Можливі перспективи та нові виклики використання ШІ в освітніх цілях

ШІ-технології як інструмент для модернізації освітнього процесу мають значний потенціал для удосконалення ряду аспектів: адміністративної автоматизації, спрощеного управління шкільної освітою, забезпечення кожному учню доступу до якісної та доступної освіти, спрямування і заохочення учнів до більш глибокого вивчення теми та її подальшого осмислення, удосконалення структури навчальних програм, модифікації педагогічних методів, заміна деяких функцій викладачів з метою оптимізації навчального процесу [21].

Слід вказати, що із помітними перевагами ШІ-технології несуть і помітні ризики, пов'язані із етичними зобов'язаннями приватних і державних установ, інтерпретацією штучним інтелектом даних під час аналізу мінливої природи емоцій студентів, зловживанням конфіденційними даними, нав'язливістю та дегуманізацією технології ШІ. Суттєвою перешкодою виступають структурні обмеження (табл. 1.), що сповільнюють дослідження у даній галузі і знижують темпи розвитку штучного інтелекту.

Як приклад можна згадати рішення встановити у низці шкільних закладів камери із штучним інтелектом, котрі були оснащені технологією розпізнавання облич. Головною метою був моніторинг поведінки учнів, через аналіз зібраної камерами інформації на комп'ютері і прийнятті системою на основі оброблених даних рішення про сповіщення викладача із рекомендацією вжити заходів у разі висновку, що учень відволікся і не зосереджений.

Проте це нововведення по-перше, порушувало етичні межі, по-друге, погіршувало психологічний стан і викликало дискомфорт із почуттям постійного нагляду [22]. Для дотримання етичних норм найбільш оптимально застосовувати технології із ШІ-компонентами для доопрацювання та модернізації навчальних програм і освітніх методик для соціально вразливих і незахищених категорій населення (біженців, людей похилого віку, ізольованих спільнот і т.д.), надавати їм рівних прав на отримання якісної та інклюзивної освіти. Серед них можна виділити програми для автоматичної обробки та перекладу мовлення для глухих і слабочуючих людей, цифрові бібліотеки, синтез голосу через ШІ-технології для людей із проблемами мовлення, і налаштування педагогічного процесу для кожного учня особисто [23].

На сьогоднішній день у розвинених країнах активно створюються та просуваються різноманітні багатообіцяючі програми і платформи з набором інструментів на основі ШІ:

-у КНР до навчальних програм середньої школи було введено нову дисципліну «Алгоритми та обчислювальне мислення», для розширення функціональних можливостей ШІ у китайських університетах

розроблений «Інноваційний план дій щодо ШІ у вищих навчальних закладах»;

-у США в школі округу Монтур, штату Пенсільванії, діти досліджують та навчаються програмувати за допомогою штучного інтелекту [24];

-у Великій Британії і Кенії уряд запустив державну програму «Підлітки в штучному інтелекті», із метою надихнути і навчити базовим основам наступне покоління людей, котрі будуть зайняті у сфері підприємництва і дослідницької діяльності.

Табл. 1. Проблеми та обмеження використання технологій штучного інтелекту

Незважаючи на дуже значний потенціал для активного використання ШІ-технологій у освітній галузі, залишається багато перешкод і проблем у реалізації цього завдання. Крім них існують інші помітні розбіжності, які повинні бути подолані суспільством для нівелювання негативних наслідків впровадження штучного інтелекту. У пріоритеті залишається визначення та оцінка можливого впливу штучного інтелекту, як негативного так і позитивного, на учнів, викладачів та суспільство в цілому, із розробкою відповідних заходів для усунення виникаючих проблем і ситуацій.

Одним із гострих етичних питань торкається безпечного використання даних, захисту конфіденційної та приватної інформації, прав на володіння і розпорядження інформацією, управління як даними так і інтересами до них (наприклад, інституціоналізм проти індивідуалізму). Зачіпається тема неупередженості штучного інтелекту. Згідно із початковим замислом, штучний інтелект повинен працювати без помилок і здійснювати безпристрасну оцінку даних. Але, враховуючи, що ШІ вчиться на отриманій інформації, остання може бути помітно спотворена через людське упередження та суб'єктивність, і кінцевим результатом стає те, що система у прийнятті будь-яких рішень чи вердиктів буде покладатися на вихідні дані як правдиві і безпомилкові (рис. 3.). Це у свою чергу зробить результаті необ'єктивними.

