Генеративный ИИ и высшее образование. «Дружелюбный» к профессорам. Но студентам лучше быть осторожными.
Далматинская собака напугана белой собакой в толстовке с пятнами, притворяющейся далматинцем
getty Я работаю в высшей школе. Конечно, есть проблемы, в том числе рост затрат, студенческий долг, актуальность исследований, снижение числа учащихся, готовность к учебной программе, безопасность кампуса, эффективное лидерство и образовательные альтернативы, а также другие проблемы, которые предполагают, что некоторое переосмысление отрасли уже давно назрело. Но в то время как эти проблемы хорошо известны (и их количество растет), есть новая, о которой мы должны беспокоиться: генеративный ИИ. Студент Стивен Марш пишет в The Atlantic: «Эссе колледжа мертво» и «Никто не готов к тому, как ИИ изменит академию». Вот что говорит Марке: «А теперь есть GPT-3. Обработка естественного языка ставит перед академическими гуманитарными науками целый ряд беспрецедентных проблем. На карту поставлены практические вопросы: факультеты гуманитарных наук оценивают своих студентов бакалавриата на основе их эссе. Они дают докторские степени на основе диссертации. Что происходит, когда оба процесса можно значительно автоматизировать? Исходя из моего опыта в качестве бывшего профессора Шекспира, я полагаю, что академическим кругам потребуется 10 лет, чтобы столкнуться с этой новой реальностью: два года, чтобы студенты разобрались с технологией, еще три года, чтобы профессора осознали, что студенты используют технологию. , а затем пять лет администраторам университетов, чтобы решить, что с этим делать». Тони Ван подтверждает опасения Марке: «Обычно между появлением новой технологии и ее признанием и внедрением в образовании есть период задержки. Что примечательно в ChatGPT и GPT-3, так это быстрое освоение людьми всего сообщества. Студенты возглавляют атаку, используя ее для написания работ (пока, бумажные фабрики!) и вызывая крики о мошенничестве среди учителей. Другие преподаватели экспериментировали с ним, чтобы создавать учебные программы и рубрики оценивания и отстаивать его творческий потенциал». По словам Криса Стокел-Уокера, все еще хуже: «Студенты используют генераторы текста на основе ИИ для написания работ» и «Студенты старших классов и колледжей осознают возможности повышения успеваемости программного обеспечения для генерации текста. Их учителя пытаются наверстать упущенное». Как это на самом деле работает для студентов? «Он вошел в GPT-3, инструмент для генерации текста, разработанный OpenAI, который может создавать письменный контент из простых подсказок. Обученный на обширном корпусе ранее существовавшего языка, взятого из Википедии, Common Crawl и других источников, GPT-3 предназначен в качестве инструмента для автоматизации задач письма. Но это также все больше помогает студентам… избежать утомительного академического письма и сразу перейти к интересной части (выполняется)». Профессора? А профессора? Что они могут извлечь из ChatGPT? Как насчет разработки силлабуса? Вот что попросил Итан Моллик: «Создайте учебный план для 12 занятий по вводному курсу по предпринимательству на уровне MBA и проведите первые четыре занятия. Для каждого включите материалы для чтения и задания, а также краткое изложение того, что будет рассмотрено. Включите политику класса в конце». Вот ответ, который профессор получил от ChatGPT: «Сессия 1: Введение в предпринимательство» Литература: «Бережливый стартап» Эрика Райса «Дилемма инноватора» Клейтона Кристенсена «Задания: пройти тест «Предпринимательское мышление» на веб-сайте Прочтите назначенную главу из «Бережливого стартапа» и «Дилеммы инноватора» «На этом занятии студенты познакомятся с концепциями предпринимательства и инноваций. Они узнают о предпринимательском мышлении и роли, которую оно играет в успешном предпринимательстве. Они также узнают о ключевых проблемах и возможностях, с которыми сталкиваются предприниматели, и о важности выявления и проверки клиентов на ранних стадиях стартапа». Как говорит профессор: «Это отличная учебная программа для вводного курса для MBA. Чтение достаточно современное (хотя, помимо прочих ошибок, в нем не указаны номера страниц), и на самом деле оно имеет разумную структуру, выстраивающуюся до финального проекта». На самом деле все четыре сеанса были разработаны ChatGPT вместе со сложными заданиями. Как насчет кодирования? Может ли ChatGPT писать код? Готов поспорить: «Он также может программировать на многих… языках. Это потенциально огромное изменение в нашем исследовании». Как насчет обзоров: Вопрос к ChatGPT: «Я хочу написать академический обзор о том, почему краудфандинг может помочь предпринимательству. Напишите мне введение в академическом стиле для журнала топ-менеджмента. Объясните, почему краудфандинг является контекстом, обобщающим изучение венчурных компаний, и какие теории он может помочь исследовать». Оно работает. Я мог бы продолжить примеры. Они повсюду. Но студентам — и другим — лучше быть осторожными Всякий раз, когда появляется новая технология, всегда есть отклик. Войдите в GPTZero, приложение для обнаружения плагиата следующего поколения. Их будет много — тем более, что здесь есть бизнес. Есть по крайней мере пять инструментов для борьбы с плагиатом, которые могут использовать профессора — и все остальные — в будущем. Так не слишком ли мы беспокоимся о генеративных инструментах? Студентам (и всем тем, кто использует ChatGPT и подобные инструменты) лучше быть осторожными. Обнаружение все еще возможно. Что теперь? ChatGPT-4 будет доступен в 2023 году. 4 будет намного мощнее, чем 3, а это значит, что применимость и релевантность резко возрастут. Вы должны получить идею. Высшее образование — лишь одна из отраслей, затронутых генеративным ИИ. Но поскольку «слова» играют такую огромную роль в образовательном опыте, высшее образование, пожалуй, является одним из наиболее уязвимых для инструментов, которые действительно хорошо работают со словами. В сфере высшего образования генеративный ИИ может создавать учебные программы, экзамены, эссе, исследовательские работы, ежегодные обзоры успеваемости, презентации и даже исследовательские предложения — и многое другое. (Придется ли Национальному научному фонду «проверять» предложения?) Как насчет маркетинговых кампаний? Дебаты? Романы? Сценарии? Будет ли новая основная компетенция включать в себя то, как задействовать ChatGPT и аналогичные широкоязычные модели? (Или ChatGPT просто перепишет плохие вопросы?) Генеративный ИИ (в данном случае ChatGPT-3, хотя существует гораздо больше генеративных инструментов) уже вторгся в каждый кампус в мире. Высшее образование должно понять и проанализировать эту технологию, если оно хочет сохранить ее фундаментальную целостность. Если высшее образование отреагирует — быстро — с помощью умных инструментов борьбы с плагиатом, оно отреагирует «правильно». Но если он будет медленным, сколько работ на «отлично» провалится? Но есть ли здесь другая возможность? ChatGPT похож на Microsoft Office? Будет ли он встроен в MS Office, поиск и другие обычные действия? Будет ли она встроена в другие приложения, такие как ERP-приложения, которые становятся все более автоматизированными? Мы просто не знаем. Мы также не знаем, где начнется и закончится «обнаружение», или что будет считаться «приемлемым», а что нет. Будет ли алгоритмическая «объяснимость» частью этой тенденции, как это происходит с более традиционными приложениями ИИ и машинного обучения? Будет ли регулироваться язык ненависти, генерируемый этими инструментами? Или восторжествует самоуправление? Что дальше?
