„Apgailestauju, kad taip jautiesi“ – tai viena iš frazių, kurias naudojo prieš beveik 60 metų atsiradęs pirmasis dirbtinio intelekto (DI) robotas „ELIZA“. Didžiule mokslo sensacija anuomet tapęs išradimas imitavo psichoterapeutą ir galėjo pateikti tik labai ribotus atsakymus. Tuo tarpu dabar tokių DI įrankių, kaip „ChatGPT“ galime paprašyti bet ko – ir sukurti šmaikštų eilėraštį apie cepelinus, ir išspręsti aukštosios matematikos uždavinį. Lukas Keraitis, „Tele2“ Inovacijų ekspertas, sako, kad kad nors apie DI daugelis išgirdo neseniai, tai yra lėto ir nuoseklaus daugybės mokslininkų darbo rezultatas. 

„Dirbtinio intelekto pradžia galima laikyti 1943 m. matematikos ir neurologijos mokslininkų bendrą tyrimą apie žmogaus smegenis kaip informaciją apdorojančią mašiną. Jau 1966 m. buvo sukurtas pirmasis pokalbių robotas „ELIZA“. Tačiau tik tūkstantmečių sandūroje susidarė sąlygos tirti tokį DI, kaip jį matome dabar – tobulėjantys procesoriai leido atlikti daug resursų reikalaujantį DI apmokymą, o internete atsirado pakankamai apmokymui reikalingų duomenų”, – sako L. Keraitis ir dalijasi 7 svarbiausiais DI istorijos įvykiais.

1. Sustiprintojo mokymosi proveržis (10-sis dešimtmetis):

1992 metais dirbtinio intelekto srityje įvyko svarbus proveržis. Sustiprinamojo mokymosi  (angl. „reinforcement learning“, RL) metodai leido sistemoms mokytis iš savo veiksmų, naviguoti sudėtingose aplinkose. Ši pažanga įkvėpė tolesnius tyrimus ir prisidėjo prie tokių technologijų, kaip robotai ir bepiločiai orlaiviai, vystymo. Šioje srityje svarbiausiais laikomi „Q-mokymosi“ ir „TD-Gamon“ algoritmų atsiradimai – jie leido optimizuoti veiksmus ir spręsti sudėtingas užduotis.

„Du pastarieji įvykiai išties leido kompiuterinėms sistemoms tobulėti ir mokytis iš savo klaidų. Pasitelkiant nuotraukų analizę atsirado galimybė nustatyti tam tikras ligas, o kompiuteriniai žaidimai gebėjo prisitaikyti prie žaidėjo elgsenos”, – paaiškina L. Keraitis.

2. Autonominių transporto priemonių lenktynės (2004 m.)

2004 m. pirmą kartą buvo surengtas konkursas „DARPA Grand Challenge“ – autonominių (bepiločių) automobilių lenktynės. Per pirmąsias lenktynes nei vienam automobiliui nepavyko įveikti 100 km ilgio trasos Mohavės dykumoje. 2005 m. vėl surengtos lenktynės buvo sėkmingesnės – nuvažiuoti visą trasą pavyko penkioms transporto priemonėms. Šios lenktynės padėjo paspartinti dirbtiniu intelektu paremtų vairavimo technologijų plėtrą.

3. Balso atpažinimo funkcijos „iPhone“ ir „Siri“ pristatymas (2011 m.) 

Anksčiau balso atpažinimo technologija buvo naudojama tik specializuotose srityse su ribotu funkcionalumu. „iPhone“ balso atpažinimo funkcija ir „Siri“ išmanusis asmeninis asistentas pirmą kartą leido mažai ką bendro su technologijomis turintiems žmonėms bendrauti su kompiuteriu balsu. „Siri“ galimybės apėmė skambučių iniciavimą, tekstinių žinučių siuntimą, klausimų atsakymą ir net nustatymų keitimą – viską per balso komandas. Tai paskatino kitas technologijų įmones kurti savo balsu valdomus asistentus bei DI pagrįstų asmeninių asistentų programų plėtrą visoje technologijų pramonėje.

