5 armadilhas no aprendizado baseado em IA

Todo mundo está falando sobre modelos de IA como ChatGPT e DALL-E hoje, mas que lugar a IA ocupa na educação? Pode ajudar os alunos ou apresenta mais riscos do que benefícios? Por mais impressionante que seja essa tecnologia, existem algumas armadilhas sérias do aprendizado baseado em IA que pais, professores e alunos devem conhecer.

1. A propagação da desinformação

Um dos maiores problemas com a IA hoje é a desinformação e informações “alucinadas”. Este é um desafio particularmente proeminente com chatbots como o ChatGPT. Esses modelos de IA são adeptos do processamento de linguagem natural, mas nem sempre fornecem informações corretas ou reais. Como resultado, eles podem dar respostas que soam autoritárias enquanto fornecem fatos, referências ou declarações imperfeitas ou completamente inventadas.

Modelos de IA de bate-papo como ChatGPT e Bing AI regularmente dão respostas erradas. Esse fenômeno é conhecido como respostas “alucinantes”. A IA não é realmente capaz de entender um fato da maneira que um humano poderia – ela não tem conceito de verdadeiro ou falso. É simplesmente treinado para dar respostas que imitem uma pergunta, formato ou outro contexto.

Isso representa um sério risco para os alunos, que podem não conseguir perceber quando uma IA fornece informações imprecisas. Na verdade, o ChatGPT é conhecido por criar “referências” totalmente fictícias para respostas aparentemente factuais, tornando a desinformação ainda mais convincente. Isso pode levar os alunos a basear redações inteiras e projetos de pesquisa em informações falsas.

O risco de desinformação se aplica a professores e alunos. Eles não podem confiar em ferramentas baseadas em IA para fornecer informações corretas ou confiáveis ​​para coisas como classificação ou geração de guia de estudo. Se os professores não forem cuidadosos, a IA pode levá-los a dar a um aluno uma nota incorreta ou fornecer informações imprecisas.

“Esses modelos de IA são adeptos do processamento de linguagem natural, mas nem sempre fornecem informações corretas ou reais.” 

2. Trapaça e excesso de confiança na IA

Agora que a IA pode gerar rapidamente redações convincentes e guias de estudo, trapacear é uma preocupação séria. Os recursos de processamento de linguagem natural dos chatbots de IA modernos podem permitir que os alunos trapaceiem sem esforço, cometam plágio e confiem demais na IA. Isso não apenas ameaça a integridade educacional, mas também põe em risco a eficácia do curso.

Os alunos podem perder importantes habilidades de pensamento crítico e não aprender conceitos valiosos quando podem simplesmente digitar seus deveres de casa em um chatbot. Como a IA pode criar um conteúdo tão convincente, pode ser muito difícil para os professores saber quando um aluno usou uma IA para concluir a lição de casa ou redação. A falha em aprender e concluir o curso só pode ser perceptível quando os alunos fazem testes ou exames.

3. Enfraquecendo o papel dos professores

Existe uma narrativa popular de que a IA pode substituir os humanos em inúmeros empregos, mas o ensino não é um deles. Os professores desempenham um papel inestimável na educação — um papel que um software não pode replicar. A IA tem o potencial de minar seriamente o papel dos professores, prejudicando sua instrução, autoridade e orientação.

Na verdade, a IA pode até comprometer a qualidade da educação e o valor das experiências educacionais personalizadas que as escolas podem oferecer. Por exemplo, nenhuma IA pode realmente replicar a experiência de frequentar uma escola Montessori, que se concentra em ensinando soft skills como empatia e independência através de técnicas de aprendizagem individualizadas.

O aprendizado baseado em IA pode resumir a educação a simplesmente compartilhar fatos ou fornecer dados aos usuários com base em um algoritmo. Na realidade, a educação é sobre crescimento pessoal, habilidades para a vida, socialização e criatividade, além de adquirir conhecimento. Somente os professores podem fornecer a orientação humana de que os alunos precisam.

