5 مشکل در یادگیری مبتنی بر هوش مصنوعی

5 مشکل در یادگیری مبتنی بر هوش مصنوعی

تمبر زمان: 5 مه 2023 ساعت 3:15 بعد از ظهر
5 مشکل در یادگیری مبتنی بر هوش مصنوعی هوش داده پلاتو بلاک چین. جستجوی عمودی Ai.

امروزه همه در مورد مدل های هوش مصنوعی مانند ChatGPT و DALL-E صحبت می کنند، اما هوش مصنوعی چه جایگاهی در آموزش دارد؟ آیا می تواند به دانش آموزان کمک کند یا خطرات آن بیشتر از منافع است؟ همانطور که این فناوری چشمگیر است، برخی از مشکلات جدی در یادگیری مبتنی بر هوش مصنوعی وجود دارد که والدین، معلمان و دانش آموزان باید از آنها آگاه باشند.

1. گسترش اطلاعات نادرست

امروزه یکی از بزرگترین مشکلات هوش مصنوعی، اطلاعات نادرست و اطلاعات "توهم" است. این یک چالش ویژه با چت ربات هایی مانند ChatGPT است. این مدل‌های هوش مصنوعی در پردازش زبان طبیعی ماهر هستند اما همیشه اطلاعات صحیح یا واقعی را ارائه نمی‌دهند. در نتیجه، آنها می‌توانند پاسخ‌هایی بدهند که معتبر به نظر می‌رسند و در عین حال حقایق، ارجاعات یا اظهارات ناقص یا کاملا ساختگی را ارائه می‌کنند.

مدل های چت هوش مصنوعی مانند ChatGPT و Bing AI به طور مرتب پاسخ های اشتباه بدهید این پدیده به عنوان پاسخ های "توهم آمیز" شناخته می شود. هوش مصنوعی در واقع قادر به درک یک واقعیت به روشی که یک انسان می تواند نیست - هیچ مفهوم درست یا نادرستی ندارد. این به سادگی آموزش داده شده است تا پاسخ هایی را ارائه دهد که یک سؤال، قالب یا زمینه های دیگر را تقلید می کند.

این یک خطر جدی برای دانش آموزان است، زیرا ممکن است نتوانند تشخیص دهند هوش مصنوعی چه زمانی اطلاعات نادرست می دهد. در واقع، ChatGPT حتی به ایجاد «مرجعات» کاملاً تخیلی برای پاسخ‌های به ظاهر واقعی شناخته شده است که اطلاعات نادرست را حتی متقاعدکننده‌تر می‌کند. این می‌تواند دانش‌آموزان را وادار کند که کل مقالات و پروژه‌های تحقیقاتی را بر اساس اطلاعات نادرست قرار دهند.

خطر اطلاعات نادرست برای معلمان و همچنین دانش آموزان اعمال می شود. آنها نمی توانند به ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای ارائه اطلاعات صحیح یا قابل اعتماد برای مواردی مانند درجه بندی یا تولید راهنمای مطالعه اعتماد کنند. اگر معلمان مراقب نباشند، هوش مصنوعی می تواند آنها را به دادن نمره نادرست به دانش آموز یا ارائه اطلاعات نادرست سوق دهد.

این مدل‌های هوش مصنوعی در پردازش زبان طبیعی ماهر هستند، اما همیشه اطلاعات صحیح یا واقعی را ارائه نمی‌دهند. 

2. تقلب و تکیه بیش از حد به هوش مصنوعی

اکنون که هوش مصنوعی می تواند به سرعت مقالات و راهنمای مطالعه قانع کننده تولید کند، تقلب یک نگرانی جدی است. قابلیت‌های پردازش زبان طبیعی چت ربات‌های هوش مصنوعی مدرن می‌تواند به دانش‌آموزان اجازه دهد تا بدون زحمت تقلب کنند، سرقت ادبی انجام دهند و به شدت به هوش مصنوعی تکیه کنند. این نه تنها یکپارچگی آموزشی را تهدید می کند، بلکه اثربخشی دوره را نیز به خطر می اندازد.

