5 Дискусія про штучний інтелект у вищій освіті виходить за межі проблеми шахрайства та ставить питання про трансформацію самої університетської екосистеми.
Публічні дебати зосереджені на ризиках списування за допомогою генеративного штучного інтелекту та чат-ботів на основі великих мовних моделей. Проте університети вже впроваджують ШІ у розподіл ресурсів, академічне консультування та оцінку ризиків. Такі «неавтономні» системи автоматизують процеси, залишаючи людину «в контурі». Водночас постають питання прозорості, упередженості та захисту даних.
Гібридні моделі, що поєднують людські цілі та алгоритмічне виконання, дедалі активніше впливають на викладання і дослідження. Студенти використовують їх як репетиторів, викладачі — для створення програм, дослідники — для аналізу літератури й коду. Це породжує етичні дилеми щодо авторства, підзвітності та «когнітивного розвантаження» — зменшення інтелектуального зусилля через передачу задач машині. Непрозоре використання ШІ може підірвати довіру та змінити сам характер академічної взаємодії.
Найрадикальніші зміни пов’язані з появою автономних агентів — систем, здатних самостійно виконувати дослідницький цикл. У деяких галузях уже існують роботизовані лабораторії, що автоматизують експерименти. Однак університет — це не лише «фабрика знань», а спільнота практики, де новачки стають експертами через наставництво й участь у спільній роботі. Автоматизація «рутинних» завдань може зруйнувати ці траєкторії професійного становлення.
Когнітивна психологія підкреслює, що навчання передбачає боротьбу з невизначеністю, помилки та редагування власних аргументів. Якщо машини виконують складні етапи мислення, студенти ризикують втратити формування судження та автономності. Отже, питання полягає не лише в ефективності, а у визначенні мети університету. Чи є він виробником дипломів і публікацій, чи екосистемою формування людської компетентності? Від відповіді залежить, якою стане вища освіта в епоху автоматизованого знання.