Рис. 3. Поширені етичні проблеми в ШІ

На даний момент багато дослідницьких праць і наукових статей присвячено взаємодії ШІ- технологій із освітнім процесом. Однак досить мало з них приділяють увагу проблемам із узгодженням теорії використання ШІ у навчальному процесі з практичним впровадженням, відповідності інтегрованих ШІ-компонентів потребам шкільних закладів, їх здатності впоратися із поставленими цілями. Згідно теорії, штучний інтелект як інтегрований елемент буде мати сильний вплив на організацію і керування навчальним процесом. Проте на практиці відсутні достовірні і доступні докази ефективності тих чи інших методів на основі ШІ, є складнощі із оцінкою і розуміння які самі компоненти ШІ можуть покращити результати процесу навчання. Таким чином, найоптимальнішою стратегією є проведення додаткових досліджень із подальшим аналізом отриманих результатів, для кращого розуміння які рішення дають найкращий результат, і спираючись на них, формувати політику вирішення освітніх проблем [13].

Хоча відбувається активна комерціалізація інтелектуальних систем для виконання педагогічних завдань, сумнівно, що у найближчій перспективі вони зможуть повністю замінити вчителів. Беручи до уваги цей факт, багато розробників та технологічних компаній, задіяних у сфері штучного інтелекту, спрямовують направлення своїх розробок на перехід до ШІ-систем рутинних функцій та різноманітних навантажень, для полегшення роботи вчителів, щоб вони змогли зосередити свої ресурси і увагу на ті аспекти навчального процесу, що пов'язані із соціальною активністю, ематичною діяльністю.

При цьому слід враховувати, що інструменти і засоби ШІ як усі технічні пристрої з часом будуть все більше удосконалюватися і таким чином відбудеться повільний, але неухильний перехід ряду функцій і обов'язків вчителів до ШІ, що підвищить їх ключову роль у педагогічному процесі. Помітними ризиками є можливе обмеження свободи дій учнів, зниження розвитку ряду особистісних якостей, таких як: винахідливість, саморегуляція, схильність до мета пізнання, розвинуте критичне і самостійне мислення внаслідок того, що система перерозподіляє увагу та ресурси до тих знань, котрі легше автоматизувати (рис. 4.).

Рис. 4. Потенційні етичні та соціальні ризики використання штучного інтелекту в освіті

У якості прикладу можна вказати системи онлайн-перекладу на основі штучного інтелекту. У мові окрім звичайних слів використовуються і слова зі сленгів, специфічні терміни, абревіатури та вирази, тому переклад деяких слів буде надто далеким від їх справжнього значення.

Вищі навчальні заклади завжди збирали інформацію для її подальшого аналізу і оновлення вже своїх баз даних, однак сьогодні швидкий ріст обчислювальних потужностей, широке використання засобів візуалізації і попит на обробку інформації значно збільшили кількість даних з якими необхідно працювати. Відповідно виникають питання щодо легітимності збору та аналізу даних, відкритості та кращого розуміння цілей, для яких цю інформацію збирають і використовують подальшому [25].

Інформація про діяльність студентів може зберігатися і розповсюджуватися на різні сайти, кожний з яких має власну систему захисту конфіденційних даних, тому університету досить складно скласти цілісну картину життєдіяльності студентів, їх інтересів, активності, уподобань. При цьому аналітичні засоби та інструменти моніторингу, котрі застосовуються вищим навчальним закладом (ВНЗ), розглядають будь-якого студента як знеособлений набір даних, без врахування його особистості,

інтересів, характеру та індивідуальності. У свою чергу, студентам здається, що їх хочуть визначити, підвести під загальну планку, і вони, відчуваючи цей дискомфорт, прагнуть зберегти свою унікальність [26].

У цьому випадку, найкращою рекомендацією буде розробка ряду загальноприйнятих норм, базуючись на котрих ВНЗ будуть створювати і впроваджувати власні алгоритми фундаментальних принципів залежно від контексту і ситуації. Тобто засоби і інструменти аналітики повинні виступати у якості орієнтиру для молоді, давати розуміння того, які рішення та вибір є доцільними та морально необхідними. Студенти через систему дізнаються про свої дії, досягнення і результати, використовують отриману інформацію для власних роздумів, рефлексії та розвитку потенціалу. Інакше кажучи, система сприяє розвитку молодих людей як особистостей, а не просто фіксує їхні досягнення та академічні успіхи [27].