4. Vaizdų atpažinimo technologijos (2015 m.)

2015 m. kasmetiniame „ImageNet“ iššūkyje paaiškėjo, kad DI paremtos mašinos jau gali aprašyti ir atpažinti vaizdus. Iššūkyje įvairioms DI mašininio mokymosi programoms buvo pateikta 1000 nuotraukų, kurias paprašyta kuo tiksliau identifikuoti ir apibūdinti. Tai joms pavyko padaryti 97,3 proc. tikslumu. Iki 2015-ųjų vaizdų atpažinimas buvo pagrindinis dirbtinio intelekto iššūkis.

„Technologijų kompanijos skubėjo įtraukti šias naujoves į savo programinę įrangą. „Google Photos” tais pačiais metais technologiją pritaikė atpažįstant objektus nuotraukose ir taip skirstant juos į kategorijas, pavyzdžiui, „gamtos vaizdai”, „automobiliai”, tačiau iki šiol pasitaiko ir vaizdų atpažinimo klaidų”, – teigia L. Keraitis.

5. „AlphaGo“ nugalėjo pasaulio „Go“ žaidimo čempioną (2016 m.)

Senovinis stalo žaidimas „Go“ buvo sukurtas Kinijoje prieš 3000 metų ir yra toks sudėtingas, kad galimų ėjimų skaičius yra beveik nepamatuojamas. Sukurti kompiuterines programas, kurios galėtų įveikti žmones loginiuose žaidimuose, buvo ilgalaikis dirbtinio intelekto tyrėjų tikslas. Tačiau 2016 m. bendrovės „DeepMind“ sukurta programa „AlphaGo“ pirmą kartą įveikė Lee Sedolą, tapusį pasaulio „Go“ žaidimo čempionu. Šį žaidimą internetu stebėjo per 200 milijonų žmonių. Ši pergalė parodė, kad DI sistemos gali išmokti įveikti sudėtingas užduotis, kuriose reikia strateginio mąstymo ir kūrybiškumo.

6. Didelių kalbos modelių atsiradimas (2017 m.)

2017 m. „Google“ mokslininkai paskelbė svarbų straipsnį, kuriame pristatė pirmąjį kalbos vertimo „transformerį“, paremtą mašininiu mokymusi. Užuot atskirai vertę kiekvieną žodį, „transformeriai“ vienu metu perskaito ištisus sakinius, nustatydami priklausomybę tarp žodžių ir išgaudami prasmę pagal kontekstą. Iki šio pokyčio „Google Translate“ vertimo technologija nelabai gerai suprasdavo sakinių sąsajas, todėl vertimai galėjo būti netikslūs. Tai tapo pagrindine technologija, naudojama vėlesniuose DI atradimuose ir dideliuose kalbos modeliuose (angl. „large language models“).

Po didžiųjų kalbos modelių proveržio atsirado galimybė gerokai kokybiškiems pokalbių robotams. Pavyzdžiui, „Tele2“ klientus konsultuoja pokalbių robotai „Rūta“ ir „Pildyk Botas“, galintys atsakyti į svarbiausius klientų klausimus, kitos organizacijos taip pat „robotizuoja” savo žinias.

7. „OpenAI“ išleidžia „GPT-1“ (2018 m.)

2018 m. „OpenAI“ išleido pirmąjį generatyvinį (kurti gebantį) iš anksto apmokytą kalbos modelį. Naudodamas šią technologiją, „GPT-1“ galėjo atsakyti į klausimus ir generuoti teksto blokus. Įrankis buvo apmokytas naudojant du didelius duomenų rinkinius: vieną su maždaug 8 milijonais interneto puslapių, o kitą – su daugiau kaip 11 tūkst. knygų. Nors technologija buvo sklandi ir gerokai pažangesnė nei jos pirmtakės, nesugebėjo nuosekliai generuoti ilgesnių teksto blokų ir buvo linkusi kartotis. Vėlesnės „GPT“ versijos tapo dabar mums geriausiai pažįstamais ir naudojamais DI pokalbių robotais.

„Pastarųjų metų progresas DI srityje buvo tikrai stulbinantis. Galima sakyti, kad ši sritis duoda jau brandžių vaisių – įrankių kasdienybėje iškylančioms problemoms spręsti. Įdomu, kur link visa tai nuves – galbūt po didelio susižavėjimo turėsime „DI žiemą”, o gal įsisiūbavęs progresas tik dar labiau sustiprins DI pajėgumus“, – sako L. Keraitis.

