5 sudenkuoppia tekoälypohjaisessa oppimisessa

Kaikki puhuvat nykyään tekoälymalleista, kuten ChatGPT ja DALL-E, mutta mikä paikka tekoälyllä on koulutuksessa? Voiko se auttaa opiskelijoita vai aiheuttaako se enemmän riskejä kuin hyötyä? Niin vaikuttava kuin tämä tekniikka onkin, tekoälypohjaisessa oppimisessa on joitain vakavia sudenkuoppia, jotka vanhempien, opettajien ja oppilaiden tulee olla tietoisia.

1. Väärininformaation leviäminen

Yksi tämän päivän suurimmista tekoälyongelmista on väärä tieto ja "hallusinoitu" tieto. Tämä on erityisen merkittävä haaste chatbottien, kuten ChatGPT:n, kanssa. Nämä tekoälymallit ovat taitavia luonnollisen kielen käsittelyssä, mutta ne eivät aina tarjoa oikeaa tai todellista tietoa. Tämän seurauksena he voivat antaa vastauksia, jotka kuulostavat arvovaltaisilta ja tarjoavat virheellisiä tai täysin keksittyjä faktoja, viittauksia tai lausuntoja.

Chat AI mallit kuten ChatGPT ja Bing AI antaa säännöllisesti vääriä vastauksia. Tätä ilmiötä kutsutaan "hallusinaatioiksi" vastauksiksi. Tekoäly ei itse asiassa pysty ymmärtämään tosiasiaa ihmisen tavoin – sillä ei ole käsitystä totuudesta tai epätosuudesta. Se on yksinkertaisesti koulutettu antamaan vastauksia, jotka jäljittelevät kysymystä, muotoa tai muuta kontekstia.

Tämä aiheuttaa vakavan riskin opiskelijoille, jotka eivät ehkä pysty kertomaan, milloin tekoäly antaa virheellisiä tietoja. Itse asiassa ChatGPT:n tiedetään jopa luovan täysin kuvitteellisia "viittauksia" näennäisesti asiallisille vastauksille, mikä tekee väärästä tiedosta vieläkin vakuuttavampaa. Tämä voi saada opiskelijat perustamaan kokonaisia ​​esseitä ja tutkimusprojekteja vääriin tietoihin.

Väärininformaation riski koskee sekä opettajia että opiskelijoita. He eivät voi luottaa tekoälypohjaisiin työkaluihin antamaan oikeita tai luotettavia tietoja esimerkiksi arvioinnista tai opinto-opasten luomisesta. Jos opettajat eivät ole varovaisia, tekoäly voi saada heidät antamaan oppilaalle väärän arvosanan tai antamaan virheellisiä tietoja.

"Nämä tekoälymallit ovat taitavia luonnollisen kielen käsittelyssä, mutta ne eivät aina tarjoa oikeaa tai todellista tietoa." 

2. Huijaaminen ja liiallinen tekoäly

Nyt kun tekoäly voi nopeasti tuottaa vakuuttavia esseitä ja opinto-oppaita, huijaaminen on vakava huolenaihe. Nykyaikaisten AI-chatbottien luonnolliset kielenkäsittelyominaisuudet voivat antaa opiskelijoille mahdollisuuden vaivattomasti huijata, plagioida ja luottaa liian voimakkaasti tekoälyyn. Tämä ei ainoastaan ​​uhkaa koulutuksen eheyttä, vaan se vaarantaa myös kurssin tehokkuuden.

Oppilaat voivat menettää tärkeitä kriittisen ajattelun taitoja ja epäonnistua oppimaan arvokkaita käsitteitä, kun he voivat kirjoittaa läksynsä chatbotiin. Koska tekoäly voi luoda niin vakuuttavaa sisältöä, opettajien voi olla hyvin vaikeaa kertoa, milloin oppilas käytti tekoälyä läksynsä tai esseensä suorittamiseen. Epäonnistuminen oppimisessa ja kurssitöiden suorittamisessa saattaa olla havaittavissa vasta, kun opiskelijat suorittavat kokeita tai kokeita.

3. Opettajien roolin alentaminen

On olemassa suosittu kertomus, jonka mukaan tekoäly voi korvata ihmisiä lukemattomissa työtehtävissä, mutta opetus ei ole yksi niistä. Opettajilla on korvaamaton rooli koulutuksessa – sellaista, jota ohjelmisto ei voi kopioida. Tekoälyllä on mahdollisuus heikentää opettajien osuutta vakavasti heikentäen heidän opetustaan, auktoriteettiaan ja mentorointiaan.

Itse asiassa tekoäly voi jopa vaarantaa koulutuksen laadun ja koulujen tarjoamien räätälöityjen koulutuskokemusten arvon. Esimerkiksi mikään tekoäly ei voi todella toistaa kokemusta Montessori-koulusta, joka keskittyy opettaa pehmeitä taitoja, kuten empatiaa ja riippumattomuus yksilöllisten oppimistekniikoiden avulla.

Tekoälypohjainen oppiminen voi tiivistää koulutuksen vain faktojen jakamiseen tai käyttäjille algoritmin perusteella syöttämiseen. Todellisuudessa koulutus on tiedon hankkimisen lisäksi henkilökohtaista kasvua, elämäntaitoja, sosiaalistamista ja luovuutta. Vain opettajat voivat tarjota opiskelijoiden tarvitsemaa inhimillistä ohjausta.

