Malo sam zbunjen oko teme (pa zvuči kao da su i kreatori alata također). Jesu li to semantički analizatori ili koriste LLM za analizu sadržaja? Čini se da je potonji u biti detektor plagijata? Kao što izgleda u podacima o treningu da se vidi podudaraju li se (kao što se komentar ustava pojavljuje mnogo puta u podacima o treningu). Zanimljiva mi je usporedba da GAN-ovi rade na minimiziranju detektabilnosti generativnih podataka, dok se čini da ove stvari ne mogu učiniti obrnuto?
Članak zapravo govori o tome kako GPTZero radi. Pokreće ga umjetna inteligencija (kao što možete očekivati od većine modela klasifikacije).whiteknave je rekao:Dakle, izlaz detektora umjetne inteligencije je pouzdan kao i izlaz samih AI-ova? Jesu li i oni AI detektori koje pokreće AI?
Kliknite za proširenje...
Zanimljive su metrike prema kojima detektiraju. Struktura rečenice, promjenjivost, uporaba riječi i jedinstvenost. LLM-ovi su već dobri u otkrivanju vjerojatnosti sljedeće riječi, zapravo to je njihova cijela funkcija, pa bih očekivao da igraju glavnu ulogu.
Ovo bi se moglo pokazati korisnim za otkrivanje neželjene pošte na blogu (možda, tko zna), ali za pisanje akademskim stilom? Te se značajke obično umanjuju i uređuju.
Jesu li ovi alati holistički korisni posve je druga rasprava. Ako je stopa pogreške 10% ili tako nešto, kao što se čini da sugerira članak, onda bih rekao da još uvijek pružaju neku vrijednost edukatorima.
Bio bi herkulovski zadatak premjestiti obrazovni model na više govornički stil. Uz nedovoljno financiranje obrazovanja i sve veći broj učionica, rekao bih da je to na razini sustava nemoguće.
Ali ako ovo može otkriti vjerojatnu upotrebu umjetne inteligencije, edukatori mogu usmjeriti svoju pozornost na utvrđivanje razumije li učenik materijal koji su napisali ili ne. Usuđujem se reći da će se pedagozi sve više morati fokusirati na razumijevanje, budući da je pisanje teksta sada naizgled riješen problem.
Razumijevanje, kritičko provjeravanje činjenica i retorika bit će mnogo više ljudski dodaci. Što će biti problematično za introverte, koji su u zadnje vrijeme (relativno govoreći) dobro prošli.
Ne kažem da studenti i profesori ne bi trebali pisati vlastiti sadržaj - apsolutno bi trebali. Samo na određenoj razini, bacanje sve više i više resursa na pokušaj utvrđivanja je li učenik napisao cijeli zadatak uz pomoć umjetne inteligencije nije u skladu sa sadašnjom svrhom našeg obrazovnog sustava. Pismeni zadaci nisu sveobuhvatna provjera znanja i vrlo je vjerojatno da će nemogućnost korištenja umjetne inteligencije za povećanje rezultata biti veća prepreka zaposlenje s visokom dobiti nego nesposobnost pisanja do neke proizvoljne razine ljudske savršenosti - barem do trenutka kada sadašnji učenici osnovne/srednje škole budu maturirali koledž.
Na primjer, epizoda s umjetnom inteligencijom u najnovijoj sezoni Black Mirrora, štrajk pisca, a sada i štrajk glumca (oboje snažno podržavam), sve pokazuje da ovo dolazi do vrhunca. Trenutno su skripte koje generira AI još uvijek u fazi novosti. To je vrijedilo i za chatbotove umjetne inteligencije prije nekoliko godina, ali sada se mijenjaju između čudesne doline i ljudskog prolaska, ovisno o kontekstu. Dok napredak u bilo kojem tehničkom području nikada nije zajamčen, čini se prilično vjerojatnim da će ga biti ispravno dobro prvenstveno filmski ili televizijski scenarij napisan umjetnom inteligencijom u sljedećih 10-15 godina. Ako čovjek mora ispolirati, ali ne i ponovno pisati značajne odjeljke, razlikuje li se to mnogo od procesa uređivanja i izrade nacrta kojim ljudski pisci usavršavaju svoje priče?
svejedno.. pod pretpostavkom da AI "detektor" na kraju može biti dobar i pouzdan u svom poslu, koristit će se samo za treniranje novih AI modela koji su čak i više ljudi, i stoga će se igra preskoka nastaviti nesmanjenom brzinom, osim naravno da će sve te žabe biti simulacije.