Po naujausio „Google Chrome“ atnaujinimo dirbtinis intelektas (DI) dar arčiau priartės prie paprastų vartotojų. Populiariausia pasaulyje naršyklė praėjusią savaitę pasipildė trimis naujomis DI funkcijomis, kurios padės nepasimesti skirtukų gausoje, padailins naršyklės išvaizdą ir netgi už mus parašys tekstą, kai to prireiks. „Telia“ Skaitmeninės pažangos centro ekspertai atskleidžia, kaip šiomis naujovėmis bus galima pasinaudoti.

„DI jau antrus metus iš eilės yra karščiausia tema technologijų industrijoje, o jo vystymosi tempai ir toliau išlieka įspūdingi. Tačiau DI populiarėjimas yra viena, kai tam reikia eiti į specializuotą internetinį puslapį ar naudoti išmanymo reikalaujančius įrankius, o visai kita, kai jis tiesiog atsiduria 3 milijardų žmonių naudojamoje naršyklėje ir dar veikia automatiškai. „Chrome“ atsiradusios mašininio mokymosi funkcijos ne tik pakeis tai, kaip naršome internete, bet ir DI galimybes leis išbandyti tiems, kas tam iki šiol neturėjo motyvacijos arba nejautė poreikio“, – atnaujinimo reikšmę pabrėžia „Telia“ Skaitmeninės pažangos centro skaitmenizacijos ekspertė Diana Gold.

Ekspertė atkreipia dėmesį, kad nors sparčiai išpopuliarėjus „OpenAI“ įrankiams, „Google“ savo DI įrankį LLM išleido po daugiau nei metų, tačiau kaip didžiausia paieškos platforma nesiruošia atsisakyti lyderio pozicijos DI vystymo ir pritaikymo srityje.

Skirtukų betvarkei – viso gero 

Planuojant kelionę ar atliekant kitą atsakingą užduotį, daugelio mūsų naršyklėse skirtukų skirtukų pridygsta lyg grybų po lietaus. Skrydžio bilietų svetainę veja viešbučių rezervacija, paskui jas seka orų prognozių puslapis ir naujo lagamino paieškos internetinėse parduotuvėse. O galiausiai visa svarbi informacija pasimeta tarp „YouTube“ kelionių laidų ir susirašinėjimų socialiniuose tinkluose.

„Tvarkingai sudėlioti skirtukai turėtų palengvinti kelių darbų atlikimą vienu metu, bet juos grupuoti rankiniu būdu daug kam yra didelis vargas. Laimė, naujausioje M121 „Chrome“ versijoje tą už mus gali atlikti DI – tereikia užvesti kursorių ant norimo skirtuko ir spustelėjus dešinįjį pelės klavišą pasirinkti „Organize Similar Tabs“ arba šią funkciją aktyvuoti paspaudus skirtukų skilties pradžioje esančią, žemyn nukreiptą rodyklę. „Chrome“ skirtukus suskirstys pagal temą, sugalvos grupių pavadinimus ar net joms labiausiai tinkančius jaustukus“, – paaiškina D. Gold.

Skirtukų grupių tipai gali būti patys įvairiausi. Jei renkatės naują išmanųjį ir skaitote daug įvairiausių apžvalgų, DI jas suskirstys pagal telefono modelį. Ieškant pigių skrydžių ir apartamentų, „dirbtinės smegenys“ skirtukus atskirs į atitinkamas grupes. Bandote vienu metu suderinti darbinės ataskaitos rengimą ir filmo vakarui paieškas? „Chrome“ DI pasirūpins, kad šie darbai nesusipainiotų. 

Budintis rašymo pagalbininkas 

Skaitmeninėje erdvėje šiandien beveik neįmanoma pabėgti nuo rašymo. Nesvarbu, ar tai būtų eilinis atsakymas į kolegos elektroninį laišką, ar socialinio tinklo įrašas – mokėti artikuliuotai reikšti mintis raštu tampa vis svarbesniu įgūdžiu. Visgi tam talentą turime ne visi, o net jeigu ir esame tuo apdovanoti, kartais būname tiesiog pernelyg pavargę, kad sugebėtume internetinę plunksną tinkamai „pagaląsti“.

