Китайские университеты закрывают программы по иностранным языкам, искусству, гуманитарным дисциплинам и традиционному менеджменту, одновременно расширяя подготовку в области искусственного интеллекта, робототехники и микроэлектроники. Государство пытается приблизить образование к потребностям рынка труда. Но эта логика может оказаться устаревшей ещё до окончания реформы: искусственный интеллект быстрее всего обесценивает массовые стандартные компетенции, тогда как культура, язык и способность создавать смыслы становятся не менее, а более важными. Россия между тем уже торопится повторить китайский поворот — пока преимущественно на уровне лозунгов и обязательных учебных модулей.
С 2021 по 2025 год китайские университеты закрыли или приостановили около 12,2 тысячи программ бакалавриата и открыли примерно 10,2 тысячи новых. Почти треть университетского предложения страны была удалена, заменена или существенно переработана.
Сокращения особенно заметны в области иностранных языков, искусства, гуманитарных дисциплин и традиционного менеджмента. Одновременно университеты открывают программы по робототехнике, микроэлектронике, цифровому сельскому хозяйству, искусственному интеллекту и так называемому воплощённому интеллекту — системам, соединяющим алгоритмы с физическими машинами и роботами.
Появляются и междисциплинарные направления, объединяющие технологии с финансами, правом и экономикой.
Только по итогам пересмотра образовательных программ за 2024 год Министерство образования КНР одобрило 1839 новых программ, приостановило набор на 2220 и окончательно закрыло 1428.
На первый взгляд решение выглядит не просто разумным, а неизбежным.
В 2026 году на китайский рынок труда выходят рекордные 12,7 миллиона выпускников. Безработица среди молодых горожан остаётся высокой. Многие выпускники годами не могут найти работу, соответствующую полученному образованию, а часть молодых людей начинает сомневаться, стоит ли вообще тратить несколько лет на университет.
Когда миллионы дипломированных специалистов оказываются не нужны экономике, государство обязано спросить, чему именно их учили.
Но китайский ответ основан на опасном упрощении:
если выпускник гуманитарной программы не находит работу, нужно закрыть гуманитарную программу и открыть вместо неё программу по искусственному интеллекту.
Так рынок труда не работает.
Университет готовит человека к рынку, которого уже не будет
Для создания новой образовательной программы нужно разработать учебный план, найти преподавателей, закупить оборудование, набрать студентов и обучать их не менее четырёх лет.
За эти четыре года рынок искусственного интеллекта может измениться несколько раз.
Сегодня экономике нужны специалисты по большим языковым моделям. Завтра значительную часть их работы возьмут на себя автоматизированные системы разработки.
Сегодня растёт спрос на инженеров по машинному обучению. Через несколько лет обучение, тестирование и настройка моделей могут стать стандартными операциями, доступными обычному специалисту через готовый интерфейс.
Мы уже наблюдаем, как ИИ сокращает потребность в начинающих программистах, аналитиках, дизайнерах, переводчиках, копирайтерах и специалистах по обработке информации. Нет никаких оснований считать, что сами технические профессии защищены от той же автоматизации.
Напротив, стандартная техническая работа особенно удобна для алгоритмизации: у неё есть формальные правила, измеримый результат, повторяющиеся процедуры и большие массивы примеров.
Создание тысяч новых программ по искусственному интеллекту не создаёт автоматически тысячи новых рабочих мест.
Оно создаёт тысячи новых выпускников, претендующих на ограниченное число быстро меняющихся вакансий.
Китай рискует повторить старую ошибку массового высшего образования, только на новом технологическом уровне.
Вчера университеты выпускали слишком много менеджеров, экономистов и переводчиков. Завтра они могут выпустить слишком много специалистов по ИИ, прошедших одинаковые программы и умеющих выполнять операции, которые к моменту получения диплома уже автоматизированы.
Рынок не покупает название специальности.
Он покупает редкую способность, позволяющую решить конкретную проблему.
Когда тысячи университетов одновременно начинают готовить одинаковых «специалистов будущего», их компетенции очень быстро перестают быть редкими.
Рынку нужны не только разработчики ИИ
Китайская реформа исходит из представления, что технические навыки дают работу, а гуманитарные знания являются дорогим культурным дополнением.
Однако сами работодатели описывают будущее иначе.
