Po začetnem navdušenju vstopamo v obdobje resnih vprašanj o vlogi umetne inteligence v izobraževanju, raziskovanju in družbi

Tudi novice zadnjih tednov kažejo ta premik. Poleg predstavitev novih modelov in tehnoloških dosežkov vse več strokovnjakov razpravlja o tem, kako umetna inteligenca spreminja način učenja, ustvarjanja znanja in sprejemanja odločitev. V ospredje tako prihajajo vprašanja, kako pripraviti študente na prihodnost dela, kakšna bo vloga učiteljev in raziskovalcev ter kako zagotoviti, da bo razvoj umetne inteligence usmerjen v dobro ljudi in družbe.

Ena pomembnejših novic zadnjih tednov je bila konferenca Evolucija.AI 2026, ki je izpostavila premik od raziskovanja in pilotnih projektov k vse številnejšim primerom uporabe UI v praksi. Med osrednjimi temami konference, ki je potekala 11. 9., so bili prenos umetne inteligence v prakso, gradnja zaupanja vrednih rešitev, varna uporaba tehnologije in vprašanje, kako zagotoviti, da bo razvoj umetne inteligence koristil ljudem, organizacijam in širši družbi. Vsebinski poudarki dogodka kažejo, da se razprava vse bolj premika od tehnoloških zmogljivosti k vprašanjem praktične, varne in zaupanja vredne uporabe.

V visokošolskem prostoru se vse bolj uveljavlja prepričanje, da umetna inteligenca ni več tema prihodnosti, ampak del sedanjosti. Avtor prispevka Now Is the Time to Plan and Prepare Your Students and Colleagues on Workplace AI opozarja, da je čas za ukrepanje zdaj in ne šele takrat, ko se bodo tehnologije ustalile ali ko bodo na voljo dokončne smernice za njihovo uporabo. Po njegovem mnenju morajo izobraževalne ustanove že danes začeti vključevati umetno inteligenco v učne načrte, naloge in aktivnosti, saj bodo študenti delovali v okolju, kjer bo UI-pismenost postajala vse pomembnejši del strokovne usposobljenosti. Poseben poudarek namenja razvijanju ustvarjalnega in kritičnega reševanja problemov ter razmisleku o tem, kako umetna inteligenca spreminja načine dela in sprejemanja odločitev v najrazličnejših poklicih.

Podoben premislek ponuja tudi avtorica prispevka Beyond policing AI: reflections on teaching, assessment, and pedagogy in social science education, objavljenega v reviji Frontiers in Education. Opozarja, da vprašanje umetne inteligence v visokem šolstvu ni zgolj vprašanje nadzora nad njeno uporabo, temveč predvsem priložnost za ponovni premislek o tem, kaj naj bi študenti v procesu izobraževanja razvijali. V ospredje postavlja kompetence, kot so kritično mišljenje, refleksivnost, analitično razmišljanje, dialog in sodelovanje, ki jih umetna inteligenca ne more preprosto nadomestiti. Po njenem mnenju bi morali učitelji več pozornosti nameniti pedagoškim pristopom, ki spodbujajo aktivno sodelovanje študentov, poglobljeno učenje in razvoj kompleksnejših spretnosti. Umetna inteligenca lahko pri tem služi tudi kot izhodišče za analizo, kritično presojo in nadaljnje raziskovanje, ne zgolj kot orodje za pridobivanje hitrih odgovorov.

Ob tem pa je pomembno ločiti med pričakovanji in dejanskimi učinki umetne inteligence na izobraževanje. Članek The ‘Nonexistent’ Research on AI's Benefits for Education opozarja, da kljub hitremu uvajanju orodij umetne inteligence v visokošolskem prostoru še vedno primanjkuje dovolj kakovostnih in neodvisnih raziskav o njihovem vplivu na poučevanje in učne izide. Doslej opravljene raziskave kažejo mešano sliko, pri čemer strokovnjaki opozarjajo, da številnih trditev o učinkovitosti umetne inteligence še ni mogoče zanesljivo potrditi. Zaradi hitrega razvoja tehnologije je raziskovanje njenih učinkov še posebej zahtevno, zato nekateri raziskovalci zagovarjajo manjše in hitrejše raziskave, ki bi uporabo orodij spremljale in vrednotile že med njihovim uvajanjem. Za visokošolske ustanove to pomeni, da je pri odločanju o uporabi umetne inteligence pomembno upoštevati razpoložljive dokaze in posamezne primere uporabe obravnavati premišljeno, ne pa nekritično sprejemati obljub o učinkovitosti.