"Tekoälypohjainen oppiminen voi tiivistää koulutuksen yksinkertaisesti faktojen jakamiseen tai käyttäjien tietojen syöttämiseen algoritmin perusteella" 

4. Opiskelijatietojen tietosuoja

Tekoälypohjainen oppiminen voi myös asettaa teknisiä ja oikeudellisia haasteita – erityisesti mitä tulee opiskelijoiden tietojen käsittelyyn. Tekoälymallit oppivat seuraamalla ja sulattelemalla kaikkia kohtaamiaan tietoja. Tämä voi sisältää esimerkiksi oppilaiden testivastauksia, chatbotiin kirjoitettuja kysymyksiä ja ominaisuuksia, kuten ikä, sukupuoli, rotu tai ensimmäinen kieli.

Useimpien tekoälymallien mustan laatikon luonne tekee kenenkään vaikeaksi tai jopa mahdottomaksi nähdä, kuinka tekoäly käyttää keräämäänsä dataa. Tämän seurauksena tekoälyn käyttämisessä koulutuksessa on todellisia eettisiä ongelmia. Vanhemmat, opettajat ja oppilaat saattavat haluta pitää tietonsa tekoälyltä huolen yksityisyydestään. Tämä pätee erityisesti tekoälyalustoihin, jotka mukauttavat opiskelijoiden kokemuksia valvonnan avulla, kuten seuraamalla heidän toimintaansa tai näppäinpainalluksia.

Jopa tapauksissa, joissa tekoälypohjainen oppimisalusta pyytää käyttäjien suostumusta tietojensa käyttöön, yksityisyys on silti vaarassa. Kuten tutkimukset osoittavat, opiskelijat eivät useinkaan ole valmiita ymmärtämään suostumus tietosuojaan. Lisäksi, jos koulu vaatii tekoälypohjaista alustaa, oppilailla ja opettajilla ei ehkä ole muuta vaihtoehtoa kuin suostua luovuttamaan henkilökohtaisia ​​tietojaan.

”Tekoälymallit oppivat seuraamalla ja sulattelemalla kaikkia kohtaamiaan tietoja. Tämä voi sisältää esimerkiksi oppilaiden testivastauksia, chatbotiin kirjoitettuja kysymyksiä ja ominaisuuksia, kuten ikä, sukupuoli, rotu tai ensimmäinen kieli." 

5. Epätasainen koulutus ja dataharha

Vaikka tekoäly saattaa pystyä "personoimaan" koulutusta, se voi myös johtaa epätasaisiin tai epätasa-arvoisiin kokemuksiin. Yhtäläiset koulutusmahdollisuudet riippuvat siitä, että kaikkien opiskelijoiden oppimalle sisällölle on jonkinlainen vakioperustaso. Personoitu tekoälyn kautta tapahtuva oppiminen voi olla liian arvaamatonta varmistaakseen oikeudenmukaisen kokemuksen kaikille opiskelijoille.

Lisäksi dataharha uhkaa rodullista ja sukupuolten välistä tasa-arvoa koulutuksessa. Tekoälyssä on ollut näyttöä puolueellisuudesta jo vuosia. Esimerkiksi vuonna 2018 Amazon joutui arvostelun kohteeksi hakijoita syrjivän palkkaamisen tekoälyn käytöstä. sukupuoliindikaattoreiden perusteella kuten sana "naisten" tai naisten korkeakoulun nimi. Tekoäly ei ole niin objektiivinen kuin monet saattavat uskoa – se on aivan yhtä puolueellinen kuin harjoitustiedot, joista se oppii.

Tämän seurauksena taustalla olevat yhteiskunnalliset ennakkoluulot voivat helposti vuotaa tekoälymalleihin, jopa tekoälyn tietyissä yhteyksissä käyttämään kieleen asti. Tekoäly saattaa esimerkiksi käyttää vain miespronomineja kuvaamaan poliiseja tai valtion virkamiehiä. Samoin se voi lisätä rasistista tai loukkaavaa sisältöä, jonka se oppi huonosti suodatetuista koulutustiedoista.

Harha ja eriarvoisuus eivät edistä turvallista, oikeudenmukaista ja tukevaa oppimista. Ennen kuin tekoälyn voidaan luottaa pysyvän todella oikeudenmukaisena, se uhkaa yhtäläisiä mahdollisuuksia koulutuksessa.

Kuinka tekoälyä tulisi käyttää koulutuksessa? 

Nämä viisi merkittävää tekoälyyn perustuvan oppimisen sudenkuoppaa vaativat huolellista harkintaa tämän tekniikan yleistyessä. Kuten minkä tahansa tekniikan, tekoälyn pitäisi olla työkalu, ei kaiken korjaava ratkaisu. Opettajat voivat käyttää tekoälyä automatisoidakseen vähäriskisiä tehtäviä ja parantaakseen tarjoamansa koulutuksen laatua, mutta tekoäly ei korvaa opettajia itseään.

Opettajien tulee auttaa oppilaita ymmärtämään tekoälyn käyttötarkoituksia ja riskejä, jotta he voivat tehdä älykkäitä valintoja myös tietosuojansa suhteen. Tekoälypohjainen oppiminen on viime kädessä parasta maltillisesti, ei tavanomaisten oppimiskokemusten välineenä.

Lue myös Ovatko tekoälytyökalut valmiita luotettaviksi ja käytettäväksi opetusresursseina?

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• Tulevaisuuden lyöminen Adryenn Ashley. Pääsy tästä.
• Osta ja myy osakkeita PRE-IPO-yhtiöissä PREIPO®:lla. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.aiiottalk.com/pitfalls-in-ai-based-learning/