Ethan Mollick 教授敦促教育工作者向學生介紹人工智慧，以實現平等機會
文章“人們問我最多的問題。 另外，一些答案，》，作者：Ethan Mollick 教授，解決了有關生成人工智慧的常見問題和誤解。 Mollick 曾與各種有關大型語言模型 (LLM) 的專業人士進行過交流，他指出，由於人工智慧開發人員缺乏明確的文檔，錯誤訊息經常傳播。 他強調人工智慧寫作無法被可靠地檢測，揭穿了人工智慧寫作偵測器的功效，並強調了學術誠實方面的挑戰。 莫里克還討論了識別人工智慧生成的圖像的困難，這表明將它們與真實圖像區分開來幾乎是不可能的。 Ethan Mollick 教授也在他最近的通訊中分享了富有洞察力的觀點：
- 檢測生成的文本即使對於像 Mollick 這樣精通人工智慧的人來說，也可能具有挑戰性。 當這種情況發生時，這表明學生可能沒有付出太多努力，而是依賴簡單的提示。
- 因此，確保人人享有平等的教育機會需要教育工作者向學生傳授以下知識： AI工具、工業基礎知識等等。 禁止人工智慧是一種適得其反的做法。 相反，重點應該放在傳授人工智慧技能，而不僅僅是特定領域的知識。
- 同時，人工智慧使教育工作者能夠設定更高的標準，並挑戰學生實現看似不可能的目標。 如果學生記憶困難，他們可以在一周內求助於人工智慧來幫助他們。 學生可以受益於數學和程式碼解釋器的數據分析，而外語學習者可以 生成論文 用完美的英語。 當你擁有像人工智慧這樣的「偉大的均衡器」時，例外的概念就變得過時了。
此外，Mollick 還提供了將人工智慧納入教育過程的寶貴資源，包括頂級資源 大型語言模型，例如 GPT-4 Claude 2 用於處理大量文件。
關於人工智慧的實際應用，莫里克表示，沒有一刀切的指南。 人工智慧的成功需要實踐經驗，了解其不可預測的本質，並認識到其快速變化的能力。 他建議使用高級法學碩士，例如 GPT-4, 谷歌的吟遊詩人，或 Anthropic 的 Claude 2，並在各種任務中對它們進行實驗，以了解它們的潛力和局限性。
莫里克談到了政策問題，並解釋說雖然資料隱私問題確實存在，但人工智慧公司提供了保護用戶資料的解決方案。 他深入研究了版權的渾水，儘管一些公司為用戶提供了法律保護，但人工智慧生成的內容的法律地位仍然不確定。
這篇文章揭穿了人工智慧隨著時間的推移而退化的觀點，澄清它們正在不斷發展，需要不同的互動方法。 莫里克承認人工智慧發展未來可能面臨的障礙，例如數據稀缺或網路充斥著人工智慧生成的內容，但他對該領域的持續進展仍然持樂觀態度。
人工智慧和教育科技的融合帶來了豐富的機會。
- 最近， OpenAI 和工具大賽推出了“學習影響力獎”，獎金超過 5 萬美元，用於刺激技術開發，以滿足全球學生不斷增長的需求。 該競賽有五個方向，分為三個類別：催化劑獎（獎金 50 萬美元）、成長獎（獎金 150 萬美元）和轉型獎（獎金 300 萬美元）。 這些課程包括加速和評估學習、為 21 世紀世界做好準備、幼兒教育教師輔導、促進學習科學研究以及讓成人學習者參與高等教育。
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關於作者
Damir 是團隊領導、產品經理和編輯 Metaverse Post，涵蓋 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主題 Web3- 相關領域。 他的文章每月吸引超過一百萬用戶的大量讀者。 他似乎是一位在 SEO 和數字營銷方面擁有 10 年經驗的專家。 達米爾曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《紐約客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作為數字游牧者往返於阿聯酋、土耳其、俄羅斯和獨聯體國家之間。 達米爾獲得了物理學學士學位，他認為這賦予了他在不斷變化的互聯網格局中取得成功所需的批判性思維技能。
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