Podoben premislek o odgovorni uporabi umetne inteligence v raziskovanju ponuja tudi prispevek We’re asking the wrong question about AI in research. Avtorica opozarja, da se razprava pogosto osredotoča na vprašanje, ali je bila pri raziskovanju uporabljena umetna inteligenca, namesto na to, kako je bila uporabljena in ali so bila tveganja ustrezno obvladovana. Umetna inteligenca je že vključena v številna vsakodnevna raziskovalna orodja – od iskanja literature in analize podatkov do pisanja kode ter priprave in urejanja besedil. Pri tem pa niso vse uporabe enako tvegane: uporaba umetne inteligence za izboljšanje berljivosti ali organiziranje informacij se bistveno razlikuje od njene uporabe pri oblikovanju interpretacij, vrednotenj ali raziskovalnih zaključkov. Avtorica zato poudarja pomen transparentnosti, odgovornosti, človeškega nadzora in akademske presoje. Za raziskovalce in visokošolske ustanove to pomeni, da pri oblikovanju pravil za uporabo umetne inteligence ni dovolj zgolj določiti, kaj je dovoljeno in kaj prepovedano, temveč je treba razumeti tudi namen uporabe, njene posledice ter zagotoviti ustrezne mehanizme odgovornega ravnanja.

UNESCO-va publikacija The Algorithm in the Room: Seeing and Confronting the Implications of AI for the Future of Education združuje 26 prispevkov strokovnjakov z različnih področij in odpira širša vprašanja o prihodnosti izobraževanja v času umetne inteligence. Publikacija poudarja, da UI ni zgolj novo orodje, temveč tehnologija, ki vpliva na način učenja, poučevanja, preverjanja znanja in razmišljanja. Ob tem opozarja na pomen kritičnega mišljenja, argumentirane razprave, soočanja z nejasnostjo ter vloge učitelja, ki je ni mogoče preprosto avtomatizirati. Posebna pozornost je namenjena tudi vprašanju, kako ohraniti človeško presojo in avtonomijo v času, ko algoritmi vse pogosteje sodelujejo pri ustvarjanju, vrednotenju in posredovanju znanja. UNESCO zato poziva k premišljenemu usmerjanju uporabe umetne inteligence v skladu s cilji izobraževanja ter k temu, da učitelji in študenti ne ostanejo zgolj uporabniki tehnologij, temveč aktivno sodelujejo pri oblikovanju njihove prihodnosti.

Prispevek Three Pathways for Your Teaching: GenAI, Active Learning, and Large Classes poudarja, da umetna inteligenca sama po sebi ne bo izboljšala poučevanja. Avtorji predstavljajo tri področja, na katerih lahko pedagogi razvijajo svoje poučevanje: premišljeno uporabo generativne umetne inteligence, krepitev aktivnega učenja ter učinkovite pristope za delo z večjimi skupinami študentov. Pri tem opozarjajo, da nobena od teh poti ne predstavlja univerzalne rešitve, temveč zahteva premišljeno prilagajanje konkretnemu učnemu okolju, predmetu in potrebam študentov. Ključno sporočilo prispevka je, da mora tehnologija podpirati pedagoške cilje, ne pa jih nadomeščati.

Podobno praktično usmerjen je priročnik The AI Activities Guide for Teachers, ki ponuja konkretne dejavnosti za vključevanje umetne inteligence v učni proces. Poudarek ni le na uporabi tehnologije, temveč na aktivnem sodelovanju študentov, raziskovanju različnih pogledov ter kritičnem vrednotenju rezultatov, ki jih ustvarja umetna inteligenca. UI je tako predstavljena kot izhodišče za razpravo, raziskovanje in ustvarjanje, ne pa kot vir končnih odgovorov. Priročnik ponuja številne primere učnih aktivnosti, ki lahko učiteljem pomagajo pri načrtovanju smiselne in vključujoče uporabe umetne inteligence v razredu.

