प्रो. एथन मॉलिक ने शिक्षकों से समान अवसरों के लिए छात्रों को एआई शुरू करने का आग्रह किया
लेख, "लोग मुझसे सबसे ज़्यादा क्या पूछते हैं. इसके अलावा, कुछ उत्तर,प्रोफेसर एथन मॉलिक द्वारा, जेनेरेटिव एआई के बारे में सामान्य प्रश्नों और गलत धारणाओं को संबोधित किया गया है। मोलिक, जिन्होंने बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के बारे में विभिन्न पेशेवरों के साथ बातचीत की है, ध्यान दें कि एआई डेवलपर्स से स्पष्ट दस्तावेज की कमी के कारण अक्सर गलत सूचना फैलती है। वह इस बात पर जोर देते हैं कि एआई लेखन का विश्वसनीय रूप से पता नहीं लगाया जा सकता है, एआई लेखन डिटेक्टरों की प्रभावकारिता को खारिज करते हुए और अकादमिक ईमानदारी में चुनौतियों पर प्रकाश डाला गया है। मोलिक एआई-जनित छवियों की पहचान करने में कठिनाई पर भी चर्चा करते हैं, यह सुझाव देते हुए कि उन्हें वास्तविक छवियों से अलग करना लगभग असंभव हो जाएगा। प्रो. एथन मॉलिक ने अपने हालिया समाचार पत्र में व्यावहारिक दृष्टिकोण भी साझा किया है:
- उत्पन्न पाठ का पता लगानायहां तक कि मोलिक जैसे एआई-प्रेमी व्यक्ति के लिए भी यह चुनौतीपूर्ण हो सकता है। जब ऐसा होता है, तो यह पता चलता है कि छात्र सरल संकेतों पर भरोसा करते हुए, अधिक प्रयास नहीं कर रहे होंगे।
- इसलिए, सभी के लिए समान शैक्षिक अवसर सुनिश्चित करने के लिए शिक्षकों को छात्रों को इसके बारे में सिखाने की आवश्यकता है एआई उपकरण, औद्योगिक बुनियादी बातें, और भी बहुत कुछ। एआई पर प्रतिबंध लगाना एक प्रतिकूल दृष्टिकोण है। इसके बजाय, ध्यान केवल डोमेन-विशिष्ट ज्ञान पर नहीं, बल्कि एआई कौशल प्रदान करने पर होना चाहिए।
- इसके साथ ही, एआई शिक्षकों को उच्च मानक स्थापित करने और असंभव प्रतीत होने वाले लक्ष्य को हासिल करने के लिए छात्रों को चुनौती देने का अधिकार देता है। यदि छात्रों को याद रखने में कठिनाई होती है, तो वे एक सप्ताह के भीतर सहायता के लिए एआई की ओर रुख कर सकते हैं। छात्र डेटा विश्लेषण के लिए गणित और कोड दुभाषिया से लाभ उठा सकते हैं, जबकि विदेशी भाषा सीखने वाले निबंध उत्पन्न करें त्रुटिहीन अंग्रेजी में. जब आपके पास एआई जैसा "महान तुल्यकारक" होता है तो अपवादों की अवधारणा अप्रचलित हो जाती है।
इसके अतिरिक्त, मोलिक शीर्ष स्तर सहित शैक्षिक प्रक्रियाओं में एआई को शामिल करने के लिए मूल्यवान संसाधन प्रदान करता है बड़े भाषा मॉडल जैसे GPT-4 और व्यापक दस्तावेज़ों को संभालने के लिए क्लॉड 2।
एआई के व्यावहारिक उपयोग के संबंध में, मॉलिक का सुझाव है कि सभी के लिए एक ही आकार में फिट होने वाली कोई मार्गदर्शिका नहीं है। एआई के साथ सफलता के लिए व्यावहारिक अनुभव, इसकी अप्रत्याशित प्रकृति को समझना और इसकी तेजी से बदलती क्षमताओं को पहचानना आवश्यक है। वह जैसे उन्नत एलएलएम का उपयोग करने की सलाह देते हैं GPT-4, Google का बार्ड, या एंथ्रोपिक का क्लाउड 2 और उनकी क्षमता और सीमाओं को समझने के लिए विभिन्न कार्यों में उनके साथ प्रयोग करना।