Також важливим моментом є забезпечення прозорості та відкритості університетів щодо цілей, відповідно до яких збираються і використовуються дані, роз'яснення хто матиме доступ до цієї інформації, і відповідних заходів безпеки для захисту особистості людей.

Рішення встановити у ШІ-системі головним пріоритетом дотримання меж етичних норм та принципів на перший погляд є вірним, і робота системи буде налаштована так, що у нестандартних ситуаціях вона прийме «правильне» рішення. Проте втілити у життя подібну концепцію заважають наступні три фактори:

-складність перекладу наборів етичних принципів та правил у математичну форму і введення їх у вигляді алгоритмів у систему;

-відмінність етичних принципів у різних культурах та їх мінливість залежно від поєднання певних факторів;

-вплив етичних стандартів, що потенційно можуть обмежувати розвиток ШІ [28].

Можливим варіантом вирішення першої проблеми буде застосування приладів, котрі спеціалізуються на математичних апаратах що використовують методи засновані на аналізі рішень [16]. Перспективною можливістю є створення і конфігурація алгоритмів внутрішньої архітектури інтелектуальної системи таким чином, щоб етичні норми виступали в якості основи на якій базується робота ШІ-системи і у разі їх порушення вона одразу вимикалась [1]. Причому таке рішення повинне бути встановлене і на законодавчому рівні, для закріплення необхідності дотримуватися етичних норм при розробці ШІ. У разі представлення системі на базі ШІ повноважень приймати рішення щодо прав і обов'язків людей рекомендується внести відповідні доповнення до законодавства, щоб по-перше, будь- яке рішення ШІ викладалося у зрозумілій для людині формі (початкова інформація, її обробка, мотив вироку); по-друге, щоб у людини була можливість оскаржити рішення ШІ [15].

Стандарти та норми етики застосовуються як маяки для Ші, впливаючи на взаємодію інтелектуальної системи та принципів, котрими вона керується у свої діях. На даний момент є кілька перспективних напрямків розвитку ШІ із етикою як основною директивою: встановлення міжнародних прав людини як основного фундаментального принципу для режимів керування штучним інтелектом. Права людини визнані і закріплені на міжнародному рівні, вони універсальні, так як визнаються майже всіма країнами світу. Їх організаційна структура забезпечує гнучкість та ефективність інтелектуальних систем, незалежно від національних та культурних особливостей [29]. І звісно, права людини як фундаментально-утворююча складова гарантують, що ШІ служитиме та підтримуватиме загальнолюдські цінності відповідно до нормативних міжнародних нормативних документів.

Ще одним важливим аргументом на користь запропонованого варіанту є юридична сила захисту цих прав в інших країнах. Це зобов'язує країни, котрі на законодавчому рівні визнали та підтвердили загальнолюдські цінності, створити та забезпечувати функціонування механізмів контролю, нагляду, призначених для попередження правопорушень у цій сфері, притягнення порушників до відповідальності, надання особам і групам людей належного захисту [4]. Окрім цього, міжнародні права людини (МПЛ) забезпечують чітке розуміння загроз і рисків стосовно прав власника, характеру та розміру можливої шкоди і негативних наслідків. Це спрощує розробникам ШІ задачу адаптації принципів та алгоритмів штучного інтелекту, перехід від розмитих і досить абстрактних ідей справедливості до більш передбачуваних та конкретних проблем.

Заслуговує уваги той факт, що МПЛ, визначаючи конкретні права людини, здійснюють аналіз і оцінку видів шкоди, і звіряючись з відповідним нормативним документом роз'яснює яка з них підлягає відшкодуванню, пом'якшенню або запобіганню. Вони оголошують напрямок, на який повинні орієнтуватися держави та технологічні організації у сфері інтелектуальних систем, і встановлюють результати з кінцевими цілями, котрі необхідно досягти [4].

