XXIV Международный конкурс научно-исследовательских и творческих работ учащихся

Старт в науке

Что есть нейросети: перспектива и прогресс или бомба замедленного действия

• Авторы
• Руководители
• Файлы работы
• Наградные документы

Носова С.С. 1Лукина А.А. 1

---

1ГБОУ Школа Чернышёва

Новикова С.В. 1Горенкова М.А. 2

---

1ГБОУ Школа Чернышёва

2ГБОУ Школа Чернышёва

Работа в формате PDF

1.2 MB

Автор работы награжден дипломом победителя I степени

Диплом школьникаСвидетельство руководителяСвидетельство руководителя

Введение

Нейросети – это модный термин, обозначающий искусственный интеллект, предвестник будущих инноваций и открытий или опасный конкурент человеку? Всё чаще в СМИ мы слышим восторженные отзывы профессионалов в области IT о бесконечных возможностях искусственного интеллекта: операции с помощью высокотехнологичных нейро-систем, определение онкологии с помощью высокоточных роботов, размером с муравья, обучение в тесной взаимосвязи с нейронным ассистентом, беспилотный транспорт и система слежения, предсказание погоды и создание нового образа под запрос. Разве не кажется новый мир таким заманчивым и прекрасным, где нейросеть становится верным помощником человека и даже его заменой?

Искусственный интеллект действительно сделал нашу жизнь более комфортной и современной. В определенной степени мы уже не можем представить себя без приложений в телефоне, навигаторов, поисковиков, удобных сервисов музыки и фильмов в социальных сетях и на смартфоне, которые за секунды собирают отличную подборку для меломана, киномана, дают рекомендации, где отдохнуть и что где купить в зависимости от геолокации и ваших запросов. Нейросети облегчили жизнь дизайнеров, модельеров, фоторедакторов, менеджеров; облегчили настолько, что возникла мысль, а не заменить ли нейросетями людей, ведь искусственный интеллект не устает, не болеет, ему не нужно платить зарплату и обеспечивать соцпакет. Но много НО:

1. нейросеть это лишь обучаемая цифровая система, построенная на многочисленных повторениях определенных операций, бездушно просчитывающая алгоритм действий и выдающая по итогу копию.

2. нейросеть не способна прочувствовать проблему, сострадать, сопереживать.

3. нейросеть никогда не победит человеческий талант и гений и не создаст творения , сопоставимые с произведениями Достоевского, Чехова, Толстого.

4. можно ли стать заложником нейросети и подчинить себя воле Искусственного интеллекта: разучиться считать, разучиться думать, перестать принимать самостоятельные решения, перестать общаться вживую.

5. приведет ли внедрение нейросетей к исчезновению целого ряда профессий и глобальному снижению мыслительных способностей у будущих поколений

Таким образом, вопрос остаётся открытым: нейросеть – это эффективный друг и помощник или бомба замедленного действия, представляющая психологическую угрозу не только подросткам, но и создающая глобальные экономические и нравственные проблемы в будущем?

2. Цели и задачи проекта

Разработать методические рекомендации для учителей и родителей, как определить подростковую зависимость от нейросетей, Интернет-сервисов и приложений.

Задачи проекта:

1. Определить привлекательные особенности Искусственного интеллекта.

2. Проанализировать на элементарном уровне систему построения и обучения нейросети

3. Выявить опасные тенденции в развитии нейросетей, их влияние на человека и его образ жизни.

4. Дать определение зависимости от ИИ. Что считать зависимостью , что считать патологией.

5. Провести анкетирование подростков и учителей, которые являются родителями подростков на предмет наличия проблем с Интернет – зависимостью и гаджетами.

6. Составить перечень инструкций в помощь родителям и учителям

Актуальность заявленной темы проекта высока в связи с тем, что по-прежнему идут дискуссии на тему нейросеть – это эффективный друг и помощник или бомба замедленного действия, представляющая психологическую угрозу не только подросткам, но и создающая глобальные экономические и нравственные проблемы в будущем?

Гипотеза:

Признавая привлекательность и эффективность применения нейросети в различных сферах жизни, доказать в теории и на практике, что бесконтрольное использование сервисов и технологий ИИ обезличивает человека, повышает риск зависимости не только у подростка , но и у взрослого.

Методы:

1. Анкетирование

2. Анализ

3. Урок-диспут на выяснение причин использования различных сервисов и приложений

3. Нейросети – прогресс и шаг в будущее
Нейросети вызвали настоящий ажиотаж в последние годы. Еще несколько лет назад было сложно представить, что нейросеть будет способна рисовать картинки по нашим запросам, однако сейчас она шагнула гораздо дальше и теперь искусственный интеллект может развернуто ответить на любые наши вопросы, вступить в диалог и даже спор. Однозначного мнения на этот счет нет. Для одних это активное развитие и даже скачок в сфере технологий. Другие же считают, что ничего доброго от нейросети ждать не стоит.

Не стоит забывать, что у медали две стороны. Несмотря на то, что многие хотели бы запретить использование нейросети и предостерегают нас от деградации общества, существуют так же сферы, в которых нейросети стали однозначно помощниками.

Для начала давайте разберемся как работает нейросеть. Нейросеть – это некая программа, которая работает на основе примеров и данных, а также может на них обучаться. Важно отметить, что программа не работает исключительно на основе уже существующих и внесенных в нее данных, она может создавать их сама во время обучения. Отсюда мы можем сделать вывод, что нейросеть является незаменимым помощникам в сферах, которые требуют быстрого решения, а также когда возникает необходимость выделить одно из множества.

Нейросеть в медицине.

Важнейшей сферой является медицина. При помощи нейросети мы можем быстро и точно диагностировать заболевания, которые будут основываться на базе медицинских изображений. ¹Особое внимание уделяется диагностированию онкологии при помощи ИИ. Онкология (от др.-греч. όγκος — тяжесть, груз, и λόγος — учение) — раздел медицины, который занимается изучением доброкачественных и злокачественных опухолей. Этот раздел анализирует механизмы и закономерности возникновения и развития. Современные исследования продемонстрировали, что у каждого человека в организме регулярно возникают раковые клетки и микроопухоли, которые гибнут и рассасываются под воздействием системы противоопухолевого иммунитета.

Искусственный интеллект уже умеет выявлять болезни и предупреждать о них, помогает улучшить самочувствие и дает рекомендации на счет лечения, диеты и здорового образа жизни. Сейчас мы не знаем наверняка, но смело можем предположить, что в будущем сможем сами диагностировать болезни и сразу же переходить к их лечению. В своей работе мы собрали некоторые сервисы, которые помогут в диагностике и организации своего режима дня, однако не стоит забывать, что это не заменит полноценной консультации врача. Рекомендуем их использовать только в качестве вспомогательных инструментов.

Symptomate — система, созданная на основе искусственного интеллекта. Она проверит симптомы, а также сможет выявить причины. Сервис может дать рекомендации, что необходимо делать дальше. Эта система создана врачами. Они проводили клинические проверки на пациентах. Работает быстро, бесплатно и анонимно. Оценка занимает 3 минуты. Доступно в виде сайта для браузера и приложения для смартфона.

Ubie AI Symptom Checker — японский стартап создал данный веб-сервис. Ему под силу ставить диагнозы по описанным симптомам. По словам компании, приложением ежемесячно пользуются более 3 млн человек. Знает уже более 1000 болезней. Ответы генерирует на основе своей базы данных из 50 000 медицинских документов. Врача заменить не сможет, но опасность распознает.

Ada — еще один бесплатный сервис по проверке симптомов. Ada является iOS-приложением. Необходимо ответить на простые вопросы о своем или чужом здоровье и симптомах. ИИ Ada оценивает ваши ответы по медицинскому словарю, содержащему тысячи заболеваний. Затем вы получаете индивидуальный отчет об оценке, в котором говорится, что может быть не так и что делать дальше. Все конфиденциально.

Babylon Health — чат-бот от одноименной британской компании. Изначально она предоставляла онлайн-консультации у врачей, но решила выпустить цифровой сервис, который использует искусственный интеллект для предоставления помощи в постановке диагнозов. Платформа работает на основе медицинских знаний, накопленных людьми. Машинам не доверяют пока что работу по построению логических взаимосвязей. Но машинное обучение используют, чтобы усовершенствовать систему.

«Мои симптомы» — простой, с интуитивно понятным интерфейсом на русском языке. Кстати, когда вы отвечаете на вопросы, то ИИ сравнивает все с клиническими рекомендациями Минздрава РФ. Отличие от зарубежных аналогов в том, что после получения диагноза от нейросети там же на сайте всегда можно уточнить все у врачей.²

Кроме того, помощь нейросети может заключаться в быстром подборе лекарственных средств. Для этого нейросеть обучают распознавать различные образцы, наборы признаков и в последующим объединять их в какие-то группы. Можно считать обучение успешно завершенным, если сеть сможет успешно классифицировать неизвестные ей ранее предметы.

Сюда можно отнести разработку огромного количества приложений, которые смогут для нас распознавать практически что угодно: съедобные или несъедобные грибы, ягоды, музыку (известный нам Shazam). Приложение Экосистема уже плотно укрепилось в мобильных телефонах бёрдвотчеров (от англ. Birdwatching наблюдение за птицами), оно так же с легкостью помогает найти и опознать неизвестные растения, узнать, как их можно использовать, являются ли они ядовитыми или полезными для человека или животного. Интересно, что благодаря нейросети любителям птиц даже удалось создать собственный Shazam, приложение которое по пению может идентифицировать птицу и выдать информацию о ней (ChirpOMatic, Song Sleuth, Bird Song ID).

Нейросеть в метеорологии.

14 ноября 2023 года команда Google Deepmind официально представила мировой общественности свою модель прогнозирования погоды – GraphCast. Её особенность заключается в том, что она способна рассчитывать погоду на 10 дней вперёд без понимания «физики» атмосферных процессов. Учёные обучали нейросеть на цифровых исторических архивах погоды за период с 1979 по 2017 годы. Сам же прогноз рассчитывается за минуту и не требует огромных суперкомпьютерных ресурсов. В тестах GraphCast смог обойти самую передовую гидродинамическую модель прогнозирования погоды от Европейского центра среднесрочных прогнозов. Рост качества был настолько существенным и резким, что в научной среде уже говорят о революции в сфере прогнозирования погоды. Несомненно, следует отметить технологию распознавания зон выпадения осадков от Яндекса. В 2019 году разработчики выступили на 25-й конференции по обнаружению знаний и добыче данных, которая проходила в США. После был опубликован доклад «Прогнозирование осадков по спутниковым изображениям». Специалистам Яндекса удалось объединить данные радаров, спутниковые снимки и гидродинамические расчёты компьютерной модели GFS. На основе этих данных была разработана нейросетевая модель на архитектуре UNet, способная распознавать зоны выпадения осадков по геостационарным спутниковым снимкам. В качестве физической компоненты использовались поля американской модели GFS: интенсивность конвективных осадков, рабочая функция облаков, облачная вода, осаждаемая вода и конвективная потенциальная энергия на разных уровнях.