Raziskava Predictors of the Ethical Use of Generative Artificial Intelligence in Higher Education, izvedena med 980 študenti, kaže, da je etična uporaba generativne umetne inteligence povezana tako z individualnimi kompetencami kot z institucionalnim okoljem. Med pomembnimi dejavniki so akademska integriteta in transparentnost, UI-pismenost, kritično preverjanje vsebin, varovanje podatkov ter institucionalne usmeritve in etično izobraževanje. Avtorji zato poudarjajo pomen jasnih institucionalnih pravil, sistematičnega vključevanja etike v izobraževanje ter razvoja kritičnega in odgovornega odnosa do uporabe umetne inteligence. 

UNESCO je septembra 2026 začel globalno posvetovanje o izobraževanju v dobi umetne inteligence. V njem strokovnjake, raziskovalce, predstavnike vlad in druge deležnike vabi k razpravi o osnutkih dokumentov, ki obravnavajo ključna vprašanja upravljanja umetne inteligence v izobraževanju. Zbrani odzivi bodo prispevali k oblikovanju prihodnjih političnih priporočil UNESCO na tem področju. Posvetovanje poteka do oktobra 2026, končna zbirka priporočil pa je predvidena za leto 2027.

Pri razvoju kompetenc učiteljev je zanimiva tudi Googlova pobuda AI Educator Series, ki učiteljem ponuja nova usposabljanja za uporabo umetne inteligence v izobraževanju. Serija vključuje praktične vsebine in primere uporabe, namenjene podpori učiteljem pri razumevanju ter vključevanju umetne inteligence v njihovo delo. Pobuda tako predstavlja še en primer vse večjega poudarka na sistematičnem razvoju kompetenc učiteljev za smiselno, kritično in odgovorno uporabo umetne inteligence.

V Sloveniji je pozornost pritegnil tudi primer uporabe umetne inteligence pri operaciji možganskega tumorja. Tehnologija je zdravnikom služila kot dodaten »par oči« pri analizi podatkov ter kot podpora pri odločanju med zahtevnim posegom. Končne odločitve je še vedno sprejemala zdravniška ekipa, primer pa nazorno kaže, kako lahko umetna inteligenca podpira strokovnjake pri zahtevnih nalogah, ne da bi nadomestila njihovo znanje, izkušnje in strokovno presojo.

Na področju razvoja zdravil se vse bolj povezujeta omrežna biologija in umetna inteligenca. Takšni pristopi omogočajo analizo obsežnih biomedicinskih podatkov ter lahko pomagajo pri prepoznavanju terapevtskih tarč, napovedovanju odzivov na zdravljenje in boljšem razumevanju kompleksnih bioloških procesov. Avtor poudarja, da bi lahko povezovanje obeh področij pomembno prispevalo k prihodnjemu razvoju zdravil in natančnejšemu razumevanju bolezni. Hkrati opozarja, da napovedi umetne inteligence ne morejo nadomestiti eksperimentalnega in kliničnega preverjanja, temveč jih je treba razumeti kot podporo raziskovalnemu procesu.

Podobno raziskovalci Univerze v Cardiffu razvijajo nove pristope umetne inteligence za analizo kompleksnih bioloških podatkov. Ob vse večjem obsegu in kompleksnosti podatkov lahko takšne metode pomagajo raziskovalcem pri prepoznavanju vzorcev ter boljšem razumevanju bioloških procesov. Raziskovalci poudarjajo, da lahko umetna inteligenca pomembno pospeši analizo podatkov in odkrivanje novih povezav, ki bi jih bilo s klasičnimi metodami težje prepoznati. Primer kaže, kako umetna inteligenca vse bolj vstopa tudi v raziskovalno delo kot orodje za analizo podatkov in podporo znanstvenim odkritjem.

Ti primeri kažejo, da največja vrednost umetne inteligence ni nujno v nadomeščanju strokovnjakov, temveč v podpori pri analizi kompleksnih podatkov in sprejemanju odločitev. Prav zato hiter razvoj zmogljivosti odpira tudi vprašanje, ali ga dovolj hitro spremljajo ustrezni varnostni mehanizmi.

Zanimiva je tudi analiza vpliva umetne inteligence na trg dela, ki za zdaj ne kaže množičnega zmanjševanja števila delovnih mest zaradi UI. Hkrati se v posameznih sektorjih pojavljajo nova delovna mesta in vse večje potrebe po znanjih, povezanih z uporabo umetne inteligence. Namesto preprostega izginjanja delovnih mest tako v ospredje vse bolj stopa vprašanje, kako se bodo spreminjale zahteve po znanju, kompetencah in načinih dela. Za izobraževalne ustanove je to še en opomnik, da bo prilagajanje študijskih programov in razvoj novih kompetenc pomemben del priprave diplomantov na prihodnost.