Jednom kada se komercijalni proizvodi nekako izjednače sa svojom putanjom, a otvoreni kod se izjednači s onima, ili ćemo imati razuman način za otkrivanje generativnih stvari, ili ćemo u potpunosti odustati od toga.
O tome razmišljam dok čitam članak jer se odnosi na pisanje. Postoji puno toga za pisanje što je više od pukih riječi na dokumentu. Kontekst, kompozicija, gramatika, pa čak i suptilne stvari poput tempa su stilovi koji su se učili "u moje vrijeme".
Nisam protiv korištenja LLM-a kao pomoći u pisanju, ali zabrinutost je da temeljne vještine mogu s vremenom početi nestajati, a također će i naša sposobnost izražavanja, osjećaja kao ljudi kroz pisanje umanjiti. Pisanje emotivne priče, povlačenje iz vlastitog iskustva boli, radosti, tuge može učiniti da ta priča oživi, dok pričanje LLM-a "Napiši priču o tuzi, smrti roditelja" može stvoriti riječi na dokumentu, ali najvjerojatnije će biti jednodimenzionalni.
Dopustite studentima da koriste LLM tijekom godine, ali neka završni test dođu u učionicu s rečenicom na ploči poput "Napiši priču o najemotivnijem trenutku doživljenom u djetinjstvu", a na stolu je olovka i papir.
Tada učitelj može vidjeti je li učenik naučio pisati ili je samo naučio upravljati računalnim programom.
Ja osobno nisam vješt s kodom, ali petljao sam se sa svim vrstama terminalskih sustava i kodom temeljenim na webu u svojoj karijeri. S chatgpt-om sam stvarao, a sada claude2 niz skupnih datoteka koje se pozivaju iz skupne datoteke izbornika. Modularan je i imam oko 25 različitih funkcija kao što su ažuriranje svih aplikacija, sigurnosno kopiranje datoteka, prikazivanje svih spremljenih wifi lozinki koje se koriste na uređaju itd...equine_physics kaže:Kao programer softvera počeo sam koristiti LLM kao pomoć u pisanju jednostavnih odjeljaka koda za koje bi mi inače trebalo vremena da ih sastavim. To je prednost, ali također funkcionira jer imam dovoljno iskustva da razumijem kada daje pogrešan odgovor i kako to popraviti. Kako ovo pomaže početnom programeru da nauči programirati jer je dio vještine u neuspjehu, analizi, ispravljanju kao i dizajnu.O tome razmišljam dok čitam članak jer se odnosi na pisanje. Postoji puno toga za pisanje što je više od pukih riječi na dokumentu. Kontekst, kompozicija, gramatika, pa čak i suptilne stvari poput tempa su stilovi koji su se učili "u moje vrijeme".
Nisam protiv korištenja LLM-a kao pomoći u pisanju, ali zabrinutost je da temeljne vještine mogu s vremenom početi nestajati, a također će i naša sposobnost izražavanja, osjećaja kao ljudi kroz pisanje umanjiti. Pisanje emotivne priče, povlačenje iz vlastitog iskustva boli, radosti, tuge može učiniti da ta priča oživi, dok pričanje LLM-a "Napiši priču o tuzi, smrti roditelja" može stvoriti riječi na dokumentu, ali najvjerojatnije će biti jednodimenzionalni.
Dopustite studentima da koriste LLM tijekom godine, ali neka završni test dođu u učionicu s rečenicom na ploči poput "Napiši priču o najemotivnijem trenutku doživljenom u djetinjstvu", a na stolu je olovka i papir.
Tada učitelj može vidjeti je li učenik naučio pisati ili je samo naučio upravljati računalnim programom.
Kliknite za proširenje...
Najveća stvar koju LLM sustavi čine je spuštanje letvice za potencijalnu produktivnu i zlonamjernu upotrebu.
Sada sam vidio da claude2 može izvršiti razumnu konverziju funkcije koda u druge jezike pa provodim neke opsežne testove između macos skripti i Windows batch datoteka.
Zaplet, putnici kroz vrijeme koristili su umjetnu inteligenciju za pisanje ustava. Ispostavilo se da je ipak bilo ispravno.
