教育 新闻报道 专业技术
2023 年 10 月 16 日

Ethan Mollick 教授敦促教育工作者向学生介绍人工智能,以实现平等机会

Ethan Mollick 教授敦促教育工作者向学生介绍人工智能,以实现平等机会

文章“人们问我最多的问题。 另外,一些答案,》,作者:Ethan Mollick 教授,解决了有关生成人工智能的常见问题和误解。 Mollick 曾与各种有关大型语言模型 (LLM) 的专业人士进行过交流,他指出,由于人工智能开发人员缺乏明确的文档,错误信息经常传播。 他强调人工智能写作无法被可靠地检测,揭穿了人工智能写作检测器的功效,并强调了学术诚实方面的挑战。 莫里克还讨论了识别人工智能生成的图像的困难,这表明将它们与真实图像区分开来几乎是不可能的。 Ethan Mollick 教授还在他最近的时事通讯中分享了富有洞察力的观点:

  1. 检测生成的文本即使对于像 Mollick 这样精通人工智能的人来说,也可能具有挑战性。 当这种情况发生时,这表明学生可能没有付出太多努力,而是依赖于简单的提示。
  2. 因此,确保人人享有平等的教育机会需要教育工作者向学生传授以下知识: AI工具、工业基础知识等等。 禁止人工智能是一种适得其反的做法。 相反,重点应该放在传授人工智能技能,而不仅仅是特定领域的知识。
  3. 同时,人工智能使教育工作者能够设定更高的标准,并挑战学生实现看似不可能的目标。 如果学生记忆困难,他们可以在一周内求助于人工智能来帮助他们。 学生可以受益于数学和代码解释器的数据分析,而外语学习者可以 生成论文 用完美的英语。 当你拥有像人工智能这样的“伟大的均衡器”时,例外的概念就变得过时了。
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此外,Mollick 还提供了将人工智能纳入教育过程的宝贵资源,包括顶级资源 大型语言模型,例如 GPT-4 Claude 2 用于处理大量文档。

关于人工智能的实际应用,莫里克表示,没有一刀切的指南。 人工智能的成功需要实践经验,了解其不可预测的本质,并认识到其快速变化的能力。 他建议使用高级法学硕士,例如 GPT-4, 谷歌的吟游诗人,或 Anthropic 的 Claude 2,并在各种任务中对它们进行实验,以了解它们的潜力和局限性。

莫里克谈到了政策问题,解释说虽然数据隐私问题确实存在,但人工智能公司提供了保护用户数据的解决方案。 他深入研究了版权的浑水,尽管一些公司为用户提供了法律保护,但人工智能生成的内容的法律地位仍然不确定。

这篇文章揭穿了人工智能随着时间的推移而退化的观点,澄清它们正在不断发展,需要不同的交互方法。 莫里克承认人工智能发展未来可能面临的障碍,例如数据稀缺或互联网充斥着人工智能生成的内容,但他对该领域的持续进展仍然持乐观态度。

人工智能和教育科技的融合带来了丰富的机遇。

  • 最近, OpenAI 和工具大赛推出了“学习影响力奖”,奖金超过 5 万美元,用于刺激技术开发,以满足全球学生不断增长的需求。 该竞赛有五个方向,分为三个类别:催化剂奖(奖金 50 万美元)、成长奖(奖金 150 万美元)和转型奖(奖金 300 万美元)。 这些课程包括加速和评估学习、为 21 世纪世界做好准备、幼儿教育教师辅导、促进学习科学研究以及让成人学习者参与高等教育。
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关于作者

Damir 是团队领导、产品经理和编辑 Metaverse Post,涵盖 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主题 Web3- 相关领域。 他的文章每月吸引超过一百万用户的大量读者。 他似乎是一位在 SEO 和数字营销方面拥有 10 年经验的专家。 达米尔曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《纽约客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作为数字游牧者往返于阿联酋、土耳其、俄罗斯和独联体国家之间。 达米尔获得了物理学学士学位,他认为这赋予了他在不断变化的互联网格局中取得成功所需的批判性思维技能。 

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