Сильные стороны и плюсы нейросетей.

1. Производительность (высокий уровень производительности позволяет хранить и обрабатывать большие объемы данных, мгновенно вычислять одно из множества, используя настроенные алгоритмы. Скорость работы этих алгоритмов гораздо выше, чем у простых компьютеров)

2. Обучение и обучаемость (машинное обучение делает нейросеть привлекательной. В обучении данного типа нет необходимости для явного программирования. Они отличные помощники в классификации. Так же такие процессы как регрессия и кластеризация являются сильными сторонами нейросети.)

3. Работа с данными, требуемыми структуризации (различные аудио, тексты, фото или картинки. Благодаря этому навыку нейросети с легкостью могут применяться как компьютерное зрение, что необходимо для строения и работы беспилотных машин, автобусов и других видов транспорта. Кроме того, они распознают речь и обрабатывают язык. Этот навык в действии мы можем наблюдать в таких проектах как умные колонки, умный дом и тд)

4. Широкое применение в медицинской отрасли (диагностирование)

5. Создание автономных систем (разработки в сфере робототехники являются одним из ведущих направлений развития в наши дни)

Нейросеть и мода

Существуют сферы, в которых человеку было бы лучше подружиться с нейросетями. Например, графические и иные дизайнеры. Нейросеть с легкостью может помочь сгенерировать картинки на заданную тематику сама или же стать вдохновением. В своих экспериментах дизайнеры активно пользуются преимуществами нейросети. В 2020-2022 годах сфера моды обратилась к нейросети. Они доверили разработку логотипа, а также свой фирменный стиль ИИ. При создании иллюстрации дизайнер практически сразу получает готовое сгенерированное изображение. Однако, если подключить нейросеть к созданию собственного узнаваемого стиля, то она скорее станет инструментом для визуализации. На данный момент нейросеть не обладает необходимым набором знаний и умений, которые можно применить в сфере маркетинга и изучить потребности целевой аудитории. Готовый элемент, например логотип, можно использовать как исходные данные. Тогда нейросеть настроится на создание изображений, соответствующих заданным параметрам стиля — цветовой палитре, композиции и другим.

Моментально нейросеть сможет сгенерировать новый фирменный бланк или корпоративные предметы одежды такие как футболки, худи, кепки, предложить варианты цветовых решений, эмблем, логотипов и тд.

В продажах модной одежды и аксессуаров иcпользование иcкусственного интеллекта cтало особенно релевантно, так как покупатель не всегда точно знает, вещь какого бренда хочет приобрести.

К примеру, потенциальный покупатель увидел красивый джемпер у кого-то на улице или на стритстайл-фотографии и захотел такую же. Тут вступают в помощь сервисы, которые обучены визуальному поиску схожих товаров, как раз основаны на ИИ-механизмах и алгоритмах. Визуальные поисковики есть у известных компаний таких как Google, Pinterest, «Яндекса» и не только работают именно с модными товарами — это некий «Шазам для одежды».³

К сегодняшнему дню в Индии была написана программа, которая, используя нейросеть и машинное обучение, создает уникальную одежду.

Проведя анализ, было выявлено, что ИИ делает это в 5 раз быстрее человека, что позволяет существенно экономить время. Так же может быть решена проблема перепроизводства, которой так же уделяется много внимания в последнее время.

Рис. 1

На Рис.1 мы можем увидеть готовый продукт деятельности нейросети в сфере моды и производства одежды.

По ключевым данным был создан мудборд, обработаны вводные данные и подобраны цвета, также были введены новые персонажи и логотипы. После создания мудборда нейросеть переходит к визуалу единиц одежды.

Однако некоторые дизайнеры зашли дальше и представили миру коллекцию одежды, полностью смоделированную нейросетью. Голландский бренд G-Star RAW стали первопроходцами и удивили мир, опробовав абсолютно новый способ дизайна одежды.

По словам представителей бренда G-Star Raw, это первый в истории случай, когда ИИ стал автором дизайна для вышедшей одежды. Дизайнеры использовали приложение Midjorney, известное в дизайнерской сфере. Для начала Midjourney сгенерировала 12 вариантов кейпа, которые основывались на запросах дизайнеров. Далее выбрали лишь один дизайн. Он и будет представлен в магазине бренда в Антверпене.

Следует отметить, что каждая деталь в одежде, представленная нейросетью, тщательно продумывалась. Далее она была воплощена в жизнь. По словам G-Star Raw, цель проекта была показать, как искусственный интеллект может быть полезен в реальной жизни, в работе, в творчестве. Одновременно с этим подчеркивается, что создать одежду без участия человека невозможно. Нейросеть лишь генерирует идеи и именно человек определяет их направление и принимает решение.

Рис.2 (Одежда, созданная нейросетью для голландского бренда G-Star RAW)

В качестве еще одного примера использования нейросети в моде можно упомянуть еще один бренд Outelier. Дизайнер Вилли Норрис пригласила цифрового художника Зака Кревитта, чтобы совместно поработать над новыми идеями для бренда. Зак поэкспериментировал с лукбуком. Он изменил лица моделей на созданные при помощи нейросетей изображения футуристичных пришельцев. Позже на основе этих картинок Норрис создала настоящие маски. Теперь они активно используются в показах и являются визитной карточкой бренда. Интересно, что дизайнеры не остановились только на одежде. Они пошли дальше и даже выпустили пледы с напечатанными кадрами из лукбука. Получилось многоступенчатое взаимодействие творческой мысли человека и потенциала искусственного интеллекта. Результат получился достаточно интересным и прибыльным.

Способность нейросетей анализировать большие массивы данных и на основе них выдавать либо новый, либо усредненный результат, несомненно, важный плюс в поддержку использования нейросети в различных сферах. Из этого прямо следует еще одна область возможного применения — выявление тенденций и тренд-форкастинг. На данный момент мы не можем говорить об автоматизации этих процессов, но попытки визуализации трендов при помощи ИИ уже существуют. По просьбе американского Vogue, уже знакомый нам дизайнер Зак Кревитт создал нейроинтерпретации тенденций мужских показов сезона осень-зима этого года. В нашей стране также тренд широко распространился. Редакторы известно маркетплейса Lamoda загрузили в нейросеть описания женских трендов. В ответ на это они получили совершенно новые изображения. «Художник Робби Баррат, создавший в 2020 году виртуальную коллекцию для Balenciaga, говорит, что нейросеть — это чистое творчество, лишенное ограничений и установок человеческого мозга. Например, она не знает, для чего нужны сумки, и часто показывает их в неожиданных местах: на голени или торчащей из рубашки. И в этом ее революционная особенность, которая определенно скоро изменит наше представление о моде». Пожалуй, ИИ действительно дает скорее материал для человеческого творчества, нежели заменяет человека в креативных индустриях.

Рис 3. (Лукбук для бренда Outelier, созданный цифровым художником Заком Кревиттом)

Еще одно популярное применение нейросети появилось несколько лет назад на сайтах популярных маркетплейсов с одеждой и это виртуальные примерочные. В последние годы времени категорически не хватает ни на что, и мы стремимся оптимизировать свои нужды. Мы давно покупаем одежду онлайн вместо магазинов, но неизменным остается одно – примерка. В 2011 году в России впервые стала доступна услуга онлайн примерки.⁴ Как это происходит? Для начала в приложение мы вбиваем свои параме

тры, затем нейросеть, основываясь на уже известных данных, подбирает подходящую одежду или обувь и показывает, как она будет сидеть на фигурах данного типа. Изначально, приложения были неидеальны, но со временем алгоритмы обновляются и дополняются, а это значит, что качество становится все лучше и лучше.

Так как же работает нейросеть, почему она готова стать настоящим помощником человеку?

Классическая и самая простая нейронная сеть, или персептрон, выглядит очень просто: есть слой нейронов-рецепторов, которые принимают информацию извне. В зависимости от настроек, они либо передают сигнал дальше в сеть, либо нет. Следующий слой нейронов принимает сигналы с рецепторов (как правило, нескольких), обрабатывает их в соответствии с заданным алгоритмом и, если результат достигает определённого — порогового — значения, передают информацию дальше, выходному слою нейронов, которые и выдают результат.

Рис.4. Система обучения нейронной сети

Рис.5 Элементарная структура нейросети.

4. Опасное влияние нейросетей на образ жизни и мышление человека

В современном обществе всё больше и больше возникает споров на тему, упростила ли нейросеть жизнь людей? Ученые в панике: нейросети стали «слишком умными» и их трудно контролировать. А ведь в последние десять лет эти технологии окружают нас повсюду: говорящий навигатор или голосовой помощник в смартфоне, умная колонка, система распознавания автомобильных номеров и лиц. Данное упрощение сродни комфорту, но не слишком ли дорого мы заплатим в будущем за этот комфорт? Всё чаще можно услышать от специалистов опасения о том, что дети становятся всё более зависимы от искусственного интеллекта и всё меньше хотят напрягать голову, мыслить самостоятельно. Учителя не скрывают, что самостоятельные работы с заданиями повышенного уровня, которые еще несколько лет назад не вызывали особых трудностей у учеников, не по зубам многим нынешним хорошистам и отличникам. «Зависание», «залипание» в Интернете легко можно оправдать: там интереснее, чем в реальном мире. Vk-приложения «Преображения» , «Исторический (звездный) двойник» бьет рекорды по репостам. Заходя в вагон метро, мы не видим людей, встречающихся взглядом: люди мгновенно замирают, уткнувшись в экран смартфона, заткнув уши беспроводными наушниками.

Искусственный интеллект поглощает сознание не только ребенка, но и взрослого. Как грибы после дождя, в интернете появляются новоиспечённые блоггеры разных возрастов, выкладывающие псевдо-обучающие ролики, которые также высмеиваются другими блогерами. Пример: «Едим дома» от Юлии Высоцкой и Блоггер Джей.

