30/09/2026
# Dirbtinis intelektas darbe, mokykloje ir kasdienybėje: kuo jis gali būti naudingas?
Dirbtinis intelektas (DI) vis dažniau naudojamas tekstams rengti, informacijai apdoroti ir mokymuisi. Tačiau jo naudą svarbu vertinti remiantis tyrimais: greitai gautas atsakymas dar negarantuoja nei tikslumo, nei geresnio supratimo. Šiame straipsnyje daugiausia aptariamas generatyvinis DI – sistemos, galinčios kurti tekstą ir kitą turinį pagal vartotojo užklausą.
**Darbe: pagalba atliekant pasikartojančias užduotis**
DI gali padėti parengti laiško juodraštį, sutrumpinti ilgą dokumentą, išversti tekstą ar susisteminti informaciją. Pavyzdžiui, darbuotojas gali pateikti susitikimo užrašus ir paprašyti išskirti sutartus veiksmus. Tokį rezultatą būtina patikrinti, tačiau pradinis informacijos apdorojimas gali užtrukti trumpiau.
Naudą rodo ir moksliniai duomenys. Brynjolfsson, Li ir Raymond tyrimo galutinėje versijoje nustatyta, kad DI pagalbą gavę klientų aptarnavimo darbuotojai per valandą išsprendė vidutiniškai apie **15 proc. daugiau klientų problemų**. Didesnę naudą patyrė mažiau patyrę darbuotojai. Vis dėlto tai konkrečios darbo aplinkos rezultatas, o ne pažadas, kad kiekvienoje profesijoje našumas padidės tiek pat.
**Mokykloje: paaiškinimai, praktika ir savarankiškas mąstymas**
Mokiniams DI gali būti papildoma priemonė sudėtingai temai suprasti. Galima paprašyti sąvoką paaiškinti paprasčiau, pateikti kasdienį pavyzdį, sukurti praktikos užduočių ar padėti pastebėti klaidą savo sprendime. Mokantis kalbų jis gali būti naudojamas dialogams kurti ir sakinių taisymams aptarti. Mokytojams – kaip pagalbinė priemonė rengiant skirtingo sudėtingumo užduočių juodraščius.
Tačiau užduoties atlikimas ir mokymasis nėra tas pats. 2025 m. žurnale *PNAS* paskelbtas matematikos mokymosi eksperimentas parodė, kad generatyvinis DI be tinkamų mokymosi apribojimų gali pakenkti gebėjimui vėliau spręsti užduotis savarankiškai. Tai primena, kad svarbu vertinti ne vien atsakymą, bet ir mokinio supratimą.
Praktiškas mokymosi būdas – pirmiausia pabandyti pačiam, tada paprašyti užuominos ir galiausiai išspręsti panašią užduotį be pagalbos. Pavyzdžiui: „Nesakyk galutinio atsakymo. Užduok klausimą, kuris padėtų man suprasti kitą sprendimo žingsnį.“ Mokykloje taip pat svarbu laikytis mokytojo nustatytų DI naudojimo taisyklių ir nurodyti, kokia pagalba buvo pasitelkta.
**Kasdienybėje: aiškesnė informacija ir lengvesnis planavimas**
Kasdienėse situacijose DI galima pasitelkti savaitės planui sudaryti, pirkinių sąrašui parengti pagal pasirinktus receptus, laiško juodraščiui parašyti ar sudėtingam tekstui paaiškinti paprastesne kalba. Tai praktinio naudojimo pavyzdžiai; jų nauda priklauso nuo konkrečios sistemos, pateiktos informacijos ir žmogaus patikros.
Pavyzdžiui, užklausa „Padėk suplanuoti savaitę, paliekant laiko pamokoms, poilsiui ir sportui“ gali suteikti pradinį planą, kurį žmogus pritaiko savo aplinkybėms.
**Kaip naudotis atsakingai?**
DI atsakymą verta laikyti tikrintinu pasiūlymu. Datas, skaičius, citatas ir šaltinius reikia palyginti su originaliais dokumentais. Vien įtikinamai skambantis tekstas nėra patikimumo įrodymas. Į viešas DI sistemas nereikėtų kelti mokinių asmens duomenų, slaptažodžių ar konfidencialių dokumentų.
Aptarti tyrimai leidžia daryti atsargią išvadą: DI gali padėti greičiau atlikti dalį darbo ir suteikti papildomų mokymosi galimybių, tačiau rezultatas priklauso nuo naudojimo būdo. Vertingiausia pagalba yra ta, kuri skatina žmogų suprasti, patikrinti ir savarankiškai priimti sprendimą.
**Moksliniai šaltiniai**
1. Brynjolfsson, E., Li, D., Raymond, L. R. (2025). [*Generative AI at Work*](https://doi.org/10.1093/qje/qjae044). *The Quarterly Journal of Economics*.
2. Bastani, H. ir kt. (2025). [*Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics*](https://doi.org/10.1073/pnas.2422633122). *PNAS*.
*Parengė MB „Meta Vilkas Group“, remdamasi paskelbtais moksliniais tyrimais.*
