|
Должны ли преподаватели беспокоиться о ChatGPT
|
|
|
|
Чат-бот с искусственным интеллектом ChatGPT может, среди прочего, создавать эссе и писать компьютерный код. После того, как в конце прошлого года он был опубликован для тестирования, он вызвал опасения по поводу того, что учащиеся используют ChatGPT для выполнения домашних заданий, и заставил некоторые средние государственные школы запретить его, а профессора колледжей изменить свои задания по курсу. Тед Андервуд — профессор английского языка и информационных наук, а также заместитель декана по академическим вопросам Школы информационных наук. Недавно в Inside Higher Ed он прокомментировал свое отношение к технологии в высшем образовании. Он поговорил с редактором News Bureau по искусству и гуманитарным наукам Джоди Хекель. Обсуждение, как правило, сосредоточено на ChatGPT, потому что этот продукт стал широко доступен бесплатно прошлой осенью, и его было немного проще использовать, чем более ранние модели языка. Но ChatGPT далеко не уникален.
|
|
|
|
ChatGPT основан на технологии, которая в той или иной форме существовала с тех пор, как OpenAI выпустила первую версию генеративных предварительно обученных преобразователей в 2018 году. Основная идея заключается в том, что модель обучается предсказывать следующее слово в наблюдаемой последовательности слов. Затем, когда вы пишете короткий отрывок — «подсказку», — модель может предсказать следующее слово в последовательности, затем следующее слово и так далее. Чтобы делать действительно хорошую работу, модель должна распознавать шаблоны высокого уровня и вести себя так, как если бы она понимала язык. Поскольку подобные модели становились все лучше в плане обобщения по мере того, как исследователи увеличивали размер модели, их иногда называют «большими языковыми моделями». Их также называют «генеративным ИИ», потому что они не просто анализируют тексты, а используют полученные знания для создания новых текстов.
|
|
|
ChatGPT улучшает более ранние версии этой технологии, специально обучая модель обрабатывать подсказки как повороты в разговоре и отвечать, а не просто продолжать свое утверждение. ChatGPT не уникален в этом; аналогичные модели были выпущены Google, Meta и Anthropic. А сам OpenAI недавно выпустил GPT-4, который лучше, чем ChatGPT. Должны ли преподаватели беспокоиться о том, что учащиеся используют ChatGPT или другие программы для написания статей с искусственным интеллектом для написания своих научных работ, или им следует обратить внимание на то, как приложения ИИ могут использоваться в качестве образовательных инструментов, помогающих учащимся учиться? Мы должны сделать и то, и другое. Но я бы призвал нас меньше сосредотачиваться на краткосрочной судьбе наших заданий и больше на долгосрочных последствиях для студентов. Некоторые студенты используют модели, чтобы помочь им написать свои работы и сделать домашнюю работу, и да, это повод для беспокойства. Мы хотим, чтобы учащиеся учились, и если они просто вставляют задание в рамку и нажимают «Ввод», они мало что узнают.
|
|
|
|
Но это лишь малая часть более крупной проблемы, заключающейся в том, что студенты, которые сейчас поступают в колледжи, скорее всего, закончат обучение в мире, преобразованном искусственным интеллектом. Такие модели, как ChatGPT, уже интегрируются в программное обеспечение для обработки текстов и поисковые системы. Через 10 лет они будут так же привычны, как автозаполнение для нас сейчас. Таким образом, сказать студентам «просто скажи нет ИИ» не будет достаточным способом подготовить их к 2030-м годам. Учащиеся будут использовать эти модели и должны будут их понять. Определенно есть некоторые контексты, такие как закрытый экзамен, где уместно сказать «не используйте ИИ», точно так же, как мы сейчас говорим «не ищите ответ в Интернете». Но университеты также должны будут предлагать курсы и задания, которые учат студентов тому, как понимать эти инструменты и использовать их соответствующим творческим образом.
|
|
|
|
Прямо сейчас мы подходим к ИИ так же, как мы часто подходим к новой технологии: мы пытаемся вписать ее в существующую нишу. Модели большого языка широко понимаются как пишущие машины, поэтому мы думаем: «Может быть, студенты будут использовать модели для написания своих курсовых работ». Модели также способны отвечать на вопросы, поэтому мы думаем: «Может быть, они заменят поисковые системы». Языковая модель — это не библиотека и не копия Интернета; это буквально просто модель языка. Люди будут разочарованы, если будут ожидать, что языковая модель сама по себе предоставит знания. Думаю, мы найдем более интересные способы использования этой технологии. Вместо того, чтобы задавать старые вопросы, ответы на которые уже существуют, интересный способ использования одной из этих моделей часто состоит в том, чтобы передать ей новые доказательства, которые вы хотите проанализировать, точно описав анализ, который вы хотите выполнить.
|
|
|
|
Мне нравится способ изложения этого британским программистом Саймоном Уиллисоном, который заключается в том, что языковая модель — это калькулятор для слов. Модель не содержит исчерпывающих знаний. Но это гибкая маленькая машина, которая может следовать словесным инструкциям, преобразовывать текст и мыслить вслух, так сказать, в письменной форме. Вы бы не попросили калькулятор провести физический эксперимент или спроектировать мост самостоятельно — и, по тому же принципу, мы, вероятно, не должны просить языковую модель писать важные документы самостоятельно. Но если мы можем разбить проект на четко определенные задачи, языковая модель может упростить эти задачи. Модель может, например, прочитать стопку электронных писем одно за другим, чтобы оценить их релевантность вопросу, а затем дать команду собрать наиболее релевантные электронные письма в сводку. Короче говоря, это не замена человеческому письму или человеческому знанию. Это гибкие инструменты для преобразования языка. Нам нужно научиться их использовать, и даже возможно, что в конечном итоге мы будем использовать их для анализа больше, чем для письма.
|
|
|
|
Источник
|