دانش‌آموزان ممکن است مهارت‌های مهم تفکر انتقادی خود را از دست بدهند و در یادگیری مفاهیم ارزشمند شکست بخورند، زمانی که بتوانند تکالیف خود را به سادگی در یک ربات چت تایپ کنند. از آنجایی که هوش مصنوعی می‌تواند چنین محتوای قانع‌کننده‌ای ایجاد کند، تشخیص اینکه دانش‌آموز چه زمانی از هوش مصنوعی برای تکمیل تکالیف یا مقاله خود استفاده کرده است، برای معلمان بسیار دشوار است. شکست در یادگیری و تکمیل کار درسی تنها زمانی قابل توجه است که دانش آموزان در آزمون ها یا امتحانات شرکت کنند.

3. کمرنگ کردن نقش معلمان

یک روایت رایج وجود دارد که هوش مصنوعی می‌تواند جایگزین انسان در مشاغل بی‌شماری شود، اما تدریس یکی از آن‌ها نیست. معلمان نقش ارزشمندی در آموزش بازی می‌کنند - نقشی که یک نرم‌افزار نمی‌تواند تکرار شود. هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که به طور جدی بخشی از معلمان را تضعیف کند و آموزش، اختیار و مربیگری آنها را تضعیف کند.

در واقع، هوش مصنوعی حتی می‌تواند کیفیت آموزش و ارزش تجربیات آموزشی سفارشی‌شده‌ای را که مدارس ارائه می‌دهند به خطر بیاندازد. برای مثال، هیچ هوش مصنوعی نمی تواند تجربه حضور در مدرسه مونته سوری را که بر روی آموزش مهارت های نرم مانند همدلی و استقلال از طریق تکنیک های یادگیری فردی.

یادگیری مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند آموزش را به اشتراک گذاری حقایق یا تغذیه داده های کاربران بر اساس یک الگوریتم خلاصه کند. در حقیقت، آموزش علاوه بر کسب دانش، شامل رشد فردی، مهارت های زندگی، اجتماعی شدن و خلاقیت می شود. فقط معلمان می توانند راهنمایی های انسانی مورد نیاز دانش آموزان را فراهم کنند.

"یادگیری مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند آموزش را به اشتراک گذاری حقایق یا تغذیه داده های کاربران بر اساس یک الگوریتم خلاصه کند." 

4. حریم خصوصی داده های دانش آموز

یادگیری مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین می‌تواند چالش‌های فنی و قانونی ایجاد کند - به‌ویژه وقتی صحبت از مدیریت داده‌های دانش‌آموزان می‌شود. مدل‌های هوش مصنوعی با ردیابی و هضم تمام داده‌هایی که با آنها مواجه می‌شوند، یاد می‌گیرند. این می‌تواند شامل مواردی مانند پاسخ‌های آزمون دانش‌آموزان، سؤالات تایپ‌شده در ربات چت و ویژگی‌هایی مانند سن، جنسیت، نژاد یا زبان اول باشد.

ماهیت جعبه سیاه بیشتر مدل‌های هوش مصنوعی، دیدن اینکه هوش مصنوعی چگونه از داده‌هایی که جمع‌آوری می‌کند استفاده می‌کند، دشوار یا حتی غیرممکن می‌کند. در نتیجه، مسائل اخلاقی واقعی در استفاده از هوش مصنوعی در آموزش وجود دارد. والدین، معلمان و دانش‌آموزان ممکن است بخواهند داده‌هایشان از یک هوش مصنوعی به دلیل نگرانی برای حفظ حریم خصوصی آنها حفظ شود. این امر به ویژه در مورد پلتفرم‌های هوش مصنوعی که تجربیات دانش‌آموزان را از طریق نظارت شخصی‌سازی می‌کنند، مانند ردیابی فعالیت یا زدن کلید، صادق است.

حتی در مواردی که یک پلت فرم یادگیری مبتنی بر هوش مصنوعی از کاربران برای استفاده از داده‌هایشان رضایت می‌خواهد، حریم خصوصی همچنان در خطر است. همانطور که مطالعات نشان می دهد، دانش آموزان اغلب مجهز به درک نیستند رضایت حفظ حریم خصوصی داده ها علاوه بر این، اگر مدرسه ای به یک پلتفرم مبتنی بر هوش مصنوعی نیاز داشته باشد، دانش آموزان و معلمان ممکن است چاره ای جز موافقت با ارائه اطلاعات شخصی خود نداشته باشند.

