Univerzitní lídři hodně přemýšlejí o AI. Některé instituce nakupují licence na stránky, jiné tvoří pracovní skupiny a další navrhují zásady zaměřené na akademickou poctivost. Mezitím studenti tiše nesou náklady, které málokdo sleduje: mezi 1 200 a 1 800 dolary za čtyři roky předplatného nástrojů AI, které si roztříštěné a nevymahatelné institucionální politiky vyžádaly.
Takto vypadá typický studentský zážitek. První podzimní semestr: Profesor kompozice zakáže ChatGPT, i když má univerzita licenci. Biologická laboratoř doporučuje NotebookLM pro syntézu výzkumu. Profesor matematiky doporučuje Wolfram|Alpha Pro Premium za 8,25 $ měsíčně. Jarní semestr přináší jiného profesora psaní, který vyžaduje Grammarly Pro za 12 $ měsíčně, zatímco úvodní profesor informatiky navrhuje GitHub Copilot Pro za 10 $ měsíčně (i když zde stojí za zmínku – rekvizity pro GitHub Copilot – že Ověření studenti mohou mít nárok na bezplatný přístup k plánu Pro). Profesor výzkumných metod mezitím radí studentům, aby „používali AI zodpovědně“, aniž by definovali, co to znamená.
Jak studenti postupují, náklady se zvyšují. Kurzy statistiky vyžadují IBM SPSS Statistics s funkcemi AI nebo Jupyter s prémiovým výpočtem, například prostřednictvím předplatného Google CoLab Pro (9,99 $ měsíčně). Marketingové kurzy vyžadují Canva Pro pro designové projekty za 15 $ měsíčně. Kurzy Capstone doporučují Claude Pro za 20 $ měsíčně nebo prémiové verze výzkumných nástrojů, jako je Consensus nebo Elicit, běžící od 10 do více než 40 $ měsíčně. Různé kurzy se rovnají různým nástrojům a zásobník předplatného roste. Na penězích záleží – 1 200 až 1 800 dolarů je významný pro studenty, kteří již nyní natahují každý dolar. Finanční zátěž však odhaluje něco znepokojivějšího o tom, jak roztříštěnost nebo stagnace politik podkopává spravedlnost a poslání ve vzdělávání. Problém sahá hlouběji než institucionální nečinnost.
Bez koordinace stojí univerzity před dvěma neuspokojivými možnostmi. Možnost jedna: Nekupujte nic centrálně. Studenti nesou plné náklady – potenciálně 4 až 7 milionů dolarů v souhrnu ročně pro instituci s 15 000 studenty – což vytváří obrovské mezery ve vlastním kapitálu a absolventy nepřipravené na kariéry integrované s umělou inteligencí. Možnost dvě: Pokus o institucionální licencování. To však znamená více než nákup jediného velkého jazykového modelu. Psací disciplíny mohou fungovat s ChatGPT nebo Claude. Jiné obory však mohou potřebovat GitHub Copilot, Canva Pro, AI vylepšené modelovací platformy, Consensus, Elicit, AI funkce v SPSS nebo prémiové Jupyter compute. Existují tisíce platforem umělé inteligence.
Skutečně komplexní strategie pro velkou univerzitu by mohla přesáhnout 2 miliony dolarů ročně – bez záruky přijetí na fakultu nebo pedagogické integrace. Takže i s investicí, bez konsensu nebo dohody, mohou studenti stále zažít tuto daň AI. Některé instituce mají finanční kapacitu investovat jak do komplexního udělování licencí, tak do rozvoje fakulty. Ale většina univerzit, které čelí tlakům na zápis a omezeným rozpočtům, si koordinovanou strategii umělé inteligence v tomto měřítku nemůže dovolit. Výsledkem je paralýza politik, zatímco studenti nadále platí z vlastní kapsy. Některé instituce zkusily střední cestu a zakoupily licence stránek pro nástroje jako ChatGPT Edu nebo Claude for Education. Ale bez mezifunkční koordinace se tyto investice často míjejí účinkem.
