Pravda zostane vždy pravdou.

Keďže čínsky systém vyššieho vzdelávania vstupuje do obdobia, v ktorom umelá inteligencia nie je len návštevníkom v triede, ale aj spoluučiteľom, univerzity čelia kľúčovej otázke: Čo by mali učiť v ére umelej inteligencie?

Na Univerzite Tsinghua sa výučba s podporou umelej inteligencie už uchytila prostredníctvom modelu kolaboratívneho učenia človeka a stroja na Katedre chemického inžinierstva. Ostatné univerzity za ňou veľmi nezaostávajú. Severozápadná poľnohospodárska a lesnícka univerzita používa umelú inteligenciu na generovanie obrazov z kalkulu, Univerzita Huaqiao s jej pomocou buduje základné kódovacie rámce na tvorbu digitálnych videí v tradičnom čínskom štýle, čím zlepšuje výučbu a výskum, a Univerzita Xi’an Jiaotong-Liverpool dokonca experimentovala s kultiváciou prekladateľov s využitím umelej inteligencie.

Pozoruhodná však nie je samotná technológia, ale spôsob, akým sa prijíma. Učitelia generatívnu umelú inteligenciu nevnímajú ako skratku, ale ako nástroj na objavovanie. Napríklad umelá inteligencia dokáže v priebehu niekoľkých sekúnd vypracovať plán nízkouhlíkového kampusu so zelenými chodníkmi a energeticky úspornými internátmi. A práve tu začína skutočné vzdelávanie: študenti tak ušetria čas počas výučby, aby sa mohli hlbšie ponoriť do problematiky – klásť otázky o zdrojoch údajov, prideľovaní finančných prostriedkov či stratégiách realizácie projektov.

Táto transformácia je obzvlášť dôležitá aj pre zahraničné univerzity, pretože čínsky systém vysokoškolského vzdelávania zahŕňa široké spektrum inštitúcií – od výskumných univerzít zameraných na špičkové oblasti až po odborné vysoké školy slúžiace miestnym priemyselným odvetviam. V roku 2025 Čína výslovne vyzvala na integráciu umelej inteligencie do vyučovacích metód, učebníc a osnov, pričom zdôraznila rozvoj nezávislého myslenia, riešenia problémov, komunikačných a kooperatívnych zručností. Nejde pritom len o „zavedenie kurzov súvisiacich s umelou inteligenciou“, ale o zásadnú otázku: Aký typ talentu by mali univerzity rozvíjať?

Univerzity naďalej potrebujú odovzdávať vedomosti, no nie ich študentom násilne vtĺkať. Dôležitejšie je naučiť ich, čomu môžu dôverovať. Umelá inteligencia síce dokáže rýchlo vygenerovať zdanlivo dokonalé vysvetlenia, ale môže aj halucinovať a prezentovať nepravdivé informácie s presvedčivou istotou. Bez solídnych základných vedomostí vo svojom odbore môžu študenti ľahko uveriť falošným záverom generovaným umelou inteligenciou. Preto by sa vzdelávanie malo sústrediť na pomoc študentom porozumieť konceptom, sledovať zdroje, porovnávať dôkazy a identifikovať logické medzery.

Kritické myslenie sa tak stáva dôležitejším než kedykoľvek predtým. Napríklad umelá inteligencia dokáže rýchlo navrhnúť komplexný plán manažmentu riek, ale študenti si musia klásť zložitejšie otázky: Ako vyvážiť poľnohospodárske potreby v hornom toku s dopytom miest? Ako zosúladiť ochranu životného prostredia so zamestnanosťou? Zatiaľ čo umelá inteligencia vyniká v optimalizácii, vzdelávanie môže študentom pomôcť rozvíjať schopnosť chápať zložité situácie, zhromažďovať dôkazy, vyvodzovať rozumné závery a odhaľovať slabiny v argumentoch.

Nemožno však zabúdať, že hodnotové úsudky nemožno prenechať strojom. Keď sú zdroje obmedzené a záujmy v konflikte, ústrednou otázkou nie je rýchlosť, ale spravodlivosť. Kto by mal niesť zodpovednosť? Ak študenti používajú len nástroje bez pochopenia reálnych situácií, etických a inštitucionálnych hraníc, ako aj verejnej zodpovednosti, ich myslenie sa môže stať strojovo efektívnejším, ale emocionálne odlúčeným.

