Keď sa stroje učia namiesto nás: čo sa deje s ľudským myslením?
Umelá inteligencia dokáže v priebehu niekoľkých sekúnd vygenerovať súvislý text, preklady či riešenia problémov. Existuje však zásadný rozdiel medzi tým, keď dostanete hotovú odpoveď, a tým, keď si osvojíte zručnosť, ktorá vzniká vďaka vlastnému úsiliu. Keďže stroje preberajú čoraz väčšiu časť intelektuálnych úloh, vzdelávanie stojí pred kritickou otázkou: čo sa vlastne človek učí?
Naše digitálne prostredie formuje podmienky nášho každodenného života – určuje, čo robíme sami, kam upriamujeme svoju pozornosť a aké úsilie považujeme za potrebné. Pohodlie, ktoré ponúkajú nové nástroje nás stavia pred ťažkú voľbu: ktoré úlohy možno prenechať stroju a ktoré by sme si mali ponechať pre seba v záujme vlastného osobného rozvoja?
Bogdan Faul vo svojej eseji „O vyučovaní v ére umelej inteligencie“ (publikovanej 24. októbra 2026) skúma túto problematiku z pohľadu pedagóga. Vychádza zo situácie, v ktorej hotová úloha už neposkytuje prehľad o tom, čo sa študent skutočne naučil. Navrhuje radikálne riešenie: oddeliť akademické hodnotenie od vonkajších dôsledkov, ako sú odmeny či získané certifikáty, ktoré motivujú študentov nahrádzať vlastnú prácu výstupmi vytvorenými strojom.
Vyučovanie je od nástupu umelej inteligencie náročnejšie. Keď napríklad pracujeme s textom online, často sa študentov pýtam na širší zmysel konkrétneho rozlíšenia alebo myšlienky. Cieľom je pomôcť im pochopiť, v akej fáze procesu sa nachádzame a akým smerom sa uberá naša argumentácia. V súčasnosti to však často vyzerá takto: študent sa prihlási a prečíta text vygenerovaný umelou inteligenciou – text, ktorý s danou otázkou vôbec nesúvisí. Môže sa napríklad týkať článku ako celku alebo témy, o ktorej sme hovorili pred desiatimi minútami. Zdá sa, že nie všetci si už osvojili umenie rýchleho používania nástrojov umelej inteligencie – niektorým to stále trochu dlhšie trvá. Ak študenti čítajú nahlas text vygenerovaný umelou inteligenciou, nezostáva mi nič iné, len ich odpoveď prijať – napokon, nemám predsa krištáľovú guľu.
Svoj účel stratili aj tradičné skupinové zadania. Napríklad úlohu, v ktorej majú študenti v skupinách zostaviť deduktívny argument, dnes umelá inteligencia zvláda konzistentne a úspešne. Pôvodným cieľom takéhoto cvičenia bolo, aby si študenti osvojili schopnosť samostatne formulovať deduktívne argumenty. V online prostredí je však teraz rozvíjanie tejto zručnosti nemožné, keďže sa všetci zrazu „naučili“ robiť to dokonale. Podobne je to aj pri skupinových projektoch zameraných na teoretický rozbor – študenti namiesto hľadania vlastných riešení len prednášajú hotové poznatky nájdené v literatúre. A pokiaľ ide o eseje – ktoré vznikajú úplne mimo samotného vzdelávacieho procesu – tie sa v podstate stali už len nástrojom, pomocou ktorého si študenti zabezpečujú lepšiu známku.
Je zrejmé, že študenti majú len malú motiváciu vypracovať zadanie sami, keď vedia, že a) s pomocou umelej inteligencie to zvládnu rýchlejšie a efektívnejšie, a b) ich spolužiaci umelú inteligenciu takmer určite využijú tiež, čo ich núti súperiť na rovnakej úrovni. V skutočnosti dnes – najmä v online prostredí – neučím ľudí, ale skôr hybridy ľudskej a strojovej inteligencie.
Čo mám ako vyučujúci hodnotiť, keď tieto „hybridy“ v mojej triede dosahujú v obsahovej časti zadania rovnaké výsledky? Mám sa zamerať na zručnosti, ktoré patria výlučne k ľudskej zložke tohto hybridu? Mohol by som napríklad hodnotiť, ako študent hovorí alebo ako reaguje na otázky. Taktiež môžem zisťovať, či študent skutočne rozumie tomu, čo číta na obrazovke. Hoci je to schodný prístup, nepôsobí ako skutočne zmysluplné riešenie – no nateraz je to jediná možnosť, ktorú mám.
Zostáva však zásadnejšia otázka: čo – ak vôbec niečo – môžem vlastne naučiť takýto hybrid? Tieto bytosti už ovládajú tvorivé písanie aj rôzne jazyky; dokážu identifikovať kľúčové prvky textu a premeniť ich na argumenty, aplikovať prísnu formalizáciu a tak ďalej. Jednotlivcovi môžu všetky tieto zručnosti chýbať, no hybrid človeka a stroja ich disponuje všetkými. S pomocou umelej inteligencie, ako je Claude, dokáže človek čokoľvek – od čítania v gréčtine až po napísanie knihy o filozofii času. V tomto kontexte je len málo toho, čo môžem ja, ako vyučujúci, ponúknuť.
Ak posunieme perspektívu z úrovne jednotlivého vyučujúceho na úroveň vzdelávacieho systému ako celku, vynárajú sa dve zásadné otázky. Po prvé: potrebujú ľudia v tejto novej realite stále kognitívne zručnosti, ktorých rozvíjanie je cieľom tradičného vzdelávania? Je možné, že hlboká a plynulá integrácia človeka a stroja sa stane novou normou, vďaka čomu už nebude nevyhnutné, aby jednotlivci mnohé z týchto zručností ovládali sami. Po druhé: ak sú takéto zručnosti naďalej nevyhnutné, ako by malo byť vzdelávanie štruktúrované tak, aby sa predišlo radikálnemu prenechávaniu kognitívnych úloh strojom – najmä, keď je to také jednoduché, ako otvoriť aplikáciu kalkulačky? Ako môžeme oddeliť stroj od človeka, aspoň počas vzdelávacieho procesu?