Ako netko predstavlja velike dijelove teksta napisanog kao izvorni tekst (tj. bez citiranja, fusnota itd.) koji odgovara podacima o obuci umjetne inteligencije, to bi još uvijek mogao biti slučaj plagijata. Bio bi to samo staromodan oblik plagijata, a ne nova verzija vrućine.Ako jezik u dijelu teksta nije iznenađujući na temelju uvježbanosti modela, zbunjenost će biti niska, pa će AI detektor vjerojatnije klasificirati taj tekst kao generiran AI-jem. To nas dovodi do zanimljivog slučaja Ustava SAD-a. U biti, jezik Ustava toliko je ukorijenjen u ove modele da ga klasificiraju kao generiran umjetnom inteligencijom, stvarajući lažno pozitivno.
Kliknite za proširenje...
Možda umjesto identificiranja teksta kao "napisanog od strane umjetne inteligencije" mogao bi jasnije identificirati tekst kao "odgovara tekstu u podacima o obuci umjetne inteligencije".
Naravno, gore navedeno je samo aspekt načina na koji anti-AI AI označava AI tekst, ali to bi mogla biti važna razlika.
equine_physics kaže:Kao programer softvera počeo sam koristiti LLM kao pomoć u pisanju jednostavnih odjeljaka koda za koje bi mi inače trebalo vremena da ih sastavim. To je prednost, ali također funkcionira jer imam dovoljno iskustva da razumijem kada daje pogrešan odgovor i kako to popraviti. Kako ovo pomaže početnom programeru da nauči programirati jer je dio vještine u neuspjehu, analizi, ispravljanju kao i dizajnu.O tome razmišljam dok čitam članak jer se odnosi na pisanje. Postoji puno toga za pisanje što je više od pukih riječi na dokumentu. Kontekst, kompozicija, gramatika, pa čak i suptilne stvari poput tempa su stilovi koji su se učili "u moje vrijeme".
Nisam protiv korištenja LLM-a kao pomoći u pisanju, ali zabrinutost je da temeljne vještine mogu s vremenom početi nestajati, a također će i naša sposobnost izražavanja, osjećaja kao ljudi kroz pisanje umanjiti. Pisanje emotivne priče, povlačenje iz vlastitog iskustva boli, radosti, tuge može učiniti da ta priča oživi, dok pričanje LLM-a "Napiši priču o tuzi, smrti roditelja" može stvoriti riječi na dokumentu, ali najvjerojatnije će biti jednodimenzionalni.
Dopustite studentima da koriste LLM tijekom godine, ali neka završni test dođu u učionicu s rečenicom na ploči poput "Napiši priču o najemotivnijem trenutku doživljenom u djetinjstvu", a na stolu je olovka i papir.
Tada učitelj može vidjeti je li učenik naučio pisati ili je samo naučio upravljati računalnim programom.
Kliknite za proširenje...
Za mene kao profesora u srednjoj školi to ovisi o kontekstu. Potaknuo sam svoje učenike da se igraju s alatima umjetne inteligencije i da mi pokažu nove načine upotrebe koje mogu smisliti – čak i da dizajniraju kemijski laboratorij oko postupaka koje generira ChatGPT. (Uz moj nadzor kako bih bio siguran da se ništa štetno ne sugerira. Zabavna činjenica: GPT 3.5 je loš u kemiji.) Nije stalna prisutnost u učionici (gotovo ništa ne bi trebalo biti), ali to je još jedan alat u pojasu alata koji ima i dobru, solidnu, legitimnu upotrebu i varanje aplikacije.
S druge strane, oklijevao bih koristiti pristup koji imate da ga koristite cijelu godinu do finala. Kao neobičan pristup, dao bih da se povremeni zadaci rade na papiru koji bi se u početku obrađivao uz recenzije kolega/učitelja/AI. Tijekom procesa djeca bi bila obaviještena da je finale samo na papiru, bez dostupnih tehnoloških pomagala. Zatim isporučite taj finale.
Pokušavam izbjeći "neuspjehe" na predavanjima koliko god je to moguće - to samo pojačava suparnički odnos između učenika i nastavnika.
