ИИ: дистилляция, «отцы-сыновья» и этика в обучении руководителей

Интеграция передовых технологий в обучение руководителей, особенно с внедрением искусственного интеллекта (ИИ), требует как инновационного, так и этичного подхода. Школы подготовки руководителей, стремящиеся к глобальному влиянию, позитивному конкурентному позиционированию и дифференциации, должны с самого начала четко внедрять эти технологии не только для расширения охвата и эффективности обучения, но и для содействия глубокому пониманию этической ответственности, связанной с их использованием.

Обучение руководителей, как и любое обучение, должно работать на основе ценностей и с ними, чтобы формировать полноценных людей, а не просто профессионалов или производных от полезной функции. Таким образом, обучение руководителей должно помочь участникам стать более подготовленными в человеческом плане, в плане ценностей и практик, в плане отношений и решений, которые позволят им использовать профессиональные инструменты с этическим характером и с человеческой матрицей.

Среди наиболее значимых инноваций последнего времени (не только генеративный ИИ как таковой ) можно назвать возможность создания «потомков» «LLM» ( больших языковых моделей ) из «родителей» «LLM», которые, чтобы быть возможными, были более энергетически трудоемкими, использовали «GPU» ( графические процессоры ) последнего поколения по более высоким ценам и требовали гораздо больше часов обучения. Однако важно знать, имел ли «дочерний» «LLM» законное возникновение при извлечении знаний из «родительской» модели. Потому что для демократизации ИИ недостаточно одной лишь дистилляции. Необходимо четко понимать, были ли нарушены какие-либо правила интеллектуальной собственности, чтобы добиться большей эффективности или, проще говоря, снижения затрат.

Эта методология дистилляции позволяет «дочерним» моделям наследовать лингвистические и когнитивные возможности «родительской» модели, но с меньшими вычислительными и энергетическими требованиями. Мы недавно видели этот случай, верно? Вопрос: Была ли эта дистилляция произведена без нарушения прав интеллектуальной собственности и этических барьеров? Эти знания также должны передаваться различным участникам, поскольку они должны иметь возможность делать выбор, который им необходим для того, чтобы апеллировать к честности и ценностям, которые школы должны им прививать, основываясь на фактах.

Этические последствия этих «дочерних» технологий, хотя и более эффективны, сложны и многогранны. Споры вокруг использования – как, при каких обстоятельствах, для каких целей? – из «родительских» моделей на основе ИИ, он четко выделяет варианты – выборы – которые необходимо сделать. Школы подготовки руководящих кадров должны возглавить такие диалоги, представляя альтернативы, но объясняя, как они были получены, и включая обсуждения по вопросам этики, конфиденциальности, добросовестного использования и прозрачности в свои учебные программы. Недостаточно быть более эффективным или, что еще лучше, иметь более низкие затраты и даже работать с «открытым исходным кодом» . Вам необходимо знать средства для достижения цели.

Поскольку ИИ меняет подход к обучению руководителей, учебные заведения, стремящиеся к глобальному присутствию, также должны осознать свою роль в формировании лидеров, которые должны не только понимать технологические нюансы ИИ, но и быть сторонниками этических принципов, которыми следует руководствоваться при его использовании. Извлечение знаний, как фактор, способствующий технологическим инновациям, должно сопровождаться обновленной приверженностью основополагающим ценностям уважения, интеллектуальной собственности, справедливости и ответственности человека. В конечном итоге школы подготовки руководителей и бизнес-специалистов должны обосновать использование конкретных средств, приложений или чего-либо иного для достижения конкретного результата. И это помогает направить сердце в правильное русло.

Примечание: предполагаемая незаконность создания приложения DeepSeek, основанная на нарушении прав интеллектуальной собственности Open AI (ChatGPT), остается под вопросом до тех пор, пока не будет доказана.