● 引用您的来源。截至本文撰写时,生成式人工智能因未提供适当的引用来说明其在构建问题答案时从何处借用信息而臭名昭著。如果您使用生成式人工智能,则应尽可能引用原始来源,或者仅引用您在给定日期使用了给定的生成式人工智能引擎。同样,如果您使用人工智能生成图像,则应在图像标签中引用这一点。这是学术界的传统做法,既不应该令人惊讶也不应该造成不便,而且不将他人的工作归功于自己(即剽窃)也是合乎道德的。● 灵感和总结。使用生成式人工智能起草文档或将文档从 3 页缩短到 1 页可以节省大量时间。鉴于该技术目前容易出现错误和偏见,您应该仔细检查由 AI“危险……”(见下文)生成的任何此类材料,并考虑引用您对该技术的使用,如果它对最终产品有重大贡献。● 研究。尝试使用这项技术作为分析或研究工具,同时注意“危险……”(见下文),这对大学和整个社会都非常重要,因为我们正在努力应对一种与我们大多数人习惯的截然不同的技术。请与社区其他成员分享您学到的知识,即使是非正式的。
这些材料旨在介绍演讲中涉及的主题。演讲和此处包含的材料并非试图为任何特定情况提供法律建议。必须根据所有相关事实和情况对每种情况进行单独分析。由于与此处主题相关的法律问题的复杂性,律师的参与至关重要。这些材料仅用于教育和讨论目的,未经演讲者明确书面同意,不得在本研讨会之外复制、使用或分发。此处的观点(如果有)不属于演讲者的任何客户或公司。
征文:教育和教育研究中的人工智能国际研讨会 (AIEER) AIEER 2024 教育和教育研究中的人工智能国际研讨会是第 27 届欧洲人工智能会议 ECAI 2024 [https://www.ecai2024.eu/] 的一部分。本次研讨会定于 2024 年 10 月 19 日至 20 日星期六和星期日举行。 研讨会范围 本次研讨会有两个不同的重点,旨在更广泛地面向教育人工智能领域。 第 1 部分。由社会科学主导的讨论,讨论人工智能应用可能有助于解决的教育中的实际问题。这包括教育和教学人工智能的研究,也包括社会科学、经济学和人文学科,包括所有学科,如教育和教学实际行动、以教育需求为重点的劳动力市场研究、教育史和相关教育文化遗产,以及决策和行为科学观点的信息预测。一方面,我们关注人工智能、教育和社会之间的联系。这包括定量和定性研究、分析教育和劳动力市场数据的数据科学方法、推荐系统的人工智能方法以及数字化学习。另一方面,我们关注如何使用人工智能来突破该领域的界限。这包括开发新方法(包括使用人工智能的方法)、寻找和提供可访问的新数据源、丰富数据等等。在这两种情况下,不同观点之间的沟通和相互理解至关重要,这也是本次研讨会的目标之一。更广泛地说,我们感兴趣的是人工智能方法如何影响教育的所有领域以及企业和劳动力市场。这包括从小学到高等教育的所有教育部门如何受到人工智能方法的影响和对其作出反应的方法。用人工智能方法设计数字化未来为教育提出了几个问题:在最广泛的层面上,立法和规范问题;在公司层面,关于投资决策以及如何保持生产力和劳动力的问题;在个人层面,关于资格以及哪些技能需要应用和可能重新学习的问题。因此,技能和资格是教育和教育研究中人工智能的核心。第 2 部分。关于可以开发哪些人工智能应用程序(以及如何开发)来解决第 1 部分提出的问题的(计算机科学主导)讨论。使用基于人工智能的系统来支持教学或学习已经发展了 40 多年,但近年来,由于 COVID-19 大流行期间电子学习工具的使用增加以及最近生成人工智能的爆炸式增长,其增长显着增加。我们正处于这一领域发展的关键时刻,人工智能专家和教育专家必须携手合作,以在教学过程中最佳地利用这项技术。本次研讨会旨在为展示新提案和反思这一具有如此社会意义的领域的最新技术创造空间。在第一部分中,我们特别关注人工智能的技术方面,重点关注用于内容创建(生成式人工智能)、学生分析(机器学习)、学习分析或教师可解释的人工智能方法的具体技术
