OECD უნივერსიტეტებს გენერაციული AI-ისთვის საერთო წესებისა და საპილოტე პროგრამების შექმნას ურჩევს

OECD-მ უმაღლეს განათლებაში გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის პასუხისმგებლიანი და სისტემური დანერგვის შესახებ ანგარიში გამოაქვეყნა. 2026 წლის 17 ივლისით დათარიღებული ნაშრომი მთავრობებისა და უნივერსიტეტების პოლიტიკას ადარებს. ავტორების შეფასებით, ინსტრუმენტების გამოყენება სწრაფად ვრცელდება, მაგრამ წესები, ინფრასტრუქტურა და შედეგების შეფასება დაწესებულებებს შორის არათანაბარია.

ანგარიში ხუთ მიმართულებას გამოყოფს: პასუხისმგებლიანი გამოყენების საერთო მითითებებს; შესაბამისობისა და შესყიდვების ერთიან მოთხოვნებს; სტუდენტებისა და თანამშრომლებისთვის გენერაციული AI-ის გააზრებული გამოყენების უნარებს; მონაცემების შეგროვებასა და საპილოტე პროგრამების შეფასებას; და უმაღლესი განათლებისთვის სპეციალურად შექმნილი სისტემების განვითარებას. OECD ამ მიმართულებებს საწყის პოლიტიკურ პასუხებად აღწერს და არა უნივერსალურ, დასრულებულ მოდელად.

საერთო მითითებები სტუდენტებსა და მასწავლებლებს უნდა უხსნიდეს, როდის და როგორ შეიძლება გენერაციული AI-ის გამოყენება. ასეთი წესები აკადემიურ კეთილსინდისიერებასთან ერთად კონფიდენციალურობას, ინტელექტუალურ საკუთრებასა და მიღებული პასუხების სანდოობასაც უნდა ეხებოდეს. ანგარიშში არ არის მოწოდება, რომ ყველა საგანში ერთი და იგივე აკრძალვა დაწესდეს.

შესყიდვების საერთო მოთხოვნები უნივერსიტეტებს ხელსაწყოების უსაფრთხოების, მონაცემთა დაცვისა და ხელმისაწვდომობის შეფასებაში დაეხმარება. გენერაციული AI-ის ცოდნა მხოლოდ პროგრამის ტექნიკურ გამოყენებას არ ნიშნავს; ის პასუხებში შეცდომების ამოცნობას, წყაროს გადამოწმებასა და სისტემის შეზღუდვების გაგებასაც მოიცავს. ეს პასუხისმგებლობა როგორც სტუდენტებს, ისე აკადემიურ და ადმინისტრაციულ პერსონალს ეხება.

OECD საპილოტე პროგრამებისა და მათი შედეგების შედარებასაც მნიშვნელოვნად მიიჩნევს. მცირე მასშტაბის გამოცდა უნივერსიტეტს აძლევს შესაძლებლობას, შეაფასოს სასწავლო შედეგი, ხარჯი და რისკი, სანამ სისტემას ფართოდ დანერგავს. სპეციალურად უმაღლესი განათლებისთვის შექმნილმა პროდუქტებმა შეიძლება უკეთ გაითვალისწინოს კურსების სტრუქტურა და დაწესებულების მონაცემთა მართვის წესები.

ანგარიში გენერაციული AI-ის შესაძლო სარგებელთან ერთად შეცდომებს, ზედმეტ დამოკიდებულებას, უთანასწორო წვდომასა და მონაცემთა სუვერენიტეტის საკითხებსაც განიხილავს. ამიტომ მხოლოდ პროგრამის შეძენა პასუხისმგებლიან დანერგვად არ ჩაითვლება. აუცილებელია მკაფიო პასუხისმგებლობა, თანამშრომელთა მომზადება და შედეგების რეგულარული შეფასება.

მოკლე შეჯამება: OECD უნივერსიტეტებს გენერაციული AI-ის დანერგვისთვის ხუთ ურთიერთდაკავშირებულ მიმართულებას სთავაზობს. მათ შორისაა საერთო წესები, შესყიდვების მოთხოვნები, AI-ის გააზრებული გამოყენების უნარები, საპილოტე შეფასებები და სპეციალური სისტემები. ანგარიში ხაზს უსვამს, რომ ფართო გამოყენებამდე ინსტრუმენტების სარგებელი, ხარჯი და რისკი პრაქტიკული მონაცემებით უნდა შემოწმდეს.