Искусственный интеллект, большие данные и технологическая грамотность действительно входят в число наиболее быстро растущих компетенций. Но рядом с ними находятся аналитическое и творческое мышление, любознательность, гибкость, лидерство, способность учиться, понимать людей и видеть проблему в её полном контексте.
Будущий рынок труда требует не выбора между человеком и технологией, а их соединения.
Машина может быстро подготовить перевод, но человеку по-прежнему необходимо понимать культурный контекст, политические последствия и оттенки смысла.
ИИ может написать рекламный текст, однако не способен самостоятельно определить, какой образ страны, компании или продукта будет принят обществом.
Алгоритм может создать фильм, музыку, изображение или компьютерную игру. Но он не отвечает на вопрос, зачем это произведение существует, какую ценность оно создаёт и что человек должен почувствовать после встречи с ним.
Технология производит варианты.
Культура выбирает значимое.
Поэтому иностранные языки, история, философия, литература и искусство нельзя оценивать только по числу вакансий с соответствующим названием.
Филолог не обязательно должен всю жизнь работать филологом, а историк — историком. Гуманитарное образование создаёт способности, которые распределяются по множеству профессий: понимать тексты и людей, видеть конфликт ценностей, работать с неопределённостью, создавать убедительные образы, объяснять сложное, формулировать цели и различать допустимое и недопустимое.
Проблема многих гуманитарных программ состоит не в том, что они бесполезны.
Проблема в том, что университеты часто не умеют показать, как эти способности превращаются в профессиональную деятельность.
Закрывать программу вместо её обновления — всё равно что уничтожать завод из-за плохой работы отдела продаж.
Искусственный интеллект не отменяет культуру — он делает её дефицитом
До появления генеративного ИИ значительная часть человеческого труда была связана с производством текстов, изображений, расчётов, документов, программного кода и стандартных решений.
Теперь стоимость самого производства стремительно снижается.
За несколько минут можно получить десятки вариантов текста, музыки, дизайна, презентации или программного продукта. Но вместе с ростом объёма возникает другая проблема: становится всё труднее определить, что из произведённого действительно имеет значение.
В мире дефицита информации ценностью было умение её создавать.
В мире информационного избытка ценностью становится способность отбирать, интерпретировать и придавать смысл.
Именно этим на протяжении истории занималась культура.
Искусство позволяло человеку понять, что он чувствует.
Литература давала язык для описания внутреннего мира.
История связывала частную жизнь с движением общества.
Философия ставила вопрос о цели.
Язык превращал отдельные переживания в общее человеческое пространство.
Если государство развивает только технологии, оно получает всё более совершенные средства, но постепенно утрачивает способность отвечать на вопрос, ради чего эти средства используются.
Можно построить лучшего робота, самую эффективную фабрику и самую мощную модель искусственного интеллекта. Но ни робот, ни фабрика, ни модель не определяют, каким должно быть общество и зачем человеку жить внутри создаваемой ими системы.
Это не отвлечённая гуманистическая роскошь.
Это экономический вопрос.
Технологический продукт покупают не потому, что в нём больше кода, а потому, что он включён в понятный человеческий сценарий.
Города посещают не из-за эффективности их инфраструктуры, а из-за культуры.
Фильмы, игры, музыка, мода, образование и медиа создают не только рабочие места. Они создают привлекательность страны, доверие к ней и желание пользоваться её продуктами.
Китай уже научился производить товары и технологии мирового уровня. Но для глобального лидерства недостаточно экспортировать устройства.
Необходимо экспортировать смыслы, образы и собственное представление о будущем.
Сокращение языков, искусства и гуманитарных дисциплин может помочь заполнить несколько тысяч технических вакансий сегодня — и одновременно ослабить способность страны разговаривать с миром завтра.
Россия вслед за Китаем: образовательный copy-paste
Особенно показательно, что российская образовательная повестка почти сразу начала воспроизводить китайскую конструкцию.
Китай перестраивает университетские программы под искусственный интеллект — российское Министерство науки и высшего образования объявляет о намерении ввести для студентов базовый и профессиональный модули по ИИ.
В Китае действует платформа, анализирующая параметры школьника и предлагающая ему образовательную траекторию, — Герман Греф рассказывает, что России «абсолютно ничего не мешает» создать такую же.
Формально в этом нет ничего плохого.
Использовать удачный зарубежный опыт разумно. Студентам действительно необходимо понимать возможности и ограничения искусственного интеллекта. Образовательные траектории действительно должны становиться более индивидуальными.