Самые последние модели рисуют зрелищные иллюстрации, создают музыку и сценарии к сериалам. С ними даже можно вести умный разговор! Уже сейчас в Москве искусственный интеллект расшифровывает рентгеновские снимки в поликлиниках и помогает проверять школьные сочинения.

Так почему же специалисты вдруг забили тревогу?

«Крестный отец» искусственного интеллекта Джеффри Хинтон уволился из Google и заявил об опасности таких цифровых машин. ⁵По его мнению, злоумышленники смогут заполнить интернет множеством фейков — фото, видео и текстов. Кроме того, заявляет ученый, из-за умений машин начнется массовая безработица. Хинтон также считает, что не далек тот день, когда появятся роботы-убийцы. Ведь отсутствие контроля за «слишком умной» программой может привести к печальным последствиям. Уже сейчас некоторые компании позволяют программам запускать код самостоятельно. Но Хилтон не единственный, кто забил тревогу: недавно более тысячи ученых подписались под письмом, призывающим остановить разработку искусственного интеллекта. Они считают, что ИИ, сопоставимый с человеческим, представляет серьезную угрозу обществу и всей цивилизации.

«Если коротко: раньше для разработки нейросетей применялось обучение с учителем: контролируемое, но его мало куда можно применить. Сейчас это обучение без учителя — получается какое-то неприлично умное, но слабо контролируемое», — объясняет IT-специалист.

По словам Бондаря, сейчас разработчики не только не могут полностью контролировать поведение нейросетей в негативных сценариях, но даже заранее оценить масштаб и глубину проблем.

В 2010-х искусственному интеллекту показывали исходные данные и то, что из них должно получиться, объясняет эксперт. Сеть заучивала закономерность. Однако охватить все возможные комбинации и запросы очень трудно. Поэтому параллельно начали развивать другой подход: обучение без учителя.

«Это похоже на обучение вождению, — объясняет Бондарь. — Людей не учат правилам проезда по каждому перекрестку, а учат разметке и знакам. То есть это уже структурированное знание „как проехать любой перекресток“», — объясняет IT-специалист.

«Вот и нейросети сначала дают наблюдать за тем, как люди движутся по всем перекресткам, а затем она „запоминает“ знаки дорожного движения и разметку. И предсказывает, как люди будут проходить перекрестки. Таким образом, мы дали ей возможность самой разобраться в этом, поставив достаточно сложную задачу», — поясняет Артем Бондарь.

Однако этот подход ставит перед разработчиками совсем новые вызовы: если раньше они строго и вручную контролировали поведение нейросети, то в обучении без учителя контроль над ситуацией стал гораздо меньше: ведь непонятно, чему научится сеть, прочитав терабайты текстов из интернета.

За последние пару лет нейросети и другие продукты на базе ИИ и ML успели стать частью нашей повседневной реальности. Но, несмотря на это, они продолжают вызывать неоднозначные чувства даже у технически подкованных людей. Взрывной рост подобных технологий привлек повышенное общественное внимание как к позитивным, так и к негативным сторонам повсеместного внедрения продвинутых систем искусственного интеллекта.

По мере того, как ИИ становился все более изощренным и распространенным, голоса, предупреждающие о его потенциальных опасностях, начинали звучать все громче.

«Развитие искусственного интеллекта может означать конец человеческой расы», — утверждал в одном из интервью Стивен Хокинг.⁶

«[ИИ] чертовски пугает меня», — заявил основатель Tesla и SpaceX Илон Маск на технической конференции SXSW. «Он способен на гораздо большее, чем кто-либо знает, и скорость улучшения экспоненциальна».

Весной 2023 года голоса ИИ-скептиков слились в дружный хор, результатом чего стало открытое письмо с призывом немедленно приостановить создание «гигантских» ИИ как представляющих «серьезные риски для общества и человечества». Меморандум подписали Илон Маск (Tesla, SpaceX), Эмад Мостак (Stability AI), Стив Возняк (Apple), а также более 1000 экспертов, исследователей и разработчиков искусственного интеллекта.

«В последние месяцы лаборатории искусственного интеллекта увязли в неконтролируемой гонке за разработку и развертывание все более мощных цифровых интеллектов, которые никто — даже их создатели — не может понять, предсказать или надежно контролировать», — говорится в письме.

Мощные системы искусственного интеллекта следует разрабатывать только тогда, когда мы уверены, что их эффекты будут положительными, а их риски будут управляемыми. А возможно, нам стоит прислушаться к словам специалистов и задуматься над потенциальными недостатками этой технологии, пока искусственный интеллект не показал нам весь свой потенциал? Там чем так опасно бесконтрольное доверие важных сфер и отраслей жизни Искусственному интеллекту?

2022-2023 годы ознаменовались не только беспрецедентным обострением мировой экономико-политической напряженности, но и настоящим валом увольнений технических специалистов в крупнейших компаниях отрасли, включая Microsoft, Meta (запрещенную в России), Google и Amazon. 

По данным онлайн «счетчика» увольнений Layoffs.fyi, только за этот год из ИТ-компаний было уволено порядка 200000 сотрудников, около 20% из которых составили инженеры-программисты. Массовые увольнения ценных технических кадров стали лишь наиболее заметной частью общего кризиса индустрии, который многие называют крупнейшим обвалом со времен «пузыря доткомов». (Прим. технологический пузырь и интернет-пузырь, был пузырем фондового рынка, вызванным чрезмерными спекуляциями интернет-компаний в конце 1990-х годов, в период массового роста использования и внедрения Интернета. В период с 1995 года до своего пика в марте 2000 года индекс фондового рынка Nasdaq Composite вырос на 400%, но к октябрю 2002 года упал на 78% по сравнению со своим пиком, отказавшись от всех своих прибылей во время пузыря).

Одной из веских причин для подобной ситуации, наряду с инфляцией и закончившейся пандемией COVID-19, стал «внезапный» триумф больших языковых моделей (LLM) и повсеместное внедрение в производство ChatGPT-подобных нейросетей. Новые ИИ-инструменты не только показали поразительную ранее продуктивность в деле автоматизации рутинных задач, но и породили своеобразный всплеск социальной истерии. 

Из приведенного выше исследования также следует, что большая часть сотрудников Microsoft относится к автоматизации со смешанным чувством надежды и тревоги. 70% опрошенных ожидают, что искусственный интеллект поможет им лучше справляться с постоянно растущими рабочими нагрузками и снижать угрозу выгорания. Большинство респондентов заявило, что им будет удобно использовать ИИ для автоматизации таких сфер своей деятельности, как:

• административная работа;

• анализ данных; 

• творческие задачи;

• исследования;

• обобщение информации;

• планирование рабочего времени.

С похожим оптимизмом ИИ воспринимают и поучаствовавшие в исследовании работодатели. Отвечая на вопрос «Какую потенциальную пользу вы видите от внедрения искусственного интеллекта в компании?», 29% выбрали «помощь сотрудникам в необходимых, но повторяющихся/рутинных задачах», 26% «улучшение самочувствия сотрудников» и лишь 16% назвали «сокращение численности персонала».

Рассмотрим наиболее распространенные вопросы обывателей об опасностях нейросетей.

Введение в заблуждение и распространение дезинформации

Умные системы с каждым днем все лучше приспосабливаются к созданию «человекоподобного» контента — они могут заменять лица на фото и видео, составлять тексты статей, создавать посты в соцсетях, манипулировать изображениями, клонировать голоса и участвовать в «умной» рекламе.

По мере развития искусственный интеллект сможет создавать на потоке фальшивый контент, который будет все сложнее и сложнее верифицировать. Это даст злоумышленникам еще более совершенный способ распространять дезинформацию и пропаганду, создавая кошмарный сценарий, в котором практически невозможно отличить заслуживающие доверия новости от ложных. Фальшивки от ИИ уже сегодня начинают оказывать негативное влияние на жизнь общества. В конце мая 2023 года в американских социальных сетях завирусилось фото, якобы запечатлевшее последствия разрушительной атаки на сердце Министерства обороны США. Вид огромного черного облака, поднимающегося над Пентагоном мгновенно вызвал шквал слухов и околопанических комментариев от пользователей. 

Неужели нейросети умеют мыслить?

Нейросеть — это математическая модель, придуманная с оглядкой на понимание того, как работает мозг живого организма. Правда, за основу взяли самые базовые представления начала второй половины XX века, которые теперь можно назвать неактуальными или слишком упрощёнными.Учёные всё ещё не понимают, что же значит «мыслить» или «рассуждать» и как вообще работает интеллект. Поэтому и сложно судить, обладает ли модель, подобная ChatGPT, такими свойствами.Насколько вероятно, что модель сгенерирует мысль, которая подходит под конкретно ваше определение «мысли»? Ведь нейронку вроде ChatGPT можно заставить сгенерировать миллион разных ответов на один и тот же запрос. Например, «придумай идею для научного исследования». Если одна генерация из миллиона будет по‑настоящему интересной и новой, считается ли это за подтверждение факта того, что модель может родить мысль? Но чем это будет отличаться от попугая, что выкрикивает случайные слова, которые нет‑нет да и сложатся во что‑то понятное? С другой стороны, люди тоже не всегда выдают корректные мысли — некоторые фразы заводят в тупик и ничем не кончаются. Почему же мы не можем нейросети этого простить? Хорошо, если одна новая идея из миллиона сгенерированных — это и вправду плохо… А если 100 штук из миллиона? Тысяча? Где проходит эта граница? Те технологии, которые есть сейчас, лет 80 назад воспринимались бы как чудо. А сейчас мы всеми силами стараемся отодвинуть границу «разумности», чтобы самим себе не признаваться, что машины уже умеют думать. На самом деле даже возможно такое, что мы сначала изобретём нечто, а уже постфактум и ретроспективно определим это как ИИ.⁷

Если нейронки могут рисовать и писать стихи, значит, они умеют в творчество и почти как люди?

Нет, и еще раз нет. Достоевский, Толстой, Чехов – это гении русской литературы. Возможно ли обучить нейросеть писать наравне с гениями? Ответ очевиден. Нейросеть бездушна, это всего лишь технология. Она может создать подделку, искаженную реальность, пародию, но не создаст гениальное и талантливое. Тексты, созданные нейросетью, мертвы и искусственны. Большая часть этих вопросов дискуссионна. Если вам кажется, что ответ очевиден, — попробуйте опросить своих знакомых и близких. С очень большой вероятностью их точка зрения не совпадёт с вашей. И тут главное — не рассориться.