Šią problemą jau kurį laiką galėjome spręsti naudodami „ChatGPT“ ar „Bard“ DI asistentus, bet neretai to atsisakydavome dėl teksto trumpumo ar nepatogaus teksto kopijavimo/įklijavimo proceso. Tačiau „Chrome“ bet kokius DI naudojimo stabdžius „išjungia“ su nauju „Help Me Write’ funkcionalumu. Spustelėjus dešinį pelės klavišą ant bet kokio teksto lauko ir pasirinkus minėtą naujovę, pakaks parašyti kelis žodžius ir likusį tekstą už vartotoją sukurs „Gemini“ didžiuoju kalbos modeliu (LLM) paremtas pagalbininkas.

„Tai gali būti bet kas – „LinkedIn“ įrašas apie pasiekimus profesinėje srityje, sveikinimas draugui gimtadienio proga, mandagus atsakymas į verslo partnerio užklausą, kvietimas į konferenciją ir daug kitų pačių įvairiausių rašto darbų. „Chrome“ įdiegtam asistentui tereikia duoti šiek tiek konteksto ir jis parašys profesionaliai skambantį tekstą. Jei vartotojui DI kūrybos rezultatas nebūtų priimtinas, „Chrome“ netgi leidžia pasikoreguoti sugeneruoto teksto ilgį ir toną, kad jis skambėtų profesionaliau arba draugiškiau“, – pasakoja „Telia“ Skaitmeninės pažangos centro ekspertė.

„Google“ aplikacijų tyrinėjimais pagarsėjęs tinklaraštininkas „AssembleDebug“ taip pat neseniai aptiko įrodymų, kad naujausiose „Android“ ir naršyklėms skirtose „Gmail“ versijose „Help Me Write“ funkcija žengs dar vieną žingsnį į priekį. Gavusi šiek tiek konteksto, ji ne tik sugebės parengti elektroninio laiško juodraštį, bet ir šio darbo instrukcijas priimti balsu. Kitaip tariant, netrukus atsakinėti į elektroninius laiškus bus galima tiesiog DI padiktavus trumpą santrauką to, ką jis turėtų parašyti pašnekovui.

Atnaujinimo gali tekti šiek tiek palaukti

Paskutinis DI magija pripildytas „Chrome“ atnaujinimas – individualizuoti naršyklės ekrano fonai. Šoniniame naršyklės meniu atvėrus „Customize Chrome“ skiltį ir pasirinkus „Change Theme“, išvysime naują punktą „Create With AI“. Jis leis naršyklės siūlomas temas geriau pritaikyti savo skoniui, pakeičiant jų stilių ir spalvų gamą. Pavyzdžiui, pasirinkus šiaurės pašvaistės temą, DI gali padėti išryškinti violetinį toną ar paveikslą suanimuoti. 

Visos trys DI naujovės integruotos į naujausią „Windows“ ir „Mac“ platformoms skirtą „Chrome (121)“ versiją, bet jų aktyvavimas vykdomas pamažu. Kadangi „Google“ jas vadina eksperimentinėmis, kol kas DI funkcijos veikia tik daliai JAV gyvenančių vartotojų, kurie „Chrome“ prisijungimui naudoja įprastą, o ne mokslui ar verslui skirtą „Workspace“ paskyrą. Vis dėlto „Google“ pažadėjo „Chrome“ DI prieinamumą plėsti, todėl išmaniosios galimybės anksčiau ar vėliau pasieks ir Lietuvos gyventojus.

Pasak D. Gold, norint pasitikrinti, ar jas jau galima aktyvuoti savo kompiuteryje, reikėtų spustelėti dešiniajame viršutiniame naršyklės kampe esančius tris taškus, atverti nustatymų meniu ir jame ieškoti „Experimental AI“ puslapio. Jei jo neradote, reiškia „Google“ DI funkcionalumo jūsų paskyrai dar kol kas neaktyvavo.

„Tele2“ grupė pradėjo bendradarbiavimą su technologijų milžine „Amazon“. Operatorius klientų aptarnavimo srityje pritaikė pažangų JAV bendrovės technologinį sprendimą, kurį pirmiausiai išbando Švedijos rinkoje. Dirbtiniu intelektu (DI) paremtas įrankis generuos reikalingą informaciją ir padės klientų aptarnavimo specialistams greičiau rasti atsakymus į klientams kylančius klausimus.

„Girdime, ko nori mūsų klientai ir darome viską, kad jie būtų laimingi. Teikiame aukštos kokybės paslaugas už gerą kainą, ieškome naujų būdų, kaip ir toliau užtikrinti nepriekaištingą aptarnavimą. DI sprendimus jau išbandome ir Lietuvoje, o bendradarbiavimas su industrijos milžine duos dar daugiau naudingos patirties“, – sako Petras Masiulis, „Tele2“ generalinis direktorius Lietuvai ir Baltijos šalims.

