Prof. Ethan Mollick poziva učitelje, naj učencem predstavijo umetno inteligenco za enake možnosti
Članek, "Kaj me ljudje največ sprašujejo. Tudi nekaj odgovorov,” prof. Ethana Mollicka obravnava pogosta vprašanja in napačne predstave o Generative AI. Mollick, ki je sodeloval z različnimi strokovnjaki o velikih jezikovnih modelih (LLM), ugotavlja, da se dezinformacije pogosto širijo zaradi pomanjkanja jasne dokumentacije razvijalcev AI. Poudarja, da pisanja z umetno inteligenco ni mogoče zanesljivo zaznati, pri čemer razkriva učinkovitost detektorjev pisanja z umetno inteligenco in poudarja izzive akademske poštenosti. Mollick razpravlja tudi o težavah pri prepoznavanju slik, ustvarjenih z umetno inteligenco, kar nakazuje, da bo njihovo razlikovanje od resničnih postalo skoraj nemogoče. Tudi prof. Ethan Mollick deli pronicljive poglede v svojem nedavnem glasilu:
- Zaznavanje ustvarjenega besedila, tudi za posameznika, ki pozna AI, kot je Mollick, je lahko izziv. Ko se to zgodi, nakazuje, da se učenci morda ne trudijo veliko in se zanašajo na preproste pozive.
- Zato zagotavljanje enakih izobraževalnih možnosti za vse zahteva, da učitelji študente poučujejo o AI orodja, industrijske osnove in drugo. Prepoved umetne inteligence je kontraproduktiven pristop. Namesto tega bi se moral osredotočiti na posredovanje veščin umetne inteligence, ne le znanja, specifičnega za področje.
- Hkrati umetna inteligenca omogoča učiteljem, da postavijo višje standarde in izzovejo učence, da dosežejo na videz nemogoče. Če imajo učenci težave s pomnjenjem, se lahko obrnejo na AI, da jim pomaga v enem tednu. Študenti lahko koristijo Math and Code Interpreter za analizo podatkov, učenci tujih jezikov pa lahko ustvarite eseje v brezhibni angleščini. Koncept izjem postane zastarel, ko imate »odličen izenačevalnik«, kot je AI.
Poleg tega Mollick zagotavlja dragocene vire za vključevanje umetne inteligence v izobraževalne procese, vključno z najvišjo stopnjo Veliki jezikovni modeli, kot je GPT-4 in Claude 2 za obdelavo obsežnih dokumentov.
Glede praktične uporabe umetne inteligence Mollick predlaga, da ni enotnega vodnika, ki bi ustrezal vsem. Uspeh z umetno inteligenco zahteva praktične izkušnje, razumevanje njene nepredvidljive narave in prepoznavanje njenih hitro spreminjajočih se zmogljivosti. Priporoča uporabo naprednih LLM, kot je GPT-4, Googlov Bard, ali Anthropic's Claude 2 in eksperimentiranje z njimi pri različnih nalogah, da bi razumeli njihov potencial in omejitve.
Mollick se dotika političnih vprašanj in pojasnjuje, da čeprav so pomisleki glede zasebnosti podatkov utemeljeni, podjetja z umetno inteligenco ponujajo rešitve za varovanje podatkov uporabnikov. Poglobi se v motne vode avtorskih pravic, kjer pravni status vsebine, ustvarjene z umetno inteligenco, ostaja negotov, čeprav nekatera podjetja nudijo pravno zaščito za uporabnike.
Članek ovrže idejo, da se umetne inteligence sčasoma slabšajo, in pojasnjuje, da se razvijajo, kar zahteva različne metode interakcije. Mollick priznava morebitne prihodnje ovire pri razvoju umetne inteligence, kot je pomanjkanje podatkov ali internet, nasičen z vsebino, ustvarjeno z umetno inteligenco, vendar ostaja optimističen glede nadaljnjega napredka na tem področju.
Konvergenca AI in EdTech predstavlja obilo priložnosti.
- V zadnjem času, OpenAI in Tools Competition sta začela tekmovanje "Nagrada za učni učinek” z nagradnim skladom v višini več kot 5 milijonov dolarjev za spodbujanje tehnološkega razvoja za izpolnjevanje naraščajočih potreb študentov po vsem svetu. Tekmovanje ima pet smeri, razdeljenih v tri kategorije: nagrade Catalyst (nagrada 50 $), nagrade za rast (150 $) in nagrade za transformacijo (300 $). Skladbe vključujejo pospeševanje in ocenjevanje učenja, pripravo na svet 21. stoletja, usposabljanje inštruktorjev za zgodnjo vzgojo otrok, olajšanje raziskovanja znanosti o učenju in vključevanje odraslih učencev v visokošolsko izobraževanje.
Zavrnitev odgovornosti
V skladu z Smernice projekta Trust, upoštevajte, da informacije na tej strani niso namenjene in se jih ne sme razlagati kot pravni, davčni, naložbeni, finančni ali kakršen koli drug nasvet. Pomembno je, da vlagate samo tisto, kar si lahko privoščite izgubiti, in da poiščete neodvisen finančni nasvet, če imate kakršne koli dvome. Za dodatne informacije predlagamo, da si ogledate določila in pogoje ter strani s pomočjo in podporo, ki jih nudi izdajatelj ali oglaševalec. MetaversePost se zavzema za natančno in nepristransko poročanje, vendar se tržni pogoji lahko spremenijo brez predhodnega obvestila.
O avtorju
Damir je vodja ekipe, produktni vodja in urednik pri Metaverse Post, ki pokriva teme, kot so AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse in Web3- sorodna področja. Njegovi članki vsak mesec pritegnejo množično občinstvo več kot milijon uporabnikov. Zdi se, da je strokovnjak z 10-letnimi izkušnjami na področju SEO in digitalnega trženja. Damir je bil omenjen v Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto in druge publikacije. Kot digitalni nomad potuje med ZAE, Turčijo, Rusijo in SND. Damir je diplomiral iz fizike, kar mu je po njegovem mnenju dalo sposobnosti kritičnega razmišljanja, potrebne za uspeh v nenehno spreminjajočem se okolju interneta.
več člankov
Damir je vodja ekipe, produktni vodja in urednik pri Metaverse Post, ki pokriva teme, kot so AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse in Web3- sorodna področja. Njegovi članki vsak mesec pritegnejo množično občinstvo več kot milijon uporabnikov. Zdi se, da je strokovnjak z 10-letnimi izkušnjami na področju SEO in digitalnega trženja. Damir je bil omenjen v Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto in druge publikacije. Kot digitalni nomad potuje med ZAE, Turčijo, Rusijo in SND. Damir je diplomiral iz fizike, kar mu je po njegovem mnenju dalo sposobnosti kritičnega razmišljanja, potrebne za uspeh v nenehno spreminjajočem se okolju interneta.
