5 trampas en el aprendizaje basado en IA

5 trampas en el aprendizaje basado en IA

Sello de tiempo: 5 de mayo de 2023 3:15 p.m.
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Hoy en día, todo el mundo habla de modelos de IA como ChatGPT y DALL-E, pero ¿qué lugar tiene la IA en la educación? ¿Puede ayudar a los estudiantes o presenta más riesgos que beneficios? A pesar de lo impresionante que es esta tecnología, existen algunas trampas graves del aprendizaje basado en IA que los padres, maestros y estudiantes deben tener en cuenta.

1. La difusión de la desinformación

Uno de los mayores problemas con la IA en la actualidad es la desinformación y la información "alucinada". Este es un desafío particularmente importante con chatbots como ChatGPT. Estos modelos de IA son expertos en el procesamiento del lenguaje natural, pero no siempre brindan información correcta o real. Como resultado, pueden dar respuestas que suenan autorizadas al mismo tiempo que proporcionan hechos, referencias o declaraciones defectuosas o completamente inventadas.

Modelos de IA de chat como ChatGPT y Bing AI regularmente dan respuestas incorrectas. Este fenómeno se conoce como respuestas “alucinantes”. La IA en realidad no es capaz de comprender un hecho de la forma en que lo haría un humano: no tiene el concepto de verdadero o falso. Simplemente está entrenado para dar respuestas que imitan una pregunta, formato u otro contexto.

Esto representa un grave riesgo para los estudiantes, quienes pueden no saber cuándo una IA brinda información inexacta. De hecho, incluso se sabe que ChatGPT crea "referencias" completamente ficticias para respuestas aparentemente fácticas, lo que hace que la información errónea sea aún más convincente. Esto podría llevar a los estudiantes a basar ensayos y proyectos de investigación completos en información falsa.

El riesgo de desinformación se aplica tanto a los profesores como a los estudiantes. No pueden confiar en las herramientas basadas en IA para proporcionar información correcta o confiable para cosas como la calificación o la generación de guías de estudio. Si los maestros no tienen cuidado, la IA podría llevarlos a dar una calificación incorrecta a un estudiante o proporcionar información inexacta.

“Estos modelos de IA son expertos en el procesamiento del lenguaje natural, pero no siempre brindan información correcta o real”. 

2. Hacer trampa y confiar demasiado en la IA

Ahora que la IA puede generar rápidamente ensayos convincentes y guías de estudio, hacer trampa es una preocupación seria. Las capacidades de procesamiento del lenguaje natural de los modernos chatbots de IA pueden permitir a los estudiantes hacer trampa, cometer plagio y confiar demasiado en la IA sin esfuerzo. Esto no solo amenaza la integridad educativa, sino que también pone en peligro la eficacia de los cursos.

Los estudiantes pueden perder importantes habilidades de pensamiento crítico y no aprender conceptos valiosos cuando simplemente pueden escribir su tarea en un chatbot. Dado que la IA puede crear contenido tan convincente, puede ser muy difícil para los maestros saber cuándo un estudiante usó una IA para completar su tarea o ensayo. La falta de aprendizaje y de completar el trabajo del curso solo puede notarse una vez que los estudiantes toman pruebas o exámenes.

3. Socavar el papel de los docentes

Existe una narrativa popular de que la IA puede reemplazar a los humanos en innumerables trabajos, pero la enseñanza no es uno de esos. Los maestros juegan un papel invaluable en la educación, uno que un software no puede replicar. La IA tiene el potencial de socavar seriamente la parte de los maestros, socavando su instrucción, autoridad y tutoría.

De hecho, la IA puede incluso comprometer la calidad de la educación y el valor de las experiencias educativas personalizadas que pueden brindar las escuelas. Por ejemplo, ninguna IA puede replicar verdaderamente la experiencia de asistir a una escuela Montessori, que se enfoca en enseñar habilidades blandas como la empatía e independencia a través de técnicas de aprendizaje individualizadas.

El aprendizaje basado en IA puede reducir la educación a simplemente compartir hechos o alimentar a los usuarios con datos basados ​​en un algoritmo. En realidad, la educación se trata de crecimiento personal, habilidades para la vida, socialización y creatividad, además de adquirir conocimientos. Solo los maestros pueden brindar la orientación humana que los estudiantes necesitan.

