Як потрапити в Лігу Плюща і досліджувати штучний інтелект. Історія студентки Університету Брауна, яка допомагає Мінцифри
Як штучний інтелект допомагає розпізнавати давні готичні шрифти й листи, які нацистські солдати писали в окопах? Чи варто забороняти школярам використовувати нейромережу? Як вступити в університет Ліги Плюща і яке значення в цьому має попереднє навчання, а яке — власна наполегливість і удача.
Про це ми поспілкувалися зі студенткою Браунського університету одеситкою Сонею Рашкован, яка навчається на антропології з фокусом на Data Science та досліджує штучний інтелект. А також допомагає Мінцифри проводити аудит ШІ-стартапів.
Навчання в американській школі: нерівності та можливості
Наша сім’я перебралася до США у 2017 році, коли я була ще семикласницею. Причина переїзду — батькова робота. Про Америку важливо розуміти: тут високий ступінь нерівності, і найяскравіше це видно на прикладі шкіл. Нам пощастило, що друзі батьків завчасно розповіли, як працює система, тож мама з татом змогли про це подбати. Якість школи, у якій ти навчаєшся, цілком залежить від району, у якому мешкаєш.
Тож ми оселились у передмісті Вашингтона, де я відучилася два класи середньої та всі чотири роки старшої школи. Водночас екстерном закінчила українську школу, оскільки через дипломатичну роботу батька ми ніколи не знали, коли повернемося.
Це дуже хороша школа: на час мого навчання вона входила до сотні найкращих в Америці. А найбільша її перевага — широта вибору. Учнів доволі рано просили визначитися зі спеціалізацією.
«З-поміж 50 пропонованих курсів ми мали обрати7-8 на рік. І усередині них задати рівень»
Наприклад, обрати курс з англійської з чотирма книжками на рік або вісьмома. Я вирішила зосередитися на політиці, журналістиці, історії, релігії та соціології. Математику чи науку оминула, бо ще в українській школі відчула: це не моє. Доволі несподівано з огляду на те, що тепер я — дівчина в STEM.
Коли я прийшла в університет, то оцінила, яким плюсом був вибір предметів у школі. Мене оточувало чимало людей, які рік-два намагалися знайти свій фокус, а мій попередній досвід спонукав це зробити ще в дев’ятому-десятому класі.
«Гарвард чи Браун — це університети мрії». Як потрапити в Лігу Плюща
У
Браунський університет неформально протиставляють Колумбійському. Обидва стоять на засадах, що перші два роки людина не знає достеменно, чим хоче займатися. Але підхід, як із цим працюють, відрізняється. Браунський університет обстоює, що на перших курсах варто здобувати знання бажаного спектру, тоді як Колумбійський проголошує, що потрібно вчитися всього за однаковою програмою — щось та й сподобається.
Я придивлялася до університетів, де було багато свободи, — і подалася в Браунський: вважала, що більше ніколи не хочу проходити курси з математики. У своїй заявці я писала про ресурси, яких потребую і які можуть дати саме в цьому університеті. Спочатку мій фокус був на тому, як за допомогою соціальних мереж люди гуртуються для протестів і революцій, як у
У Брауні якраз працювала професорка, яка займалася схожою темою і вела цікаві для мене курси, тож я подалася. Вже пізніше, під час навчання, я бачила студентів із дуже різним рівнем підготовки, що було зумовлено нерівними можливостями в школах. А є люди з дуже сильним бекграундом — я б зарахувала себе до них. Наприклад, деякі студенти вчаться з нуля, як працює ресерч тощо. Звісно, я теж вивчаю багато нового, але все ж відчуваю, що мені точно легше навігувати в цьому просторі.
Крім цього, знадобиться чимало удачі.
«У рік, коли я вступала, рівень прийняття становив 5,73 % — це лотерея»
Не казатиму «пощастило», бо вступу передувало щонайменше п’ять років серйозної роботи. Але в такі університети, як Браун чи Гарвард, подається понад 60 000 людей щороку, а приймають менше як 2000.