Základní bariéra je skutečně strukturální. Oprávnění k zadávání zakázek obvykle přísluší hlavnímu informačnímu referentovi, zatímco pedagogická rozhodnutí náleží proboštovi a fakultě. Kancelář informačních technologií vybírá nástroje na základě zabezpečení, škálovatelnosti, nákladů a vztahů s dodavateli a spolehlivosti. Fakulta potřebuje nástroje založené na disciplinární způsobilosti, studijních výsledcích a individuální profesní přípravě. Tato kritéria se zřídka shodují. Pokud instituce něco koupí, může se stát, že bude nevyužitá, zatímco studenti budou nadále platit za to, co skutečně potřebují nebo co fakulta požaduje nebo preferuje.
To vytváří neúmyslnou krizi spravedlnosti: Dva studenti ve stejném základním kurzu mohou čelit dramaticky odlišnému přístupu. Student A, který pracuje 20 hodin týdně a má nárok na Pell Grant, si nemůže dovolit prémiové předplatné. Používá bezplatné verze s vážnými omezeními a použití čepice– a když ty čepice narazí na střední úkol, její práce se zastaví. Student B s rodinnou finanční podporou udržuje prémiové předplatné pro každý požadovaný nástroj s neomezeným používáním a prioritním přístupem. Práce studenta B vylepšená umělou inteligencí získává vyšší známky ne díky hlubšímu učení, ale díky přístupu k předplatnému. Akademické výhody se časem sčítají a mohou pokračovat i přes vysokou školu a do kariéry.
Univerzity zde vytvořily neúmyslnou daň z umělé inteligence pro studenty, která zvyšuje inflaci známek, nezajišťuje učení obsahu a stojí studenty. Univerzity vždy fungovaly na principu rovného přístupu k základním vzdělávacím zdrojům. Umělá inteligence se stala nezbytnou pro akademickou práci, ale přístup zůstává nerovný.
Akademická obec se hroutí. Koordinační mezera je strukturální – a opravitelná. Technologické týmy se zaměřují na infrastrukturu a bezpečnost. Akademické záležitosti řídí kurikulum a pedagogiku. Úspěch studentů řeší tradiční překážky v přístupu. Finanční pomoc řeší nouzové žádosti o podporu případ od případu. V praxi se CIO a probošt zřídkakdy koordinují na operační úrovni, kde se tato rozhodnutí skutečně dělají.
Důsledky zaměstnatelnosti zvyšují obavy o spravedlnost. Jeden průzkum zjistili, že 26 procent náborových manažerů nyní považuje plynulost AI za základní požadavek, přičemž 35 procent aktivně hledá zkušenosti s AI v životopisech. Studenti, kteří promují bez systematické přípravy na gramotnost umělé inteligence, čelí nevýhodám pracovní síly, které odrážejí nerovnosti ve vzdělání, které zažívali, nevýhodám, které se mohou rozšířit do kariérních výsledků a celoživotních výdělků.
Skutečná otázka není „Co bychom měli koupit?“ Místo toho si univerzity musí položit otázku: „Co je to plynulost umělé inteligence a jak poznáme, zda ji studenti dostávají?“ Potom: „Jak přijmeme strategická rozhodnutí o tom, co získá institucionální investice – nejen licence, ale také odkoupení a rozvoj fakulty – oproti tomu, co nakupují studenti?“ To vyžaduje strategickou koordinaci na výkonné úrovni, která spojuje IT a akademické záležitosti, což většině univerzit chybí.
Konverzace probíhají v oddělených silech, když se potřebují sblížit. Dokud to neudělají, budou univerzity pokračovat ve vytváření skrytých daní pro studenty a budou se divit, proč investice do AI nepřinášejí slibovanou transformaci vzdělávání. Studenti, kteří se ocitli v této mezeře, si možná ani neuvědomují, že se to děje, a nemají jazyk nebo platformu, aby to pojmenovali.
Demokratické poslání vysokého školství vyžaduje rovný přístup k základním učebním nástrojům. AI se stala nezbytností. Přístup zůstává nerovnoměrný. Náklady se přenášejí na studenty. Čím déle instituce odkládají opatření, tím větší se tyto mezery zvětšují.