Mожно ли доверять ответам нейросетей и больше не гуглить?

Всё зависит от способа использования моделей. Если задавать им вопрос без контекста, без сопроводительной информации в промте и ожидать ответа по темам, где важна фактическая точность, а не общий тон ответа (к примеру, последовательность событий в рамках некоторого периода, но без точного упоминания мест и дат), то ответ — нет.

По внутренним оценкам OpenAI, в подобных ситуациях самая лучшая на сегодняшний день модель, GPT‑4, отвечает правильно примерно в 70–80% случаев — в зависимости от темы вопросов. Может показаться, что эти цифры очень далеки от идеальных 100% фактической «аккуратности». Но на самом деле это большой скачок относительно прошлого поколения моделей (Chat GPT, основанных на архитектуре GPT–3.5) — у тех точность была 40–50%. Получается, что такой скачок был произведён в рамках 6–8 месяцев исследований. Понятно, что чем ближе к 100% мы будем подбираться, тем сложнее будет вносить какие‑то исправления, чтобы ничего не «сломать» в понимании и знаниях модели. Однако всё вышесказанное относится к вопросам без контекста. Например, вы можете спросить: «Когда родился Эйнштейн?» Модель должна опираться только на внутренние знания, которые в неё были «зашиты» на этапе длительного обучения на данных со всего интернета. Так и человек не сможет ответить!

Соответственно, если модели предоставить контекст, в котором содержится информация, то ответ будет куда более надёжным.

Но что, если позволить модели гуглить и находить источники информации в интернете? Чтобы она сама находила источник и строила ответ на его основе? Что ж, такое уже реализовано! Так что можно не гуглить самому, а делегировать часть поиска в интернете самой GPT‑4. Правда, для этого понадобится платная подписка.

Что же касается дальнейшего прогресса в области развития надёжности фактической информации внутри модели, то генеральный директор OpenAI Сэм Альтман даёт оценку в 1,5–2 года на решение этой проблемы командой исследователей. Очень будем ждать! Но пока держите в голове, что не нужно доверять написанному нейронкой на 100%, и проверять‑перепроверять хотя бы источники.

Правда ли нейросети воруют рисунки реальных художников?

И да, и нет — об этом сейчас активно спорят обе стороны конфликта в судах по всему миру. Можно точно сказать, что напрямую изображения в моделях не хранятся, просто появляется «насмотренность». В этом плане нейросети очень похожи на людей, которые сначала изучают искусство, разные стили, смотрят на работы авторов, а потом пытаются подражать. Однако модели учатся, как мы уже выяснили, по принципу минимизации ошибки. И если во время тренировки модель видит одно и то же (или очень похожее) изображение сотни раз, то, с её точки зрения, лучшая стратегия — это запомнить картинку.

Давайте на примере: ваш преподаватель в художественной школе выбрал очень странную стратегию. Вы каждый божий день рисуете две картины: первая всегда уникальная, в новом стиле, а вторая — «Мона Лиза». Через год вы пытаетесь оценить, чему научились. Поскольку вы больше 300 раз изобразили «Мону Лизу», то помните почти все детали и теперь можете воспроизвести её. Это не будет точный оригинал, и вы наверняка добавите что‑то от себя. Цвета будут чуть‑чуть отличаться.

А теперь вас просят нарисовать что‑то, что было 100 дней назад (и что вы видели один раз). Вы куда менее точно воспроизведёте то, что требуется. Просто потому, что рука не набита.

То же самое с нейросетями: они учатся на всех картинках одинаково, просто какие‑то встречаются чаще, а значит, модель штрафуют во время обучения тоже чаще. Это относится не только к картинам художников — к любому изображению (даже рекламному) в тренировочной выборке. Сейчас применяются методы устранения дубликатов (потому что тренироваться на них — как минимум неэффективно), но они не идеальны. Исследования показывают, что существуют такие изображения, которые встречаются во время тренировки по 400–500 раз.

Наш вывод: нейросети не воруют изображения, а просто рассматривают в качестве примеров рисунки. Чем популярнее пример, тем точнее модель его воспроизводит.

То же самое делают люди во время обучения: смотрят на прекрасное, изучают детали, стили разных художников. Но у художников или фотографов, потративших полжизни на обучение ремеслу, точка зрения зачастую радикально отличается от вышеописанной.

Рис. 6 Работа нейронной сети

Правда ли, что нейросети отнимут работу у людей? Кому больше всех переживать?

Важно разделять просто «нейросети», которые делают определённые задачи, от нейросетей общего назначения вроде ChatGPT. Последние очень хороши в соблюдении инструкций и умеют учиться на примерах из контекста. Правда, сейчас размер их «памяти» ограничен 10–50 страницами текста, как и навыки размышления и планирования. Но если чья‑то работа сводится к рутинному выполнению инструкции и этому легко научиться за пару дней, почитав статьи (или если этой информацией заполнен весь интернет), а стоимость труда при этом выше среднего — то в скором времени такую работу автоматизируют. Но сама по себе автоматизация не означает полную замену людей. Может быть оптимизирована лишь часть рутинной работы.

Человеку же начнут доставаться более интересные и креативные задачи, с которыми машина (пока) не справляется. Если приводить примеры, то к группе изменяемых или заменяемых профессий можно отнести, скажем, налоговых ассистентов‑консультантов, которые помогают подготовить декларацию и проверяют типовые ошибки, выявляют несоответствия. Изменения возможны в такой специальности, как менеджер данных клинических исследований — суть работы в заполнении отчётов и сверке их с табличкой стандартов.

А вот повар или водитель автобуса будут востребованы куда дольше просто потому, что связать нейросети и реальный физический мир достаточно сложно, особенно с точки зрения законодательства. Большие изменения ожидаются в индустриях, связанных с печатными материалами и текстовой информацией: журналистика, образование. С очень большой вероятностью для первых уже совсем скоро нейросети будут писать черновики с набором тезисов, в которые уже люди будут вносить точечные изменения.

Что касается образования, есть исследования, которые показывают, что качество обучения напрямую зависит от «персональности» подхода и от того, насколько много времени конкретному ученику уделяет преподаватель. Самый простой пример: обучение в группах по 30 человек по учебнику куда хуже, чем индивидуальный репетитор под конкретные нужды (пусть и по той же программе, что в учебнике). С развитием ИИ у человечества появится возможность предоставить персонализированного ассистента каждому студенту. Это просто невероятно! Роль же учителя сместится, как мне видится, к стратегический и контролирующей: определение общей программы и последовательности изучения, проверка знаний и так далее.

Можно ли загрузить в компьютер своё сознание, сделать цифрового двойника и жить вечно?

В том смысле, в котором это себе представляют на основе sci‑fi, — нет. Можно лишь научить модель подражать вашему стилю общения, выучить ваши шутки. Возможно, модели уровня GPT‑4 даже смогут придумывать новые, обрамлённые в ваши уникальные стиль и манеру подачи, но это явно не означает полный перенос сознания. Если вдруг окажется, что всё это просто набор воспоминаний и пережитого опыта, помноженный на индивидуальные особенности восприятия, то, скорее всего, можно будет каким‑то образом передавать знания в нейросети, чтобы они симулировали дальнейшую жизнь на их основе.

В нейросети опасно загружать свой голос, внешность, свою текстовую манеру речи? Кажется, такую цифровую личность можно украсть?

В них нельзя загрузить что‑либо в буквальном смысле. Можно их обучить таким образом, чтобы результаты больше походили на ваши внешность, голос или текст. И такую обученную модель действительно можно украсть, то есть просто скопировать скрипт и набор параметров для запуска на другом компьютере. Можно даже сгенерировать видео с просьбой перевести денег на чужой счёт, в которое поверит ваш родственник: самые лучшие алгоритмы дипфейков и клонирования голоса уже достигли подобного уровня. Правда, требуются тысячи долларов и десятки часов записи, но тем не менее.

Вообще, с развитием технологий вопрос идентификации и подтверждения личности становится более важным.

И его пытаются решить тем или иным способом. Например, существует стартап WorldCoin (по сути, делает криптовалюту), в который вложился руководитель OpenAI Сэм Альтман. Смысл стартапа в том, что каждая частичка информации о человеке будет подписываться его собственным ключом для последующей идентификации. То же будет относиться и к масс‑медиа, чтобы точно знать, достоверная это новость или фейк.

Могут ли нейронки начать вредить и захватить мир?

Опасность представляют не текущие разработки, а то, что последует за ними при дальнейшем развитии. Сейчас не изобретено методов контроля работы нейросетей. Взять, к примеру, очень простую задачу: сделать так, чтобы модель не ругалась матом. Вообще никогда. Не существует метода, который позволит следовать такому правилу.

А теперь представьте, что мы говорим про GPT‑8 условно, чьи навыки будут сопоставимы с навыками самых способных и умных людей. Нейросеть умеет программировать, пользоваться интернетом, знает психологию и понимает, как думают люди. Если дать ей волю и не ставить конкретную задачу, то что она будет делать? А если она узнает, что её нельзя контролировать?

Вероятность плохого развития событий не так велика, если верить оценкам. Общепринятой оценки, кстати, нет — хотя все спорят о деталях, о пагубных последствиях и так далее. Сейчас называют примерные цифры от 0,01% до 10%. Очевидно, что это огромные риски, если предположить, что самый негативный сценарий — это уничтожение человечества.

Интересно, что ChatGPT и GPT–4 — это продукты, которые были созданы командами, работающими над проблемами «выравнивания» намерений людей и нейросетей. Именно поэтому модели так хорошо слушаются инструкций, стараются не хамить, задают уточняющие вопросы, но это пока очень далеко от идеала. Проблема контроля не решена даже наполовину. И пока мы не знаем, решается ли она вообще, и если да, то какими методами. Это и есть самый горячий диспут среди специалистов на сегодня.

Может ли нейросеть влюбиться в человека?

С текущими подходами и архитектурами нейросетей — нет. Они лишь генерируют текст, который наиболее правдоподобен как продолжение текста, поданного на загрузку и дальнейшую обработку. Если закинуть туда первую главу любовного романа, переписав его под вашу личность, и попросить модель вам ответить на любовное письмо — она с этим справится. Но не потому, что влюбилась, а потому что это наиболее точно подходит под контекст и запрос «а напиши‑ка мне письмо!». Помните, что модели учатся генерировать текст, который следует инструкциям.

