人工智能的快速演变带来了用于数据收集的创新工具,其中最先进的语言模型在其中脱颖而出。这项研究探讨了使用Chatgpt,配备模拟详细角色的可行性,代替了问卷中的人类受访者。利用Chatgpt的能力可能会克服与参与者招聘,成本和时间限制等调查方法相关的传统挑战。通过对模仿特定角色进行编程,研究人员可以获得反映不同受访者概况的高质量数据,而无需管理人类参与者的后勤复杂性。本文对人类参与者和Chatgpt产生的反应进行了比较分析,从而提供了对在社会研究中使用AI驱动方法的可靠性和效率的见解。结果表明,Chatgpt可以有效地模仿类似人类的响应,从而支持其用作数据收集过程中的创新工具。
从教育背景下的伦理和政策制定角度理解人工智能:跨学科视角 所提供课程的简要介绍: 人工智能(AI)作为一种技术正在迅速发展,其无处不在的存在正在被社会多个层面所观察到。结果,它已经开始带来一些关键的伦理和社会挑战。因此,需要充分解释、培训和装备下一代以应对这些挑战。本课程旨在培养学生必要的理解能力,以应对人工智能使用所带来的伦理和社会挑战,特别是在教育背景下。这个短期课程的目标是了解人工智能影响的不同观点,特别是伦理和政策制定作为影响教育的关键。该课程将: 向学习者介绍并概述当前关于人工智能挑战的跨学科研究的现状。 在充分了解人工智能的历史及其与其他学科和技术的关系的情况下,解释人工智能的伦理和社会挑战。课程要点:完成本课程后,学生将能够: ● 讨论人工智能引发的伦理和社会问题,同时透彻了解其背景以及它与其他研究和技术领域的关系。 ● 研究人工智能的使用引发的主要社会和伦理问题。 ● 研究当前用于解决人工智能带来的问题的治理策略的优缺点。 讲师简介:Syaamantak Das 教授目前是孟买印度理工学院教育技术 IDP 的助理教授。Das 教授在杜尔加布尔国立技术学院和加尔各答国家技术教师培训与研究学院获得计算机科学硕士学位后,于印度理工学院 Kharagpur 分校教育技术中心获得博士学位。获得博士学位后,他进入芝加哥大学哈里斯公共政策学院,作为数据与政策暑期学者从事教育政策领域的研究。他目前的研究兴趣是智能教科书设计和学习者缺陷分析。