U prosjeku ljudski pisac nije uvijek dosljedan, to znači da ponekad napiše nešto s niskom zbunjenošću, ponekad s visokom i (što je važno) u istom tekstu.Ianal je rekao:Ne razumijem kako zbunjenost ovdje pomaže kao metrika. Ako ispravno čitam članak, nizak rezultat nejasnoće znači da je dati dio teksta sličan tekstu koji se nalazi u korpusu za obuku LLM-a i stoga je vjerojatno da ga je napisao an LLM.Kako to pomaže, s obzirom na to da su tekst korpusa za obuku napisali ljudi?
Kliknite za proširenje...
The prosjek svih ljudskih tekstova, međutim, bit će niska zbunjujuće budući da će "šalica paukova" biti puno rjeđa od "šalice vode/kave/čaja" u ukupnom korpusu koji se hrani kao podaci za obuku. Budući da će generativna umjetna inteligencija uvijek pokušati koristiti statistički prosjek iz podataka o obuci, stoga će izlazni tekst u cijelosti biti nisko zbunjujući.
Kao što piše u članku, može li čovjek napisati cijeli tekst s niskom razinom zbunjenosti? Da. Za neke tekstove ovo je favorizirano.
McTurkey je rekao:Dok napredak u bilo kojem tehničkom području nikada nije zajamčen, čini se prilično vjerojatnim da će ga biti ispravno dobro prvenstveno filmski ili televizijski scenarij napisan umjetnom inteligencijom u sljedećih 10-15 godina. Ako čovjek mora ispolirati, ali ne i ponovno pisati značajne odjeljke, razlikuje li se to mnogo od procesa uređivanja i izrade nacrta kojim ljudski pisci usavršavaju svoje priče?
Kliknite za proširenje...
Prema mom ograničenom iskustvu, da, drugačije je, ovisno o tome što imate na umu kad kažete 'ispolirati'. Za mene je poliranje posljednji prolaz (ili prolaze) uređivanja, možda podešavanje riječi tu ili tamo, pooštravanje dijelova dijaloga, provjera jesu li zarezi na pravom mjestu itd. itd.
Prije toga može postojati a mnogo prepisivanja cijelih odjeljaka, uključujući brisanje dijelova koji su se činili u redu u prvom nacrtu, ali se pokazalo da ne funkcioniraju sasvim. Možda čak i ponavljanje cijelih dijelova iz gledišta drugog lika ili pisanje u prvom licu umjesto u trećem licu. Mijenjanje cjelokupne strukture priče drugim riječima.
'Vaš prvi nacrt će biti sranje' pomalo je meme u krugovima koji pišu o pisanju, ali zamijenite 'ne može se objaviti' s 'sranjem' i čini se da ima dosta istine u tome. Čitao sam da postoje neki pisci na koje se to ne odnosi, ali čak i u tom slučaju, oni će provesti mnogo vremena revidirajući i ponovno revidirajući tekst u svojim glavama prije nego što ga prenesu na papir.
To je jedan od razloga zašto sam osobno manje uvjeren da će LLM-i doći do te točke da napišu ispravno dobar scenarij - iskreno ne razumijem kako bi netko naučio LLM-a da revidira i poboljšati posao. Doduše, način na koji bi LLM nešto napisao vjerojatno uopće nije analogan načinu na koji bi to učinio čovjek, ali ako će LLM budu bolji u pisanju, pomislio bih da postoji potreba za razlikovanjem dobrog od lošeg rada jedan.
Očito je moguće naučiti bolje pisati - ljudi to rade cijelo vrijeme. No, relativno malo toga može se svesti na lijep i uredan 'slijedite ovaj jedan čudan kontrolni popis poboljšajte svoje pisanje - urednici će vas mrziti' skup pravila koja će se uvijek primjenjivati ili se mogu primijeniti napamet.
Dakle, studenti bi trebali koristiti LLM za pisanje svog rada, zatim se vratiti i promijeniti nekoliko rečenica s nečim nasumičnim kako bi izbacili detektore. Varanje u školi je barem učenje djece kako hakirati danas, eh?
Mislim da je upotreba Ustava za testiranje na neki način manjkava.
Zanemarujući da je korišten kao izvorni unos... Nije ga napisala osoba, nego povjerenstvo.
Čini mi se da će to vjerojatno normalizirati govor na isti način na koji bi to učinila AI obrada.