Более того, у нейросетей в базовом варианте нет памяти — между двумя разными запусками они всё забывают и откатываются на «заводские настройки». Память можно добавить искусственно, как бы сбоку, чтобы в модель подавалось, скажем, 10 страниц самых релевантных «воспоминаний». Но тогда получится, что мы в исходную модель просто подаём набор событий и говорим: «А как бы ты себя повела при таких условиях?» Никаких чувств у модели не возникает.

Проникновение технологий искусственного интеллекта в область кибербезопасности вызывает серьезную озабоченность. С одной стороны, технологии ИИ могут использоваться киберзащитниками для смягчения атак и нейтрализации угроз. Однако, оказавшись в руках злоумышленников, технологии ИИ станут опасным оружием и будут представлять серьезную угрозу. По данным BCG, более 90% профессионалов в области кибербезопасности в США и Японии ожидают, что злоумышленники начнут использовать ИИ для проведения атак. По мнению автора, такой сценарий, по сути, уже стал реальностью.

Искусственный интеллект открывает большие возможности для кибер-злоумышленников, позволяя им увеличивать силу атак в плане скорости, объема и сложности до огромных масштабов. По словам Алехандро Корреа Бансена из Cyxtera, атаки на основе ИИ могут обходить традиционные системы обнаружения более чем в 15% случаев, в то время как средняя фишинговая атака (без ИИ) может быть успешной только в 0,3% случаев.

Никогда не врет?

Профильные эксперты назвали самые опасные угрозы, исходящие от нейросетей и чат-ботов. Поскольку основная задача чат-бота — давать естественные, а не достоверные ответы, он может не отличать правду от неправды, и выдавать вымышленные факты за реальные. В результате пользователь может получить недостоверную информацию и сделать ошибочные выводы, предупреждает директор технического департамента RTM Group Федор Музалевский.

Проверено на практике, что на вопросы по бухгалтерии и финансовой отчетности нейросеть дает некорректные ответы, — рассказывает Федор Музалевский. Такие же — по технике безопасности, проектированию зданий и сооружений. Остается только надеяться, что специалисты перепроверяют их, прежде чем считать на их основе дивиденды или создавать чертеж несущей конструкции здания. А чат-боты, как правило, хранят полную историю обращений — и тут уже рассчитывать на анонимность не приходится.

Рис.7 Нейросеть преобразует внешность

5. Зависимость от нейросетей. «Бомба» замедленного действия

В современном мире, где технологии все глубже проникают в нашу повседневную жизнь, искусственный интеллект начинает играть ключевую роль не только в промышленности, медицине и науке, но и в образовательной сфере. В частности, ИИ может оказаться бесценным инструментом в воспитании подростков и их подготовке к учебному процессу.

1. Индивидуализация обучения

С помощью Интеллекта можно создавать персонализированные учебные программы. Если раньше учителя сталкивались с проблемой неоднородности класса, где каждый ребенок имел свой темп и стиль обучения, теперь ИИ может адаптировать материал под конкретного ученика, учитывая его предпочтения, слабые и сильные стороны.

2. Поддержка эмоционального состояния

Искусственный интеллект способен распознавать эмоциональное состояние подростка по различным параметрам: от выражения лица, до скорости печати. Это позволяет системе вовремя предложить помощь, мотивацию или дополнительные ресурсы, если ученик испытывает сложности или стресс.

3. Формирование навыков критического мышления

Многие программы на базе ИИ предлагают интерактивные задачи и симуляции, которые требуют от ученика не просто запомнить информацию, но и применить ее на практике, анализировать ситуацию и принимать решения.

4. Содействие социализации

Некоторые ИИ-платформы предоставляют возможность командной работы над проектами, что помогает подросткам учиться работать в команде, обсуждать различные вопросы и приходить к соглашению.

5. Подготовка к будущему

В мире, где профессии меняются с невероятной скоростью, Интеллект поможет подросткам быть готовыми к новым вызовам. Системы могут предоставлять актуальную информацию о трендах на рынке труда, предлагать курсы по актуальным специальностям и даже советовать, какие навыки стоит развивать. Искусственный интеллект, безусловно, предлагает множество возможностей для улучшения процесса воспитания и обучения подростков. Однако важно помнить о необходимости баланса между технологиями и человеческим взаимодействием, чтобы подростки могли развиваться гармонично во всех аспектах жизни.

«Нейросети могут навредить когнитивным способностям школьника». Об этом заявил нейропсихолог нейрологопедического центра "Выше радуги" Кубат Каниметов. В беседе с радио Sputnik он сравнил искусственный интеллект (ИИ) с калькулятором, который лишает мозг полезной тренировки, заставляя человека получать уже готовые решения. В результате исчезает навык самостоятельного анализа, что особенно наносит вред детям. "Нейросеть становится универсальным решебником, с помощью которого можно списать домашнее задание по математике или сочинение по русскому языку, проделать ту или иную работу без усилий, и это превращается в медвежью услугу", - объяснил эксперт.

При этом Каниметов подчеркнул, что на взрослого человека ИИ оказывает не такое сильное воздействие. Более того, сами программисты, которые разрабатывают нейросети, постоянно развивают головной мозг, управляя работой программы и прописывая соответствующие алгоритмы.

В опросе MAXIMUM Education родители поделились, считают ли они нейросети безопасными для школьников. Только 23% опрошенных поддерживают увлечение детей искусственным интеллектом.

Около трети родителей относятся к нейросетям нейтрально. Столько же намерены ограничивать использование детьми искусственного интеллекта. Чаще всего старшее поколение опасается, что школьники потеряют способность самостоятельно искать информацию и оценивать ее критически. 

Сами школьники считают, что нейросети вскоре станут неотъемлемой частью жизни, как сегодня компьютер. Также треть опрошенных подростков отметила, что с помощью нейросетей они смогут зарабатывать.

Многие школьники используют искусственный интеллект для учебы. С помощью нейросетей пишут сочинения и доклады, разбираются в сложных понятиях, переводят тексты и даже списывают на контрольных. При этом 22% опрошенных школьников заявили, что используют нейросети регулярно, но чаще всего для развлечений. (Russian.rt.com)

- Да, я вижу, кто сам сочинение писал, а кто содрал у нейросети, – говорит Лариса Потрясова, учитель русского языка и литературы из Москвы. – Все-таки пока боты не пишут, как люди. Текст неэмоциональный, фразы все закруглены, маловато фактов – много описательности. Есть и другие признаки, по которым я определяю, что текст составила машина. Конечно, проще это понять в средней школе – там просто переписывают и не заморачиваются. Старшеклассники похитрее: пару-тройку своих фраз вставляют. А вообще, знаете, наверное, нам где-то повезло. Русский язык очень контекстный, много фразеологизмов, идиом, трудных орфограмм. У нас в языке много «неправильностей», что противоречит принципам работы ИИ. Поэтому ярко видны «трудности перевода». Как и с английского на русский, так и с машинного на человеческий.

Впрочем, не все такой оптимизм разделяют. В конце декабря прошлого года журналисты ведущего нью-йоркского издания провели эксперимент. С помощью чат-бота они создали эссе и доклады для учащихся разных возрастов, от четырехлетних детей до студентов университетов. И потом попросили преподавателей их проверить. Ни один не заподозрил подвоха. Может, поэтому именно в Нью-Йорке полностью запретили нейросети к использованию во всех школах, в частных тоже. На использование их во внутренних сетях теперь нужно специальное разрешение. Вот только дома-то «глушилки» не установишь…

Закономерно, что сегодня проблема формирования зависимого поведения у молодежи, особенно у несовершеннолетних, от компьютерных игр стала предметом всеобщего обсуждения не только со стороны ученых, но и политиков, экономистов, представителей различных политических партий и общественных движений, а также со стороны государственных структур. Одним из наглядных проявлений этой деструкции является, на наш взгляд, нарастание агрессивности у молодых людей, попавших в психологическую зависимость от компьютера, от компьютерных игр наблюдаемое сегодня в разных регионах мира, от искусственного интеллекта в целом.

Интернет-зависимость у подростков – это форма аддикции, которая характеризуется чрезмерным увлечением виртуальной средой и стремлением ухода от реальности. Она сопровождается психофизиологическими изменениями поведения, выраженным дискомфортом при невозможности получить доступ к компьютеру и интернету. Такое состояние приводит к социальной дезадаптации, проблемам с успеваемостью, депрессивным расстройствам. Диагностика интернет-аддикции проводится по результатам клинической беседы и специальных опросников. Для лечения используют методы индивидуальной и семейной психотерапии.

Термин «интернет-зависимость» впервые употребил американский психиатр И. Голдберг в 1995 г. Поначалу врачи неоднозначно относились к такой форме аддикции, но с популяризацией виртуальной среды и ростом числа зависимых людей проблема приобрела чрезвычайную актуальность в психиатрии и психологии. Интернет-зависимость у подростков встречается чаще, чем в других возрастных группах, что обусловлено становлением личности, появлением новых социальных потребностей, склонностью искать простые решения психологических проблем. По разным данным, ею страдают 3-5% подростков в Европе и США, 10-15% – в Азии.

Основным фактором развития интернет-зависимости у подростков называют желание сбежать от скуки и проблем реального мира (эскапизм) и найти среду, которая дает ощущение комфорта. Ввиду доступности веб-ресурсов, широкого выбора тематических сообществ в соцсетях, привычки постоянно пользоваться гаджетами интернет становится наиболее подходящим вариантом. Быстрому формированию аддикции способствуют такие факторы:

• Потребность в самореализации. В подростковом возрасте обостряется желание самоутвердиться и достичь высокого социального положения. Ребенок использует виртуальную среду, чтобы поделиться истинными или мнимыми достижениями, получить позитивные отклики, ощутить собственную значимость в глазах других людей.

• Низкая самооценка. Закомплексованность, чувство неполноценности и неудовлетворенность собой – типичные черты интернет-аддиктов. Обезличенное общение в сети позволяет реализовать любые фантазии и представить себя совершенно другим человеком, на которого подростку хотелось бы быть похожим.

• Отсутствие друзей. Многие интернет-зависимые подростки испытывают трудности в реальном общении, вызванные комплексами и другими факторами. В сети они могут получить безопасное и разнообразное общение, без стеснения знакомятся с большим количеством новых людей, что создает иллюзию насыщенной социальной жизни.

• Семейные проблемы. Подростки используют сетевые игры и общение в соцсетях как способ снять тревожность и эмоциональное напряжение, найти «понимающих» собеседников. Тяга к интернет-аддикции встречается как в семьях с высоким социальным статусом, где у взрослых нет времени заниматься воспитанием детей, так и в неблагополучных и асоциальных семьях.