Проте описаний варіант має також недоліки та обмеження. Найбільшою перешкодою є їх вузько спрямована юридична сила, тобто під їх юрисдикцію підпадають лише держави. У випадку порушення прав іншими громадянами, організаціями чи компаніями приватного сектору, котрі знаходяться поза юрисдикцією держави, їх дуже складно притягнути до відповідальності. Причому це стосується не тільки освітньої галузі. Наприклад, запровадження технологій на основі штучного інтелекту у галузь охорони здоров'я істотно підвищить ризики пов'язані із розподілом ресурсів, закріплені шаблонів упередженості та дискримінації у наборах даних лікарень, помилкового проектування моделей і застосування неефективних практик діагностики системи, стрімкого росту глобального розриву у галузі охорони здоров'я (рис. 5).

Даний підхід до ШІ критикують і через надання пріоритету дотримання прав людини на кожному етапі розробки та впровадження ШІ-технологій, що потенційно вплине на залучення інвестицій та інновацій, розробці революційних рішень та перспективних технологій.

Деяка доля даної критики є виправданою, тому що страх і побоювання непотрібного ризику у разі випуску недоробленого і невідшліфованого продукту вимушують компанії реалізувати свої проекти із запізненням, а у деяких випадках навіть відмовляються від презентації продукту. Але це дозволяє уникнути потенційних втрат як репутаційних так і грошових на пом'якшення наслідків із усуненням порушень у довгостроковій перспективі [4].

Таким чином, застосування прав людини як основи для штучного інтелекту допоможе керувати засобами та інструментами ШІ-системи у ситуаціях та контекстах допустимих законом для досягнення встановленої цілі при умові, що їх використання є необхідним і не порушує чиїсь права. Досвід, накопичений протягом десятиліть практики МППЛ, допоможе у прийнятті рішень при ситуаціях між суперечливими правами або правами різних осіб [30].

Рис. 5. Позбавлення штучного інтелекту та машинного навчання від упередженості із врахуванням багатьох сфер їх застосування

Права людини визначають у першу чергу допустимі межі дій штучного інтелекту, тоді як етичні норми виступають в ролі допоміжних інструментів для доповнення МППЛ і забезпечення цих прав, дотримання принципу відповідальності в керуванні ШІ. Зазвичай під етичним кодексом ШІ розуміють набір принципів FAccT, розшифрування котрих містить такі декларовані норми: справедливість («Fairness»), підзвітність («ACCountability»), прозорість («Transparency»), та етика («Ethics»).

Можна сказати, що даний підхід певним чином суперечить принципу суворості закону, в якості альтернативи пропонує іншу трактовку впливу на інститути певних систем. Одночасно люди та громадські організації у сфері прав людини мають резонне занепокоєння, що інтелектуальні системи із ШІ- компонентами базуються на етичних кодексах межі котрих розмиті і нечіткі, що робить майже неможливим ефективне виконання проголошених етичних стандартів.

Більш оптимальним і дешевим варіантом є імплементація обох протилежних підходів до етики ШІ (МППЛ та FAccT) як взаємодоповнюючих компонентів. Наприклад, створення нового законодавства для регулювання і забезпечення прав людини у сфері цифрових технологій може зайняти значний час, а етичні принципи можуть допомогти швидко інтегрувати необхідні нормативні акти, уточнити певні моменти, внести доповнення чи виправлення у документ [31].

Результати

З даного дослідження щодо штучного інтелекту у сфері освіти було виявлено кілька етичних проблем і конфліктів, котрі мають найбільш суттєві негативні наслідки для педагогічного процесу в цілому та його складових. Особливу увагу приділяють проблемам конфіденційності пов'язаності із автономною діяльністю штучного інтелекту, захистом приватної інформації та конфіденційної діяльності користувачів (рис. 6).

Рис. 6. Шість проблем конфіденційності

Для попередження створення подібних конфліктних ситуацій і запобігання небажаного впливу було запропоновано наступні комплексні заходи:

1) створення бази даних, для тестування різних підходів до експлуатації ШІ-систем у навчальному процесі. Це дозволить обґрунтовано запроваджувати нові методи і навчальні практики, якщо вони апробовані, відповідають місцевій специфіці, освітнім цілям та потребам, а не через їх новизну чи широке поширення подібних технологій. У цьому випадку штучний інтелект як складовий елемент педагогічного процесу застосовується для досягнення довгострокових результатів у стратегічному масштабі, а не одноразового застосування чи вирішення цієї проблеми у короткостроковій перспективі;