Bio bih znatiželjan vidjeti rezultate treniranja AI neuronske mreže na pisanim i ne-AI pisanim dokumentima. Jednostavan odgovor da ili ne. Do sada smo otkrili da umjetna inteligencija može otkriti stvari koje možda ne vidimo u podacima. Možda postoji dodatni je ne sais quoi u tekstu koji stvara umjetna inteligencija u odnosu na ono za što je čovjek sposoban.
Stopa lažno pozitivnih rezultata od 10% je zapanjujuće loša i znači da su ti alati potpuno beskorisni za svoju navedenu svrhu.
Puno pisanja proizlazi iz poznavanja različitih vrsta pisanja. Mnogi studenti danas ne čitaju ni približno onoliko koliko su čitali studenti u zadnjih nekoliko generacija. Oni imaju vrlo malo osjećaja za korištenje jezika, budući da su bili podvrgnuti vrlo različitim vrstama pisanja od primjerice onih koji su odrasli prije interneta.equine_physics kaže:O tome razmišljam dok čitam članak jer se odnosi na pisanje. Postoji puno toga za pisanje što je više od pukih riječi na dokumentu. Kontekst, kompozicija, gramatika, pa čak i suptilne stvari poput tempa su stilovi koji su se učili "u moje vrijeme".
Kliknite za proširenje...
Kao tinejdžer pročitao sam više knjiga i članaka nego što će većina mojih sadašnjih učenika vjerojatno učiniti u cijelom životu. S druge strane, pročitali su više kratkih izjava od jedne rečenice s lošom gramatikom i to ne ostavlja nikakvu naknadnu misao, nego što ću ja ikada pročitati! Što mislite u kakvom su pismu oni najbolji?
Koliko postova na ovakvim forumima ima više od nekoliko paragrafa? A što mislite koliko ih se prvo napiše, zatim pusti da se malo prokuha, pa se pročita kraj plakata barem jednom prije nego se pritisne "post"? (Ovaj je bio.)
Sada to već vidimo. Mnogi učenici koji su napustili osnovnu školu s "dobrim ocjenama" postižu izuzetno loše rezultate na testovima osmišljenim da pronađu učenike s disleksijom ili problemima u korištenju jezika. Ovo prije nego što su generativni AI i LLM stupili na scenu. Bojim se da će ubrzati već nastali problem.equine_physics kaže:Nisam protiv korištenja LLM-a kao pomoći u pisanju, ali zabrinutost je da temeljne vještine mogu s vremenom početi nestajati, a također će i naša sposobnost izražavanja, osjećaja kao ljudi kroz pisanje umanjiti. Pisanje emotivne priče, povlačenje iz vlastitog iskustva boli, radosti, tuge može učiniti da ta priča oživi, dok pričanje LLM-a "Napiši priču o tuzi, smrti roditelja" može stvoriti riječi na dokumentu, ali najvjerojatnije će biti jednodimenzionalni.
Kliknite za proširenje...
Sposobnost izražavanja se mora trenirati. Ni u čemu se ne postaje dobar bez treninga. Neki možda imaju veću sposobnost za nešto, ali im je ipak potrebna obuka. Kad sam bio klinac, poticali su me da pišem dnevnik. Morao sam napisati priču o nečemu i potaknuo me da radim fan fiction (negdje još uvijek imam onaj fanfic Čarobnjaka iz Oza koji sam napisao u petom razredu). U školi smo bili prisiljeni imati prijatelje za dopisivanje jedno polugodište u trećem ili četvrtom razredu, gdje nam je škola davala kuverte i poštarinu da pošaljemo pisma našim prijateljima za dopisivanje (koje su nam također pomogli pronaći ako nismo znali da se netko dopisuje s).
Danas djetetu koje se dosađuje ima pristup tolikom broju sadržaja, mnogo više se proizvede u mjesec dana nego što može konzumirati u životu. Samo pronalaženje zanimljivog sadržaja za njih može biti dugotrajan zadatak, a onda se kvaliteta ne prati.
Kad sam odrastao, imao sam jedan sat dječjeg programa na TV-u dnevno dok nisam dobio kabelsku i tri kanala koja su imala program za djecu slala su ga otprilike u isto doba dana. Dobivanje informacija značilo je hodanje do knjižnice u kojoj sam provodio većinu popodneva.