Но образование не должно развиваться по принципу технологического copy-paste.
Китай решает собственные задачи: трудоустройство миллионов выпускников, обеспечение кадрами микроэлектроники и робототехники, технологическое соперничество с США.
У России другая демография, другая экономика, другой рынок труда и другая культурная ситуация.
Копировать китайский ответ, не сформулировав российского вопроса, — значит не модернизировать образование, а участвовать в образовательном карго-культе.
Можно включить искусственный интеллект во все учебные планы.
Можно обязать будущего филолога, историка или художника пройти базовый и профессиональный модули.
Но само присутствие букв «ИИ» в программе не объясняет, чему должен научиться студент, какую задачу общества он будет решать и почему полученные навыки сохранят ценность через четыре года.
Россия пока рискует скопировать не китайскую технологическую мощь, а её самый простой административный жест: заменить одни названия программ другими и объявить это переходом в будущее.
Большие данные не знают, кем должен стать ребёнок
Не менее опасна идея, что чем больше информации система соберёт о школьнике, тем точнее определит его профессиональное будущее.
Именно такую модель описал Герман Греф: платформа анализирует огромное количество параметров личности и деятельности ученика, после чего сообщает, какая сфера для него наиболее благоприятна и куда ему следует поступать, чтобы не жалеть о выборе.
Это звучит убедительно, но основано на слишком механическом представлении о человеке.
Человек не является готовым набором характеристик, внутри которого спрятана одна правильная профессия.
Способности меняются в деятельности.
Интерес может возникнуть после первого успешного опыта.
Сегодняшняя слабость через несколько лет может стать сильной стороной.
Профессия, рекомендованная школьнику в шестнадцать лет, к окончанию университета может измениться до неузнаваемости.
Большой объём данных сам по себе не гарантирует правильного вывода. Если модель развития человека примитивна, система лишь произведёт примитивную рекомендацию с очень убедительным цифровым обоснованием.
Так образование превращается в сортировочный центр:
измерить ребёнка, сопоставить его с потребностями экономики и отправить в подходящую профессиональную ячейку.
При этом российские команды уже создают более сложные системы образовательной аналитики.
В частности, команда «ИИ Капитал» разрабатывает модель, которая анализирует не только анкетные ответы или заявленные интересы, а деятельность ученика в серии задач: как он формализует проблему, выбирает стратегию, замечает ошибки, меняет подход и проверяет результат.
Цель такой системы — не объявить ребёнку, кем он должен стать, а показать динамику его мышления, сильные стороны, дефициты и возможные направления развития.
Греф прав только в одном: России действительно ничто не мешает создавать подобные платформы.
Поэтому они уже создаются.
То, что руководители крупнейших корпораций не знают о российских разработках и продолжают ссылаться на Китай, — проблема не отсутствия отечественных технологий.
Это проблема системы, которая замечает идею только после того, как её реализовали за границей.
Однако сохранять старые гуманитарные факультеты тоже нельзя
Критика китайской реформы не означает, что университеты должны бесконечно содержать программы, выпускники которых не понимают, как применить свои знания.
Если кафедра иностранного языка готовит человека исключительно к стандартному переводу, её действительно вытеснит ИИ.
Если факультет журналистики учит переписывать пресс-релизы, его выпускникам будет трудно конкурировать с автоматическими системами.
Если искусствоведческая программа не даёт навыков работы с цифровыми архивами, медиа, выставочными технологиями, культурным проектированием и аудиторией, одного знания истории искусства будет недостаточно.
Но из этого следует не необходимость уничтожить гуманитарное образование, а необходимость сделать его сильнее.
Языковые программы должны соединяться с международными отношениями, экономикой, культурной аналитикой и технологиями перевода.
Искусство — с цифровым производством, правом, предпринимательством и работой с аудиторией.
История — с анализом данных, моделированием общественных процессов и государственной политикой.
Философия — с этикой искусственного интеллекта, логикой, проектированием правил и оценкой решений.
При этом техническое образование также нельзя оставлять исключительно техническим.
Разработчик ИИ должен понимать историю, культуру, право и общество хотя бы потому, что создаваемая им система будет принимать решения внутри человеческой жизни.
Будущему нужны не инженеры вместо гуманитариев и не гуманитарии вместо инженеров.
Ему нужны люди, способные понимать технологию и одновременно не забывать, для чего она существует.
