एआई-आधारित लर्निंग में 5 नुकसान

आज हर कोई चैटजीपीटी और डीएएल-ई जैसे एआई मॉडल के बारे में बात कर रहा है, लेकिन एआई का शिक्षा में क्या स्थान है? क्या यह छात्रों की मदद कर सकता है या यह लाभ से अधिक जोखिम पैदा करता है? यह तकनीक जितनी प्रभावशाली है, एआई-आधारित शिक्षा के कुछ गंभीर नुकसान हैं जिनके बारे में माता-पिता, शिक्षकों और छात्रों को पता होना चाहिए।

1. गलत सूचना का प्रसार

एआई के साथ सबसे बड़े मुद्दों में से एक आज गलत सूचना और "भ्रम" सूचना है। चैटजीपीटी जैसे चैटबॉट्स के साथ यह एक विशेष रूप से प्रमुख चुनौती है। ये एआई मॉडल प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में कुशल हैं लेकिन हमेशा सही या वास्तविक जानकारी प्रदान नहीं करते हैं। परिणामस्वरूप, वे उत्तर दे सकते हैं जो त्रुटिपूर्ण या पूरी तरह से गढ़े हुए तथ्यों, संदर्भों या कथनों को प्रदान करते हुए आधिकारिक लगते हैं।

एआई मॉडल चैट करें चैटजीपीटी और बिंग एआई की तरह नियमित रूप से गलत उत्तर देते हैं। इस घटना को "मतिभ्रम" उत्तरों के रूप में जाना जाता है। एआई वास्तव में एक तथ्य को समझने में सक्षम नहीं है जिस तरह से एक मानव कर सकता है - इसमें सत्य या असत्य की कोई अवधारणा नहीं है। इसे केवल ऐसे उत्तर देने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है जो किसी प्रश्न, प्रारूप या अन्य संदर्भ की नकल करते हों।

यह छात्रों के लिए एक गंभीर जोखिम पैदा करता है, जो यह बताने में असमर्थ हो सकते हैं कि एआई कब गलत जानकारी देता है। वास्तव में, ChatGPT को तथ्यात्मक उत्तरों के लिए पूरी तरह से काल्पनिक "संदर्भ" बनाने के लिए भी जाना जाता है, जिससे गलत सूचना और भी अधिक विश्वसनीय हो जाती है। यह छात्रों को संपूर्ण निबंधों और अनुसंधान परियोजनाओं को झूठी सूचना पर आधारित करने के लिए प्रेरित कर सकता है।

गलत सूचना का जोखिम शिक्षकों के साथ-साथ छात्रों पर भी लागू होता है। वे ग्रेडिंग या स्टडी-गाइड जनरेशन जैसी चीजों के लिए सही या विश्वसनीय जानकारी प्रदान करने के लिए एआई-आधारित टूल पर भरोसा नहीं कर सकते। यदि शिक्षक सावधान नहीं हैं, तो एआई उन्हें एक छात्र को गलत ग्रेड देने या गलत जानकारी प्रदान करने के लिए प्रेरित कर सकता है।

"ये एआई मॉडल प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में कुशल हैं लेकिन हमेशा सही या वास्तविक जानकारी प्रदान नहीं करते हैं।" 

2. एआई पर धोखा और अति-निर्भरता

अब जब एआई जल्दी से ठोस निबंध और अध्ययन गाइड तैयार कर सकता है, तो धोखा देना एक गंभीर चिंता का विषय है। आधुनिक एआई चैटबॉट्स की प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण क्षमताएं छात्रों को अनायास धोखा देने, साहित्यिक चोरी करने और एआई पर बहुत अधिक भरोसा करने की अनुमति दे सकती हैं। इससे न केवल शैक्षिक अखंडता को खतरा है, बल्कि यह पाठ्यक्रम की प्रभावशीलता को भी खतरे में डालता है।