2) ретельний аналіз та порівняння пріоритетів регуляторних заходів з стратегічної перспективі у сфері освіти із можливостями заходів та навчальних програм на місцевому рівні із урахуванням обов'язкових видатків. Аналіз та зіставлення (наскільки велика потреба у інтеграції існуючих чи нових ШІ- технологій для досягнення конкретних результатів) освітніх переваг при впровадженні інструментів та програмного забезпечення на основі ШІ із необхідними витратами на оновлення інфраструктури, навчання та ризик неправомірного використання конфіденційних даних;

3) зосередження на розробці програмно-регуляторних заходів і практик технологій ШІ на захисті прав людини, визначення та просування загальноприйнятих цінностей спрямованих на людей і довкілля та міжособистісну взаємодію, які згодом вбудовуються в алгоритми ШІ;

4) створення спільнот експертів, викладачів, інженерів та науковців, задіяних у розробці штучного інтелекту із різних галузей знань. Ці громади виконують багатосторонню експертизу країни і потім створюють звіт, у якому декларуються цілі та ключові рішення необхідні для реалізації запланованих перетворень та трансформацій, котрі торкнуться багатьох галузей. Далі втілення зазначеної програми на державному і системному рівнях реалізовується у форматі національних стратегій. Така форма організації дозволяє налаштувати загальносистемні структури для координації і управління регуляторними заходами, створити відповідні координаційні органи для взаємодії з партнерами, призначити уповноважених осіб відповідальних за реалізацію політики та необхідних заходів;

5) аналіз та розробка варіантів підтримки балансу між відкритим доступом та захистом приватної інформації, тестування інструментів із технологіями штучного інтелекту маючих високу надійність для захисту приватних даних, збір і організація комплексної бази даних де зберігаються юридичні документи для підзвітного і контрольованого використання даних студентів. Виявлення недосліджених та прихованих ризиків для їх своєчасного усунення та недопущення, активне просування та стимулювання мислення щодо роботи інтелектуальної системи згідно принципам справедливості і рівного доступу. Заохочення оновленого підходу до проектування систем ШІ в основі якого лежать етичність, конфіденційність та безпека у дослідження і розробках ШІ для освіти. Прийняття і закріплення на законодавчому рівні відповідних законів щодо захисту інформації, прозорого та видимого процесу збору і подальшого аналізу освітньої інформації, формування чітких меж і заходів щодо власності на інформацію, її конфіденційності та доступності для суспільства;

6) використання спеціальних моделей прогнозування для виявлення і дослідження трендів у сфері працевлаштування та попиту на затребувані вміння та навички, розробка із подальшим впровадженням курсів для перепідготовки спеціалістів у тих сферах, де частка автоматизації ШІ стрімко зростає. Для полегшення адаптації працівників до системної і довгострокової трансформації ринку праці потрібно запровадити вивчення і практичне використання базових та необхідних умінь на усіх рівнях освіти через стимулювання відповідних навчальних програм. Важливим елементом є стратегія фінансування програм закладів ВНЗ та дослідницьких установ для стимулювання розвитку місцевих талантів у сфері штучного інтелекту, заохочення і мотивація науково-дослідницьких організацій здійснювати інвестування для підвищення кваліфікації своїх співробітників у сфері штучного інтелекту (рис. 7);

Для запобігання небажаного збільшення соціальної нерівності і зменшення її впливу на ринок праці через активну експлуатацію ШІ-компонентів, необхідно розробити та активно впроваджувати на глобальному рівні комплекс заходів для адекватної підготовки усіх громадян до життя у епоху поширення ШІ, на загальносистемній основі спрямувати надання базової інформації людям щодо сутності ШІ та взаємодії з ним, впливу технологій на основі штучного інтелекту на повсякденне життя, наборів необхідних умінь та навичок для професій і спеціальностей пов'язаних з штучним інтелектом (табл. 2. ).

Рис. 7. Різні варіанти допоміжних технологій для персоналізованого навчання

Табл. 2. Вимоги до умінь в областях цифрової грамотності

Описаний план може бути втілений через ряд взаємодоповнюючих дій:

- включення до шкільних програм навчальних дисциплін присвячених фундаментальному дослідженню і вивченню штучного інтелекту;

- навчання наступного покоління фахівців ШІ необхідним навичками та умінням;

- фінансування і консультація вищих навчальних закладів та науково-дослідних установ у розробці інноваційних та неупереджених ШІ-технологій;

- інформаційний аналіз і прогнозування зростаючих потреб працівників та роботодавців, і представлення їх можливостей для професійного розвитку чи перепідготовки.