“El aprendizaje basado en IA puede reducir la educación a simplemente compartir hechos o alimentar a los usuarios con datos basados ​​en un algoritmo” 

4. Privacidad de los datos de los estudiantes

El aprendizaje basado en IA también puede plantear desafíos técnicos y legales, especialmente cuando se trata del manejo de los datos de los estudiantes. Los modelos de IA aprenden rastreando y digiriendo todos los datos que encuentran. Esto puede incluir cosas como las respuestas de las pruebas de los estudiantes, las preguntas escritas en un chatbot y características como la edad, el sexo, la raza o el primer idioma.

La naturaleza de caja negra de la mayoría de los modelos de IA hace que sea difícil o incluso imposible que alguien vea cómo la IA utiliza los datos que recopila. Como resultado, existen problemas éticos reales con el uso de IA en la educación. Los padres, maestros y estudiantes pueden querer que sus datos se mantengan alejados de una IA debido a la preocupación por su privacidad. Esto es especialmente cierto con las plataformas de IA que personalizan las experiencias de los estudiantes a través de la vigilancia, como el seguimiento de su actividad o pulsaciones de teclas.

Incluso en los casos en que una plataforma de aprendizaje basada en IA solicite el consentimiento de los usuarios para usar sus datos, la privacidad aún está en riesgo. Como señalan los estudios, los estudiantes a menudo no están equipados para entender consentimiento de privacidad de datos. Además, si una escuela requiere una plataforma basada en IA, es posible que los estudiantes y los maestros no tengan más remedio que dar su consentimiento para revelar su información personal.

“Los modelos de IA aprenden rastreando y digiriendo todos los datos que encuentran. Esto puede incluir cosas como las respuestas de los exámenes de los estudiantes, las preguntas escritas en un chatbot y características como la edad, el género, la raza o el primer idioma”. 

5. Educación desigual y sesgo de datos

Si bien la IA podría "personalizar" la educación, también puede conducir a experiencias desiguales o desiguales. La igualdad de oportunidades educativas se basa en tener una línea de base estándar para el contenido que aprenden todos los estudiantes. El aprendizaje personalizado a través de la IA puede ser demasiado impredecible para garantizar una experiencia justa para todos los estudiantes.

Además, el sesgo de datos amenaza la igualdad racial y de género en la educación. Ha habido evidencia de sesgo en la IA durante años. Por ejemplo, en 2018, Amazon fue criticado por usar una IA de contratación que discriminaba a los solicitantes. basado en indicadores de género como la palabra “mujeres” o el nombre de una universidad de mujeres. La IA no es tan objetiva como muchos pueden creer: está tan sesgada como los datos de entrenamiento de los que aprende.

Como resultado, los sesgos sociales subyacentes pueden filtrarse fácilmente en los modelos de IA, incluso en el lenguaje que usa la IA en ciertos contextos. Por ejemplo, una IA solo puede usar pronombres masculinos para describir a los oficiales de policía o funcionarios del gobierno. Del mismo modo, podría regurgitar contenido racista u ofensivo que aprendió de datos de entrenamiento mal filtrados.

El sesgo y la desigualdad no conducen a un aprendizaje seguro, justo y solidario. Hasta que se pueda confiar en que la IA seguirá siendo verdaderamente justa, representa una amenaza para la igualdad de oportunidades en la educación.

¿Cómo se debe utilizar la IA en la educación? 

Estas cinco trampas significativas del aprendizaje basado en IA requieren una consideración cuidadosa a medida que esta tecnología se vuelve más común. Como cualquier tecnología, la IA debe ser una herramienta, no una solución que lo solucione todo. Los docentes pueden usar la IA para automatizar tareas de bajo riesgo y mejorar la calidad de la educación que brindan, pero la IA no reemplaza a los docentes en sí.

Los educadores deben tomar medidas para ayudar a los estudiantes a comprender los usos y riesgos de la IA para que también puedan tomar decisiones inteligentes sobre la privacidad de sus datos. En última instancia, el aprendizaje basado en IA es mejor con moderación, no como sustituto de las experiencias de aprendizaje convencionales.

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