छात्र महत्वपूर्ण महत्वपूर्ण सोच कौशल खो सकते हैं और मूल्यवान अवधारणाओं को सीखने में विफल हो सकते हैं जब वे अपना होमवर्क चैटबॉट में टाइप कर सकते हैं। चूंकि एआई इस तरह की ठोस सामग्री तैयार कर सकता है, इसलिए शिक्षकों के लिए यह बताना बहुत मुश्किल हो सकता है कि कब एक छात्र ने अपना होमवर्क या निबंध पूरा करने के लिए एआई का इस्तेमाल किया। छात्रों द्वारा परीक्षा या परीक्षा देने के बाद ही सीखने और पाठ्यक्रम को पूरा करने में विफलता ध्यान देने योग्य हो सकती है।

3. शिक्षकों की भूमिका को कम करना

एक लोकप्रिय कथा है कि एआई अनगिनत नौकरियों में मनुष्यों की जगह ले सकता है, लेकिन शिक्षण उनमें से एक नहीं है। शिक्षक शिक्षा में एक अमूल्य भूमिका निभाते हैं - एक सॉफ्टवेयर का एक टुकड़ा दोहराया नहीं जा सकता। एआई में शिक्षकों के हिस्से को गंभीरता से कम करने, उनके निर्देश, अधिकार और सलाह को कम करने की क्षमता है।

वास्तव में, एआई शिक्षा की गुणवत्ता और स्कूलों द्वारा प्रदान किए जा सकने वाले अनुकूलित शैक्षिक अनुभवों के मूल्य से भी समझौता कर सकता है। उदाहरण के लिए, कोई एआई वास्तव में मोंटेसरी स्कूल में भाग लेने के अनुभव को दोहरा नहीं सकता है, जो कि पर केंद्रित है सहानुभूति जैसे सॉफ्ट कौशल सिखाना और व्यक्तिगत सीखने की तकनीक के माध्यम से स्वतंत्रता।

एआई-आधारित शिक्षा केवल तथ्यों को साझा करने या एल्गोरिथ्म के आधार पर उपयोगकर्ताओं के डेटा को फीड करने के लिए शिक्षा को उबाल सकती है। वास्तव में, शिक्षा ज्ञान प्राप्त करने के अलावा व्यक्तिगत विकास, जीवन कौशल, समाजीकरण और रचनात्मकता के बारे में है। केवल शिक्षक ही छात्रों को आवश्यक मानव मार्गदर्शन प्रदान कर सकते हैं।

"एआई-आधारित शिक्षा केवल तथ्यों को साझा करने या एल्गोरिथम के आधार पर उपयोगकर्ताओं के डेटा को फीड करने के लिए शिक्षा को कम कर सकती है" 

4. छात्र डेटा गोपनीयता

एआई-आधारित शिक्षण तकनीकी और कानूनी चुनौतियों का भी सामना कर सकता है - खासकर जब छात्रों के डेटा को संभालने की बात आती है। एआई मॉडल अपने सामने आने वाले सभी डेटा को ट्रैक और डाइजेस्ट करके सीखते हैं। इसमें छात्रों के परीक्षा के उत्तर, चैटबॉट में टाइप किए गए प्रश्न और आयु, लिंग, जाति या पहली भाषा जैसी विशेषताएं शामिल हो सकती हैं।

अधिकांश एआई मॉडल की ब्लैक-बॉक्स प्रकृति किसी के लिए भी यह देखना मुश्किल या असंभव बना देती है कि एआई अपने द्वारा एकत्र किए गए डेटा का उपयोग कैसे करता है। नतीजतन, शिक्षा में एआई का उपयोग करने के साथ वास्तविक नैतिक मुद्दे हैं। माता-पिता, शिक्षक और छात्र चाहते हैं कि उनका डेटा एआई से उनकी गोपनीयता की चिंता से बाहर रहे। यह एआई प्लेटफॉर्म के लिए विशेष रूप से सच है जो निगरानी के माध्यम से छात्रों के अनुभवों को वैयक्तिकृत करते हैं, जैसे कि उनकी गतिविधि या कीस्ट्रोक्स पर नज़र रखना।

यहां तक ​​कि ऐसे मामलों में भी जहां एआई-आधारित शिक्षण मंच उपयोगकर्ताओं से उनके डेटा का उपयोग करने के लिए सहमति मांगता है, गोपनीयता अभी भी जोखिम में है। जैसा कि अध्ययन बताते हैं, छात्र समझने के लिए प्राय: सुसज्जित नहीं होते डेटा गोपनीयता सहमति। इसके अतिरिक्त, यदि किसी स्कूल को एआई-आधारित प्लेटफॉर्म की आवश्यकता है, तो छात्रों और शिक्षकों के पास अपनी व्यक्तिगत जानकारी देने के लिए सहमति देने के अलावा कोई विकल्प नहीं हो सकता है।