Университет — не кадровое агентство при пятилетнем плане
Китайская реформа показывает соблазн, перед которым сегодня стоят почти все государства.
Когда экономика быстро меняется, университет хочется превратить в большое кадровое агентство: предприятия сообщают, какие специалисты им нужны, государство открывает соответствующие программы, а выпускники занимают подготовленные для них рабочие места.
Такая модель могла работать в индустриальной экономике, где профессии сохранялись десятилетиями.
В экономике искусственного интеллекта профессия может измениться быстрее, чем студент получит диплом.
Поэтому задача университета состоит не в том, чтобы угадать название вакансии через четыре года.
Он должен дать человеку фундамент, позволяющий несколько раз изменить профессию, освоить новый инструмент и не потерять способность самостоятельно определять направление своего развития.
Рынок труда требует технологической грамотности.
В этом Китай прав.
Но он также требует языка, воображения, критического мышления, способности убеждать, понимать другого человека и создавать новое.
Уничтожая дисциплины, в которых эти способности формировались, государство не приближает университет к будущему. Оно подменяет будущее сегодняшним списком вакансий.
Главная ошибка китайского решения состоит не в том, что страна выбрала искусственный интеллект.
Ошибка в том, что искусственный интеллект был выбран вместо человека, а не как его новый инструмент.
Россия рискует повторить ту же ошибку ещё до того, как выстроила собственную систему применения ИИ в образовании.
Мы берём китайский пример, добавляем обязательные модули, обсуждаем цифровое определение профессиональной судьбы ребёнка — и почти не задаём вопроса, какое именно общество должно возникнуть в результате этой модернизации.
Когда машины научились выполнять значительную часть полезной работы, культура перестаёт быть украшением экономики.
Она становится ответом на вопрос, зачем человеку вообще нужна экономика, если его физическое и интеллектуальное выживание всё меньше зависит от собственного труда.
Гуманитарные дисциплины, языки и искусство могут не гарантировать выпускнику конкретного рабочего места.
Но именно они сохраняют пространство, в котором человеческая жизнь остаётся чем-то большим, чем обслуживание производства.
Страна, которая откажется от этого пространства ради очередной технологической гонки, возможно, получит больше инженеров.
Но рискует однажды обнаружить, что инженеры построили прекрасное будущее, в котором никто не смог объяснить, зачем в нём жить.
С 2021 по 2025 год китайские университеты закрыли или приостановили около 12,2 тысячи программ бакалавриата и открыли примерно 10,2 тысячи новых. Почти треть университетского предложения страны была удалена, заменена или существенно переработана.
Сокращения особенно заметны в области иностранных языков, искусства, гуманитарных дисциплин и традиционного менеджмента. Одновременно университеты открывают программы по робототехнике, микроэлектронике, цифровому сельскому хозяйству, искусственному интеллекту и так называемому воплощённому интеллекту — системам, соединяющим алгоритмы с физическими машинами и роботами.
Появляются и междисциплинарные направления, объединяющие технологии с финансами, правом и экономикой.
Только по итогам пересмотра образовательных программ за 2024 год Министерство образования КНР одобрило 1839 новых программ, приостановило набор на 2220 и окончательно закрыло 1428.
На первый взгляд решение выглядит не просто разумным, а неизбежным.
В 2026 году на китайский рынок труда выходят рекордные 12,7 миллиона выпускников. Безработица среди молодых горожан остаётся высокой. Многие выпускники годами не могут найти работу, соответствующую полученному образованию, а часть молодых людей начинает сомневаться, стоит ли вообще тратить несколько лет на университет.
Когда миллионы дипломированных специалистов оказываются не нужны экономике, государство обязано спросить, чему именно их учили.
Но китайский ответ основан на опасном упрощении:
если выпускник гуманитарной программы не находит работу, нужно закрыть гуманитарную программу и открыть вместо неё программу по искусственному интеллекту.
Так рынок труда не работает.
Университет готовит человека к рынку, которого уже не будет
Для создания новой образовательной программы нужно разработать учебный план, найти преподавателей, закупить оборудование, набрать студентов и обучать их не менее четырёх лет.
За эти четыре года рынок искусственного интеллекта может измениться несколько раз.
Сегодня экономике нужны специалисты по большим языковым моделям. Завтра значительную часть их работы возьмут на себя автоматизированные системы разработки.