Sada otvorite svoj telefon i, iako je divan alat, on je mač s dvije oštrice. Sjećam se puno "dosađivanja" kao dijete, čekanja na večeru, odlaska negdje itd. Sada, većina djece koju vidim nema vremena za dosadu.
Profesor sam u srednjoj školi (ne jezika, već prirodnih i tehničkih predmeta) i taj prijedlog je štetan za proces učenja.equine_physics kaže:Dopustite studentima da koriste LLM tijekom godine, ali neka završni test dođu u učionicu s rečenicom na ploči poput "Napiši priču o najemotivnijem trenutku doživljenom u djetinjstvu", a na stolu je olovka i papir.
Kliknite za proširenje...
Da bi netko bio dobar u nečemu, ta osoba mora raditi stvari u kojima želi biti dobar. Dakle, ako želite da učenik bude dobar u nečemu za vaš završni ispit, mora to učiniti nekoliko puta prije. Ako oni nauči samo pisati dok imaju pristup generativnim umjetnim inteligencijama temeljenim na LLM-ovima, hoće biti samo dobar u pisanju dok ima pristup tim alatima. Ne možete očekivati da će biciklist biti dobar na Tour the France ako je jedino što mu date motocikl tijekom treninga.
Također, stavljanje svega u završni test čini to visoki ulog a istraživanja pokazuju da testovi s visokim ulozima imaju svoje probleme i nedostatke. Neki učenici imaju vrlo loše rezultate u njima, dok su u drugim situacijama prilično sposobni.
Znam da su u nekim školskim sustavima završni testovi ono što koristite i o čemu ovisi većina ocjena. Ja nisam učitelj u SAD-u (ili zemlji engleskog govornog područja kad smo već kod toga) i dok imamo tečaj testovi, nacionalni testovi ili "završni" testovi, gotovo sve što testiramo u tom trenutku testirano je jednom prije. U mojoj školi imamo neformalno pravilo koje kaže da sve trebamo testirati najmanje dva puta.
equine_physics kaže:Tada učitelj može vidjeti je li učenik naučio pisati ili je samo naučio upravljati računalnim programom.
Kliknite za proširenje...
Što ako učenik nije naučio pisati i samo je naučio upravljati računalnim programom (bez da je zapravo razumio što su "napisali")? Trebamo li ih iznevjeriti?
Ako je svrha škole naučiti nešto, a učenici nisu, onda je takav pristup IMHO promašaj.
Trebalo bi također zahtijevati ažuriranje vodiča za ocjenjivanje, u osnovi prikaz vašeg rada kao što radimo s djecom koja uče matematiku. Bilo je uobičajeno kad sam studirao ekonomiju napraviti prezentaciju o našim esejima i biti otvoren za pitanja o temi. Pljuvanje sjajnog eseja, u redu, dobivate 30% ocjene. Sada pokažite što stvarno znate o tome.
Nijedan učitelj koji danas predaje nije bio obrazovan s iPad-om. Svako dijete u javnoj školi u mojoj državi danas se obrazuje pomoću iPada. Moja 13-godišnjakinja definitivno je koristila ChatGPT da obogati svoju poeziju, za sebe i ni za koga drugog. Svi mi, učenici, roditelji, učitelji, smišljamo novu paradigmu u hodu.
Kao i mnogi ovdje, kao i opći zaključak članka, ne vidim da je korištenje LLM-ova u školi od strane studenata potpuno loša stvar. Ipak, trebat će promjena u načinu na koji poučavamo studente i kako osiguravamo da oni steknu razumijevanje tema. Dugi eseji uvijek su bili bastion "jeste li shvatili temeljni koncept" od većine studenti se mogu samo probiti kroz toliki dio teme prije nego što postane jasno da ne razumiju to. S LLM-om to više nije slučaj, ali postoje drugi načini. Rasprave i prezentacije u stvarnom vremenu mogu puno pomoći (budući da barem za sada LLM ne ubacuju generirani tekst u naše umove u stvarnom vremenu). Dobar dizajn testa također može pomoći (imao sam profesora koji je bio nadaleko poznat po upotrebi "izaberi najboljeg". odgovor" na najopakije moguće načine, često su svi izbori bili točni, ali samo je jedan bio pravi najbolje). Ukratko, odgojiteljima će vjerojatno trebati mnogo više truda da se prilagode ovoj promjeni. I tu leži pravi problem, ne cijenimo većinu nastavnika dovoljno da bi im bilo stalo da se pokušaju prilagoditi, umjesto toga opteretiti ih poslom, podplatiti ih što više, a onda se žaliti kad nas u školi nema dovoljno okrug. To će općenito dovesti do toga da većina učitelja samo pokušava zalijepiti problem i tražiti poznate alate poput detektora plagijata (koji također imaju svojih problema) umjesto traženja kreativnih rješenja za problem. Sve dok više ne cijenimo učitelje, ovaj problem se neće riješiti.