Ширяться чутки, начебто відбіркова комісія і не проглядає всіх заявок, а якщо на якусь випадково розіллють каву, то її просто викинуть і більше нічого не матиме значення. Це неправда, але все одно ви граєте проти дуже великого масиву даних. Тож формула така: подаєтеся у
Далі йдуть найбезпечніші варіанти: університети, які мають зобов’язання брати високий відсоток абітурієнтів зі свого штату. (Звісно, для студентів з інших штатів або країн цей рейт буде куди нижчим.) А решта два-три заклади, як-от Гарвард чи Браун, — це університети мрії.
Процес вступу довгий, нервовий і потребує максимальної зосередженості. Це і екзамени, і рекомендаційні листи, есе — у деякі заклади їх потрібно до восьми. Я не пройшла в багато університетів, але з деяких мені відповідали, що моя заявка виглядала ніби на PhD, оскільки я просила про нагоду робити власне дослідження.
На панелі PhD-студентів, яку організувала Соня для Critical AI Learning Community. Студенти ділилися, як вони з різних кутів підходять до дослідження ШІ
Та для Браунського університету все підійшло. Мої дослідження — на перетині культури, спільнот і цифрових інструментів. Те, чим я зараз займаюсь, називається диджитал-антропологія — йдеться про те, щоб перекладати всі цінності та концепти соціокультурної антропології на цифрові простори. Або ж простіше кажучи, це те, як люди створюють спільноти в цифрових просторах чи за допомогою цифрових інструментів — і як це все вивчати. Це питання охоплює і UX-ресерч, і дослідження про те, чому люди відчувають таку ж близькість від листування, як і від живої зустрічі (або чому думають, що саме так і є). Усе це — великий спектр відчуттів.
Топові університети виплачують стипендію, що покриває базові потреби. Здаєте податкові виписки батьків — і адміністрація дивиться, чи може запропонувати вам фінансову допомогу. У мене є часткова стипендія, перші два роки залишок оплачували батьки. Маємо домовленість, що два наступні я доплачую сама.
Зараз я іноді консультую людей, які планують вступати в університет. І ось що головного я їм кажу: не потрібно подаватися в усі вісім закладів Ліги, бо це красивий і відомий список. Треба подаватися в місця, де ви готові жити та рости — як людина та професіонал — цілі чотири роки.
«Штучний інтелект — велика парасоля, що покриває багато різних інструментів». Про дослідження у сфері ШІ
За останні два роки мій фокус трохи змінився й перейшов на штучний інтелект. Як раніше, він стосується спільнот та онлайну. Але тепер додалася адаптація ШІ, його проникнення в різні інституції. Це прикладна і комерційна річ.
На кампусі багато лабораторій, студентів активно заохочують до власних досліджень. Усередині нашої бібліотечної системи два роки тому заснували Critical AI Learning Community — це щотижневі дискусії про ШІ та його імплементацію в університеті, в навчанні загалом. Перший рік у Брауні я ходила туди на додаткові заняття. А тоді керівник цього проєкту запропонував мені залишитися. Нині я придумую панелі, спілкуюся з відвідувачами, веду розсилку про нейромережу.
Разом з цією ж командою я долучуся як ресерч-асистентка до великого проєкту про AI penetration and higher add, у якому братиме участь кілька сотень університетів у США — від технікумів до Ліги Плюща. Ми вивчатимемо, як різні заклади впроваджують штучний інтелект у свою роботу. Перший висновок, який уже помітний:
«Рівень інтеграції ШІ дуже залежить від окремих викладачів, а не від загальної стратегії університету»
Більшість закладів досі шукають, як виробити зрозумілу й дієву політику щодо використання ШІ в освіті. Я писала про досвіди різних вишів: наразі більшість з них дуже переживають щодо етики, ресерчу та списувань, але мають різні підходи до регуляцій. Від Брауна ми все ще чекаємо політик і правил.
Також я обіймаю оплачувану посаду програмного асистента в Інституті міжнародних відносин: працюю з колишньою головою Human Rights в ютубі Малікою Cаада Саар. Вона веде курс «Людські права та ШІ», з яким я допомагаю їй уже понад рік. А ще роблю для неї дослідження про етичне застосування і розвиток штучного інтелекту.
