Единая платформа большой языковой модели основана на открытых решениях, таких как китайские Qwen и DeepSeek. Ее можно использовать для выполнении домашних заданий и при работе в аудитории. Основная задача платформы – найти эффективные решения для интеграции нейросетей в обучение, чтобы в будущем перейти к новым образовательным форматам.
«Мы видим, что сейчас спрос на традиционных IT-специалистов, прежде всего джуниоров, снижается, так как их проще всего заменить с помощью искусственного интеллекта, который прекрасно справляется с задачей низкоуровневого кодинга. Тенденция прослеживается не только внутри России, но и за рубежом... В таких условиях нам нужно понимать, каких программистов мы должны готовить в дальнейшем», – пояснил директор ВКИ НГУ Алексей Окунев.
Преподаватели программирования в Высшем колледже информатики и Институте интеллектуальной робототехники НГУ уже активно используют искусственный интеллект для написания кода. Вначале это был Copilot, потом — Chat GPT, Claude Sonnet, сейчас к ним добавилась китайская нейросеть DeepSeek.
«Нам нужно найти ответ на вопрос: насколько человек должен глубоко погружаться в изучение программирования. Должен ли он знать, например, основы ассемблера, для того чтобы понимать, как все работает изнутри, или достаточно высокоуровневых языков программирования? Или он будет «чистым» пользователем, который даже не понимает, как все это «под капотом» работает?» – прокомментировал Алексей Окунев.
Сейчас нейронная сеть ВКИ НГУ прежде всего ориентирована на программистов, однако в колледже отмечают, что коллеги и преподаватели из других сфер, например, естественно-научной, также заинтересованы в ее использовании. Поэтому в ВКИ НГУ уже подбирают доступный аналог открытых решений на базе нейросетей и для других дисциплин.
