Times Higher Education

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Шаді Мохамеда «Дехто застряг на стадії заперечення ШІ».

У ній автор вивчає реакцію університетів на поширення генеративного штучного інтелекту, розглядаючи її крізь призму п’яти стадій екзистенційного розриву (заперечення, гнів, торг, депресія і прийняття) від Елізабет Кюблер-Росс. Наразі освітні інституції переживають не просто технологічну адаптацію, а сильний стрес через руйнування економічної та інституційної логіки. Як інтернет зруйнував бізнес-модель газет, так і генеративний штучний інтелект змінює університетську модель із доставки контенту, оцінювання та формування компетентностей. Коли ШІ миттєво дає персоналізовані пояснення і генерує есе чи звіти, традиційний диплом втрачає роль надійного підтвердження знань. Багато хто каже «Калькулятор змінив викладання арифметики, то в чому різниця?». Ця паралель є хибною, адже калькулятор прискорив обчислення та при цьому не зробив математичне міркування зайвим. ШІ загрожує замінити синтез, аргументацію та структуроване мислення — когнітивні навички, які оцінювання традиційно використовувало для оцінювання результатів навчання. Якщо зосереджуватись на питанні масового «списування», то доведеться закуповувати детектори ШІ та постійно оновлювати політики академічної доброчесності. Лектор, який роками проєктував завдання для проходження студентами когнітивних викликів, нині бачить, що мовна модель легко обходить цей процес. І він знає, що поліцейськими заходами кризу не вирішити. На стадії торгу виникає ентузіазм щодо аналогових обмежень, – запровадження очних іспитів, рукописних есе, усних опитувань, – повернення до «старих» форматів. Коли марність торгу стає очевидною, приходить депресія, яка у викладачів пов’язана з розумінням реальної ціни інтеграції ШІ, яка вимагає перебудови навчальних програм, переходу від вимірювання артефактів до оцінювання судження. Справжнє прийняття для більшості інституцій залишається справою майбутнього, але воно вже відбувається на окремих кафедрах і в рамках новітніх перероблених курсах. Прийняття — це не капітуляція, а момент, коли інституція перестає ставити неправильні питання і починає вирішувати правильні. Усний іспит трансформується, тепер екзаменатор не запитує «чи це писав ШІ?», а уточнює, «чому ви прийняли це рішення? Які ризики це несе?». Оцінювання стає справжньою перевіркою судження та професійної відповідальності — того, що освіта завжди мала розвивати і що жоден ШІ не може зробити замість студента. Університети не виживуть в епоху ШІ, захищаючи зламані елементи застарілої моделі. Вони зможуть зберегтися лише тоді, коли матимуть сміливість будувати інституцію, яка дійсно потрібна людям у світі когнітивної автоматизації.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/opinion/five-stages-ai-grief-some-managers-are-stuck-denial

Фото: рixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_TimesHigherEducation

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Кел Іннеса «Академіки не повинні почуватися винними через вплив використання ШІ на довкілля».