V dobe umelej inteligencie nadobúdajú na význame aj medzikultúrne komunikačné zručnosti. Presvedčenie, že presný strojový preklad eliminuje potrebu učiť sa cudzie jazyky a kultúry, je mylné. Preklad pomocou umelej inteligencie často prehliada kultúrne a sociálne nuansy. Aby čínski absolventi mohli efektívne spolupracovať s európskymi inžiniermi, podnikmi z juhovýchodnej Ázie, africkými komunitami a latinskoamerickými výskumníkmi v oblastiach, ako je energetika, poľnohospodárstvo či verejné zdravie, musia nielen prekladať, ale aj jasne komunikovať čínske skúsenosti a chápať perspektívy iných.

Univerzity sa preto musia transformovať z „tovární na vedomosti“ na „formátorov schopností“. V tomto smere môžu pomôcť štyri opatrenia.

Po prvé, kurzy by sa mali reorganizovať okolo problémov reálneho sveta, nielen ich označovať ako „AI+“. Študenti práva môžu skúmať algoritmickú zodpovednosť, študenti žurnalistiky dôveryhodnosť obsahu generovaného umelou inteligenciou, inžinieri môžu pomocou modelov predpovedať riziká s prihliadnutím na mieru chyby a študenti literatúry môžu skúmať limity textov písaných strojmi. Reálny svet sa neorganizuje podľa akademických katedier – a nemali by to robiť ani naše učebné osnovy.

Po druhé, je potrebné zmeniť aj systémy hodnotenia. Ak skúšky odmeňujú iba memorovanie, študenti budú prirodzene vyhľadávať pomoc umelej inteligencie. Lepšie hodnotenie by sa malo sústrediť na proces učenia: ako sa kladú otázky, ako sa používajú nástroje umelej inteligencie a ako študenti reagujú na rôzne názory v skupinových diskusiách. Požiadavka, aby študenti dokumentovali používanie umelej inteligencie a svoje učebné záznamy, môže akademickú integritu ochrániť lepšie ako jednoduché spoliehanie sa na softvér na odhaľovanie obsahu generovaného umelou inteligenciou alebo plagiátorstva.

Po tretie, musí sa vyvíjať aj úloha učiteľov. Umelá inteligencia nedokáže nahradiť ich vhľad, porozumenie a schopnosť poskytovať študentom diferencovanú výučbu. V ére umelej inteligencie sú učitelia skôr redaktormi, koučmi a etickými poradcami – pomáhajú študentom premeniť nejasné záujmy na konkrétne výskumné témy a vnášajú teplo a ľudský rozmer do strojovo generovaných návrhov.

Napokon, univerzity musia zostať otvorenými systémami. Schopnosti sa nerozvíjajú v uzavretých učebniach, ale zdokonaľujú sa prostredníctvom projektov, komunitných služieb, firemných stáží a medzinárodnej spolupráce. V Číne to znamená umožniť študentom používať umelú inteligenciu v konkrétnych scenároch – ako je obnova miest, oživenie vidieka či zelená energia – a zároveň uznať, čo umelá inteligencia nedokáže nahradiť: dôveru, empatiu, zodpovednosť a dlhodobý záväzok.

V celej východnej Ázii, a najmä v Číne, bolo vzdelávanie vždy národnou prioritou. Význam výučby s podporou umelej inteligencie na čínskych univerzitách nespočíva v technologickej novinke, ale v tom, ako rozsiahly vzdelávací systém integruje inovácie s cieľmi rovnosti, kvality a rozvoja. Svetové ekonomické fórum v „Správe o budúcnosti pracovných miest za rok 2025“ upozornilo, že technologické zmeny do roku 2030 hlboko premenia globálnu štruktúru zamestnanosti a zručností. To znamená, že univerzity – či už v Číne, Európe alebo Afrike – sa musia posunúť od otázky „ako učiť rýchlejšie“ k hlbšej otázke: „ako pestovať ľudí, ktorí lepšie rozlišujú, spolupracujú a preberajú zodpovednosť“.

Keď umelá inteligencia prevezme niektoré pedagogické úlohy, univerzity budú naďalej viesť kurzy matematiky, histórie, inžinierstva, medicíny a jazykov. Zatiaľ čo umelá inteligencia poskytuje odpovede, univerzity formujú myseľ. Ich učebne musia študentov učiť klásť hlbšie otázky, počúvať s empatiou, jasne sa vyjadrovať a spolupracovať na globálnej úrovni.

S pokrokom umelej inteligencie je pre univerzity čoraz dôležitejšie pestovať kvalifikovaných a zodpovedných používateľov tejto výkonnej technológie.