5 pièges de l'apprentissage basé sur l'IA

5 pièges de l'apprentissage basé sur l'IA

Horodatage: 5 mai 2023 3:15
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Tout le monde parle aujourd'hui de modèles d'IA comme ChatGPT et DALL-E, mais quelle est la place de l'IA dans l'éducation ? Peut-il aider les étudiants ou présente-t-il plus de risques que d'avantages? Aussi impressionnante que soit cette technologie, l'apprentissage basé sur l'IA présente de sérieux pièges dont les parents, les enseignants et les élèves doivent être conscients.

1. La propagation de la désinformation

L'un des plus gros problèmes de l'IA aujourd'hui est la désinformation et les informations "hallucinées". C'est un défi particulièrement important avec des chatbots comme ChatGPT. Ces modèles d'IA sont aptes au traitement du langage naturel mais ne fournissent pas toujours des informations correctes ou réelles. En conséquence, ils peuvent donner des réponses qui semblent faire autorité tout en fournissant des faits, des références ou des déclarations erronés ou complètement inventés.

Modèles d'IA de chat comme ChatGPT et Bing AI donnent régulièrement de mauvaises réponses. Ce phénomène est connu sous le nom de réponses « hallucinantes ». L'IA n'est pas réellement capable de comprendre un fait comme un humain le pourrait - elle n'a aucun concept de vrai ou de faux. Il est simplement formé pour donner des réponses qui imitent une question, un format ou un autre contexte.

Cela pose un risque sérieux pour les étudiants, qui peuvent être incapables de dire quand une IA donne des informations inexactes. En fait, ChatGPT est même connu pour créer des "références" entièrement fictives pour des réponses apparemment factuelles, rendant la désinformation encore plus convaincante. Cela pourrait amener les étudiants à fonder des essais entiers et des projets de recherche sur de fausses informations.

Le risque de désinformation concerne aussi bien les enseignants que les élèves. Ils ne peuvent pas faire confiance aux outils basés sur l'IA pour fournir des informations correctes ou fiables pour des choses comme la notation ou la génération de guides d'étude. Si les enseignants ne font pas attention, l'IA pourrait les amener à attribuer une mauvaise note à un élève ou à fournir des informations inexactes.

"Ces modèles d'IA sont aptes au traitement du langage naturel mais ne fournissent pas toujours des informations correctes ou réelles." 

2. Tricherie et dépendance excessive à l'IA

Maintenant que l'IA peut générer rapidement des essais et des guides d'étude convaincants, la tricherie est une préoccupation sérieuse. Les capacités de traitement du langage naturel des chatbots d'IA modernes peuvent permettre aux étudiants de tricher sans effort, de commettre du plagiat et de trop compter sur l'IA. Non seulement cela menace l'intégrité de l'enseignement, mais cela met également en danger l'efficacité des cours.

Les élèves peuvent perdre d'importantes capacités de réflexion critique et ne pas apprendre des concepts précieux lorsqu'ils peuvent simplement taper leurs devoirs dans un chatbot. Étant donné que l'IA peut créer un contenu aussi convaincant, il peut être très difficile pour les enseignants de savoir quand un élève a utilisé une IA pour terminer ses devoirs ou sa dissertation. L'incapacité à apprendre et à terminer les cours ne peut être perceptible qu'une fois que les étudiants ont passé des tests ou des examens.

3. Minimiser le rôle des enseignants

Il existe un récit populaire selon lequel l'IA peut remplacer les humains dans d'innombrables emplois, mais l'enseignement n'en fait pas partie. Les enseignants jouent un rôle inestimable dans l'éducation - un rôle qu'un logiciel ne peut pas reproduire. L'IA a le potentiel de saper sérieusement le rôle des enseignants, sapant leur instruction, leur autorité et leur mentorat.

En fait, l'IA peut même compromettre la qualité de l'éducation et la valeur des expériences éducatives personnalisées que les écoles peuvent offrir. Par exemple, aucune IA ne peut vraiment reproduire l'expérience de fréquenter une école Montessori, qui se concentre sur enseigner des compétences non techniques comme l'empathie et l'autonomie grâce à des techniques d'apprentissage individualisées.

L'apprentissage basé sur l'IA peut se résumer à l'éducation en partageant simplement des faits ou en fournissant aux utilisateurs des données basées sur un algorithme. En réalité, l'éducation concerne la croissance personnelle, les compétences de vie, la socialisation et la créativité, en plus d'acquérir des connaissances. Seuls les enseignants peuvent fournir les conseils humains dont les élèves ont besoin.