Naująjį klientų aptarnavimo įrankį naudos „Tele2“ klientų aptarnavimo specialistai, teikiantys konsultacijas dėl daiktų interneto („IoT“) paslaugų. Toks sprendimas priimtas atsižvelgiant į plečiamą daiktų interneto paslaugų spektrą ir augantį aukštos kokybės klientų aptarnavimo poreikį.

Švedijos rinkoje išbandomas įrankis paremtas „Amazon Bedrock“ paslauga, naudojančia generatyvųjį (kurti gebantį) DI. Šis sprendimas naudoja DI kalbos modelius – specializuotus pokalbių robotus, apmokytus tiksliai atsakyti į su telekomunikacijų ir „IoT“ sritimi susijusius klausimus.

Naudodamiesi šiuo įrankiu, klientų aptarnavimo specialistai gaus apibendrintas įžvalgas su duomenimis apie daiktų interneto paslaugas. Taip bus sutrumpinamas laikas nuo užklausos iki atsakymo pateikimo, padidinamas klientų duomenų saugumas ir privatumas, užtikrinama geresnė klientų patirtis.

Jau išbandomas „Amazon Bedrock“ įrankis ateityje bus tobulinamas ir palaipsniui įvedamas kitose bendrovės rinkose.

„Tele2“ dirbtinį intelektą klientų aptarnavimui pasitelkė jau anksčiau – bendrovės klientus konsultuoja pokalbių robotai „Rūta“ ir „Pildyk Botas“, o bendrovės darbuotojus – žmogiškųjų išteklių „Happy Botas“. Kuriant naujus pažangius sprendimus ir tobulinant šiuos įrankius, užtikrinama inovatyviausia klientų aptarnavimo patirtis.

Jau metus diskutuojame apie dirbtinio intelekto (DI) įtaką Lietuvos švietimo sistemai. Nors dėmesio mokykloms skiriame daug, apie situaciją universitetuose ar kolegijose sužinoti sunkiau. Kaip teigia vieno didžiausio šalies universiteto ekspertai – nesąžiningo darbo problemą efektyviai sprendžia specializuoti DI įrankiai.

„Neturime baimintis ar iš anksto nusistatyti prieš DI grįstas technologijas. Tinkamai naudojamos jos sukuria pridėtinę vertę, atlaisvina žmogų nuo gana techninių darbų ir sudaro sąlygas produktyviau panaudoti savo laiką.

Studijų procesas ne išimtis. Žinoma, egzistuoja ir akivaizdžios rizikos plisti nesąžiningam elgesiui. Tad labai svarbu susitarti dėl teisingo naudojimo pozityviems tikslams. Dėl to stengiamės suderinti tikslų DI sugeneruoto teksto identifikavimo ir atitinkamo žymėjimo procesus, kurie padės išvengti galimų rizikų“, – teigia Vytauto Didžiojo Universiteto (VDU) prorektorė dr. Simona Pilkienė.

Kokį vaidmenį DI atlieka universitete?

Kaip pastebi dr. Simona Pilkienė, DI įrankiais sugeneruotas tekstas vis dažniau pradedamas naudoti studijų procese. 

Nesąžiningi studentai dirbtinį intelektą į pagalbą pasitelkia skirtingoms užduotims atlikti: galvojant rašto darbo temą, ieškant cituotinų šaltinių, formuojant argumentus, o kiti – ir parašyti visą rašto darbą. 

„Priešingai vyraujančiai nuomonei, DI baigiamųjų darbų rengimui dar nėra taip plačiai paplitęs. Studentai technologiją dažniau mėgina naudoti mažesnės apimties rašto darbuose. Būtina pastebėti, kad baigiamojo darbo rengimo procedūros nėra palankios dirbtiniam intelektui, nes metiniai projektai negimsta per naktį.

Tai ištęstinis ilgo laikotarpio darbas, susidedantis iš kelių dalių, kuriose studentas naudojo įgytas žinias, atlieka kokybinį ar kiekybinį tyrimą pagal aiškiai apibrėžtą metodologiją. Ir visuomet kartu su juo darbo rengime dalyvauja vadovas, kuris nuolat stebi savarankiško studento darbo procesą“, – sako VDU prorektorė.

