Посередність закінчилася: загроза ChatGPT для середнього навчального дизайну
Зараз у колах навчання та розвитку точаться багато дискусій щодо потенціалу та недоліків ChatGPT. Але, незважаючи на критику його неточностей і «відсутності людяності», це не завадить йому — або його найближчим наступникам — кинути виклик галузі дизайну навчання.
Це може здатися тривожним і схожим на реакцію на продукт, який вийшов лише наприкінці листопада 2022 року, але вислухайте мене. Майбутні ітерації ChatGPT — і йому подібних — можуть запропонувати більш комплексне рішення для потреб лідерів L&D, ніж десятиліття розробки інструкцій.
Що таке ChatGPT?
ChatGPT і GPT-3 відрізняються тим, що перший є програмою, а другий – моделлю машинного навчання, яку використовує програма. Це може бути важко описати без технічного пояснення, і його легко неправильно витлумачити порівняно з технологіями, з якими ми більше знайомі, і це є застереженням. Як пояснюється в TechTarget:
«GPT-3, або Generative Pre-trained Transformer третього покоління, — це модель машинного навчання нейронної мережі, навчена використовувати дані Інтернету для генерації будь-якого типу тексту. Розроблений OpenAI, він вимагає невеликої кількості вхідного тексту для створення великих обсягів відповідного та складного тексту, створеного машиною».
Наслідком цього є: «GPT-3 є кращим за будь-яку попередню модель для створення тексту, який є достатньо переконливим, щоб здаватися, що його могла написати людина».
Деякі приклади того, для чого використовувалася ця технологія, включають статті, вірші, історії та новини.
ChatGPT реагує на текст, який користувач вводить у нього, що може корисно включати резюме великої кількості тексту, і навіть може відповідати в коді для програмістів.
Чому розробники інструкцій знаходяться під загрозою
Що мене завжди засмучувало в дизайні навчання, так це низький вступний бар’єр. Кожен, хто має доступ до інструменту розробки, може створити курс, і лідери L&D десятиліттями заповнювали курси посереднім вмістом і легкими тестами. Що потрібно, щоб бути "обізнаним" у галузі? Читати одну книгу і кілька статей? Я був свідком модулів електронного навчання, заснованих на тонкій «експертизі» та навчальних технологічних платформах в організаціях по всьому світу, наповнених неякісним вмістом. Можливо, ChatGPT уже міг би кинути виклик стандартному створенню навчального контенту, відповідаючи на конкретні запитання користувачів про те, як вони можуть реагувати в конкретних ситуаціях. Обережно, постачальники навчального контенту!
Тож штучний інтелект, який консолідує ідеї та моделі для окреслення та живлення навчальних ресурсів, досить руйнівний для розробників інструкцій у всьому світі. Але я справді в захваті від того, що ChatGPT можна навчати.
Дуже багато навчального контенту може пройти перевірку якості на сучасне мислення, але залишається без уваги до будь-якого організаційного контексту, не кажучи вже про контекст відділів, команд і ролей. Для багатьох у L&D, які зараз читають це, природною відповіддю може бути запитання: "Це нормально, але як саме невелика команда з обмеженими ресурсами насправді це робить?" І саме тут ChatGPT (або його наступники та конкурентів) може справді трансформувати.
ChatGPT не переглядає Інтернет і не консолідує відповідні джерела; він отримує дані, на яких навчався, щоб генерувати свої відповіді. Ці дані включають величезний масив текстів з різних джерел, включаючи статті, книги та веб-сайти. Але уявіть, що ви навчите його розуміти нюанси вашої культури, ваших клієнтів, міжособистісних і командних відносин, ваших продуктів, послуг, процесів, технологій і ваших неявних очікувань. Тоді уявіть, як швидко та корисно він може відповідати на запитання, консультувати та спрямовувати людей робити більше правильних речей для досягнення бажаних результатів.
Раптом усе, що є нижче виняткового та індивідуального дизайну навчання, здається зайвим. Будь-які аргументи про те, що він недостатньо людський, несуттєві порівняно з його здатністю реагувати на унікальний контекст вашої організації на користь тих, хто має це інтерпретувати.
«Будь-чого» ніколи не було достатньо, і точно не зараз
ChatGPT не має бути кращим за найкращого дизайнера інструкцій, щоб порушити L&D; він просто має бути достатньо хорошим, щоб конкурувати з океанами посередніх курсів і творців контенту. Ось що робить цю захоплюючу технологію таким серйозним тривожним дзвінком.
Дуже багато розмов в організаціях виглядають так:
• Співробітник/лінійний керівник/зацікавлена сторона до L&D: «Чи є у вас щось про управління часом?»
• L&D: «Звичайно, дозвольте мені надіслати вам посилання на вміст, який ми маємо щодо управління часом».
Ви можете запитати, що такого важливого в цій короткій взаємодії? Це таке ж звичайне явище, як сонце, що сходить щоранку. Що ж, найважливіше слово у всьому цьому — «що завгодно». Коли хтось запитує нас, чи є у нас щось на тему, це дуже низька планка релевантності. Люди не звикли знаходити в L&D саме те, що їм потрібно, тому що ми ніколи не вірили, що це насправді можливо. Тож за відсутності справжньої релевантності підійде "що завгодно".
Але що, якщо чат-бот штучного інтелекту навчиться інтерпретувати наш організаційний контекст і з часом дізнається все більше й більше з відгуків? Чи зробить "будь-що" через півроку? Ні. Це тому, що ми маємо вищі очікування щодо того, на що ми, у L&D, здатні та цінності, яку приносимо співробітникам, лінійним керівникам та іншим зацікавленим сторонам.
Відповіді на запитання та створення корисних ресурсів із багатства джерел — це лише початок. Навчання чат-ботів зі штучним інтелектом тому, що робить наші організації унікальними та як це стосується конкретних ролей і завдань, — це абсолютно нова гра. Як галузь L&D може реалізувати свій потенціал і забезпечити організації кваліфікованими працівниками, готовими виконувати нові ролі зараз і в майбутньому. Це може запропонувати справжню відповідь на питання підвищення кваліфікації та перепідготовки пріоритетів, які пов’язують технічні можливості з культурними нюансами, скеровуючи та підтримуючи співробітників у виконанні завдань і ролей, які організація вимагає від них з упевненістю та компетентністю.
