Článek „Na co se mě lidé nejčastěji ptají. Také některé odpovědi,“ od profesora Ethana Mollicka, se zabývá běžnými otázkami a mylnými představami o generativní umělé inteligenci. Mollick, který komunikoval s různými profesionály o velkých jazykových modelech (LLM), poznamenává, že dezinformace se často šíří kvůli nedostatku jasné dokumentace od vývojářů AI. Zdůrazňuje, že AI psaní nelze spolehlivě detekovat, čímž odhaluje účinnost detektorů AI psaní a zdůrazňuje problémy akademické poctivosti. Mollick také diskutuje o obtížnosti identifikace obrázků generovaných umělou inteligencí, což naznačuje, že jejich odlišení od skutečných bude téměř nemožné. Prof. Ethan Mollick ve svém nedávném zpravodaji také sdílí zasvěcené pohledy:
Detekce generovaného textu, a to i pro jedince znalého umělé inteligence, jako je Mollick, může být náročná. Když se to stane, naznačuje to, že studenti možná nevyvíjejí velké úsilí a spoléhají na jednoduché pokyny.
Proto zajištění rovných vzdělávacích příležitostí pro všechny vyžaduje, aby pedagogové učili studenty o nástrojích umělé inteligence, průmyslových základech a dalších. Zákaz umělé inteligence je kontraproduktivní přístup. Místo toho bychom se měli zaměřit na předávání dovedností umělé inteligence, nikoli pouze na znalosti specifické pro určitou doménu.
Umělá inteligence zároveň umožňuje pedagogům nastavit vyšší standardy a vyzývá studenty, aby dosáhli zdánlivě nemožného. Pokud studenti bojují s zapamatováním, mohou se do týdne obrátit na AI, aby jim pomohla. Studenti mohou těžit z aplikace Math and Code Interpreter pro analýzu dat, zatímco studenti cizích jazyků mohou vytvářet eseje v bezchybné angličtině. Koncept výjimek se stává zastaralým, když vlastníte „skvělý ekvalizér“, jako je AI.
Související: Učitelé a rodiče po celém světě mění názor na ChatGPT a pomáhají studentům při jeho správném osvojení
Mollick navíc poskytuje cenné zdroje pro začlenění umělé inteligence do vzdělávacích procesů, včetně špičkových velkých jazykových modelů, jako jsou GPT-4 a Claude 2 pro zpracování rozsáhlých dokumentů.
Pokud jde o praktické využití AI, Mollick naznačuje, že neexistuje žádný univerzální návod. Úspěch s umělou inteligencí vyžaduje praktické zkušenosti, pochopení její nepředvídatelné povahy a rozpoznání jejích rychle se měnících schopností. Doporučuje používat pokročilé LLM jako GPT-4, Google’s Bard nebo Anthropic’s Claude 2 a experimentovat s nimi napříč různými úkoly, abyste pochopili jejich potenciál a omezení.
Mollick se dotýká otázek zásad a vysvětluje, že i když jsou obavy o ochranu osobních údajů oprávněné, společnosti AI nabízejí řešení pro ochranu uživatelských dat. Ponoří se do kalných vod autorských práv, kde právní status obsahu generovaného umělou inteligencí zůstává nejistý, ačkoli některé společnosti nabízejí uživatelům právní ochranu.
Článek vyvrací představu, že AI se v průběhu času zhoršují, objasňuje, že se vyvíjejí, což vyžaduje různé metody interakce. Mollick uznává potenciální budoucí překážky ve vývoji AI, jako je nedostatek dat nebo internet přesycený obsahem generovaným AI, ale zůstává optimistou, pokud jde o pokračující pokrok v této oblasti.
Konvergence AI a EdTech představuje velké množství příležitostí.
Nedávno OpenAI and Tools Competition spustily cenu „Learning Impact Prize“ s cenovým fondem ve výši více než 5 milionů USD na stimulaci technologického rozvoje, aby vyhovovaly rostoucím potřebám studentů po celém světě. Soutěž má pět směrů, rozdělených do tří kategorií: Catalyst Awards (cena 50 000 $), Growth Awards (150 000 $) a Transform Awards (300 000 $). Tratě zahrnují Accelerating & Assessing Learning, Preparing for the 21st Century World, Instructor Coaching for early Childhold Education, Facilitating Learning Science Research a Engaging dospělí studenti ve vysokoškolském vzdělávání.
Související: 3 jednoduché způsoby, jak dosáhnout nejlepších výsledků z ChatGPT
Příspěvek Prof. Ethan Mollick vyzývá pedagogy, aby studentům zavedli umělou inteligenci pro rovné příležitosti appeared first on Metaverse Post.