Šie ir papildantys veiksniai išlieka neįkandamu riešutu šiandienėms teksto generavimo sistemoms.

Užtikrinti sąžiningumą padeda ir dirbtinis intelektas

Aukštosios mokyklos turi labai aiškias vertybines nuostatas akademiniam sąžiningumui palaikyti, todėl nuolat organizuojami įvairūs informaciniai renginiai bei akcijos studentams šviesti. Tačiau greta teisinių normų – naudojami ir pažangūs DI įrankiai.

„Universitetas vadovaujasi Europos komisijos patvirtintomis gairėmis, taip pat mūsų ilgamečio partnerio „Oxsico“ parengtomis rekomendacijomis ir įrankiais. Nuo šių mokslo metų pradžios naudojame specialių  įrankį, kuris skirtas būtent lietuvių kalbai. „Oxsico“ kuriamas teksto sutapties atpažinimo sprendimas leidžia atpažinti galimai su DI kurtą tekstą ir taip užkirsti kelią galimam nesąžiningam elgesiui“, – dalinasi VDU prorektorė.

Švietimo technologijų startuolio „Oxsico“ vadovė Kotryna Tomkevičiūtė pabrėžia, kad dirbtinio intelekto perversmo laikais suprasti skaitomo teksto kilmę yra būtina.

„Įvairūs DI įrankiai, įskaitant ir populiarųjį „ChatGPT“ leidžia daug lengviau sugeneruoti tekstą. Nors prieš metus galvojome, kad toks sugebėjimas prilygintinas burtams, jau suprantame: šiandien šių įrankių potencialas nėra toks beribis, kaip manėme iš pradžių. DI įrankiams trūksta priėjimo prie naujausios informacijos, mokslinių šaltinių ir gebėjimo dirbti prie išties sudėtingų problemų.

Be to, DI dažnai sugeneruoja klaidinančią informaciją, kuri gali suklaidinti ne tik teksto tikrintojus, bet ir patį autorių. Dėl to atpažinti algoritmo kurtą tekstą yra itin svarbus įgūdis visiems švietimo sektoriaus dalyviams“, – pastebi Kotryna Tomkevičiūtė. 

Turi keisti švietimo sistemos tikslą 

Žiūrėdami į šiandienę situaciją ir požiūrį į DI, matome du kontrastuojančius pasaulius. Švietime DI yra visiškas tabu, o net menkiausia jo pateisinimas sulaukia kritiškų žodžių. Tuo tarpu darbo rinkoje – situacija kardinaliai priešinga, nes ten iš darbuotojų reikalaujama bent minimalių DI įrankių naudojimosi žinių. Tai sukuria akivaizdžią problemą, kurios aktualumas ateities pasaulyje tik didės.

Todėl reikia ne mažinti DI naudojimą švietimo institucijose, bet integruoti jį taip, kad studentams nebūtų pagundų nesąžiningai pasilengvinti  sau darbą. 

„Reikėtų iš naujo įvertinti namų darbų ar atsiskaitomosios užduoties sąvokas. Sukčiavimas su dirbtinio intelekto įrankiais smarkiai plinta atliekant užduotis, kurios reikalauja tik faktinių žinių, monotoniško ar atsikartojančio darbo. Todėl uždaviniai reikalaujantys konkrečių atsakymų, datų ar apibrėžimų nėra efektyvus būdas tikrinti mokinių žinias, kadangi jų atsakymus nesunkiai galės pakeisti „ChatGPT“.

Tačiau jei vietoj klausimų „kas?“, „kur?“, „kada?“ su studentais diskutuosime ir prašysime realiu laiku pagrįsti savo nuomonę – DI įrankiai neturės šansų“, – įsitikinusi startuolio vadovė.

Kaip apibendrina Kotryna Tomkevičiūtė, studentams reikia siūlyti atlikti tokias užduotis, į kurias pokalbių robotai turi tik labai ribotus atsakymus arba juos pateikus būtų iš karto matoma tikroji jų kilmė. Švietimo sektoriui reikėtų susikoncentruoti į aukštesnių gebėjimų lavinimą. Pavyzdžiui, kritiniam informacijos vertinimui, gebėjimui diskutuoti, problemų sprendimui ar inovacijų kūrimui.