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教育中的生成人工智能：导论
与ChatGPT4合著
在当今快速发展的数字环境中，人工智能（AI）正在改变包括教育在内的各个领域。人工智能被定义为“一种基于机器的系统，可以针对一组给定的人类定义的目标，做出影响真实和虚拟环境的预测、建议或决策（2020年《国家人工智能法案》）”。在人工智能范式中，生成式人工智能因其改变教学和学习的潜力而脱颖而出。本页面旨在揭开生成人工智能的神秘面纱，探索其在教育中的应用，并解决其在教育环境中使用的伦理问题。
什么是生成人工智能？
生成式人工智能是一类人工智能，它可以根据训练过的数据生成新的内容，包括文本、图像、音乐等。与传统人工智能不同的是，生成式人工智能可以创造新的、原创的输出，类似于人类的创造力。生成式人工智能的核心是被称为神经网络的算法，它模仿人类大脑的运作方式，从大量数据中学习，以识别模式、做出决策并生成新内容。
生成式人工智能是如何工作的？
生成式人工智能通过使用称为模型的特殊程序来工作，例如生成对抗网络（gan），变分自动编码器（VAEs）和像GPT（生成预训练变压器）这样的变压器模型。这些模型在大型数据集（如书籍、文章、网站和其他内容）上进行训练。在训练期间，模型学习单词、短语和概念之间的模式、关系和统计依赖关系。它识别公共序列、语法规则和语义关联。在生成文本时，模型每次预测一个单词，以前面的单词为条件。它从一个初始种子（例如，一个提示符）开始，并生成后续的令牌。该模型根据上下文为不同的单词选择分配概率。当面对模棱两可的上下文时，模型可以产生多个合理的延续。
在训练人工智能之后，它就可以开始根据提供的信息和建立的算法生成响应。例如，通过对论文数据集进行训练，生成式人工智能模型可以学习针对给定主题生成新的论文。该技术生成内容的能力基于其对数据复杂性的理解，使其能够产生与人类创造的输出没有区别的输出。
注意事项
许多生成式人工智能工具都是由企业开发和拥有的。我们应该问自己和进一步的研究：这些工具是如何训练的？公司使用什么保护措施来防止不准确的信息或有害的互动？是否应用了任何保障措施？记住，当我们请求生成人工智能的任务时，我们并不是在请求一个真实的人；生成式人工智能既不能理解也不能批判性地思考给定的请求——响应是基于预测的。回复中的每个单词或单词组都是通过固有的概率预测生成的。
道德的考虑
理解生成式人工智能是如何工作的，以及需要记住的事情，我们必须小心地驾驭它的伦理景观。以下是关键考虑因素：
- 抄袭和原创：人工智能生成内容的便利性引发了人们对抄袭和学生作品真实性的担忧。教育工作者应该建立明确的指导方针，并使用抄袭检测工具来维护学术诚信。
- 偏见和公平：人工智能模型可能会使训练数据中的偏见永久化。批判性地评估人工智能生成的内容并确保其促进包容性和公平性至关重要。
- 隐私：使用需要学生数据的人工智能工具需要严格遵守隐私法和道德标准，以保护学生的个人信息。
- 依赖性：在教育内容和评估方面过度依赖人工智能存在风险。教育工作者应该利用人工智能作为传统教学方法的补充，确保通过平衡的方法实现学习成果。
- 责任：生成式AI的用户有责任验证生成内容的准确性。使用数字素养技能至关重要，通过事实核查和批判性地分析所提供的信息，而不仅仅是接受给定的信息，以确保准确性。
截至本页发布时，本机构尚未实施与此内容相关的具体政策。但是，需要注意的是，一旦建立了这些策略，它们将优先于这里提供的信息。这意味着即将出台的机构政策将是指导标准，本网页不应被视为取代这些官方指导方针。
在教育中使用生成人工智能
考虑到这些道德方面的考虑，教育领域仍然有很好的机会。生成式人工智能提供了创新的方式来增强在线和传统课堂的教学体验。以下是教育工作者利用这项技术的几种方法：
- 内容创建：教师可以使用生成式人工智能创建定制的阅读材料、练习或摘要，节省时间并提供量身定制的学习体验。
- 互动学习：生成式人工智能可以模拟对话或辩论，让学生参与人工智能生成的角色或场景。这在语言学习或历史模拟中特别有用。
- 创造性作业：鼓励学生使用生成式人工智能工具来创作艺术、写故事或作曲，培养创造力和批判性思维。
- 自动反馈：人工智能可以对学生的作业提供即时反馈，提供改进建议，使学习过程更高效。
结合生成式人工智能的一个好处是，它可以腾出更多的时间，增加与学生的接触和互动。你的角色不仅仅是你所在领域的专家；学生也依赖你来解决他们的问题，澄清困惑，并以各种方式支持他们的学习之旅。
结论
生成式人工智能代表了教育可能性的前沿，提供了能够前所未有地增强教与学的工具和方法。当我们在这个新领域中航行时，我们必须强调负责任地和合乎道德地利用人工智能的潜力，确保它能够在不破坏创造力、诚信和人际关系价值的情况下增强教育体验。对于冒险进入人工智能世界的教职员工来说，这段旅程预示着发现、挑战和巨大的潜力。教育工作者可以通过好奇心、批判性思维和对道德实践的承诺来接近生成式人工智能，从而在数字时代开启学习和教学的新维度。
参考
Congress.gov(2020)。H.R.6216 - 2020年国家人工智能倡议法案。H.R.6216 -第116届国会（2019-2020）：2020年国家人工智能倡议法案|国会网站|国会图书馆
Jobin， A., Ienca， M., & Vayena， E.（2019）。人工智能伦理准则的全球格局。自然机器智能，1(9),389-399。https://doi.org/10.1038/s42256-019-0088-2
OpenAI(2024)。ChatGPT4 []
贡献者
- 杰西卡·桑切斯博士，在线学习与教学技术中心
- 兰德尔·蒙蒂博士，写作与语言研究
- 厄玛Hermida,战略与公共关系
