ChatGPT和類似的人工智能工具可以生成包括文本、圖像和音頻在內的內容，讓高等教育領域領導者、教師、學生和其他人既興奮又擔憂。我們應將人工智能工具引入學習過程，避免圍繞這些新技術而產生的恐慌，并為不同類型的學習提供機會。
一、生成式人工智能是什么？
長期以來，人工智能一直在我們日常使用的許多技術的幕后運作，但隨著2022年11月ChatGPT的推出，生成式人工智能在全球掀起了一場風暴，激發了廣大用戶的想象力，也引發了人們的恐懼。在最初的60天內，該平臺的用戶數量增長了9900%，達到1億用戶。2023學年開始后，ChatGPT平臺的訪問量再次激增，僅在8月這一個月，全球獨立訪問者就達到了1.8億人次。人工智能占據了話題的主導地位，也讓許多人開始探究：什么是生成式人工智能？
多年來，人工智能一詞有多種含義，但生成式人工智能創造的內容與人類生產的內容相似。隨著技術的發展，生成式人工智能工具不僅可以創建書面內容，還可以創建圖像、聲音甚至整個應用程序。生成式人工智能越來越多地集成到各種產品和服務中。據估計，全球有77%的公司正在探索人工智能在業務運營中的應用。在許多情況下，這些功能與產品的結構密不可分，用戶甚至可能意識不到它們的存在。ChatGPT和其他生成式人工智能工具用途極為廣泛，不斷演變并發展成為多維工具，正在挑戰規范并顛覆包括教育在內的各行各業。關于生成式人工智能討論的一個重要部分是：它不是什么？它沒有知覺，缺乏意識，無法感知或理解人類的思想或情感。這些操作完全基于用于訓練人工智能模型的數據。
二、生成式人工智能是如何工作的？
生成式人工智能圍繞神經網絡展開。神經網絡是一種受人腦啟發的復雜結構，通過相互連接的人工神經元來處理信息并從數據中學習。基于算法的模型根據開發人員提供的規則做出決策，而生成式人工智能工具則通過審查大量數據來構建一套不斷發展的規則，從而指導新內容的生成。隨著時間的推移，經過大量的練習和數據的積累，系統能更好地進行預測。
大型語言模型（LLM）在包括書籍、文章和網站在內的海量文本數據集上進行訓練，以學習人類語言的復雜性。例如，用于訓練ChatGPT的數據集就是利用互聯網上的公共信息、第三方授權內容以及平臺用戶和人工培訓師提供的信息開發的。當機器學習模型檢測到重復出現的數據序列，如單詞、短語或圖像中像素值的模式，并將其與特定結果或上下文相關聯時，就能通過統計分析在訓練數據中識別模式。通過發現這些模式并對其進行建模，生成式人工智能可以生成新的內容，確保上下文的一致性，同時引入創造性和新穎性。將LLM與自然語言處理（NLP）模型（用于處理和理解人類語言，如語言翻譯和情感分析）相結合，可生成與人類生成的材料相匹配的內容。
三、誰在使用生成式人工智能？
生成式人工智能的使用正在迅速增長。學生們越來越多地使用生成式人工智能工具來撰寫論文、研究報告和其他書面作業。教師正在利用生成式人工智能創建定制的學習材料、測驗和評估，他們還可以利用生成式人工智能為學生提供及時準確的反饋。圖書館員正在使用生成式人工智能創建文本摘要或發現館藏中的真知灼見。教學設計師正在使用生成式人工智能快速迭代已創建的材料。對于管理者來說，生成式人工智能通過總結文檔和會議以及創建文檔來幫助決策和溝通。除文本工具外，生成式人工智能還被用于創建視覺工件（visual artifacts）以及生成或調試計算機代碼。軟件公司正在將生成式人工智能納入其產品中，如Adobe Photoshop的Generative Fill或微軟的365 Copilote。
四、為什么生成式人工智能很重要？
生成式人工智能適用于廣泛的應用。在一些獨立應用中，如聊天機器人、定制代理和虛擬助手，生成式人工智能是其主要功能。在內容生成器、創意工具和日常工具（如Microsoft Word和Google Docs）等其他應用程序中，生成式人工智能基本上是不可見的，只是眾多功能之一。造成這種現象的部分原因是，生成式人工智能正通過基于云的服務、開源框架和越來越多的人工智能工具向開發人員開放，從而使生成式人工智能解決方案的實施變得更加容易。
生成式人工智能允許個人和企業以此前難以實現或成本高昂的方式進行創造、設計和創新，因此有可能在各種專業和教育背景下以多種方式實現變革。免費或廉價的工具可以快速創建原本需要人力技能和時間才能完成的內容，這可能會改變某些工作的面貌以及這些職位所需的資質。在教育領域，任何學生都有能力創作難以辨別是否由技術生成的書面作品，這從根本上改變了長期以來作為學生學習和展示對學習材料掌握程度的標志性活動。
五、生成式人工智能的缺點是什么？
技術發展速度與我們的社會、道德和法律框架的準備程度不匹配，引發了人們對負責任地使用生成式人工智能的擔憂。因此，有必要制定強有力的指導方針、政策和倫理考慮因素，以確保利用這項技術造福大眾，同時最大限度地降低潛在風險。生成式人工智能能夠生成類似人類生產的內容，這就增加了剽竊和學術不端的檢測難度，需要采用先進的檢測工具或改變政策。此外，也可以培養學術誠信文化，教育學生如何合乎道德地使用人工智能工具來解決這個問題。