• Поведение родителей. Привычка с раннего возраста давать ребенку смартфон или планшет, чтобы его быстро успокоить и чем-нибудь занять в очереди или в поездке, имеет негативные последствия в более старшем возрасте. Так формируется привычка использовать гаджет для эмоциональной разгрузки, максимально проявляющаяся в подростковом периоде.

Одним из пусковых факторов интернет-зависимости у подростков называют популяризацию IT-профессий. Программирование, веб-дизайн, цифровой маркетинг – востребованные направления, где люди могут реализовать себя и уже в молодом возрасте достичь значительных успехов, в том числе финансовых. При наличии акцентуаций личности и проблем с социализацией изначально положительное стремление к знаниям трансформируется в аддикцию.

Рассмотрим классификацию видов цифровой зависимости. Наибольшую популярность получила классификация по K. Young, согласно которой существует 5 клинических форм болезни:

• Компьютерная зависимость. Наиболее популярная форма интернет-зависимости у подростков, которая проявляется навязчивым желанием играть в компьютерные игры.

• Киберсексуальная форма аддикции. Увлечение просмотром фото-видео-материалов 18+, участие в приватных беседах «для взрослых», которые могут сопровождаться обменом интимными фотографиями, демонстрацией сексуальных девиаций.

• Киберотношения. Постоянное общение в мессенджерах и социальных сетях, активное участие в сообществах по интересам, если при этом подросток игнорирует взаимодействие с реальными друзьями и членами семьи.

• Информационная перегрузка. Регулярное использование новостных веб-ресурсов и информационных сайтов для получения новых данных. Состояние сопровождается ощущением «упущенных возможностей», если подросток лишен возможности воспользоваться интернетом.

• Сетевая вовлеченность. Участие в сетевых азартных играх и аукционах, желание постоянно совершать покупки в онлайн-магазинах, многочасовой выбор и складывание «в корзину» товаров, которые подросток даже не собирается покупать.

Симптомы

Интернет-зависимость у подростков сопровождается утратой критики к своему состоянию, поэтому первые признаки проблемы замечают окружающие: родители, одноклассники, школьные учителя. Подросток с интернет-зависимостью начинает все больше времени проводить за использованием телефона, планшета или компьютера, игнорируя реальную жизнь. Увлечение виртуальным миром происходит в ущерб учебе, активному отдыху, общению со сверстниками.

Подростки начинают обманывать родителей и скрывать, какое количество времени проводят в сети. Многие тайком сидят в интернете всю ночь, прогуливают школу, кружки и занятия с репетитором, чтобы больше времени потратить на сетевые развлечения. Это сопровождается изменением привычек и образа жизни: ребенок становится неряшливым, пропускает приемы пищи, забывает о просьбах родителей и систематически не делает домашние задания.

Для интернет-зависимости у подростков характерен «синдром отказа», который возникает спустя несколько дней вынужденного ограничения использования гаджетов. Он проявляется повышенной тревожностью, раздражительностью, психомоторным возбуждением. Пациента постоянное беспокоят навязчивые мысли о происходящем в интернете, появляется чувство, что он пропускает что-то важное (синдром упущенной выгоды – FOMO).

Интернет-аддикция сопровождается легкими признаками физической зависимости. Многие пациенты страдают от нарушений сна и навязчивых сновидений в виде пассивного «просмотра текста». Нарушения работы вегетативной нервной системы проявляются патологиями сердечного ритма, склонностью к гипо- или гипертензии, повышенной потливостью. Недомогание усиливается, если подросток длительное время лишен возможности выйти в сеть.

Хотя интернет-зависимость считается менее опасной, по сравнению с химическими аддикциями, она чревата серьезными проблемами. Последствия зависят от того, как именно подросток проводит время в интернете. Наиболее опасны «группы смерти» – сообщества в соцсетях, где участники получают различные задания, финальной целью которых выступает суицид. В России ежегодно совершается несколько сотен детских самоубийств, многие из которых имеют связь с подобными группами.

Большое опасение вызывает создание и эксплуатация виртуального образа «Я», которое сильно отличается от реальной личности подростка. Постепенно такой разрыв усугубляется, ребенок чувствует себя комфортно только в выдуманном мире интернет-собеседников и компьютерных игр. Это приводит к социальной нереализованности, тревожно-депрессивным расстройствам, проблемам в построении романтических отношений в будущем.

Интернет-зависимость у подростков осложняется физическими симптомами. Постоянное использование гаджетов вызывает давящие головные боли, которые по интенсивности и характеру напоминают мигрень. Однообразная постановка рук для удержания мышки и набора текста на клавиатуре/экране смартфона вызывает синдром карпального канала. Многие дети сталкиваются с быстрым ухудшением зрения, синдромом «сухого глаза». Сидение в неудобной позе провоцирует боли в спине и шее.

Диагностика

Если родители замечают у подростка чрезмерную увлеченность интернетом, нужно обратиться к детскому психологу. Беседа проводится с ребенком и членами семьи, поскольку аддикты не могут корректно оценить свое состояние и время, проведенное в сети. Большинство подростков категорически опровергают наличие зависимости и с трудом идут на контакт, поэтому от врача требуется терпение и профессионализм. Чтобы определить факт интернет-аддикции, используются:

• Клинические критерии. Основой для диагностики зависимости служат 2 фактора: толерантность – необходимость постоянно увеличивать время, проведенное в интернете, и «синдром отмены» – негативные психологические реакции на лишение доступа к сети. Аддикция более вероятна, если такие ⁸признаки сопровождаются проблемами в личной и социальной сфере, связанными со злоупотреблением гаджетами.

• Тесты и опросники. Самая известная методика – тест Кимберли Янга, который в российской врачебной практике применяется в адаптации В. Лоскутовой. В медицинской психологии также широко используют шкалу интернет-зависимости Чена (CIAS), диагностический опросник интернет-аддикций, восьмипунктовый опросник Сэлливана и Канадский подростковый опросник.

Как лечить интернет-зависимость?

Лечение интернет-зависимости у подростков

Классическая форма аддикции требует психотерапевтического вмешательства – использования вербальных и невербальных техник взаимодействия с ребенком для оказания помощи в коррекции психологических проблем. При интернет-зависимости у подростков медикаментозное лечение не показано. Исключение составляют ситуации, когда аддикция становится причиной депрессивных расстройств и других серьезных психических проблем.

Методы психотерапии ориентированы на изменение патологических паттернов поведения пациента, обучение контролю своих мыслей и поступков. Большое внимание уделяют выявлению и решению внутриличностных и внутрисемейных конфликтов, которые подтолкнули подростка к интернет-аддикции. Этих целей достигают с помощью когнитивно-поведенческой, рациональной, психоаналитической и других видов психотерапии.

Чтобы помочь ребенку бороться с аддикцией, нужно по возможности устранить все провоцирующие факторы. Проблемы с одноклассниками требуют участия педагогов и школьного психолога, чтобы разобраться в сути конфликта, подтвердить или исключить признаки буллинга. Зачастую специалисты назначают семейную терапию и индивидуальные сеансы для родителей, если есть признаки неправильного или отсутствующего воспитания подростка.

Прогноз и профилактика

Интернет-зависимость не вызывает необратимых изменений в психических процессах и успешно поддается коррекции объединенными усилиями психологов, родителей и самого подростка. Однако тяга к эскапизму и аддиктивному поведению может стать причиной повторения симптомов, возникновения разных видов нехимической (гэмблинг, любовная зависимость) или химической зависимости (алкоголизм, токсикомания, наркомания).

Для профилактики интернет-аддикции родителям нужно обращать внимание, сколько часов подросток проводит за компьютером, интересоваться его виртуальными друзьями и сайтами, которые он регулярно посещает. Нужно постараться, чтобы реальная жизнь ребенка была интересной и отвечала его представлениям: организовать посещение спортивной секции, занятий музыкой и других кружков по интересам, в пределах разумного позволять прогулки и посиделки со сверстниками.

Практическая часть

Определение телефономании и интернет-зависимости у подростков.

Вопрос № 1

Что тебя привлекает в Интернете больше всего?

Выбери любые 2 варианта

Таб. № 1. Опросный лист 1

Вопрос № 2:

Какие чувства ты испытываешь, если не можешь взять в руки свой смартфон и проверить уведомления?

Таб. № 2 Опросный лист 2

Задание 3.

Опросник интернет-зависимости Кимберли Янг

На каждый вопрос проставьте вариант ответа, максимально точно подходящий, опираясь на эту шкалу: 1 - никогда, 2 - изредка, 3 - временами, 4 - часто, 5 - постоянно.

Вопросы

1.Часто ли Вы замечаете, что проводите в интернете больше времени, чем намеревались?

2.Часто ли Вы игнорируете домашние дела, чтобы провести больше времени в сети?

3.Часто ли Вы предпочитаете разговор он-лайн личной встречи?

4.Часто ли Вы заводите новые знакомства с пользователями Интернета?

5.Часто ли окружающие интересуются количеством времени, которое Вы проводите в сети?

6.Часто ли страдает ваша учёба или работа вследствие длительного пребывания в сети?

7.Часто ли Вы проверяете электронную почту, прежде чем сделать что-либо другое, более необходимое?

8.Часто ли страдает ваша производительность труда из-за увлечения Интернетом?

9.Часто ли Вы занимаете оборонительную позицию и скрытничаете, когда Вас спрашивают, чем Вы занимаетесь в сети?

10.Часто ли Вы отгоняете беспокоящие мысли о вашей реальной жизни утешительными мыслями об Интернете?

11.Часто ли Вы предвкушаете, что скоро вновь окажетесь в Интернете?

12.Часто ли Вы ощущаете, что жизнь без Интернета скучна, пуста и безрадостна?

13.Часто ли Вы злитесь, ругаетесь, раздражаетесь или иным образом выражаете свою досаду, когда кто-то пытается отвлечь Вас от пребывания в Сети?

14.Часто ли Вы пренебрегаете сном, засиживаясь в Интернете допоздна или ночью?

15.Часто ли Вы думаете, чем займётесь в Интернете, будучи офф-лайн, или фантазируете о пребывании он-лайн?

16.Часто ли Вы говорите себе: «Ещё минутку, ещё немного», находясь он-лайн?

17.Часто ли терпите поражение в попытках сократить время, проводимое в сети?

18.Часто ли пытаетесь скрыть количество времени, проводимого Вами в Сети?