"L'apprentissage basé sur l'IA peut résumer l'éducation au simple partage de faits ou à l'alimentation des utilisateurs en données basées sur un algorithme" 

4. Confidentialité des données des étudiants

L'apprentissage basé sur l'IA peut également poser des défis techniques et juridiques, en particulier en ce qui concerne le traitement des données des étudiants. Les modèles d'IA apprennent en suivant et en assimilant toutes les données qu'ils rencontrent. Cela peut inclure des éléments tels que les réponses des étudiants aux tests, les questions saisies dans un chatbot et des caractéristiques telles que l'âge, le sexe, la race ou la langue maternelle.

La nature de la boîte noire de la plupart des modèles d'IA rend difficile, voire impossible, pour quiconque de voir comment l'IA utilise les données qu'elle collecte. Par conséquent, l'utilisation de l'IA dans l'éducation pose de réels problèmes éthiques. Les parents, les enseignants et les élèves peuvent souhaiter que leurs données ne soient pas transmises à une IA par souci de confidentialité. Cela est particulièrement vrai avec les plateformes d'IA qui personnalisent les expériences des étudiants grâce à la surveillance, comme le suivi de leur activité ou des frappes au clavier.

Même dans les cas où une plateforme d'apprentissage basée sur l'IA demande le consentement des utilisateurs pour utiliser leurs données, la confidentialité est toujours menacée. Comme le montrent les études, les étudiants sont souvent mal équipés pour comprendre consentement à la confidentialité des données. De plus, si une école a besoin d'une plate-forme basée sur l'IA, les élèves et les enseignants peuvent n'avoir d'autre choix que de consentir à donner leurs informations personnelles.

"Les modèles d'IA apprennent en suivant et en assimilant toutes les données qu'ils rencontrent. Cela peut inclure des éléments tels que les réponses des étudiants aux tests, les questions saisies dans un chatbot et des caractéristiques telles que l'âge, le sexe, la race ou la langue maternelle. 

5. Éducation inégale et biais des données

Bien que l'IA puisse être en mesure de "personnaliser" l'éducation, elle peut également conduire à des expériences inégales ou inégales. L'égalité des chances en matière d'éducation repose sur une base de référence standard pour le contenu que tous les élèves apprennent. L'apprentissage personnalisé via l'IA peut être trop imprévisible pour garantir une expérience équitable à tous les étudiants.

De plus, le biais des données menace l'égalité raciale et de genre dans l'éducation. Il y a des preuves de biais dans l'IA depuis des années. Par exemple, en 2018, Amazon a été critiqué pour avoir utilisé une IA de recrutement discriminatoire à l'égard des candidats. sur la base d'indicateurs de genre comme le mot « femmes » ou le nom d'un collège de femmes. L'IA n'est pas aussi objective que beaucoup pourraient le croire - elle est tout aussi biaisée que les données d'entraînement dont elle tire des enseignements.

En conséquence, les préjugés sociétaux sous-jacents peuvent facilement s'infiltrer dans les modèles d'IA, même jusqu'au langage utilisé par l'IA dans certains contextes. Par exemple, une IA peut n'utiliser que des pronoms masculins pour décrire des policiers ou des représentants du gouvernement. De même, il pourrait régurgiter du contenu raciste ou offensant qu'il a appris à partir de données d'entraînement mal filtrées.

Les préjugés et les inégalités ne sont pas propices à un apprentissage sûr, équitable et solidaire. Jusqu'à ce que l'on puisse faire confiance à l'IA pour rester vraiment équitable, elle constitue une menace pour l'égalité des chances dans l'éducation.

Comment l'IA devrait-elle être utilisée dans l'éducation ? 

Ces cinq pièges importants de l'apprentissage basé sur l'IA nécessitent une attention particulière à mesure que cette technologie devient plus courante. Comme toute technologie, l'IA devrait être un outil, pas une solution miracle. Les enseignants peuvent utiliser l'IA pour automatiser les tâches à faible risque et améliorer la qualité de l'enseignement qu'ils dispensent, mais l'IA ne remplace pas les enseignants eux-mêmes.

Les éducateurs doivent prendre des mesures pour aider les élèves à comprendre les utilisations et les risques de l'IA afin qu'ils puissent également faire des choix intelligents concernant la confidentialité de leurs données. En fin de compte, l'apprentissage basé sur l'IA est préférable avec modération, et non en remplacement des expériences d'apprentissage conventionnelles.

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