У ній спеціаліст JISC, – установи, що підтримує британську вищу освіту, стверджує, що тривога викладачів і співробітників університетів стосовно негативного впливу інструментів ШІ на зміну клімату, є непропорційною. Кел вважає, що варто зосередити увагу не на індивідуальній провині,  а на системній відповідальності розробників ШІ та органів регулювання. Цифрові технології можуть частково зменшувати екологічний вплив, якщо урахувати, що хмарні системи більш ефективні за застарілі локальні сервери, що онлайн-інструменти скорочують непотрібні поїздки і що розумні системи опалення, охолодження та освітлення допомагають університетам знижувати енергетичні втрати. Тим не менш у загальному підсумку цифровізація збільшує екологічний слід, а бум інструментів, побудованих на великих мовних моделях, створює додаткове навантаження, новий шар енергоємних процесів. Один запит до ChatGPT споживає значно менше енергії, ніж короткий відеодзвінок або кілька хвилин стримінгу, і набагато менше, ніж кип’ятіння повного чайника. Це не виправдовує екологічний вплив ШІ, індивідуальне використання генеративного ШІ не є екологічно нейтральним, але його наслідки слід оцінювати реалістично. Якщо ми не ставимо під сумнів еколоічний слід від використання YouTube, скролінгу соцмереж або постійно увімкнених камер на онлайн-конференціях, чи справедливо виокремлювати вплив на клімат інструментів Ш? Згідно з нещодавнім опитуванням менше половини академічних співробітників відчуває, що може комфортно керувати своїм робочим навантаженням, отже звернення до ШІ задля економії часу є практичною реакцією, а не розкішшю. Автор пропонує використовувати поняття «green shifting», – це коли відповідальність за екологічний вплив непомітно перекладається згори донизу – з корпорацій на споживачів, з систем – на окремих індивідів. Ми спостерігаємо ситуацію, коли кліматичний тягар лягає на плечі тих, хто користується ШІ, а не на технологічних гігантів, які будують інфраструктуру, чи на уряди, які її регулюють. Цей фокус – хибний. Занепокоєння енергоспоживанням і використанням води для охолодження дата-центрів цілком виправдане, але його варто спрямовувати туди, де можна досягти найбільшого ефекту. Це означає вимагати від розробників ШІ прозорої звітності про енергію, більш чистої інфраструктури та реальних інвестицій у відновлювані джерела, а від урядів — відповідного регулювання, високих сучасних стандартів, а також стимулів екологічної роботи. Генеративні чат-боти становлять невелику частку загального енергоспоживання, пов’язаного зі штучним інтелектом. Основне навантаження припадає на генерацію та аналіз відео, таргетовану рекламу, рекомендаційні системи та навчання нових моделей. Екологічну загрозу становить не окремий користувач, який  бажає за допомогою ШІ підсумувати нотатки зустрічі або допомогти з листом. Вона – у неконтрольованому розширенні непрозорої інфраструктури, системній відсутності даних про викиди та у відсутності запобіжників для сталого розгортання технологій. Індивідуальна обізнаність корисна, однак індивідуальне звинувачення  неприйнятне, відчуття провини проблему не вирішить.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/opinion/academics-should-not-feel-guilty-about-ai-uses-environmental-impact

Фото: рixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_TimesHigherEducation

На сайті Times Higher Education опубліковано статтю Розалінд Скіллен «Великі мовні моделі знижують оригінальність наукових пропозицій».

У ній йдеться про матеріали дослідження стосовно використання великих мовних моделей під час підготовки заявок на федеральне фінансування досліджень у США.  Було проаналізовано біля 6 тис. заявок до Національного наукового фонду США та Національного інституту здоров’я, а також 131 тис. схвалених грантових заявок за 2021–2025 роки. Встановлено, що проєкти, які більшою мірою згенеровані ШІ,  були менш семантично відмінними від тих проєктів, які раніше вже отримали фінансування.  Звісно, великі мовні моделі можуть допомагати швидше готувати й редагувати тексти, чіткіше формулювати ідеї та долати мовні бар’єри. Разом із тим, використання цих інструментів призводить до дублювання у нових проєктах вже відомих ідей та успішних пропозицій вже виконуваних досліджень. Науковці можуть  завдяки ШІ підвищувати власну продуктивність, але згенеровані заявки на гранти стають все менш оригінальними.  Стрімке поширення великих мовних моделей вже змінює способи підготовки, відбору та подальшої реалізації наукових ідей у системі грантового фінансування. Проблема полягає не у використанні ШІ, а в тому, що відбувається зміщення балансу з пошуку нових ідей на обговорення вже усталених напрямів. В результаті грантодавці починають змінювати правила, внаслідок чого заявки, текст яких значною мірою згенерований ШІ, отримують більш прискіпливу експертизу.

Детальніше: https://www.timeshighereducation.com/news/large-language-models-reduce-originality-research-proposals

Фото: рixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_Освітянам_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_TimesHigherEducation