Загалом штучний інтелект — це як велика парасоля, що покриває багато різних інструментів. Тож коли ми говоримо про імплементацію ШІ, наприклад, в університеті, йдеться не про чатботи. Вони — лише видимий для всіх інтерфейс ШІ впродовж десятиліть роботи з Machine Learning.
Сфера набагато глибша, особливо що стосується ресерчу: торік двоє нобелівських лауреатів отримали премію за роботу з ШІ, але це робота далеко не з чатботами. (Американський науковець Джон Гопфілд із Принстонського університету та англо-канадський науковець Джефрі Гінто з Торонтського університету отримали нагороду «за фундаментальні відкриття та винаходи, що уможливлюють машинне навчання за допомогою штучних нейронних мереж» — ред.).
А мої друзі, наприклад, займаються комп’ютаційною біологією: як трансформувати рослини в код і як надалі його застосовувати в машинному навчанні. Знаю про пошук нових протеїнів завдяки ШІ. Я ж досліджую ШІ у трьох напрямах: імплементація, права людини й освіта.
Навіть усередині самого університету немає єдиного розуміння, як використовувати ШІ. Наприклад, я у своїй роботі борюся з очільницею відділу доброчесності, до якої відправляють за списування та різний непослух. Вона вважає, що навіть використання спелчек у гугл-документах дає підстави говорити, що це не оригінальне письмо. Я з нею дуже не згодна і намагаюся щоразу надати приклади того, як студенти на кампусі з розумом застосовують ШІ для роботи, проєктів тощо.
Сьогодні поміж експертів ШІ панує консенсус: у професійному плані програватимуть ті, хто не навчиться застосовувати нові технології.
Водночас до очільниці відділу доброчесності в мене теж багато емпатії: їй не дали жодних методик і правил, як діяти з різними інструментами, адже їх немає. До цієї пані відправляють студентів, на яких сваряться професори через списування за допомогою ШІ, — і вона не знає, що робити.
«У тисяч людей не забереш ChatGPT»
Якщо бути експертом у темі, то ШІ стане крутим помічником. Наприклад, до нас звернувся професор, який пише книги, зокрема, про те, як нацистські солдати писали листи додому. Аналізує, про що вони думали в цей час. (Зараз такі питання у нас можуть виникати щодо росіян.)
Він приніс до нас стос листів і постери з нацистським шрифтом із готичними елементами — схоже, його використовували дуже недовгий час, — бо не міг розпізнати скрипт. Ми допомогли натренувати малу мовну модель, яка йому допоможе прочитати ці листи. Професор належить до дуже невеликого відсотка людей у своїх професійних інтересах та завдяки ШІ він отримав інструмент для наступних кроків у дослідженні.
Або ж професори звертаються із запитом: ось вони займаються картологією древнього Риму і потребують показати кожен крок, через який пройшов архітектурний простір італійської столиці. Ще одна професорка досліджує, як фашисти в Італії окуповували та маркували різні важливі простори своєю присутністю, — їй потрібно показати картологію, і ШІ допоможе з цим інструментами візуалізації, оживить її дослідження.
Ось так виглядає цікава імплементація ШІ в академічному середовищі. Водночас є й недоліки. Студенти-першокурсники ще доволі розмито усвідомлюють сферу своїх інтересів. Хтось із них може запитати в чату, наприклад: «А що б Фуко казав про біовладу?». Відповідь він дасть, але нуль шансів зрозуміти, наскільки вона правдива. Ми не знаємо масив даних, на яких тренувалися моделі і які можна перевірити. Чатботи — це чорні ящики.
Для університету це виклик, адже він, як і школа, має займатися грамотністю в широкому розумінні цього слова. А чатбот може видавати інформацію, рівень довіри до якої — як до написів на паркані. Тому тут ми поєднуємо освіту і права людини. Наприклад, знаємо, що The New York Times судиться з ChatGPT, OpenAI, за злом пейволу, щоб навчитися на їхніх статтях. Але ширшої картини не знаємо.
Тож на рівні нашої лабораторії ми запроваджуємо ці моделі в університеті та надаємо гайдлайни професорам, адміністрації, студентам.