“O aprendizado baseado em IA pode resumir a educação a simplesmente compartilhar fatos ou fornecer dados aos usuários com base em um algoritmo” 

4. Privacidade dos dados do aluno

O aprendizado baseado em IA também pode representar desafios técnicos e legais, especialmente quando se trata do manuseio dos dados dos alunos. Os modelos de IA aprendem rastreando e digerindo todos os dados que encontram. Isso pode incluir coisas como as respostas dos testes dos alunos, perguntas digitadas em um chatbot e características como idade, sexo, raça ou primeiro idioma.

A natureza de caixa preta da maioria dos modelos de IA torna difícil ou mesmo impossível para qualquer pessoa ver como a IA usa os dados que coleta. Como resultado, existem questões éticas reais com o uso da IA ​​na educação. Pais, professores e alunos podem querer que seus dados sejam mantidos por uma IA por preocupação com sua privacidade. Isso é especialmente verdadeiro com plataformas de IA que personalizam as experiências dos alunos por meio de vigilância, como o rastreamento de suas atividades ou teclas digitadas.

Mesmo nos casos em que uma plataforma de aprendizado baseada em IA solicita o consentimento dos usuários para usar seus dados, a privacidade ainda está em risco. Como apontam estudos, os alunos muitas vezes não estão preparados para entender consentimento de privacidade de dados. Além disso, se uma escola exigir uma plataforma baseada em IA, alunos e professores podem não ter escolha a não ser consentir em fornecer suas informações pessoais.

“Os modelos de IA aprendem rastreando e digerindo todos os dados que encontram. Isso pode incluir coisas como respostas de testes dos alunos, perguntas digitadas em um chatbot e características como idade, gênero, raça ou primeira língua.” 

5. Educação desigual e viés de dados

Embora a IA possa “personalizar” a educação, ela também pode levar a experiências desiguais ou desiguais. Oportunidades educacionais iguais dependem de uma linha de base padrão para o conteúdo que todos os alunos aprendem. O aprendizado personalizado por meio da IA ​​pode ser muito imprevisível para garantir uma experiência justa para todos os alunos.

Além disso, o viés de dados ameaça a igualdade racial e de gênero na educação. Há evidências de viés na IA há anos. Por exemplo, em 2018, a Amazon foi criticada por usar uma IA de contratação que discriminava os candidatos com base em indicadores de gênero como a palavra “feminino” ou o nome de uma faculdade feminina. A IA não é tão objetiva quanto muitos podem acreditar – é tão tendenciosa quanto os dados de treinamento dos quais aprende.

Como resultado, os preconceitos sociais subjacentes podem facilmente vazar para os modelos de IA, até mesmo para a linguagem que a IA usa em determinados contextos. Por exemplo, uma IA pode usar apenas pronomes masculinos para descrever policiais ou funcionários do governo. Da mesma forma, pode regurgitar conteúdo racista ou ofensivo que aprendeu com dados de treinamento mal filtrados.

Preconceito e desigualdade não conduzem a uma aprendizagem segura, justa e solidária. Até que se possa confiar que a IA permaneça verdadeiramente justa, ela representa uma ameaça à igualdade de oportunidades na educação.

Como a IA deve ser usada na educação? 

Essas cinco armadilhas significativas do aprendizado baseado em IA exigem consideração cuidadosa à medida que essa tecnologia se torna mais comum. Como qualquer tecnologia, a IA deve ser uma ferramenta, não uma solução que resolve tudo. Os professores podem usar IA para automatizar tarefas de baixo risco e melhorar a qualidade da educação que oferecem, mas a IA não substitui os próprios professores.

Os educadores devem tomar medidas para ajudar os alunos a entender os usos e os riscos da IA, para que também possam fazer escolhas inteligentes sobre a privacidade de seus dados. Em última análise, o aprendizado baseado em IA é melhor com moderação, não como um substituto para experiências de aprendizado convencionais.

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