Научный руководитель Центра по правам человека Университета имени Кутафина Татьяна Москалькова подчеркнула необходимость сохранения навыков работы с традиционными источниками информации, несмотря на активное внедрение искусственного интеллекта.
ИИ как помощник, а не замена
По мнению омбудсмена, интернет и нейросети предоставляют молодежи и всем заинтересованным лицам отличные возможности для быстрого поиска данных, в том числе в сфере прав человека.
Однако это не должно приводить к потере способности ориентироваться в классических носителях знаний.
"Если пользуется интернетом, искусственным интеллектом наша молодежь или люди, нуждающиеся в том, чтобы получить ответ на вопрос, касающийся или прав человека, или какой-то другой сферы, - это очень хорошо, но нельзя разучиться пользоваться традиционными источниками", - заявила Татьяна Москалькова.
Она особо отметила ценность книг, кодексов и учебников, которые способствуют глубокому осмыслению информации и стимулируют дискуссию.
"А если есть дискуссия - есть выработка, как и в любой сфере, связанной с конкуренцией, если есть конкуренция идей, мероприятий, значит, есть движение вперед", - добавила экс-омбудсмен.
Осторожность в эпоху новых технологий
Говоря о собственном опыте, Москалькова призналась, что сама иногда обращается к возможностям искусственного интеллекта для мгновенного поиска сведений, которые ранее потребовали бы значительных временных затрат. Однако она предупредила о рисках, связанных с устареванием и неполнотой данных, предоставляемых нейросетями.
"С другой стороны, я видела, что ряд информации, она уже устарела, она уже получила оценку в обществе или среди профессионалов: например, необходимо принять такой-то закон, а уже знаю, что этому закону дана оценка в парламенте, что он не принесет той пользы, на которую рассчитывает общество, он не отвечает на запросы общества", - подчеркнула правозащитница.
В заключение Татьяна Москалькова призвала всегда сохранять критическое мышление при работе с ответами искусственного интеллекта и самостоятельно делать окончательные выводы, не полагаясь слепо на машинные алгоритмы.