“एआई मॉडल अपने सामने आने वाले सभी डेटा को ट्रैक करके और पचाकर सीखते हैं। इसमें छात्रों के परीक्षा उत्तर, चैटबॉट में टाइप किए गए प्रश्न और उम्र, लिंग, जाति या पहली भाषा जैसी विशेषताएं शामिल हो सकती हैं। 

5. असमान शिक्षा और डेटा पूर्वाग्रह

जबकि एआई शिक्षा को "वैयक्तिकृत" करने में सक्षम हो सकता है, यह असमान या असमान अनुभवों को भी जन्म दे सकता है। समान शैक्षिक अवसर सभी छात्रों द्वारा सीखी जाने वाली सामग्री के लिए कुछ मानक आधार रेखा होने पर निर्भर करते हैं। सभी छात्रों के लिए उचित अनुभव सुनिश्चित करने के लिए एआई के माध्यम से व्यक्तिगत शिक्षा बहुत अप्रत्याशित हो सकती है।

इसके अतिरिक्त, डेटा पूर्वाग्रह से शिक्षा में नस्लीय और लैंगिक समानता को खतरा है। वर्षों से एआई में पूर्वाग्रह का प्रमाण रहा है। उदाहरण के लिए, 2018 में, आवेदकों के साथ भेदभाव करने वाले हायरिंग एआई का उपयोग करने के लिए अमेज़ॅन आग की चपेट में आ गया लिंग संकेतकों के आधार पर जैसे शब्द "महिला" या महिला कॉलेज का नाम। एआई उतना वस्तुनिष्ठ नहीं है जितना कि कई लोग मान सकते हैं - यह उतना ही पक्षपाती है जितना कि प्रशिक्षण डेटा से यह सीखता है।

नतीजतन, अंतर्निहित सामाजिक पूर्वाग्रह एआई मॉडल में आसानी से लीक हो सकते हैं, यहां तक ​​​​कि एआई कुछ संदर्भों में उपयोग की जाने वाली भाषा तक भी। उदाहरण के लिए, एआई पुलिस अधिकारियों या सरकारी अधिकारियों का वर्णन करने के लिए केवल पुरुष सर्वनामों का उपयोग कर सकता है। इसी तरह, यह खराब फ़िल्टर किए गए प्रशिक्षण डेटा से सीखी गई नस्लवादी या आपत्तिजनक सामग्री को फिर से प्रकट कर सकता है।

पूर्वाग्रह और असमानता सुरक्षित, निष्पक्ष और सहायक सीखने के लिए अनुकूल नहीं हैं। जब तक एआई पर वास्तव में निष्पक्ष बने रहने के लिए भरोसा नहीं किया जा सकता, तब तक यह शिक्षा में समान अवसरों के लिए खतरा है।

शिक्षा में एआई का उपयोग कैसे किया जाना चाहिए? 

एआई-आधारित शिक्षा के इन पांच महत्वपूर्ण नुकसानों पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता है क्योंकि यह तकनीक अधिक सामान्य हो गई है। किसी भी तकनीक की तरह, एआई एक उपकरण होना चाहिए, न कि फिक्स-ऑल समाधान। शिक्षक कम जोखिम वाले कार्यों को स्वचालित करने और उनके द्वारा प्रदान की जाने वाली शिक्षा की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए एआई का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन एआई स्वयं शिक्षकों का विकल्प नहीं है।

शिक्षकों को एआई के उपयोग और जोखिमों को समझने में छात्रों की मदद करने के लिए कदम उठाने चाहिए ताकि वे अपनी डेटा गोपनीयता के बारे में भी बुद्धिमानी से चुनाव कर सकें। अंततः, एआई-आधारित शिक्षा संयम में सर्वोत्तम है, पारंपरिक सीखने के अनुभवों के लिए स्टैंड-इन के रूप में नहीं।

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• स्रोत: https://www.aiiottalk.com/pitfalls-in-ai-based-learning/