Na področju samovozečih vozil je pozornost pritegnila tudi objava prvih slovenskih posnetkov Teslinega sistema Full Self‑Driving. Posnetki prikazujejo delovanje sistema na slovenskih cestah, tudi v zahtevnejših prometnih in vremenskih razmerah, ter ponujajo konkreten vpogled v uporabo umetne inteligence pri avtomatizirani vožnji. Sistem sicer še vedno zahteva stalen nadzor voznika, ki ostaja odgovoren za upravljanje vozila, vendar primer kaže, kako hitro napredujejo praktične uporabe umetne inteligence v prometu.

OpenAI je predstavil novo različico sistema za ustvarjanje slik ChatGPT Images. Po navedbah podjetja nova različica prinaša izboljšave pri natančnosti, razumevanju navodil in kakovosti ustvarjenih vizualnih vsebin. Primer kaže, kako hitro se razvijajo zmogljivosti generativne umetne inteligence tudi na področju ustvarjanja in urejanja slik ter kako se meje med besedilnimi in vizualnimi orodji umetne inteligence vse bolj brišejo.

Pomembna novost je tudi predstavitev modela GPT‑6 Astra. OpenAI ga predstavlja kot svoj najzmogljivejši model doslej, z izboljšanimi zmogljivostmi za delo z računalnikom, programiranje, znanstveno raziskovanje in druga zahtevna strokovna opravila. Model je zasnovan tudi za bolj samostojno izvajanje kompleksnih nalog, kar nakazuje nadaljnji premik od sistemov, ki zgolj odgovarjajo na vprašanja, k sistemom, ki lahko samostojneje pomagajo pri izvedbi dela. Novica zato znova odpira vprašanja o tem, kako se bodo spreminjali delo, raziskovanje in vsakodnevna uporaba umetne inteligence v prihodnjih letih.

Pozivi k bolj previdnemu razvoju umetne inteligence postajajo vse pogostejši tudi med vodilnimi predstavniki tehnološke industrije. Izvršni direktor podjetja Anthropic Dario Amodei je v zadnjih dneh opozoril, da razvoj zmogljivosti umetne inteligence napreduje hitreje kot razvoj varnostnih mehanizmov, potrebnih za njihovo razumevanje in nadzor. Zavzel se je za upočasnitev razvoja najzmogljivejših sistemov ter za bistveno več neodvisnega preverjanja njihove varnosti in zanesljivosti. Podobne poudarke povzema tudi poročanje časnika The New York Times, ki izpostavlja vprašanje, kako zagotoviti, da bo hiter razvoj zmogljivosti umetne inteligence spremljal tudi ustrezen razvoj varnostnih mehanizmov, metod preverjanja in neodvisnega nadzora. Razprava tako ni več osredotočena predvsem na vprašanje, ali bo umetna inteligenca napredovala, temveč na to, kako zagotoviti, da bo tehnološki napredek potekal odgovorno in v skladu s širšimi družbenimi interesi.

Novice tako kažejo, da obdobje začetnega navdušenja nad umetno inteligenco vse bolj nadomešča zrelejši razmislek o tem, kdaj je njena uporaba smiselna, kako preverjati njene rezultate ter kdo ohranja odgovornost za končne odločitve. Za visoko šolstvo to pomeni predvsem potrebo po premišljenem vključevanju UI, razvoju ustreznih kompetenc ter ohranjanju človeške in strokovne presoje.

Podobno kot v prejšnjih številkah UI novičnika vas tudi tokrat vabimo, da v kolikor pri svojem predmetu preizkušate premišljeno rabo UI, ste zaradi nje spremenili nalogo ali pa ste naleteli na dilemo, ki bi koristila tudi drugim, nam izkušnjo predstavite prek kratkega obrazca.

Hkrati vas vabimo, da krepite lastne kompetence s področja UI-pismenosti prek spletnih delavnic, na katerih lahko samostojno, v lastnem tempu in času predelate vsebine, o katerih je bilo veliko pisanja tudi v današnjem UI-novičniku.

Avtorice: Mateja Bevčič, Eva Kern Nanut, Eva Škraba, Maja Kosmač, Sanja Jedrinović Čufer, Center UL za uporabo IKT v pedagoškem procesu