Обговорення

- дегуманізація технологій ШІ, сприйняття інтелектуальною системою людей як набору даних без урахування їх індивідуальності, особистості та вподобань, намагання підвести учнів під «загальні» критерії спричиняють сильний дискомфорт та психологічний тиск [32];

- вразливість штучного інтелекту до зчитування початкової інформації, навмисно чи несвідомо спотвореної, може призвести до неперевершеної і некоректної роботи інтелектуальної системи, неможливості об'єктивно та неупереджено оцінювати ситуацію [33];

- удосконалення і модернізація відповідних засобів та інструментів технологій ШІ призведе до поступового, однак неухильного переходу більшості функцій та ключової ролі вчителів до ШІ-систем, що може негативно вплинути на індивідуальний розвиток учнів, розкриття їхнього потенціалу і особистісні якості [34];

- кодекси етичних норм відрізняються у різних культурах, тому складною задачею є переведення змісту набору етичних принципів у математичну форму і подальшу інтеграцію його у вигляді алгоритму в інтелектуальну систему, ШІ має проблеми із відповідністю його складових компонентів декларованим етичним нормам [35];

- проблеми з відкритістю ШІ-технологій щодо збору даних, для яких цілей і як буде використовуватися зібрана інформація [36].

Були відібрані найоптимальніші варіанти вирішення можливих етичних конфліктів. Представлена інформація може бути використана як керівництво для проведення майбутніх досліджень у цій галузі:

- розробка загальноприйнятих норм та правил, котрі потім запроваджуються у якості орієнтирів для систем штучного інтелекту, для налагодження алгоритмів їх поведінки з метою забезпечення повноцінної взаємодії із студентами як суб'єктами педагогічної діяльності [37]. Цей процес стимулює розвиток особистості молодих людей та розкриває їх потенціал, допомагає зрозуміти кінцеві цілі і обрати шлях і методи для їх досягнення [19];

- попередній аналіз як ситуації у освітній сфері так і різноманітних методів навчання із ШІ - елементами із метою визначення доцільності їх застосування, здатності впоратися із покладеними на них задачами, відповідності застосовуваних рішень існуючим потребам [38]. Тобто інтелектуальні системи повинні не тільки вирішити проблеми у короткостроковій перспективі, а й виступати у якості провідника стратегічної політики у освіті [39];

- створення груп експертів зібраних із різних сфер знань щодо розробки ШІ, основною діяльністю яких є аналіз ситуації із ШІ в країні із розробкою заходів, реалізованих у форматі національної стратегії для поступового перетворення галузей народного господарства для повноцінної взаємодії із ШІ і досягнення певних результатів [40]. Це спрощує управління і взаємодію структур відповідальних за реалізацію заходів спрямованих на трансформацію системи [41];

- встановлення певних меж і критеріїв, на підставі яких аналізують зібрану інформацію для уникання упередженості та помилок у рішеннях штучного інтелекту, налаштування внутрішніх алгоритмів ШІ для запобігання дискримінації і припинення його роботи у разі порушень;

- оперативний перегляд функцій і необхідних компетенцій педагогів у рамках поточної політики щодо освітнього процесу. Розробка навчальних і передпідготовчих програм та впровадження їх на загальносистемному рівні у навчальні заклади для своєчасної підготовки педагогів до ефективної роботи в умовах широкого застосування ШІ, навчання їх необхідним умінням та навичкам взаємодії із інтелектуальними системами (табл. 3.).

Таким чином було доведено, що застосування етичних принципів як керівництво для ШІ-систем без їх попередньої адаптації і тестування лише ускладнить роботу штучного інтелекту, приведе до дегуманізації подібних технологій та неможливості коректно та надавати об'єктивну оцінку. Тому етичні кодекси повинні бути викладені для інтелектуальних систем не як розмиті і абстрактні принципи, а оброблені у математичній формі, зрозумілої для ШІ, чітко визначені критерії що визначають межі свободи дій штучного інтелекту, налаштовують внутрішні алгоритми системи для забезпечення ефективної роботи і уникнення створення етичних конфліктів.