मोलिक ने नीतिगत मुद्दों पर बात करते हुए बताया कि हालांकि डेटा गोपनीयता संबंधी चिंताएं वैध हैं, एआई कंपनियां उपयोगकर्ता डेटा की सुरक्षा के लिए समाधान पेश करती हैं। वह कॉपीराइट के गंदे पानी में उतरता है, जहां एआई-जनित सामग्री की कानूनी स्थिति अनिश्चित बनी हुई है, हालांकि कुछ कंपनियां उपयोगकर्ताओं के लिए कानूनी सुरक्षा प्रदान करती हैं।
लेख इस धारणा को खारिज करता है कि एआई समय के साथ खराब हो रहे हैं, यह स्पष्ट करते हुए कि वे विकसित हो रहे हैं, विभिन्न इंटरैक्शन तरीकों की आवश्यकता है। मोलिक एआई विकास में संभावित भविष्य की बाधाओं को स्वीकार करते हैं, जैसे डेटा की कमी या एआई-जनित सामग्री से संतृप्त इंटरनेट, लेकिन वह क्षेत्र में निरंतर प्रगति के बारे में आशावादी बने हुए हैं।
एआई और एडटेक का अभिसरण ढेर सारे अवसर प्रस्तुत करता है।
- हाल ही में, OpenAI और टूल्स प्रतियोगिता ने "लॉन्च किया है"लर्निंग इम्पैक्ट पुरस्कारदुनिया भर में छात्रों की बढ़ती जरूरतों को पूरा करने के लिए प्रौद्योगिकी विकास को प्रोत्साहित करने के लिए $5M से अधिक की पुरस्कार राशि के साथ। प्रतियोगिता की पाँच दिशाएँ हैं, जिन्हें तीन श्रेणियों में विभाजित किया गया है: कैटलिस्ट अवार्ड्स ($50K पुरस्कार), ग्रोथ अवार्ड्स ($150k), और ट्रांसफ़ॉर्म अवार्ड्स ($300K)। ट्रैक में सीखने में तेजी लाना और उसका आकलन करना, 21वीं सदी की दुनिया के लिए तैयारी करना, प्रारंभिक बचपन की शिक्षा के लिए प्रशिक्षक कोचिंग, शिक्षण विज्ञान अनुसंधान को सुविधाजनक बनाना और उच्च शिक्षा में वयस्क शिक्षार्थियों को शामिल करना शामिल है।
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दामिर टीम लीडर, उत्पाद प्रबंधक और संपादक हैं Metaverse Postएआई/एमएल, एजीआई, एलएलएम, मेटावर्स और जैसे विषयों को कवर करता है Web3-संबंधित क्षेत्रों। उनके लेख हर महीने दस लाख से अधिक उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करते हैं। ऐसा प्रतीत होता है कि वह SEO और डिजिटल मार्केटिंग में 10 वर्षों के अनुभव वाला एक विशेषज्ञ है। दामिर का उल्लेख मैशबल, वायर्ड, में किया गया है Cointelegraph, द न्यू यॉर्कर, Inside.com, एंटरप्रेन्योर, BeInCrypto, और अन्य प्रकाशन। वह एक डिजिटल खानाबदोश के रूप में संयुक्त अरब अमीरात, तुर्की, रूस और सीआईएस के बीच यात्रा करता है। दामिर ने भौतिकी में स्नातक की डिग्री हासिल की, उनका मानना है कि इससे उन्हें इंटरनेट के लगातार बदलते परिदृश्य में सफल होने के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण सोच कौशल प्राप्त हुआ है।
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