Чему вы научитесь

Примерное время: 30 минут

К концу этого урока вы сможете:

• Объяснять, как фреймворк ИИ-грамотности (4D) применяется в работе некоммерческих организаций

• Давать определение каждому из 4D: Делегирование (Delegation), Описание (Description), Распознавание (Discernment) и Добросовестность (Diligence)

Фреймворк 4D

(6 минут)

Это видео знакомит с фреймворком 4D — четырьмя взаимосвязанными компетенциями, которые лежат в основе ИИ-грамотности. Вы узнаете о двух режимах взаимодействия: цикле «Делегирование — Добросовестность» для решений о том, когда и стоит ли использовать ИИ, и цикле «Описание — Распознавание» для эффективной повседневной работы с ИИ. Каждая компетенция разбирается на три подкомпонента с примерами для некоммерческого сектора.

Ключевые выводы

• Цикл «Делегирование — Добросовестность» помогает принимать решения высокого уровня о том, когда использовать ИИ

• Делегирование — это решение о том, какая работа должна выполняться людьми, а какая — ИИ. Оно включает осознание проблемы (понимание своих целей), осознание платформы (знание возможностей и ограничений инструментов) и делегирование задач (вдумчивое распределение работы)

• Добросовестность означает ответственность за то, как вы используете ИИ. Она включает добросовестность создания (осознанный выбор инструментов), добросовестность прозрачности (честность о роли ИИ) и добросовестность внедрения (проверка результатов и готовность за них поручиться)

• Цикл «Описание — Распознавание» помогает эффективно взаимодействовать с ИИ каждый день

• Описание — это умение эффективно общаться с ИИ-системами. Оно включает описание продукта (определение результатов), описание процесса (направление подхода) и описание производительности (формирование поведения ИИ в совместной работе)

• Распознавание означает критическую оценку работы ИИ. Оно включает распознавание продукта (оценка качества), распознавание процесса (оценка того, как ИИ пришёл к результатам) и распознавание производительности (оценка поведения ИИ)

Упражнения

Упражнение №1: Картирование ваших потребностей в ИИ

Зачем? Это упражнение показывает, о каких компетенциях ИИ вы уже задумываетесь, а каким нужно уделить внимание, чтобы стратегически направить усилия туда, где это важнее всего.

• Самоанализ: составьте список своих вопросов и опасений по поводу использования ИИ

• Совместная работа: начните разговор с ИИ. Спросите ИИ: «Можешь помочь мне понять, к какому месту в фреймворке ИИ-грамотности 4D относится каждый из этих вопросов и опасений?»

• Рефлексия: к какой из 4 компетенций относится большинство ваших вопросов и опасений?

• Этот паттерн показывает, на чём вы сейчас сосредоточены. Именно ли там вам нужно развиваться в первую очередь, или вы избегаете более сложной компетенции, которая дала бы больший прогресс?

• Исходя из компетенции, которую вы определили как приоритетную, что конкретно вы сделаете иначе в следующий раз, когда будете использовать ИИ?

Упражнение №2: Найдите одну межкомпетентностную задачу (дополнительная цель)

Дополнительная цель = понять, как при каждом взаимодействии с ИИ вы задействуете (или должны задействовать) каждую из этих компетенций взаимосвязанным образом.

После картирования своих вопросов по 4D определите одну область, где вам нужно будет развивать несколько компетенций одновременно, чтобы эффективно двигаться вперёд.

Например:

• «Я понимаю, что мне нужны и навыки делегирования (решить, должен ли ИИ помогать с коммуникациями с волонтёрами), И навыки добросовестности (обеспечить защиту приватности волонтёров), прежде чем я смогу двигаться дальше».

• «Мои опасения по поводу точности (распознавание) не имеют значения, пока я не разовью навыки описания, чтобы вообще получать более качественные результаты».

Рефлексия по уроку

• Глядя на картированные вопросы и опасения, удивило ли вас, какая область компетенций доминирует? Что это может говорить о ваших текущих отношениях с ИИ?

• Как два цикла (Делегирование — Добросовестность и Описание — Распознавание) могли бы изменить ваше недавнее взаимодействие с ИИ?

Что дальше

На следующем уроке мы применим Описание и Распознавание на практике: вы научитесь исследовать и писать эффективно с помощью ИИ — навыки, которые напрямую применимы к грантовым заявкам, коммуникациям с донорами и программным материалам.

Обратная связь

По мере прохождения курса нам будет очень интересно узнать, как вы используете концепции курса в своей работе, а также любые ваши отзывы. Поделитесь отзывом здесь.

Благодарности и лицензия

Copyright 2025 Anthropic и Giving Tuesday. Основано на фреймворке ИИ-грамотности, разработанном проф. Риком Даканом (Ringling College of Art and Design) и проф. Джозефом Феллером (University College Cork). Выпущено под лицензией CC BY-NC-SA 4.0.