💡 Планаризація

Микола Карчевський, 15.11.2025

📖 У редакційній статті Xiao-Li Meng “Writing With AI, About AI, and By AI”, опублікованій у Harvard Data Science Review (Fall 2025), порушено одну з найменш обговорюваних, але надзвичайно важливих проблем епохи генеративного ШІ – спрощення складного, або, як називає це автор, planarization.

🤖 ШІ перетворює багатовимірну реальність на пласку поверхню зрозумілих, але неточних узагальнень. Він стирає межі між фактом і припущенням, між контекстом і результатом, між “попереднім” і “доведеним”.

🎭 У підсумку ми отримуємо красиві тексти, з яких зникає саме те, заради чого існує наука — сумнів, нюанс і невизначеність.

🎓 На думку Менга, це не лише технічне, а передусім педагогічне питання.

Якщо штучний інтелект спрощує світ, то освіта має навчати долати спрощення.

💬 «… як ми можемо підготувати студентів до зустрічі з такими явищами зі здоровим скептицизмом та вкоріненими звичками перевірки та валідації, оскільки ми глибше занурюємося в еру генеративного штучного інтелекту – еру, де навіть власні очі можуть нас обманювати?»

🧩 Отже, треба не лише працювати з моделями, а й ставити під сумнів результати, шукати, що саме ШІ “викинув” зі складної системи, і відновлювати багатовимірність – контекст, джерела, межі методів.

🗨 Коментар. Викриваючи важливу проблему, автор не закликає обмежити чи заборонити використання ШІ. Не пропонує регулювати його використання численними наказами або інструкціями. 👨‍🏫 Сяо-Лі Менг – професор статистики Гарвардського університету імені Віппла В. Н. Джонса — виходить із прагматичного припущення: розвиток технології не можна зупинити. Тому він пропонує ще один вимір критичної оцінки результатів роботи ШІ – тест на спрощення 🧠.

https://hdsr.mitpress.mit.edu/pub/9egfxxqj/release/2?readingCollection=4a1a4763