai produktai gali būti pranašesni privatumo ir teisinių reikalavimų atžvilgiu Lietuvos rinkoje.
Privalumai ir panaudojimo atvejai
Atsakingai naudojant DI, Lietuvos universitetams ir verslui šios technologijos suteikia konkurencinį pranašumą: spartesnė literatūros analizė, didesnė mokymo medžiagų prieinamumas, automatizuota duomenų apdorojimas ir naujos EdTech paslaugos studentams. Pavyzdžiui, Kaune vykdomos laboratorinės analizės ar Vilniuje vystomi startuoliai gali integruoti DI modelius tyrimų prototipavimui. Verslui Lietuvoje DI padeda greičiau įvertinti mokslinių publikacijų patikimumą ir priimti pagrįstus investicinius sprendimus.
Rekomendacijos Lietuvos akademinei bendruomenei ir rinkai
1) Sukurti nacionalines gaires dėl DI naudojimo akademiniuose darbuose ir mokymo procese. 2) Investmentas į plagiato ir anomalių publikacijų aptikimo įrankius Lietuvos universitetams. 3) Skatinti DI įrankių lokalizaciją ir lietuviškų modelių kūrimą, kad būtų geriau atsižvelgiama į kalbinį ir kultūrinį kontekstą. 4) Ugdyti kritinį informacijos vertinimą tarp studentų ir visuomenės — universitetų viešinimo kampanijos apie DI ribotumus yra būtinos.
Išvados
DI suteikia galingas galimybes Lietuvos mokslui ir švietimui, tačiau kartu kelia realią grėsmę, jei netikri DI generuoti tyrimai pateks į akademines duomenų bazes ir viešąją diskusiją. Lietuva turi aktyviai įsitraukti į reglamentavimo ir technologinių sprendimų kūrimą, kad apsaugotų akademinį patikimumą ir skatintų atsakingą inovacijų diegimą. Registracija į konferenciją „Žmogiškos ir daugiau nei žmogiškos ateitys“ atvira — tai proga VDU, VU, KTU ir kitų institucijų atstovams aptarti nacionalinius sprendimus ir dalintis gerąja praktika.
Šaltinis: infolex
Komentarai