«Має бути зобов’язання до грамотності». Про ШІ і пропаганду
Зараз я працюю над статтею, яка називається Native doesn’t mean literate. Йдеться про те, що покоління Z і особливо Alpha, яке від народження цифрове, є менш медіаграмотним і частіше потрапляє на фішинг, ніж бебі-бумери. Чому так? Нам дали телефон, але не пояснили, що отримана завдяки ньому інформація потребує перевірки — зрештою, як і все.
Росіяни добре цим користуються за допомогою кібератак model poisoning. Ми не знаємо, який масив даних ШІ-моделі беруть для навчання, але можемо здогадуватися, що вони збирають усе, що тільки можуть. Для цього росіяни, наприклад, створюють сайти без інтерфейсу — просто масив фейкової інформації про Україну, яку моделі із задоволенням також використовують.
Це має серйозний вплив: моделі ШІ, навчені на таких фейкових сайтах, починають відтворювати проросійські наративи, які потім сприймаються як нейтральна інформація. У підсумку світова аудиторія отримує викривлену картинку війни в Україні, що формує хибну громадську думку.
Експерти можуть точно стежити за тим, що, крім ШІ, російська дезінформація активно проникає у вікіпедію, де фейкові джерела маскуються під авторитетні, змінюючи статті про війну в Україні. На початку повномасштабного вторгнення KSE взялися за перевірку вікіпедії та інших сайтів, щоб очистити їх від дезінформації. Та все ж сили нерівні, не нашу користь. Росіяни вкладають у дезінформацію багато ресурсів, інструменти ШІ вже теж її поширюють. В Америці є сильні експерти, які займаються російською дезінформацією, — як-от Пітер Померанцев, знайомством з яким я дуже пишаюся. Як цьому може зарадити освіта? Має бути зобов’язання до грамотності.
«ШІ створює виграшні комбінації для експертів, які добре знають свою тему, однак не для широкої публіки»
Завдяки ШІ-інструментам експерти відкривають нові можливості для масштабування досліджень, водночас їхній досвід дозволяє їм майже завжди розпізнати нісенітниці нейромережі. А не-експерти не мають достатньо знань, щоб відразу виявити дезінформацію для свого запиту.
І завжди, завжди варто перевіряти цитати, які пропонує ШІ. Моделі галюцинують, бо розроблені так, що мають відповідати на запит навіть тоді, коли не мають достатньо даних на цю тему. Дослідники намагаються зменшити частоту таких галюцинацій, але деякі називають це навіть формою «креативності» моделей. Я з цим не згодна: по-перше, ми далекі від розуміння, що таке креатив, тим паче в ШІ, а по-друге, спочатку треба будувати довіру до ШІ через перевірену інформацію, яку видають моделі.
А на рівні освіти — має бути імплементація ШІ, про що зараз багато дебатують. Дехто вважає, що якщо дитина з першого класу має доступ до комп’ютера, то паралельно потрібно й навчати, як із ним працювати. Опоненти ж стверджують, що ні, мовляв, до певного віку доступ до ШІ треба закривати.
Особисто я не думаю, що заборони допоможуть, проте потрохи запроваджувати цифрову грамотність в освіту з першого класу точно варто. Точно треба знати, як правильно цитувати когось, не видаючи чужі думки за свої, як писати есе на основі думок, почерпнутих із прочитаної книжки тощо.
І на рівні людських прав — це запровадження відповідних політик. ЄС, наприклад, ухвалив перший у світі закон про регулювання ШІ. Він складний, і з ним важко працювати (через розмитість певних визначень, що перешкоджає ефективному втіленню). В Америці такого законодавства в принципі немає, утім, є сподівання, що його запровадять на локальному рівні, по штатах.
«У стартапі зранку прийшов, а ввечері вже досягнув поставлених завдань». Про стажування
Цього літа я зробила крок у комерційний сектор, бо поза дослідженнями цікаво спробувати себе в більш швидких процесах. З червня і до кінця літа я проходитиму стажування як Data Science інтерн у стартапі World Data Lab у Відні.
