Новое долголетие. На чем будет строиться благополучие людей в меняющемся мире

Вопрос аттестации имеет решающее значение для развития непрерывного обучения. В настоящее время образовательные полномочия основаны на сертификатах, в частности, на системе ученых степеней. Однако, ученая степень – это не более, чем листок бумаги, получение которого может принести ее обладателю значительную финансовую выгоду – но лишь потенциально. Является ли подобное свидетельство доказательством того, что человек приобрел полезные навыки? Если бы это было так, то, несомненно, работодатели с большим интересом относились бы к информации о вашей академической успеваемости, требуя от вас копию аттестата, в котором содержатся результаты по каждому пройденному курсу. Между тем, никто этого не делает.

Альтернативным объяснением роли образования в обществе является «сигнальная теория», за которую Майкл Спенс получил Нобелевскую премию по экономике. Он утверждал, что большинство работодателей хотят нанимать людей с высокими способностями, но им нужен способ определить, является ли таковым конкретный человек и что он из себя представляет. Вполне возможно, что образование обходится дорого (с точки зрения платы за обучения и потерянного дохода за период обучения) и при этом не дает полезных навыков. Однако если курс может пройти только человек с определенным уровнем способностей, одно это обстоятельство служит сигналом для работодателей. Согласно предположению, выдвинутому Спенсом, образование само по себе не повышает отдачу, получаемую человеком от своего труда в виде доходов или снижения затрат. Это означает, что люди недостаточно способные не пойдут на те или иные курсы, поскольку ничему в результате не научатся, и с меньшей вероятностью получат за него аттестацию. Таким образом, согласно «сигнальной теории», образовательная квалификация всего лишь позволяет отсеивать менее способных людей.

В своей книге, посвященной «экономике экспертной компетенции», Келли Палмер и Дэвид Блейк задаются вопросом: если бы человеку «пришлось выбирать между получением образования в Гарварде, но отсутствием сертификата квалификации, или получением сертификата степени Гарварда без реального прохождения требуемых курсов, что бы он предпочел?[219]

». Ответ на этот вопрос многое говорит о собственных взглядах того или иного человека на то, повышает образование производительность или просто действует как сигнал.

Работодатели действительно хотят получить информацию о навыках кандидатов, чтобы иметь возможность выбрать самых лучших (или самых подходящих). Сертификаты, степени, свидетельства и результаты собеседования – способы несовершенные, но пока лучшие из существующих в данной области. Повестка дня по этому вопросу совершенно ясна: необходим значительно более удобный способ предоставления информации о том, что человек узнал, формально ли в образовательном учреждении или просто на работе благодаря практике. Помимо этого, требуется простой и работоспособный метод сопоставления институциональных квалификаций с реальными навыками и знаниями.

Большие данные вкупе с искусственным интеллектом могут сыграть здесь ключевую роль: возможно, именно на их основе удастся создать проверяемый способ измерения знаний и опыта. Суть метода, вероятно, будет похожа на то, как системы глубокого обучения на платформе Netflix способны распознавать и прогнозировать предпочтения каждого человека в том, что касается просмотра фильмов. Не исключено, что с навыками и знаниями можно сделать то же самое. Путем мониторинга учебной деятельности (практика, чтение, опыт работы) можно, теоретически, сформировать многомерный профиль навыков и способностей человека. Затем этот профиль используется для выявления разрыва между текущими знаниями и будущими потребностями, причем одновременно в этот алгоритм можно было бы добавить модуль, предлагающий кандидату курсы, которые помогут заполнить выявленный пробел и проверить успехи в его преодолении. Забегая вперед, выскажем предположение, что величайшим даром искусственного интеллекта образованию может оказаться не новая платформа для обучения, а именно внедрение новых способов измерения, мониторинга и проверки того, что человек знает и умеет на основе опыта и/или целенаправленного обучения.