Сегодня растёт спрос на инженеров по машинному обучению. Через несколько лет обучение, тестирование и настройка моделей могут стать стандартными операциями, доступными обычному специалисту через готовый интерфейс.
Мы уже наблюдаем, как ИИ сокращает потребность в начинающих программистах, аналитиках, дизайнерах, переводчиках, копирайтерах и специалистах по обработке информации. Нет никаких оснований считать, что сами технические профессии защищены от той же автоматизации.
Напротив, стандартная техническая работа особенно удобна для алгоритмизации: у неё есть формальные правила, измеримый результат, повторяющиеся процедуры и большие массивы примеров.
Создание тысяч новых программ по искусственному интеллекту не создаёт автоматически тысячи новых рабочих мест.
Оно создаёт тысячи новых выпускников, претендующих на ограниченное число быстро меняющихся вакансий.
Китай рискует повторить старую ошибку массового высшего образования, только на новом технологическом уровне.
Вчера университеты выпускали слишком много менеджеров, экономистов и переводчиков. Завтра они могут выпустить слишком много специалистов по ИИ, прошедших одинаковые программы и умеющих выполнять операции, которые к моменту получения диплома уже автоматизированы.
Рынок не покупает название специальности.
Он покупает редкую способность, позволяющую решить конкретную проблему.
Когда тысячи университетов одновременно начинают готовить одинаковых «специалистов будущего», их компетенции очень быстро перестают быть редкими.
Рынку нужны не только разработчики ИИ
Китайская реформа исходит из представления, что технические навыки дают работу, а гуманитарные знания являются дорогим культурным дополнением.
Однако сами работодатели описывают будущее иначе.
Искусственный интеллект, большие данные и технологическая грамотность действительно входят в число наиболее быстро растущих компетенций. Но рядом с ними находятся аналитическое и творческое мышление, любознательность, гибкость, лидерство, способность учиться, понимать людей и видеть проблему в её полном контексте.
Будущий рынок труда требует не выбора между человеком и технологией, а их соединения.
Машина может быстро подготовить перевод, но человеку по-прежнему необходимо понимать культурный контекст, политические последствия и оттенки смысла.
ИИ может написать рекламный текст, однако не способен самостоятельно определить, какой образ страны, компании или продукта будет принят обществом.
Алгоритм может создать фильм, музыку, изображение или компьютерную игру. Но он не отвечает на вопрос, зачем это произведение существует, какую ценность оно создаёт и что человек должен почувствовать после встречи с ним.
Технология производит варианты.
Культура выбирает значимое.
Поэтому иностранные языки, история, философия, литература и искусство нельзя оценивать только по числу вакансий с соответствующим названием.
Филолог не обязательно должен всю жизнь работать филологом, а историк — историком. Гуманитарное образование создаёт способности, которые распределяются по множеству профессий: понимать тексты и людей, видеть конфликт ценностей, работать с неопределённостью, создавать убедительные образы, объяснять сложное, формулировать цели и различать допустимое и недопустимое.
Проблема многих гуманитарных программ состоит не в том, что они бесполезны.
Проблема в том, что университеты часто не умеют показать, как эти способности превращаются в профессиональную деятельность.
Закрывать программу вместо её обновления — всё равно что уничтожать завод из-за плохой работы отдела продаж.
Искусственный интеллект не отменяет культуру — он делает её дефицитом
До появления генеративного ИИ значительная часть человеческого труда была связана с производством текстов, изображений, расчётов, документов, программного кода и стандартных решений.
Теперь стоимость самого производства стремительно снижается.
За несколько минут можно получить десятки вариантов текста, музыки, дизайна, презентации или программного продукта. Но вместе с ростом объёма возникает другая проблема: становится всё труднее определить, что из произведённого действительно имеет значение.
В мире дефицита информации ценностью было умение её создавать.
В мире информационного избытка ценностью становится способность отбирать, интерпретировать и придавать смысл.
Именно этим на протяжении истории занималась культура.
Искусство позволяло человеку понять, что он чувствует.
Литература давала язык для описания внутреннего мира.
История связывала частную жизнь с движением общества.
Философия ставила вопрос о цели.
Язык превращал отдельные переживания в общее человеческое пространство.
Если государство развивает только технологии, оно получает всё более совершенные средства, но постепенно утрачивает способность отвечать на вопрос, ради чего эти средства используются.