Mislim da bi mnogima, ako se napravi ispravno, LLM mogao pomoći nekome da napiše priču o svom djetinjstvu.equine_physics kaže:Kao programer softvera počeo sam koristiti LLM kao pomoć u pisanju jednostavnih odjeljaka koda za koje bi mi inače trebalo vremena da ih sastavim. To je prednost, ali također funkcionira jer imam dovoljno iskustva da razumijem kada daje pogrešan odgovor i kako to popraviti. Kako ovo pomaže početnom programeru da nauči programirati jer je dio vještine u neuspjehu, analizi, ispravljanju kao i dizajnu.O tome razmišljam dok čitam članak jer se odnosi na pisanje. Postoji puno toga za pisanje što je više od pukih riječi na dokumentu. Kontekst, kompozicija, gramatika, pa čak i suptilne stvari poput tempa su stilovi koji su se učili "u moje vrijeme".
Nisam protiv korištenja LLM-a kao pomoći u pisanju, ali zabrinutost je da temeljne vještine mogu s vremenom početi nestajati, a također će i naša sposobnost izražavanja, osjećaja kao ljudi kroz pisanje umanjiti. Pisanje emotivne priče, povlačenje iz vlastitog iskustva boli, radosti, tuge može učiniti da ta priča oživi, dok pričanje LLM-a "Napiši priču o tuzi, smrti roditelja" može stvoriti riječi na dokumentu, ali najvjerojatnije će biti jednodimenzionalni.
Dopustite studentima da koriste LLM tijekom godine, ali neka završni test dođu u učionicu s rečenicom na ploči poput "Napiši priču o najemotivnijem trenutku doživljenom u djetinjstvu", a na stolu je olovka i papir.
Tada učitelj može vidjeti je li učenik naučio pisati ili je samo naučio upravljati računalnim programom.
Kliknite za proširenje...
Na primjer, epizoda Bluey u kojoj njezin tata Bandit govori o svom djetinjstvu iz 1980-ih toliko je bliska mom djetinjstvu po strukturi da bi bila izvrstan predložak* za prilagodbu mojoj priči. Puno bolje nego da sam to napisao ispočetka. (*Ovisno o poštenoj upotrebi autorskih prava koja to dopušta.)
Ili je ovo smicalica umjetne inteligencije da zbuni nas niža bića kako bi nas odvratila od njihove prave svrhe? Hmmmmmmmm
Nije novost da je Ben Franklin bio jedan od DaVincijevih androida koji je imao radni vijek duži od očekivanog.
Barem mogu reći kada e-poštu piše AI
Nada se da će me dobro pronaći
Dvaput je duži nego što treba
Vrlo razumije i cijeni moju pozornost/posao
I to me toplo pozdravlja
"Bip! JA NISAM ROBOT", kaže jedna umjetna inteligencija. "Ne, TA OSOBA tamo je robot. Bip!"
I mi im vjerujemo.
Skynet je koristio nuklearne bombe. Ove umjetne inteligencije su suptilnije. Čuvajte se.
Ovaj komentar je 100% napisao čovjek.
Bip.
;-)
To će uvelike pomoći osobama s disleksijom, ali omesti one koji uče na jeziku koji nije njihov materinji jezik.
Pravi slon u sobi je ono što se događa kada se AI modeli vježbaju na sadržaju generiranom umjetnom inteligencijom. Činjenice se rastvaraju u juhu, kao da ste uzeli mp3 datoteku i pokrenuli kompresijski kodek stotinama puta.
Ovaj! I otišao bih još korak dalje, plagijat je čak i kada koristite izlaz umjetne inteligencije, ne samo podatke o obuci.whiteknave je rekao:Ako netko predstavlja velike dijelove teksta napisanog kao izvorni tekst (tj. bez citiranja, fusnota itd.) koji odgovara podacima o obuci umjetne inteligencije, to bi još uvijek mogao biti slučaj plagijata. Bio bi to samo staromodan oblik plagijata, a ne nova verzija vrućine.