Prvú otázku zatiaľ odložím bokom a prejdem priamo k druhej. V tejto chvíli vidím len jedno riešenie, ktoré považujem za úplne uspokojivé, a je pomerne radikálne. Som presvedčený, že známky, ktoré majú „praktický dosah“, by sa mali zo vzdelávacieho systému úplne odstrániť. Pod známkou s „praktickým dosahom“ rozumiem takú, ktorá ovplyvňuje niečo dôležité v budúcnosti študenta – a to nad rámec jeho aktuálneho rozpoloženia. Môže ísť napríklad o štipendiá, získanie miesta v študijnom programe financovanom štátom (bez školného) alebo dokonca o podobu študijných výsledkov, ktoré môžu byť vyžadované pri budúcom zamestnaní. Známky by síce mohli občas existovať, ale nesmú byť spojené so žiadnou silnou motiváciou podvádzať. V modeli, ktorý navrhujem, by bolo používanie umelej inteligencie na podvádzanie úplne zbytočné – hoci na iné, legitímne účely by sa umelá inteligencia stále dala využiť.
Predstavte si – podobne ako v piesni Johna Lennona – triedu, v ktorej nikto nemyslí na známky. Ani študenti, ani vyučujúci – nikto. Jednoducho sa venujeme samotnej práci. Ak sme sa dohodli, že budeme rozvíjať zručnosť písania esejí, od začiatku počítame s tým, že spočiatku nebudú eseje práve najlepšie. To však so sebou nenesie žiadne ďalšie dôsledky. Existuje len kvalita vašej eseje a príležitosť ju zlepšiť. Alebo si vezmite proces učenia sa čítať texty: môže to byť náročné, ale učíme sa. Nie je tu prítomná žiadna skrytá obava, že si treba niečo „zaslúžiť“, aby sme získali nejakú výhodu alebo predišli strate. Existuje len trieda a ľudia v nej – jednotlivci, ktorí chápu, že ich cieľom je osvojiť si zručnosti, a nie len zbytočne mrhať svojím časom či časom ostatných.
Popravde, zatiaľ nemám úplne vypracovanú víziu toho, ako by bol vzdelávací proces v takomto systéme štruktúrovaný – mám len celkom hrubý náčrt. Dokonca si nie som istý, či je takáto inovácia v dnešnej dobe ekonomicky realizovateľná. Jednoducho neviem. Zdá sa mi však, že vzdelávanie sa nevyhnutne uberá práve týmto smerom. Ľudia nechodia do posilňovne – so všetkými tými strojmi a činkami – len preto, aby dvíhali závažia; …chodia tam, aby zosilneli. To isté by malo platiť aj pre univerzity. Je však oveľa prirodzenejšie dobrovoľne obmedziť svoju závislosť od nástrojov vtedy, keď to prináša výrazné výhody bez akýchkoľvek negatívnych následkov. Práve tento faktor – prítomnosť negatívnych následkov – navrhujem odstrániť. Aspoň taká je zatiaľ myšlienka.
Aká práca by mala zostať na človeku?
Faulov návrh je pozvánkou do ďalšej diskusie. Sám autor priznáva, že zatiaľ nemá vypracovaný ucelený model takéhoto vzdelávacieho systému. Zrušenie hodnotenia, ktoré má vysoké stávky (tzv. high-stakes grading), by síce mohlo oslabiť jednu z motivácií študentov vyhýbať sa samostatnej práci, no neznamená to automaticky, že každý študent bude ochotný vynaložiť potrebné úsilie. Navyše zostáva nevyriešená otázka, ako overovať kompetencie odborníkov, ktorých rozhodnutia priamo ovplyvňujú zdravie a bezpečnosť iných ľudí.
Výzva, ktorú esej opisuje, si však zaslúži pozornosť bez ohľadu na to, aký má človek postoj k známkovaniu. Ten istý nástroj môže človeku pomôcť pri riešení problému, alebo mu naopak umožní vyhnúť sa premýšľaniu o ňom úplne. Žiadosť o vysvetlenie nejasného kroku, odhalenie chyby vo vlastnom uvažovaní či jednoduché získanie hotovej úlohy na odovzdanie – to všetko sú rôzne spôsoby využitia umelej inteligencie. Výsledok by sa mal čiastočne hodnotiť aj podľa toho, čo je jednotlivec po dokončení práce skutočne schopný sám vysvetliť alebo vykonať.
V tomto zmysle je diskusia o vzdelávaní relevantná pre každého, kto denne využíva digitálnych asistentov. Ktoré činnosti nám uvoľňujú čas na zmysluplnejšiu prácu a ktoré sú samy osebe nevyhnutným tréningom? Kedy nám pomoc rozširuje možnosti a kedy, naopak, postupne prestávame využívať vlastné schopnosti?
Prirovnanie univerzity k posilňovni poskytuje pre túto diskusiu jasný rámec. Niekedy je náročnosť úlohy súčasťou jej samotného účelu. Človek potrebuje čas na to, aby robil chyby, všimol si rozpory, našiel správne slová a dospel k záveru vlastnými silami. Zachovanie priestoru pre takýto druh práce je jednou z úloh vzdelávania v prostredí, kde sú hotové odpovede čoraz dostupnejšie.
„O vyučovaní v ére umelej inteligencie“ Bogdan Faul.