可访问性、公平性、风险和道德:特定学生可能更熟悉生成式 AI 工具。根据 2023 年 5 月的皮尤研究中心的一项研究,家庭收入较高且受过正规教育的美国人更有可能了解 ChatGPT,而听说过 ChatGPT 的白人成年人使用聊天机器人进行娱乐、工作或教育的可能性始终低于亚裔、西班牙裔或黑人同龄人。有些人将这项技术视为弥补不平等的一种方式。目前,许多生成式 AI 工具都是免费的,但这些工具的更强大版本开始收取订阅费。有一些风险和实际预防措施需要牢记并与学生讨论:拥有这些工具的公司会收集信息,因此您和您的学生不应输入机密信息。查看您使用或建议作为课堂材料的任何工具的隐私政策。大型语言模型是根据来自互联网的信息进行训练的,因此它们的输出包含存在于这些数据中的误解、偏见、暴力、种族主义、性别歧视等。大型语言模型对知识产权的使用存在争议;有关侵犯知识产权的诉讼正在审理中。生成式人工智能会编造(产生)不存在但听起来合理的信息。生成式人工智能也会受到人类书写提示的偏见的影响。生成式人工智能工具不是搜索引擎;输出需要检查。并非所有生成式人工智能工具都符合《美国残疾人法案》定义的无障碍要求。人工智能公司因不公平的劳工行为而受到批评。
考虑可能的选择,制定并向客户建议适当的行动方案(守则 3.3-1(a)); 根据每个事项的需要,通过应用适当的技能,包括法律研究、分析和解决问题,实施所选的行动方案(守则 3.3-1(c)(i)、(ii) 和 (viii)); 在事项的所有相关阶段及时有效地沟通(守则 3.3-1(d)); 认真、勤勉、及时且具有成本效益地履行所有职能(守则 3.3-1(e)); 将智力、判断和审议运用到所有职能中(守则 3.3-1(f)); 追求适当的专业发展,以保持和提高法律知识和技能(守则 3.3-1(j));以及 以其他方式适应不断变化的专业要求、标准、技术和实践(守则 3.3-1(k))。
• 鼓励学生利用技术,包括生成式 AI 工具,来加深对课程材料的理解。• 学生可以在本课程中使用人工智能工具(包括生成式 AI)作为学习辅助工具或帮助完成作业。但是,学生最终要对他们提交的作业负责。• 学生必须将人工智能工具生成的任何内容以及用于生成内容的提示作为作业的附录提交。• 人工智能工具生成的任何内容都必须适当引用。许多发布标准引用格式的组织现在提供有关引用生成式 AI 的信息(例如 MLA:https://style.mla.org/citing-generative-ai/ )。• 学生可以选择在完成本课程的作业时使用生成式 AI 工具;此用途必须记录在每个作业的附录中。文档应包括使用了哪些工具、如何使用它们以及如何将 AI 的结果纳入提交的作品中。
在研究和撰写本文的过程中,我们采访了 40 多人,他们从专家博士到八年级学生,应有尽有。我们还借鉴了 Common Sense 的集体智慧,过去几年来,Common Sense 在其教育、政策、研究、宣传和发展团队中积累了丰富的生成式人工智能专业知识和知识。我们试图将平时不怎么交流的人聚集在一起,将不同的观点拼凑成一个整体。在如此广泛的声音中,我们听到了同样广泛的反应——恐惧、惊愕、兴奋、焦虑和乐观——有时这些反应是同时出现的。这些反应都没有错。在 ChatGPT 发布近两年后,尽管我们对未来抱有很大的希望,但我们仍然缺乏明确的指导方针、护栏或政策。
■ 如果您提供最少努力的提示,您将获得低质量的结果。您需要改进提示以获得良好的结果。这需要努力。■ 不要相信它说的任何话。如果它给您一个数字或事实,除非您知道答案或可以向其他来源核实,否则假设它是错误的。您将对该工具提供的任何错误或遗漏负责。它最适合您理解的主题。■ AI 是一种工具,但您需要承认使用它。请在任何使用 AI 的作业末尾附上一段,解释您使用 AI 的用途以及您使用什么提示来获得结果。不这样做违反了学术诚信政策。■ 请仔细考虑此工具何时有用。如果它不适合案例或情况,请不要使用它。
本文利用非常规数据,包括网站流量数据和 Google Trends,揭示了各国个人对生成人工智能工具的实时使用模式。本文还研究了推动生成人工智能的采用及其对在线活动的早期影响的国家层面因素。截至 2024 年 3 月,排名前 40 的生成人工智能工具每月吸引数亿用户的近 30 亿次访问。仅 ChatGPT 就占据了 82.5% 的流量,但仅达到谷歌每月访问量的八分之一。生成人工智能用户偏向年轻、受教育程度高和男性,尤其是对于视频生成工具,其使用模式强烈表明与生产力相关的活动。生成人工智能在全球范围内取得了前所未有的快速发展