Можно построить лучшего робота, самую эффективную фабрику и самую мощную модель искусственного интеллекта. Но ни робот, ни фабрика, ни модель не определяют, каким должно быть общество и зачем человеку жить внутри создаваемой ими системы.
Это не отвлечённая гуманистическая роскошь.
Это экономический вопрос.
Технологический продукт покупают не потому, что в нём больше кода, а потому, что он включён в понятный человеческий сценарий.
Города посещают не из-за эффективности их инфраструктуры, а из-за культуры.
Фильмы, игры, музыка, мода, образование и медиа создают не только рабочие места. Они создают привлекательность страны, доверие к ней и желание пользоваться её продуктами.
Китай уже научился производить товары и технологии мирового уровня. Но для глобального лидерства недостаточно экспортировать устройства.
Необходимо экспортировать смыслы, образы и собственное представление о будущем.
Сокращение языков, искусства и гуманитарных дисциплин может помочь заполнить несколько тысяч технических вакансий сегодня — и одновременно ослабить способность страны разговаривать с миром завтра.
Россия вслед за Китаем: образовательный copy-paste
Особенно показательно, что российская образовательная повестка почти сразу начала воспроизводить китайскую конструкцию.
Китай перестраивает университетские программы под искусственный интеллект — российское Министерство науки и высшего образования объявляет о намерении ввести для студентов базовый и профессиональный модули по ИИ.
В Китае действует платформа, анализирующая параметры школьника и предлагающая ему образовательную траекторию, — Герман Греф рассказывает, что России «абсолютно ничего не мешает» создать такую же.
Формально в этом нет ничего плохого.
Использовать удачный зарубежный опыт разумно. Студентам действительно необходимо понимать возможности и ограничения искусственного интеллекта. Образовательные траектории действительно должны становиться более индивидуальными.
Но образование не должно развиваться по принципу технологического copy-paste.
Китай решает собственные задачи: трудоустройство миллионов выпускников, обеспечение кадрами микроэлектроники и робототехники, технологическое соперничество с США.
У России другая демография, другая экономика, другой рынок труда и другая культурная ситуация.
Копировать китайский ответ, не сформулировав российского вопроса, — значит не модернизировать образование, а участвовать в образовательном карго-культе.
Можно включить искусственный интеллект во все учебные планы.
Можно обязать будущего филолога, историка или художника пройти базовый и профессиональный модули.
Но само присутствие букв «ИИ» в программе не объясняет, чему должен научиться студент, какую задачу общества он будет решать и почему полученные навыки сохранят ценность через четыре года.
Россия пока рискует скопировать не китайскую технологическую мощь, а её самый простой административный жест: заменить одни названия программ другими и объявить это переходом в будущее.
Большие данные не знают, кем должен стать ребёнок
Не менее опасна идея, что чем больше информации система соберёт о школьнике, тем точнее определит его профессиональное будущее.
Именно такую модель описал Герман Греф: платформа анализирует огромное количество параметров личности и деятельности ученика, после чего сообщает, какая сфера для него наиболее благоприятна и куда ему следует поступать, чтобы не жалеть о выборе.
Это звучит убедительно, но основано на слишком механическом представлении о человеке.
Человек не является готовым набором характеристик, внутри которого спрятана одна правильная профессия.
Способности меняются в деятельности.
Интерес может возникнуть после первого успешного опыта.
Сегодняшняя слабость через несколько лет может стать сильной стороной.
Профессия, рекомендованная школьнику в шестнадцать лет, к окончанию университета может измениться до неузнаваемости.
Большой объём данных сам по себе не гарантирует правильного вывода. Если модель развития человека примитивна, система лишь произведёт примитивную рекомендацию с очень убедительным цифровым обоснованием.
Так образование превращается в сортировочный центр:
измерить ребёнка, сопоставить его с потребностями экономики и отправить в подходящую профессиональную ячейку.
При этом российские команды уже создают более сложные системы образовательной аналитики.
В частности, команда «ИИ Капитал» разрабатывает модель, которая анализирует не только анкетные ответы или заявленные интересы, а деятельность ученика в серии задач: как он формализует проблему, выбирает стратегию, замечает ошибки, меняет подход и проверяет результат.
Цель такой системы — не объявить ребёнку, кем он должен стать, а показать динамику его мышления, сильные стороны, дефициты и возможные направления развития.
Греф прав только в одном: России действительно ничто не мешает создавать подобные платформы.
