Цифровое общество в культурно-исторической парадигме

Но в нашем эксперименте речь шла не просто об указании неправильного направления, а о некотором базовом понимании ребенком, что такое обучение, и понимании различных последствий правильного и обманного обучения в разных областях (Поддьяков, 2006).

В аппаратурном эксперименте M. Rhodes с коллегами показано, что дошкольники могут учить другого правильно, а могут, обманывая – создавая условия, чтобы другой сделал неправильные выводы из представленной ему информации. А именно, дети демонстрировали кукле работу технической игрушки на релевантных примерах, если взрослый просил ребенка показать кукле такие примеры, из которых можно узнать правило работы этой игрушки.

Если же взрослый просил ребенка подшутить над куклой и запутать ее так, чтобы она пришла к неправильному заключению о работе устройства, дети подыскивали и показывали кукле нерелевантные примеры, провоцирующие ошибочный вывод (Rhodes et al., 2015). Задача требовала понимания логики работы устройства, умения строить умозаключения, а также социального интеллекта (встать на позицию другого, понять, из какой информации какие выводы он может сделать, и суметь обмануть его).

М. Клайн, ссылаясь на С.М. Камакау, пишет, что на Гавайях, где между жителями-рыбаками была очень высока конкуренция за рыбные ресурсы, дети должны были быть «скептичными учениками», поскольку имелся значимый риск стать жертвой обмана. Она также ставит более общую проблему «скептицизма» учащихся по отношению к информации, получаемой, возможно, от не вполне добросовестного «донора» (Kline, 2015).

Ситуации троянского обучения достаточны распространены в обычной жизни – таково мнение участников опроса – 393 россиян и 279 американцев от 16 до 59 лет. Более 80% респондентов – и россиян, и американцев – ответили, что обучение «со злым умыслом» бывает в реальной жизни и имеет место в школах и университетах. Около половины участников отмечали случаи, когда их учебе мешали из недружественных побуждений, а также пытались проводить по отношению к ним обучение «со злым умыслом».

От 9 до 23% респондентов в разных подгруппах (в том числе некоторые профессиональные преподаватели) ответили, что сами проводили такое обучение по отношению к кому-то (Поддьяков, 2011).

В области машинного обучения, где системам искусственного интеллекта необходимы большие массивы обучающих примеров, изучаются возможности хакеров в отношении организации «отравляющих атак» на базы этих примеров (Jagielski et al., 2018).