Kliknite za proširenje...
Kao učitelj, rekao sam to nekoliko puta na našim školskim sastancima. Samo korištenje generativne umjetne inteligencije odmah i korištenje izlaznog teksta je plagijat. Niste vi napisali taj tekst. Netko (ili nešto) drugi jest. Ne možete uzeti zasluge za to. Ako alat proizvede nešto u cijelosti, ne možete tvrditi da ste kreator samo pritiskom na gumb.
Kad je riječ o citatima, neki studenti krivo govore. Koristite citate da pojačate svoj tekst, a ne da režete puno isječaka iz drugih tekstova i stvarate nešto "novo". To nije original, to je možda izvedeni sažetak u najboljem slučaju. Na jednom od svojih predavanja moram pregledati puno završnih radova (nešto poput mini-diplomskog rada), a studenti su bezvrijedni kada je riječ o korištenju citata. Tvrde stvari bez da to podupiru, govore stvari koje očito ne potječu od njih, a zaboravljaju pokazati izvore koje imaju.
Problem s korištenjem ChatGPT-a i sličnih AI-ova za fazu istraživanja je taj što često ne dobijete izvorni izvor. Dobivate samo povratnu informaciju. Ponekad možete pitati odakle dolazi, a izvori nisu izmišljeni. Bilo je poboljšanja, ali norma trebalo bi da svaki data informacija ima izvor. Pokušavamo poučiti takve vrste da moraju biti pametni i ispitivati informacije. Ali bez izvora, kako to možete učiniti?
Često imaju problema s vrednovanjem izvora (tretiraju novinski članak ili post na blogu kao recenzirani rad iz akademskog časopisa, ako uopće mogu pronaći zadnji koji jest). Čak sam imao studenta koji je tvrdio da rade nešto tako strašno da je jedini izvor bio taj programer igrica s umjetnom inteligencijom koji je imao svoj blog pod pseudonimom. Trebalo mi je manje od deset sekundi da pronađem akademski rad koji pokriva POTPUNO istu temu, sve do same igre koju su pokušavali pobijediti AI-jem. Taj je rad bio prvi hit na Google Scholaru i predstavljen je na konferenciji! (Unio sam studentski naslov njihovog rada i igre, tako da nije bilo složeno pretraživanje).
Prije otprilike mjesec dana prisustvovao sam seminaru o umjetnoj inteligenciji, za nastavnike, gdje se tvrdilo da danas možemo smatrati "najljudskijim > vještačkom inteligencijom", sada dolazimo do "ljudsko + umjetna inteligencija > čovjek", tako da bi moral seminara bio prihvatiti AI u školama jer mi (društvo) trebamo povećati svoje sposobnosti, a čovjek + AI će biti bolji od samog čovjeka.
Ne slažem se s ovom općenitom izjavom. Ako čovjek nema znanja, rezultat je nepredvidiv, možda će ishod biti gori jer je čovjek zalutao.
S druge strane, ako čovjek ima stručnost u tom području, umjetna inteligencija bi mogla pomoći, a čovjek ima (nadajmo se) znanje da otkloni sve netočnosti kada to nije od pomoći. Tada taj obrazovani čovjek + AI pobjeđuje ostale slučajeve..
Problem je u tome što ćemo, ako svo dosadno učenje i zadatke učenja napamet prepustimo strojevima, dobiti vrlo malo takvih ljudi s znanjem. Mislim, zašto biste dosadno učili kada stroj može napraviti krajnji rezultat umjesto vas? Zato mislim da dolazimo do točke u kojoj moramo učiti radi učenja, samo kako bismo bili u korak s alatima koje koristimo.
Hoće li AI evoluirati? Sigurno. Hoće li doći dan kada će budala + AI pobijediti običnog čovjeka ili čak stručnjaka? Možda. Ali ako taj dan dođe, predviđam da vrlo brzo nakon toga budala više neće biti potrebna i da će AI to učiniti sama. Ono što se događa nakon toga je izvan moje sposobnosti analize.
[Uredi: pravopis, nedostajući zarezi i popravljen viseći modifikator]