Табл. 3. Переваги та недоліки застосування штучного інтелекту

Висновки

1. Доведено, що інтелектуальні системи на основі штучного інтелекту мають потенціал у якості інструменту для трансформації освітньої індустрії, підвищення якості педагогічного процесу та його складових, надання консультаційної допомоги для вирішення певних завдань, розробки інноваційних та удосконалення існуючих навчальних практик.

2. Встановлено, що незважаючи на багатообіцяючі перспективи широкої інтеграції ШІ-технологій у освітню галузь для досягнення потрібних результатів, дослідження демонструє високі ризики передчасного впровадження додатків і програм із ШІ-компонентами із загрозою настання непередбачуваних негативних наслідків, зниження результатів студентів та порушення процесу навчання. Тому рекомендується впроваджувати навчальні рішення та освітні технології провівши попередній аналіз ситуації із приведенням переконливих доказів, що обґрунтовують необхідність застосування означених ШІ-компонентів для вирішення поставленої задачі і моделюють розвиток можливих наслідків як позитивних так і небажаних у довгостроковій перспективі у разі прийняття подібної технології.

3. Визначені ключові етичні конфлікти що виникають при застосуванні ШІ у навчальних закладах, проаналізовані причини їх виникнення, можливі наслідки. Для запобігання виникнення подібних протиріч розроблені варіанти дій і рішень котрі необхідно впроваджувати у подібних спірних випадках. Таким чином, особи відповідальні за розробку та реалізацію освітньої політики при впроваджені навчального рішення у складній ситуації будуть орієнтуватися на розроблені пропозиції як для підбору найбільш ефективного варіанту, так і для запобігання виникнення небажаних наслідків.

Бібліографічні посилання

1. The Guardian. ChatGPT reaches 100 million users two months after launch. URL: https://www.theguardian.com/technology/2023/feb/02/chatgpt-100-million-users-open-ai-fastest-growing-app (дата звернення 01.01.2024).

2. McGregor L., Daragh M., Vivian Ng. International Human Rights Law as a Framework for Algorithmic Accountability. International and Comparative Law Quarterly. 2019. Vol. 2, No. 68. P. 309-323.

3. Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. The General Conference of the United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (UNESCO), 2021, Paris, France.

4. Fjeld J., Achten N., Hilligoss H., Nagy A., and Srikumar M. Principled Artificial Intelligence: Mapping Consensus in Ethical and Rights-based Approaches to Principles for AI. Berkman Klein Center Research Publication, No. 1, 2020.

5. Fengchun M., Holmes W., Ronghuai H., Hui Z. AI and education, Guidance for policy-makers. United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization. UNESCO. 2022, Paris, France.

6. The National AI Strategy. URL: https://www.gov.uk/government/ publications/national-ai-strategy (дата звернення 01.01.2024).

7. Pan-Canadian Artificial Intelligence Strategy. Canadian Institute for Advanced Research. Canada. Toronto, 12 April 2017. URL: https://cifar.ca/ai/ (дата звернення 01.01.2024).

8. Шпарик О. М. Цифрова трансформація середньої освіти: спільні стратегічні вектори США та країн ЄС. URL: https:// undip.org.ua (дата звернення 01.01.2024).

9. Головіна О. Штучний інтелект: як він вплине на освіту. Нова українська школа. URL: https://nus.org.ua/11.02.2020 (дата звернення 01.01.2024).

10. High-Level Expert Group on Artificial Intelligence. A definition of AI: Main capabilities and scientific disciplines. European Commission. URL: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/definition-artificial-intelligence-main-capabilities-and-scientific-

disciplines (дата звернення 01.01.2024).

11. High-Level Expert Group on Artificial Intelligence. Ethics guidelines for trustworthy AI. European Commission. URL: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/ethics-guidelines-trustworthy-ai (дата звернення 01.01.2024).

12. Pizzi M., Romanoff M., Engelhardt T. AI in Humanitarian Action: Human Rights and Ethics. International Journal of the Red Cross. 2021. No. 913. P. 187-234.

13. Greenwood F., Howarth C., Poole D. E., Raymond N. A., and Scarnecchia. D. P. The Signal Code: A Human Rights Approach to Information During Crisis. Harvard Humanitarian Initiative, 2017.