19.Часто ли Вы выбираете провести время в Интернете вместо того, чтобы выбраться куда-нибудь с друзьями?

20.Часто ли Вы испытываете депрессию, подавленность или нервозность, будучи вне Сети, и отмечаете, что это состояние проходит, как только Вы оказываетесь он-лайн?

Суммируйте свои ответы:

20-49 баллов – обычный пользователь Интернета, начальная устойчивость к интернет-пристрастию высокая, самоконтроль достаточный

50-79 баллов – вероятна определенная интернет-зависимость, рекомендуется обратить на это свое внимание, возможно, есть необходимость консультации психолога

80-100 баллов – патологическое использование Интернета, интернет-зависимость, необходима безотлагательная помощь психотерапевта

более 100 баллов – похоже, уже ничего исправить нельзя…

Задание 4

1. Нравится ли тебе приложения, которые сейчас популярны в одной из социальных сетей «Преображение», «Твой исторический двойник» ?

______________________________________________________

2. Как ты думаешь, почему эти сервисы стали так популярны?

______________________________________________________

______________________________________________________

______________________________________________________

______________________________________________________

3. Можно ли «подсесть» на ежедневную примерку нового образа?

Обоснуй свою точку зрения.

______________________________________________________

_________________________________________________________

_________________________________________________________

_________________________________________________________

Вариант опросника для родителей

Детский вариант опросника для выявления интернет-зависимости

Ответы даются по 5-балльной шкале: 1 - очень редко, 2 - иногда, 3 - часто, 4 - очень часто, 5 - всегда.

Вопросы

1. Как часто ваш ребенок нарушает временные рамки, установленные вами для пользования сетью?

2. Как часто ваш ребенок запускает свои обязанности по дому для того, чтобы провести больше времени в сети?

3. Как часто ваш ребенок предпочитает проводить время в сети вместо того, чтобы провести его в кругу семьи?

4. Как часто ваш ребенок формирует новые отношения со своими друзьями по сети?

5. Как часто вы жалуетесь на количество времени, проводимое вашим ребенком в сети?

6. Как часто учеба вашего ребенка страдает из-за количества времени, проводимого им в сети?

7. Как часто ваш ребенок проверяет свою электронную почту, прежде чем делать что-либо еще?

8. Как часто ваш ребенок предпочитает общение в сети общению с окружающими?

9. Как часто ваш ребенок сопротивляется или секретничает при вопросе о том, что он делает в Интернете?

10. Как часто вы заставали своего ребенка пробравшимся в сеть против вашей воли?

11. Как часто ваш ребенок проводит время в своей комнате, играя за компьютером?

12. Как часто ваш ребенок получает странные звонки от его новых сетевых «друзей»?

13. Как часто ваш ребенок огрызается, кричит или действует раздраженно, если его побеспокоили во время пребывания в сети?

14. Как часто ваш ребенок выглядит более уставшим и утомленным, чем в то время, когда у вас еще не было Интернета?

15. Как часто ваш ребенок выглядит погруженным в мысли о возвращении в сеть, когда он находится вне сети?

16. Как часто ваш ребенок ругается и гневается, когда вы сердитесь по поводу времени, проведенного им в сети?

17. Как часто ваш ребенок предпочитает своим прежним любимым занятиям, хобби, интересам других нахождение в сети?

18. Как часто ваш ребенок злится или становится агрессивным, когда вы накладываете ограничения на время, которое он проводит в сети?

19. Как часто ваш ребенок предпочитает вместо прогулок с друзьями проводить время в сети?

20. Как часто ваш ребенок чувствует подавленность, упадок настроения, нервничает, когда находится вне сети, а по возвращении в сеть все это исчезает?

При сумме баллов 50-79 родителям необходимо учитывать влияние Интернета на жизнь своего ребенка и всей семьи. Если сумма баллов 80 и выше, необходима помощь психолога или психотерапевта.

Интерпретация результатов

1. Анонимный опрос-анкетирование учителей, которые являются родителями подростков.

(5 педагогов)

Количество педагогов	Баллы
3 педагога	20 – 22 балла (норма)
1 педагог	37 баллов (норма)
1 педагог	63 балла (необходим контроль)

Таб. № 3. «Определение уровня зависимости подростка от смартфона, компьютера» (взрослые)

Опрос учащихся 7 --- 10 класса

Определение Интернет – зависимости у подростков.

Вопрос № 1. Что тебя привлекает в Интернете больше всего

( выбери любые 2 варианта)

7 класс

Рис.8 Диаграмма результатов анкетирования 7 класса по вопросу 1.

8 класс

Рис.9 Диаграмма результатов анкетирования 8 класса по вопросу 1.

10 класс

Рис.10 Диаграмма результатов анкетирования 10 класса по вопросу 1.

Вопрос № 2 Какие чувства ты испытываешь, если не можешь взять в руки свой смартфон и проверить уведомления?

7 класс

Таб. № 4. «Определение уровня зависимости подростка от смартфона, компьютера» (Кимберли Янг) 7 класс

8 класс

Таб. № 5. «Определение уровня зависимости подростка от смартфона, компьютера» (Кимберли Янг) 8 класс

10 класс

Таб. № 6. «Определение уровня зависимости подростка от смартфона, компьютера» (Автор: Кимберли Янг) 10 класс

Вопрос № 3 Результаты опроса участников на определение интернет-зависимости у подростков.

Норма: 20 – 49 баллов

Выше 50 – начальная форма интернет-зависимости

80 – 100 нужна помощь специалиста

7 класс

Рис.11Результаты опроса участников на определение интернет-зависимости у подростков. (7 класс)

8 класс

Рис.12Результаты опроса участников на определение интернет-зависимости у подростков. (8 класс)

10 класс

Рис.13Результаты опроса участников на определение интернет-зависимости у подростков. (10 класс)

Задание 4

1. Нравится ли тебе приложения, которые сейчас популярны в одной из социальных сетей «Преображение», «Твой исторический двойник» ?

20% учащихся не используют такие приложения

30% пользуются в качестве развлечения

2. Как ты думаешь, почему эти сервисы стали так популярны?

30% затрудняются с ответом

Остальные считают, что это хорошая возможность примерить на себя разные образы.

______________________________________________________

3. Можно ли «подсесть» на ежедневную примерку нового образа?

Обоснуй свою точку зрения.

48% учащихся считают, что эти приложения быстро надоедают, скучно

52% предположили, что может возникнуть зависимость, т.к. человек примеряет разные маски и может «потерять» себя.

Опрос-исследование на умение подростков отличить текст, созданный нейросетью и человеком.

Мы решили провести исследование и выяснить на практике на сколько легко можно отличить продукт создания человека и нейросети. Учащимся было предложено пройти опрос, где предлагалось 6 высказываний и 1 картинка, необходимо определить автора: человек или нейросеть. Целевой аудиторией стали учащиеся 7-9 классов.

1) Машина шинелит треножая собака ребреется Бака. Листи листи ле… И машина собаку ПРОПОРОПАЛА — Прохожие кашли, Позёвые чки, Бака липует — дресная масня, Лишь я один бредил руками, И то — по кривычке.

А) человек. Б) нейросеть

Автором является поэт Егор Летов. Правильно ответили на вопрос 5% учащихся 7 классов, 11% учащихся 8 классов и 20% учащихся 9 классов.

Рис.14 Текст-стимул № 1. Результаты.

2) Дело — блаженство, Нежить — оно, Я любил разделить койку, Дело шло!

А) человек Б) нейросеть

Правильный ответ - нейросеть. Текст прозвучал в 2017 году на поэтической дуэли «Битва». Два российских программиста специально для этого шоу создали нейросети, которые генерировали рэп в стиле реально существующих исполнителей. Правильно с заданием справились 59% учащихся 7 классов, 75% учащихся 8 классов и 87% учащихся 9 классов.

Рис.15 Текст-стимул № 2. Результаты.

3) А потом Я сяду в кино. И в бездумном небе над нами и звезды, и птицы летят, и летят, и смеются. И не важно, что я не знаю, что такое любовь, когда я иду по воде.

А) человек Б) нейросеть

Это творчество нейросети из альбома «Нейронная оборона» 2016 года. Обучением искусственного интеллекта занимались сотрудники «Яндекса» Алексей Тихонов и Иван Ямщиков. Так нейросеть научилась писать стихи в стиле Егора Летова. Правильно ответили 45% учащихся 7 классов, 30% учащихся 8 классов и 15% учащихся 9 классов.

Рис.16 Текст-стимул № 3. Результаты.

4) За свою карьеру я пропустил более 9000 бросков, проиграл почти 300 игр. 26 раз мне доверяли сделать финальный победный бросок, и я промахивался. Я терпел поражения снова, и снова, и снова. И именно поэтому я добился успеха.

А) человек Б) нейросеть

Эти слова принадлежат знаменитом баскетболисту Майклу Джордану. С этим зданием справились 100% учащихся 7, 8 и 9 классов.

Рис.17 Текст-стимул № 4. Результаты.

5)Автором изображения стала нейросеть для бренда Outelier художник Жак Кревитт. С этим заданием справились почти все учащиеся: 85% учащихся 7 классов, 90% учащихся 8 классов и 90% учащихся 9 классов.

Рис. 18 Изображение для анализа авторства

Рис. 19. Работа над анализом изображения.

6) Через 20 лет вы будете больше разочарованы теми вещами, которые вы не делали, чем теми, которые вы сделали. Так отчальте от тихой пристани. Почувствуйте попутный ветер в вашем парусе. Двигайтесь вперед, действуйте, открывайте!

А) человек Б) нейросеть

Автор этого высказывания – Марк Твен. Практически все учащиеся правильно справились с заданием: 85% учащихся 7 классов, 100% учащихся 8 классов и 95% учащихся 9 классов.

Рис. 20 Текст-стимул № 5. Результаты.

7) И все-то как в кайф! Все в порядке. И просто. И все в этот час. Не видно ни сна и ни зги. Ни огня, ни двери, ни души.

Автор - нейросеть, обученная сотрудниками «Яндекса».

С заданием справились 69% учащихся 7 классов, 77% учащихся 8 классов и 70% учащихся 9 классов.

Рис.21 Текст-стимул № 6. Результаты.

