聚焦生成式人工智能,深度探討創(chuàng)新與責(zé)任,。過去一年中,最熱門的話題莫過于以大語言模型為代表的生成式人工智能,隨著全球大模型熱的流行,有關(guān)其創(chuàng)新應(yīng)用與責(zé)任倫理等問題成為了關(guān)注的重點。
為此,來自智慧教育國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺,、好未來,、谷歌、普林斯頓大學(xué),、暨南大學(xué)等全球領(lǐng)先科技公司和科研機(jī)構(gòu)的專家學(xué)者,、技術(shù)研究人員在AAAI2024期間發(fā)起“人工智能為教育”研討會,旨在探討人工智能尤其是生成式人工智能在教育應(yīng)用中的創(chuàng)新與責(zé)任倫理。
針對大模型在教育領(lǐng)域的影響,有專家明確指出,禁止學(xué)生在完成作業(yè)時使用大模型的做法與20年前禁止互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用一樣徒勞,。相反,教育者應(yīng)致力于重新設(shè)計作業(yè)和教育方式,以更好地利用這些先進(jìn)技術(shù),提升教學(xué)效果,。專家進(jìn)一步指出,大模型技術(shù)的出現(xiàn)為教育帶來了前所未有的機(jī)遇,未來每個學(xué)生都有可能擁有與之相匹配的個性化學(xué)習(xí)助手,這些助手不僅更了解學(xué)生的學(xué)習(xí)需求,還能更有效地引導(dǎo)他們投入學(xué)習(xí)。
與此同時,與會專家也關(guān)注到大模型在教育應(yīng)用中可能存在的幻覺,、評估等難題,。為解決這些問題,有專家提出了一種基于迭代精化的自動測試用例生成方法,該方法結(jié)合了LLM和symphony中的代碼編譯器,并在Code Workout數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了測試。結(jié)果表明,該方法能夠生成準(zhǔn)確度量學(xué)生知識水平的測試用例,為教育評估提供了新的可能性,。
除了技術(shù)創(chuàng)新,與會人員還就教育場景中負(fù)責(zé)任的人工智能應(yīng)具備的標(biāo)準(zhǔn)和倫理要求進(jìn)行了深入討論,。他們認(rèn)為,在招生、預(yù)警系統(tǒng),、評分等重要教育決策場景中,人工智能應(yīng)確保公平性,、問責(zé)性、可解釋性和透明性,以維護(hù)教育公平和公正,。此外,隨著生成式AI在教育中的影響日益增大,與會者還強(qiáng)調(diào)了通過法規(guī),、流程等手段來確保教育公平的重要性。
智慧教育國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺作為本次研討會的發(fā)起方之一,也介紹了其在推動教育產(chǎn)業(yè)智能化升級方面的成果,致力于為全國范圍內(nèi)的教育教學(xué)單位,、科技企業(yè)及從業(yè)者提供全方位的技術(shù),、解決方案和產(chǎn)業(yè)化服務(wù)支持,為構(gòu)建智慧教育的多元化新生態(tài)提供助力。
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