14. Baal N., Ronkainen L. Obtaining Representative Data on IDPs: Challenges and Recommendations. UNHCR Statistics

Technical Series. URL: https://www.unhcr.org/statistics/unhcrstats/598088104/obtaining-representative-data-idps-challengesrecommendations.html (дата звернення 01.01.2024).

15. European Commission. Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council Laying Down Harmonised Rules on Artificial Intelligence (Artificial Intelligence Act) and Amending Certain Union Legislative Acts. URL: https://eur- lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/? uri=celex:52021PC0206 (дата звернення 01.01.2024).

16. Матвеева К. В. Використання інструментів штучного інтелекту у написанні наукових досліджень: етичний аспект. Гуманітарні науки : 215 матеріали XIM Міжнародної науково-технічної конференції аспірантів та молодих вчених «Наукова весна», м. Дніпро, 2023 р. Дніпро : національний технічний університет «Дніпровська політехніка», 2023. С. 246-248.

17. Holmes W. Ethics of AI in Education: Towards a Community-Wide Framework. 2021. 1-23. doi: 10.1007/S40593-021- 00239-1.

18. Lupton D., Williamson B. The datafied child: The dataveillance of children and implications for their rights. New Media and Society. 2017. Vol. 5, No. 19. P. 780-794.

19. Anderson M., Bartak R., Brownstein J. S., Buckeridge D. L., Eldardiry H., Geib C. W., Gini M. L., Isaksen A., Keren S., Laddaga R., Lisy V., Martin R., Martinez D. R., Michalowski M., Michael L., Mirsky R., Nguyen T. H., Paul M. J., Pontelli E., Sanner

S.,Shaban-Nejad A., Sinha A., Sohrabi S., Sricharan K., Srivastava B., Stefik M., Streilein W. W., Sturtevant N. R., Talamadupula K.,

Thielscher M., Togelius J., Son T. C., Tran-Thanh L., Wagner N., Wallace B. C., Wilk S., Zhu J. Reports of the Workshops of the Thirty-First AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2017. Vol. 3, No. 38. P. 72-82.

20. Fadel C., Holmes W., Bialik M. Artificial Intelligence In Education: Promises and Implications for Teaching and Learning Paperback. Boston: Centre for Curriculum Redesign, 2019.

21. Coming This Fall to Montour School District: America's First Public School AI Program, (2018). URL:

https://www.gettingsmart.com/2018/07/19/coming-this-fall-to-montour-school-district-americas-first-public-school-ai-program/(дата

звернення 01.01.2024).

22. Oblinger D.G. IT as a Game Changer. Education and Information Technologies. 2012. Vol. 3, No. 47. P. 10-24.

23. Slade S., and Prinsloo P. Learning analytics: ethical issues and Dilemmas. American Behavioral Scientist. 2013. Vol. 10, No. 57. P. 1509-1528.

24. Reeves A. R. Where Great Teaching Begins: Planning for Student Thinking and Learning, 2011.

25. Smouha N. A., Beyond a Human Rights-Based Approach to Governance of AI: Promise, Pitfalls, Statement. Philosophy & Technology, 2019.

26. Berthet A. “Why Do Emerging AI Guidelines Emphasize 'Ethics' over Human Rights?” OpenGlobalRights, 2019. URL: www.openglobalrights.org/why-do-emerging-ai-guidelines-emphasize-ethics-over-human-rights (дата звернення 01.01.2024).

27. Cowls J., Floridi L. Prolegomena to a White Paper on an Ethical Framework for a Good AI Society. 2018.

28. Megan F., Frank C. AI recruitment algorithms and the dehumanization problem. Ethics and Information Technology. 2021. Vol. 23, No. 4. P. 791-801.

29. Neil W. Artificial Intelligence: An Essential Beginner's Guide to AI, Machine Learning, Robotics, The Internet of Things, Neural Networks, Deep Learning, Rein-forcement Learning and Our Future. Bravex Publications. 2019. 112 p.

30. Nandhini S., David D. Governing Ethical Gaps in Distributed AI Development. Digital Society. 2024. Vol. 3, no. 1. P. 1-7.

31. Alessa A., Jianlong Z., Kevin T., Fang C., & Andreas H. Fairness and Explanation in AI-Informed Decision Making. Machine Learning and Knowledge Extraction.2022. Vol. 4, No. 2. 556S579. https://doi.org/l0.3390/make4020026