Поэтому они уже создаются.
То, что руководители крупнейших корпораций не знают о российских разработках и продолжают ссылаться на Китай, — проблема не отсутствия отечественных технологий.
Это проблема системы, которая замечает идею только после того, как её реализовали за границей.
Однако сохранять старые гуманитарные факультеты тоже нельзя
Критика китайской реформы не означает, что университеты должны бесконечно содержать программы, выпускники которых не понимают, как применить свои знания.
Если кафедра иностранного языка готовит человека исключительно к стандартному переводу, её действительно вытеснит ИИ.
Если факультет журналистики учит переписывать пресс-релизы, его выпускникам будет трудно конкурировать с автоматическими системами.
Если искусствоведческая программа не даёт навыков работы с цифровыми архивами, медиа, выставочными технологиями, культурным проектированием и аудиторией, одного знания истории искусства будет недостаточно.
Но из этого следует не необходимость уничтожить гуманитарное образование, а необходимость сделать его сильнее.
Языковые программы должны соединяться с международными отношениями, экономикой, культурной аналитикой и технологиями перевода.
Искусство — с цифровым производством, правом, предпринимательством и работой с аудиторией.
История — с анализом данных, моделированием общественных процессов и государственной политикой.
Философия — с этикой искусственного интеллекта, логикой, проектированием правил и оценкой решений.
При этом техническое образование также нельзя оставлять исключительно техническим.
Разработчик ИИ должен понимать историю, культуру, право и общество хотя бы потому, что создаваемая им система будет принимать решения внутри человеческой жизни.
Будущему нужны не инженеры вместо гуманитариев и не гуманитарии вместо инженеров.
Ему нужны люди, способные понимать технологию и одновременно не забывать, для чего она существует.
Университет — не кадровое агентство при пятилетнем плане
Китайская реформа показывает соблазн, перед которым сегодня стоят почти все государства.
Когда экономика быстро меняется, университет хочется превратить в большое кадровое агентство: предприятия сообщают, какие специалисты им нужны, государство открывает соответствующие программы, а выпускники занимают подготовленные для них рабочие места.
Такая модель могла работать в индустриальной экономике, где профессии сохранялись десятилетиями.
В экономике искусственного интеллекта профессия может измениться быстрее, чем студент получит диплом.
Поэтому задача университета состоит не в том, чтобы угадать название вакансии через четыре года.
Он должен дать человеку фундамент, позволяющий несколько раз изменить профессию, освоить новый инструмент и не потерять способность самостоятельно определять направление своего развития.
Рынок труда требует технологической грамотности.
В этом Китай прав.
Но он также требует языка, воображения, критического мышления, способности убеждать, понимать другого человека и создавать новое.
Уничтожая дисциплины, в которых эти способности формировались, государство не приближает университет к будущему. Оно подменяет будущее сегодняшним списком вакансий.
Главная ошибка китайского решения состоит не в том, что страна выбрала искусственный интеллект.
Ошибка в том, что искусственный интеллект был выбран вместо человека, а не как его новый инструмент.
Россия рискует повторить ту же ошибку ещё до того, как выстроила собственную систему применения ИИ в образовании.
Мы берём китайский пример, добавляем обязательные модули, обсуждаем цифровое определение профессиональной судьбы ребёнка — и почти не задаём вопроса, какое именно общество должно возникнуть в результате этой модернизации.
Когда машины научились выполнять значительную часть полезной работы, культура перестаёт быть украшением экономики.
Она становится ответом на вопрос, зачем человеку вообще нужна экономика, если его физическое и интеллектуальное выживание всё меньше зависит от собственного труда.
Гуманитарные дисциплины, языки и искусство могут не гарантировать выпускнику конкретного рабочего места.
Но именно они сохраняют пространство, в котором человеческая жизнь остаётся чем-то большим, чем обслуживание производства.
Страна, которая откажется от этого пространства ради очередной технологической гонки, возможно, получит больше инженеров.
Но рискует однажды обнаружить, что инженеры построили прекрасное будущее, в котором никто не смог объяснить, зачем в нём жить.
Изображение создано нейросетями
Продолжаем разговор во ВКонтакте — обсуждение, споры и позиции.
Подписывайтесь и включайтесь
Продолжаем разговор во ВКонтакте — обсуждение, споры и позиции.
Подписывайтесь и включайтесь