由于這些工具似乎能神奇地提供問題的正確答案，一些用戶會毫無疑問地相信其輸出結果，即使這些工具有時會生成與事實相反的內容。這種錯誤的信任為那些利用技術作惡的人創造了機會，比如深度偽造圖像或視頻。對于那些傾向于驗證生成式人工智能輸出準確性的用戶來說，這些工具并不總是引用來源或解釋生成內容背后的推理。同時，由于生成的內容不可重復，因此很難將其作為來源引用。
生成式人工智能工具正在接受更大量、更多類型的數據，因此很難知道這些工具是否在保留數據并將其用于其他目的。這種不確定性有可能暴露不應在組織外部共享的數據，包括個人身份信息和其他私人數據。目前，有針對相關工具訓練數據和輸出結果所有權問題的訴訟正在審理中。生成式人工智能工具可能會被要求刪除某些數據或排除某些數據集，從而可能導致工具的準確性降低。與此同時，人工智能工具生成的輸出內容被裁定為不符合美國版權要求，因為它不是由人類撰寫的。
許多開發生成式人工智能工具的公司都沒有提供有關如何訓練工具以及如何進行安全測試的信息。每家公司都有自己的一套準則，從倫理、道德和公平的角度來考慮什么樣的內容是合適的，但這些工具的用戶往往無法清楚地了解這些信息。此外，這些工具對環境的影響也是另一個不利因素。
六、生成式人工智能將走向何方？
為了應對隱私問題，機構將開始購買或開發自己的生成式人工智能工具，這些工具不會在機構之外共享數據。學校可以為其教職員工和學生購買工具，該工具可以訪問學校數據，但不與學校外的用戶共享數據。隨著生成式人工智能工具獲得更大、更純凈的數據集，大型LLM將更好地完成更多任務。其中一些任務包括提供圖像到文本的服務，通過描述課程中使用的圖像、生成更好的音頻或視頻在線字幕，以及更準確和本地化的語言翻譯，使在線課程更易用。一些供應商已經將生成式人工智能工具集成到產品中，為學生提供數學問題輔導和寫作過程支持等。
生成式人工智能工具將幫助教師策劃課程內容。其中一些工具將根據課程學習目標和其他提示建立學習模塊。其他工具可用于開發與課程內容和學習目標相關聯的評估活動。生成式人工智能工具的未來發展，可能包括監測學生表現并對課程內容和評估提出調整建議。
另一個期望是，生成式人工智能工具將進一步集成到許多日常應用程序中，包括學習管理系統、常見的生產力應用程序（如文檔和電子表格工具）以及圖像編輯器。如果沒有人工智能工具提供建議和指導，使用這些常見的應用程序將變得困難。
隨著勞動力的變化，教學方式也需要改變。我們需要教學生如何利用人工智能在其專業領域學習和工作。這包括確定數據來源和了解如何使用算法。然后，我們需要教學生如何使用人工智能，使他們能夠將這些工具用作“副駕駛”，而不是被這些工具取代。
七、生成式人工智能對高等教育有何影響？
生成式人工智能有望讓教育工作者有能力提供更深入的學習和更個性化的體驗，同時減少工作量，但這將需要我們關注學生學習什么和如何學習，以及他們如何獲得在人工智能無處不在的環境中茁壯成長的工具。從不同視角快速生成多種版本材料的能力使學生和教師能夠以新穎的方式探索各種想法。例如，可以根據學生的理解，圍繞給定的概念合成一幅圖像。可以將該圖像與其他學生創建的圖像進行比較，討論存在哪些共性和差異。這是生成式人工智能的優勢所在，它賦予所有學生，而不僅僅是那些有藝術技能的學生，以視覺方式傳達概念的能力。各學校有責任提升學生和教師的人工智能素養，并提供有關如何有效和合乎道德地使用生成式人工智能工具的信息，這可以改善學生和教師的體驗，促進學習。
對學生來說，反饋是成功的關鍵。生成式人工智能可以幫助學生掌握許多有效反饋的技巧，如何做到具體、及時的反饋。教師還可以利用人工智能教學生如何評價自己的作業，讓他們更深入地參與學習過程。
學校需要根據具體情況來評估如何對學生進行教學。論文在展示掌握知識的程度方面扮演什么角色？生成式人工智能在創建論文方面又該扮演什么角色？家庭作業的作用是什么？如何合乎道德地使用生成式人工智能？在使用生成式人工智能工具時，學校希望達到何種程度的一致性？
學校需要在專業發展和支持方面進行重大投資，以幫助教師和管理人員將生成式人工智能有效地融入教學和管理流程。與此同時，缺乏如何在高等教育中使用人工智能的明確政策和指導方針，可能會導致實施過程中的不一致。教育機構應該制定全面的戰略，解決包括道德和倫理考慮、數據隱私和知識產權等領域的問題，以確保負責任和公平地使用生成式人工智能。
本文同時刊登于《中國教育網絡》2023年11月刊
來源：EDUCAUSE
編譯：項陽
本文鏈接：關于生成式人工智能 你應該知道的7件事http://www.sq15.cn/show-5-4959-0.html
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