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高等教育人工智能核心的节奏冲突
本博客由伦敦创新学院联合创始人 Somayeh Aghnia 友情撰写。关于人工智能的讨论往往进展得太快。更快的模型。更快的输出。更快的决策。而大学，这些原本是为了通过审议、治理和公众信任而建立的机构，却被拖入了一种他们没有设计的节奏。这不是一件小事……高等教育人工智能核心的后节奏冲突首先出现在 HEPI 上。
来源:HEPI博客本博客由伦敦创新学院联合创始人 Somayeh Aghnia 友情撰写。
关于人工智能的讨论常常进展得太快。更快的模型。更快的输出。更快的决策。而大学，这些原本是为了通过审议、治理和公众信任而建立的机构，却被拖入了一种他们没有设计的节奏。
这不是一个轻微的操作问题。这是一种结构性张力。
大学“慢”的原因并非效率低下：公平需要过程；标准需要一致性；合法权力需要问责；教育需要跨群体的连续性；公众信任需要可解释性。然而，人工智能的“快速”并不仅仅体现在时尚方面：能力在几个月内发生变化；标准在几周内就会发生变化；预期在几天内就会重置；学习者和工作人员在经过或未经许可的情况下采用工具。
那么，战略问题不是“我们如何采用人工智能？”，而是更根本的问题：
如何以正确的速度移动？
太慢了，你就会以一种非常具体的方式变得无关紧要：不是大学消失了，而是它们失去了对实践的组织能力。人工智能的使用变得非官方的、不平衡的和私人优化的。教学团队即兴发挥。学生制定平行规范。机构所说的和现实发生的事情背道而驰。大学仍然是资格认证的权威，但它不再是集体制定游戏规则的场所。
速度太快，会出现不同的故障模式。在急于“跟上”的过程中，决策是出于方便和紧迫性而不是合法性而做出的。政策变得被动。实施变得不一致。股权变得偶然。由于大学以信任为基础，“破坏事物”并不是一种学习成本；而是一种学习成本。这是声誉和道德成本。在一个进行分级、选择和认证的机构中，速度可能会在未经充分审查的情况下悄然成为行使权力的一种方式。