مدل‌های هوش مصنوعی با ردیابی و هضم تمام داده‌هایی که با آنها مواجه می‌شوند، یاد می‌گیرند. این می‌تواند شامل مواردی مانند پاسخ‌های آزمون دانش‌آموزان، سؤالات تایپ‌شده در ربات چت و ویژگی‌هایی مانند سن، جنسیت، نژاد یا زبان اول باشد.» 

5. آموزش نابرابر و سوگیری داده ها

در حالی که هوش مصنوعی ممکن است بتواند آموزش را «شخصی‌سازی» کند، می‌تواند منجر به تجارب نابرابر یا نابرابر شود. فرصت‌های آموزشی برابر متکی به داشتن پایه استاندارد برای محتوایی است که همه دانش‌آموزان می‌آموزند. یادگیری شخصی از طریق هوش مصنوعی می تواند برای اطمینان از تجربه عادلانه برای همه دانش آموزان غیرقابل پیش بینی باشد.

علاوه بر این، سوگیری داده ها برابری نژادی و جنسیتی در آموزش را تهدید می کند. سال‌هاست که شواهدی از سوگیری در هوش مصنوعی وجود دارد. به عنوان مثال، در سال 2018، آمازون به دلیل استفاده از هوش مصنوعی استخدام کننده که علیه متقاضیان تبعیض قائل بود مورد انتقاد قرار گرفت. بر اساس شاخص های جنسیتی مانند کلمه "زنان" یا نام یک کالج زنانه. هوش مصنوعی آنچنان که بسیاری تصور می کنند عینی نیست – به همان اندازه که داده های آموزشی از آن یاد می گیرد مغرضانه است.

در نتیجه، تعصبات اجتماعی اساسی می تواند به راحتی به مدل های هوش مصنوعی نشت کند، حتی به زبانی که هوش مصنوعی در زمینه های خاص استفاده می کند. به عنوان مثال، یک هوش مصنوعی ممکن است فقط از ضمایر مذکر برای توصیف افسران پلیس یا مقامات دولتی استفاده کند. به همین ترتیب، ممکن است محتوای نژادپرستانه یا توهین‌آمیز را که از داده‌های آموزشی با فیلتر ضعیف آموخته است بازگرداند.

تعصب و نابرابری برای یادگیری ایمن، منصفانه و حمایتی مفید نیست. تا زمانی که نتوان به هوش مصنوعی اعتماد کرد که واقعاً منصفانه باقی بماند، فرصت‌های برابر در آموزش را تهدید می‌کند.

چگونه باید از هوش مصنوعی در آموزش استفاده کرد؟ 

این پنج مشکل مهم یادگیری مبتنی بر هوش مصنوعی نیاز به بررسی دقیق دارند زیرا این فناوری رایج تر می شود. مانند هر فناوری دیگری، هوش مصنوعی باید یک ابزار باشد، نه یک راه حل رفع مشکل. معلمان می توانند از هوش مصنوعی برای خودکارسازی وظایف کم خطر و بهبود کیفیت آموزشی که ارائه می کنند استفاده کنند، اما هوش مصنوعی جایگزینی برای خود معلمان نیست.

مربیان باید اقداماتی را برای کمک به دانش‌آموزان برای درک کاربردها و خطرات هوش مصنوعی انجام دهند تا بتوانند انتخاب‌های هوشمندانه‌ای درباره حریم خصوصی داده‌های خود داشته باشند. در نهایت، یادگیری مبتنی بر هوش مصنوعی در حد اعتدال بهترین است، نه به عنوان پایه ای برای تجربیات یادگیری معمولی.

همچنین ، بخوانید آیا ابزارهای هوش مصنوعی آماده هستند تا مورد اعتماد قرار گیرند و به عنوان منابع آموزشی مورد استفاده قرار گیرند؟

تمبر زمان:

بیشتر از فناوری AIIOT