Times Higher Education

У ній наголошується, що нові потужні технології змінюють роботу університетів. Так, від моменту появи ChatGPT та його наступника GPT-4 освітяни почали активно аналізувати потенційні можливості й ризики їх застосування. І хоча основна дискусія поки що зосереджена на майбутньому впливі ШІ, багато університетів перенесли її у практичну площину. Автори описують п’ять способів, якими штучний інтелект вже трансформує освіту. Перший – зміна бізнес-моделей освітніми компаніями. Turnitin прискорив запуск детектора ШІ, Duolingo використав GPT-4, щоб допомогти учням перевірити свої мовні навички, а компанія Chegg відчула зменшення кількості підписок на свої послуги, оскільки багато потенційних клієнтів почали звертатись по допомогу до штучного інтелекту. ШІ може створити навчальний матеріал, вважає Роуз Лакін, професор Лабораторії знань UCL: «Звичайно, це потребує контролю якості, тому що будуть помилки; але контроль якості набагато дешевший, ніж виробництво матеріалу… Постраждав видавничий та освітній сектор. Компанії мають усвідомити це та проаналізувати, як змінюються вимоги студентів … і працювати, щоб заповнити ці прогалини». Другий спосіб – використання ботів для допомоги у навчанні. Ці боти можуть надати особисту підтримку, підтримку благополуччя та консультації 24/7, чого студенти раніше ніколи не могли мати. Третій – зменшення тиску на репетиторів під час підготовки вступу до ЗВО. За словами Ріка Кларка з Технічного університету Джорджії, використання штучного інтелекту дозволить аналізувати рівень підготовки абітурієнтів та оцінювати його щоб звільнити час персоналу для роботи з найбільш перспективними кандидатами. Четвертий спосіб – новий стиль роботи з пошуку журнальних статей і аналізу цитувань. Вже не повернуться часи, коли академіки покладались на каталог університетської бібліотеки або Google Scholar для вивчення океану наукових робіт. На початку 2020-х років на ринку з’явилася низка нових інструментів (Connected Papers, Inciteful, LitMaps), кожен з яких забезпечує набагато зручнішу візуалізацію пошукових результатів. ResearchRabbit чудово підходить не лише для визначення широко цитованих статей, але й для надання корисних графіків, які показують, хто саме їх цитує. Серед нових продуктів на ринку стартап із Брукліна Scite. Він обіцяє надавати «надійні відповіді безпосередньо з повного тексту дослідницьких статей» на додаток до функціоналу визначення корисних статей, аналізу цитат і перевірки фактів за допомогою ШІ. І, нарешті, п’ятий спосіб – пошук текстів для читання. Менше 10-ти років тому Інститут штучного інтелекту Аллена запустив Semantic Scholar з інструментом обробки природної мови, який надає однорядкові резюме наукової літератури. Станом на минулий рік його текстовий корпус охоплює понад 200 мільйонів публікацій у всіх галузях знань. Оновлена за допомогою ШІ версія Bing використовується для перегляду та оцінювання опублікованих наукових досліджень. Тепер можна не читати багато джерел щоб зрозуміти суть, адже у багатьох випадках створені за допомогою ШІ резюме виявляються більш корисними для нефахівців, ніж авторські анотації.