Исходя из данного практического задания, мы можем сделать вывод, что подростки легко способны отличить материал, созданный человеком от созданного нейросетью. ИИ не способен отобразить естественный поток человеческой речи во всём её многообразии. В процессе генерирования текста алгоритмы ИИ опираются на предустановленные шаблоны и схемы — поэтому текст выходит сухим и однообразным. Особенно это хорошо видно в длинных текстах, где-то самое однообразие сразу становится заметным. Не только тон, в котором написан текст, но и сам язык написания вам подскажет, человек ли писал тот или иной контент. Например, ИИ может использовать грамматические структуры, которые кажутся странными или даже прямо говорят о том, что человек так не пишет. Если вы будете обращать на это внимание, вы самостоятельно отличите контент нейросети от человеческого.

Инструкция для родителей и педагогов, помогающая избежать интернет-зависимость у подростка.

Несмотря на утверждения о том, что мы живем в мире компьютерных технологий и должны принять во внимание, что нейросети, интернет-приложения стали частью нашей жизни, есть обратная сторона медали, говорящая о том, что ребенок стал зависимым от общения с виртуальным миром и нейро-технологиями. Опровергнуть или подтвердить наличие у ребенка этого заболевания можно только после консультации у психолога. Однако и в домашних условиях родители могут обратить внимание на явные симптомы зависимости.

1. Ребенок сидит за монитором более трех часов в день, не учитывая выполнение домашних заданий.

2. Подростку нужно, чтобы компьютер работал в фоновом режиме. Ребенок включает его сразу после пробуждения, возвращения с занятий.

3. Любые попытки взрослых ограничить время, проводимое за экраном, часто заканчиваются ссорами, скандалами и острыми конфликтами с подростком.

4. У школьников резко снижается количество социальных контактов, поскольку общение происходит в мессенджерах, соцсетях.

5. Дети не способны занять себя в отсутствие гаджетов. Настольные игры, книги и другие развлечения им попросту не интересны.

6. Зачастую ребенок пренебрегает домашними обязанностями, уроками в пользу еще одного сеанса игры.

7. Практически все взаимодействие со сверстниками сводится к обсуждению новинок игровой индустрии, компьютерной техники.

Чем опасна компьютерная зависимость для детского здоровья?

Самое очевидное последствие постоянного пребывания за монитором – это нарушение зрения. По данным Министерства здравоохранения РФ, среди сегодняшних подростков широко распространен «компьютерный зрительный синдром», среди симптомов которого – резь в глазах, слезоточивость и постоянные головные боли.

Однако проблем со здоровьем из-за компьютера возникает гораздо больше. По мнению авторитетного английского психолога Эрика Сигмана, компьютерная зависимость у детей может вызвать:

• ожирение, поскольку дети, уставившись в экран, не гуляют, не играют, а механически поедают то, что лежит у них в тарелке;

• ослабление иммунитета, а значит, подверженность простудным и инфекционным заболеваниям;

• проблемы с памятью, концентрацией внимания, и, как следствие, трудности с учебой;⁹

• бессонницу;

• аутизм

Советы психолога по избавлению от компьютерной зависимости

  Не можете отучить детей от бесконечных игр и общения в соцсетях? Прежде всего, необходимо понять, что стало причиной появления этой вредной привычки. Среди ее источников – неуверенность в себе, сложные взаимоотношения с домочадцами, неумение выстроить отношения с одноклассниками. Родителям в подобных ситуациях необходимо поддержать ребенка и помочь разобраться с неприятностями.

1. Первый шаг – признать всей семьей существование зависимости и выработать меры по борьбе с ней. Сразу предупреждаем, что лечение сетеголизма и кибераддикции – долгий и очень кропотливый труд.

2. Не стесняйтесь обратиться к психологу или психотерапевту. Во-первых, специалист подтвердит или опровергнет ваши подозрения, во-вторых, он со стороны увидит ситуацию, выяснит причину зависимости и назначит лечение.

3. Не следует критиковать, ругать, а тем более физически наказывать детей. Подобные действия только усугубят проблему и отдалят ребенка от родителей, вынудив его еще больше замкнуться во внутреннем мире.

4. Сблизиться с детьми поможет неподдельный интерес к их увлечению. Это повысит доверие к взрослым, а значит, подростки с большей охотой станут делиться своими эмоциями и с большей вероятностью будут следовать родительским советам.

5. Заполняйте пустоту, которая появится после отказа от игр, нужно заполнить другим увлечением. Это могут быть спортивные или творческие занятия, чтение книг, клуб по интересам.

Профилактика компьютерной зависимости

Теплые и дружественные отношения в семье являются основным способом предупреждения вредных привычек у ребенка. Вероятно, следующие советы специалистов покажутся простыми и банальными, однако их выполнение поможет вам не допустить превращения интереса к технике в настоящую зависимость.¹⁰

• Чтобы школьник не убегал в виртуальность за дружеской поддержкой, старайтесь проводить с ним больше времени, общайтесь на разные темы, обсуждайте проблемы, волнующие подрастающее поколение.

• Заполняйте свободное время ребенка любыми активностями, исключающими Интернет: походы в парк, игры на свежем воздухе, поездки и путешествия. Доступ к телефону должен быть как награда за проделанную работу или достижение, где время строго лимитировано.

• Если у ребенка заниженная самооценка, он застенчив, не уверен в себе, ищет одобрение и успешность в сети, хвалите его за любое «оффлайн-достижение».

• Разнообразьте круг детских интересов: запишите школьника в спортивную секцию, танцевальную студию, художественный кружок, чаще ходите в театр, походы, привейте любовь к литературе. Идеальное решение – найти такое увлечение, которое заинтересует и вас, и ребенка.

• Не следует поощрять детей за хорошие отметки, правильное поведение, выполнение домашних поручений лишним часом, проведенным за компьютером. Напротив, постарайтесь отучить от гаджетов, ограничивая время пребывания за монитором.

• Профилактика зависимости бесполезна без положительного примера родителей. Поэтому и вам не стоит засиживаться за ноутбуком, пусть мамин или папин образ жизни подвигнет детей на большую активность.

Лукша Ю.В. Методические рекомендации по профилактике компьютерной зависимости у детей

Как не стать рабом нейросети

1. Читайте! Читайте как можно больше. Читайте классическую литературу, современную литературу талантливых молодых и знаменитых авторов.

2. Не погружайтесь в виртуальный мир, заменяя им свой собственный.

3. Не теряйте свою индивидуальность, оставайтесь настоящими,

Пусть видят вас, а не маску, придуманную ботом.

4. Используя нейросеть, не отключайте критическое мышление. Создавайте свои интеллектуальный продукт, не подменяйте свою работу фейком от ИИ.

5. Всякий раз создавая что-то своё, творите и вдохновляйтесь работами художников, поэтов и писателей. Создавайте сами, добавляя частичку своей души.

6. Ошибочно полагать, что нейросеть создает нечто новое. Учась на некой выборке, нейросети имитируют стилевые, жанровые и другие характеристики предыдущих моделей — они не в состоянии творить без образца для подражания.

7. Воспринимайте нейросеть только как развлекательное приложение.

Не разбираясь в продукте, не доверяйте принимать решение нейросети.

8. Используя в образовательной среде нейронные сети, помните, что велика вероятность ошибки и случайного совпадения. Перепроверяйте данные и ссылайтесь на проверенные источники информации.

Заключение

В своей работе мы старались проанализировать плюсы и минусы использования нейронных технологий в различных сферах жизни. Нами было выяснено, что технологии искусственного интеллекта всё больше внедряются в повседневную и профессиональную жизнь человека. Нейросеть стала прекрасным помощником в образовании, медицине, экологии, в сфере научных разработок, в экономике и бизнесе. Но именно в этом и кроется опасная зависимость: мы настолько увлеклись совершенствованием нашей жизни, делая её всё более комфортной, что стали забывать о простых вещах.

1. Реальное общение в реальном мире, без лайков, репостов, смайлов, скриншотов кажется нам всё более архаичным

2. Мы стесняемся своих фото и видео без предварительной редактуры и фильтрации

3. Мы примеряем на себя образы «царей, королев, моделей», которые нам предлагает нейросеть

4. Мы отказываемся мыслить самостоятельно, создавать, творить, придумывать без опоры на цифровые технологии

5. Мы становимся всё более духовно ленивыми. Нам трудно написать душевное поздравление. Ведь есть готовые открытки, нарезки из фото и видео. Мы не любим встречаться и общаться с родными и близкими. Ведь есть мессенджеры, чаты, звуковые сообщения.

6. Нейросеть делает нас циничнее и прагматичнее. Люди считают (накручивают) лайки и добавляют в друзья для количества.

7. Образование становится всё более технологичным и предсказуемым.

Ученики всё больше интересуются способами, как обойти «систему» контроля и справляются с этим прекрасно.

В практической части мы провели опрос как среди взрослых, так и подростков, чтобы понять, насколько велика их осведомленность и вовлеченность в технологии ИИ. Мы выяснили, что рост зависимости от гаджетов прямо пропорционален возрасту учащихся. Однако именно ученики старших классов легко смогли отличить продукт созданный человеком и нейросетью. Ребята и авторы проекта смогли прийти к самостоятельному выводу о том, что нельзя слепо доверять нейросети, потому что она не обладает такими качествами как интуиция, эмоциональность, духовность, нравственные ценности. Они (сети) не способны на эмпатию и рефлексию. Человек может учиться на своих ошибках, нейросеть же обучается только на основе представленных данных и алгоритмов, что лишь доказывает отсутствие у ИИ гибкости и адаптивности. Нейросеть никогда не сможет превзойти талант и гений человека, т.к. она не обладает душой и человеческим сознанием.

Использованная литература

1. Джеймс Баррат Последнее изобретение человечества: Искусственный интеллект и конец эры Homo sapiens . — М. : Альпина нон-фикшн, 2015

2. Ростовцев В. С. Искусственные нейронные сети. Учебник для вузов 3-е изд. 2023

3. Лекун Ян Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения. 2021

4. Электронные ресурсы:

5. https://aif.ru/society/science/slishkom_umnye_pochemu_uchenye_stali_boyatsya_neyrosetey

6. https://lifehacker.ru/stydnye-voprosy-o-nejrosetyax/

7. https://www.krasotaimedicina.ru/diseases/psychiatric/internet-addiction

8. https://www.forbes.ru/tehnologii/380271-poslednee-izobretenie-chelovechestva-sberbank-predupredil-ob-opasnosti-sverhrazuma

9. https://www.kaspersky.ru/resource-center/definitions/ai-cybersecurity

10. https://www.kaspersky.ru/blog/chat-gpt-changes-all/34787/

11. https://www.rbc.ru/life/news/64e769fd9a7947a35353c3aa