Компанія працює з великими даними про споживчі витрати по всьому світу (наприклад, World Economic Outlook і Consumer Spending), збирає по цьому інсайти та продає цю інформацію іншим компаніям: Uber, Loreal, Mastercard Foundation тощо. У своїй роботі використовує ШІ й машинне навчання для сегментації клієнтів та дослідження ринків.
На івенті Brown Alliance for Ukraine 24 лютого 2025 року про журналістику під час війни
Big tech чи консалтинг я розглядаю як наступний крок у своїй кар’єрі. Хочу створювати техпродукти, використовувати для цього те, чого я навчилася в університеті та що продовжую вивчати: як люди ставляться до цифрових інструментів і як взаємодіють із ними.
Зараз триває другий тиждень мого стажування, і я вже розумію, що робота в стартапі мені ближча через швидкість і калібр проєктів, за які береться доволі маленька команда. В офісі працює близько 15 людей, ще стільки ж — дистанційно. Це дає інтернам багато простору для ініціативи і великої відповідальності. Ще мені подобається, наскільки наша команда молода, але професійна.
Після першого курсу я стажувалась у Smithsonian Culture Rescue Initiative, які займаються захистом культурної спадщини. Нині головний фокус організації — відстеження та звітування про руйнування культурної спадщини в Україні під час повномасштабного вторгнення росії.
Я провела та презентувала дослідження щодо розграбування музеїв Маріуполя та Криму, кодувала понад 350 релігійних об’єктів, знищених на Донеччині. Консультувала щодо впровадження штучного інтелекту в геопросторовому аналізі та інших дослідженнях тощо. Це було унікальне стажування — завдяки йому я зрозуміла, що насправді мені не дуже цікаво працювати у дещо закритій структурі без видимих швидких результатів. Хоча до того була впевнена, що все життя хотітиму займатися дослідженнями, але на практиці фідбек-цикл виявився надто розтягнутим.
У стартапі ж зранку прийшов, а ввечері вже досягнув поставлених завдань. Така робота краще підходить до мого темпераменту і викликає більше ентузіазму. Але поки що рано робити остаточні висновки. Надалі мені цікаво йти у сферу user experience product дизайну.
Мені 20, і я хочу приміряти різні ролі. Вже зараз я подаюся на стажування на наступне літо. Цього разу хочу спробувати себе в корпоративному секторі, де відстань між тобою і СЕО — 30 поверхів. Мені цікаво працювати над упровадженням ШІ в продукти, які мають конкретну цінність для нішевих спільнот. Наприклад, як Oura для жіночого здоров’я або інструменти фінансового планування для покоління Z. Я хочу бути частиною команди, яка допомагає таким продуктам ставати розумнішими, зручнішими й кориснішими, особливо там, де технології покращують повсякденні рішення людей, — від wellness до wealth management.
Аудит для стартапів. Про роботу в Мінцифри та плани
Поза тим, нещодавно я долучилася до команди, яка консультуватиме та проводитиме аудит для ШІ та блокчейн-стартапів у межах проєкту Sandbox від Мінцифри. Для мене та й інших фахівців це — волонтерський парт-тайм.
Чому це важливо? Будь-який інструмент ШІ, який планує вийти на європейський ринок, має ретельно себе перевірити за EU AI Act. Бо, якщо не відповідати критеріям, є ризик або отримати великі штрафи, або блокування з App Store.
Моя робота, так само як і інших учасників, полягає в тому, щоб перевіряти компанії за певним чеклистом: метрики, відповідність критеріям ШІ проєкту, відсутність розбіжностей із законодавством ЄС тощо. Зараз я вже переглянула документацію, як усе має працювати, та завершую тест-раунд для аналізу. Розуміння, як усе діятиме, є, але все ж багато в чому це дуже експериментальна робота.
Для мене важливо розвивати ШІ та запроваджувати його в урядовому секторі. Робити щось корисне для України — це мій пріоритет. Водночас світ глобальний, технології та ШІ якнайкраще це засвідчують. І маючи доступ до глобальних ринків та технологій, набуваючи експертності у важливих для мене сферах, я зможу робити більше для України.