Детальніше: https://is.gd/n7iYRB, https://is.gd/C2gOpq, https://is.gd/R870Qs

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

У ній наголошується, що «нескінченні» дослідницькі бюджети дозволили промисловості випередити академічну науку. Промислові інвестиції у ШІ в усьому світі лише у 2022 році становили, за даними Стенфордського університету, майже 92 млрд дол. США. Звісно, у «неконтрольованій гонці» зі створення та упровадження технологій, які потенційно можуть змінити епоху, академічні кола залишилися позаду корпоративних гігантів. Але навіть за таких умов вчені можуть відігравати важливу роль, якщо займуться спрямуванням нових технологій на суспільне благо та їх регулюванням. Мова у першу чергу про штучний інтелект та забезпечення його функціонування в етичних рамках. Британський вчений-комп’ютерник Джеффрі Хінтон, якого називають «хрещеним батьком ШІ», заявив, що шкодує про справу свого життя, оскільки ШІ заважає зупинити «поганих акторів, які роблять погані речі». За словами Аніла Сета, професора когнітивних та обчислювальних нейронаук в Університеті Сассекса, науковці мають допомогти громадськості зрозуміти ШІ, визначити, до чого може призвести ця технологія, і сформувати регулювання для боротьби з її негативними наслідками. Карісса Веліз, філософ з Інституту етики у галузі ШІ при Оксфордському університеті зазначила, що науковий внесок у регулювання ШІ є надзвичайно важливим, оскільки, на відміну від інших технологій рішення про застосування ШІ приймаються виключно корпораціями. Науковці можуть відігравати важливу роль у формуванні галузевих стандартів.

Детальніше: https://is.gd/hNBirx, https://is.gd/R870Qs

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини

Автори звертають увагу на те, що технологія генеративного штучного інтелекту загрожує збіднити дослідження та зруйнувати здатність людей розуміти соціальний світ. З моменту запуску ChatGPT наприкінці листопада минулого року документів та статей про можливості й небезпеки ШІ для навчання та педагогіки стало багато. Але про вплив на дослідження дискусія майже не ведеться, тоді як в окремих дисциплінах суспільних наук ChatGPT вже діє як співавтор. Дослідники схвильовано стрибають на підніжку потяга ШІ, щоб встигнути використати новий інструмент та зробити дослідницький процес більш «ефективним». Однак, слід серйозно подумати як мінімум над трьома наслідками використання ChatGPT у дослідженнях. Перша проблема в тому, що використання технології для складання оглядів літератури збіднює наші власні аналітичні здібності та теоретичну уяву. Здатність розуміти поточну літературу і використовувати уяву має вирішальне значення для розв’язання теоретичних завдань, пояснень, розуміння практики. Ризик полягає в тому, що надмірна залежність від ChatGPT призведе до декваліфікації розумової сфери, зробить нас погано підготовленими до вирішення нових складних проблем. Друга проблема пов’язана з використанням ChatGPT у соціальних дослідженнях, що суттєво змінює спосіб теоретизації: технологія обробляє дані за допомогою обчислень та формальної раціональності, а не суджень та раціональності. Коли ШІ застосовується до теоретизування, він втілює припущення, що світ заснований на абстрактних та формальних процедурах, правилах та законах, які універсально застосовуються. Це – світогляд, який за твердженням Макса Вебера, завдає шкоди громадському життю. Третя проблема використання ChatGPT у дослідженнях полягає в тому, що це спотворює умови чесного та дійсно конкурентного ринку найкращих ідей. Публікації мають наукову цінність, разом із тим вони важливі для кар’єрного зростання та статусу вченого. Наявні труднощі з отриманням постійних посад породжують у людей сильну спокусу пропустити важку власну інтелектуальну роботу з обмірковування та написання добре продуманих статей у гонитві за довгим списком публікацій у резюме. Не усі готові побачити та прийняти ці ризики. Стрімкий процес залучення ChatGPT в усі види діяльності, включно з дослідницькою, дає підстави прогнозувати його широке використання у майбутньому. Тим не менш, важливо розуміти, що дослідники, зрештою можуть втратити здатність пояснювати та розуміти соціальний світ. То ж на питання «Хто хоче бути індичкою, яка голосує за це похмуре Різдво?» автори статті відповідають «Ні, нас не рахуйте».

Детальніше: https://is.gd/vnCNwl, https://is.gd/zX7uy8

Фото: pixabay.com

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_ШтучнийІнтелект #НРАТ_Науковцям_новини #НРАТ_Освітянам_новини