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A16Z | 对未来人工智能时代教育的5个预测

A16Z最近又发了一篇有意思的文章,谈到他们对未来人工智能时代教育的5个预测 (请注意:这些大部分都是A16Z的Portofolio,请大家本着客观理性的态度阅读,本文不构成任何投资建议或者对项目的推荐)

*本文版权归A16Z所有,翻译仅为供大家学习使用。转载请注明来源为A16Z,由阿法兔翻译,且附上本文的所有参考文献链接。

作者 | Anne Lee Skates

翻译&注释 | 阿法兔

亮点

*本文3000字左右

原文链接:https://a16z.com/2023/02/08/the-future-of-learning-education-knowledge-in-the-age-of-ai/
  • 有位妈妈甚至要求 AI"蜘蛛侠 "鼓励她的孩子进行学习和训练
  • 大学属于人员和组织密集的环境,受欢迎的产品可以通过学生组织、社会俱乐部/活动,如果在有数百名学生的课堂上使用这些产品,就可以迅速收集口碑。
  • 学会应用人工智能将是未来的一项重要职业技能。


正文


2022年底,OpenAI发布聊天机器人ChatGPT。
于是乎,AI的狂热爱好者们纷纷宣布,与"写作有关的各类职业",都可能会被机器代替。比如说——类似于编剧、计算机编程和音乐创作等,而教育作为和“学习模仿”高度相关的领域,有些案例和方向就很明显,甚至可以马上感受到ChatGPT的力量。

比如说,自从有了ChatGPT的技术,学生可以轻松地在大学申请小作文和论文作业上作弊,而对于老师来说,老师们可以把自己所教授的课程,直接外包给人工智能,并且这些事情很难发现。


但是,ChatGPT并非是教育的终点。


就在学生们开始逐步把自己的工作让聊天机器代替时,新的程序也逐步涌现出来,从而用于检测人工智能写的工作,而作为教师,为了抢在学生前面,开始把ChatGPT的回答也整合到自己的课程设置计划中。


事实是,如果应用得好,AI很有可能极大提高学生的批判性思维能力,提升学生的软技能。对那些担心孩子们会停止学习基本技能、逃脱学习中的练习和忘记尝试的人群,心理学家爱德华和理查德,在他们的自我决定理论中提出:


人类的内在驱动力是自主性、关联性能力。
也就是说,哪怕面前有捷径,人类都会继续学习。


比如说,维基百科的创建就是很好的例子。


人们并没有因为现在可以在网上快速查询日期和公式,就停止学习历史或科学。相反,人们获得了额外的资源来帮助自己进行事实检查,促进学习。


鉴于教育是人工智能领域第一批用户的使用案例,而像诸如ChatGPT这样的程序,也是数以百万计的孩子、教师和管理人员,去了解人工智能的方式,我们必须关注人工智能的应用,以及它对人们未来生活的影响。


下面,这篇文章将会探讨对人工智能和学习、知识和教育的未来的5个预测:

  • 1v1模式将成为主流
  • 个性化学习“从梦想变为现实
  • 为教师和学生定制的新一代AI工具,将逐步崛起
  • 新的评估工具将被开发出来
  • "真相 "被扭曲,导致事实核查会变得至关重要

1.1v1模式将成为主流

1v1模式将成为主流


那些1V1支持的服务,如家教、辅导、导师制,甚至治疗,这些工种曾经只有富裕阶层才能享受到。而人工智能将有助于使这些服务民主化,让更多人受益。


以前有科学家发现,接受一对一教学的学生,比传统教室的孩子表现更好,而人工智能具备充当任何人的现场导师的潜力,由人类对人工智能进行技能上的互补,例如,提供深入的知识和情感及行为支持。例如,学术工具Numerade最近发布了一个人工智能导师Ace,可以生成个性化的学习计划,根据学生的技能水平策划合适的内容。


AI还可以把时间有限的专家和学术名家放在所有学习者的身边,而这一发展,对于导师制和学徒制很重要的行业来说,是彻底把这些技能赋能给了普通人。想象一下,如果某个早期创业公司创始人能够按要求与人工智能版本的比尔盖茨或纳瓦尔聊天,而正是创业公司Delphi正在尝试的方向。同时,用户可以与历史人物交谈,比如说和林肯、柏拉图和本杰明-富兰克林等重要历史人物交谈,而角色人工智能,可以让任何人创建真实或想象中的 "角色 "来进行对话。


在心理健康这样的领域,人工智能增强的解决方案(如Replika或Link)可能会比人类治疗师更容易接近,鼓励害怕陌生医生、敏感的病人。人工智能还可以即时个性化并适应用户的风格偏好(即,用户喜欢认知行为疗法还是更传统的行为疗法)人工智能增强的治疗也是边际成本低的软件。这意味着可以创造出更多负担得起的终端产品,这将使大众市场得以普及。当然,这里不是在说我们在设想某个人类没有作用的世界。目前,人工智能并不完美,它并没有达到人类水平的100%的思考和专业知识。此外,有些时候人们还是更喜欢和真实人类接触。

个性化学习“从梦想变为现实

个性化学习“从梦想变为现实


有了人工智能的加持,无论是从学习方式来说,还是需求(比如说视觉与文本与音频)再到内容类型(比如引入儿童或成人最喜欢的角色或最喜欢的爱好/流派)再到课程,一切都可以变得个性化。对于教育来说,还可以更精确地根据学生技能水平和差距而进行个性化教授课程:

软件可以跟踪知识,测试进展,并根据知识和差距,重复或重新定制内容,而这会带来更高的参与度。比如说,Cameo公司推出了一款以Blippi、蜘蛛侠和其他顶级动漫IP为特色的儿童产品。有位妈妈甚至要求 "蜘蛛侠 "鼓励她的孩子进行学习和训练,而这很有效。AI还将更好地解决不同类型的学习者:无论是学科天才,还是后进生,还是敏感不爱举手的孩子等等。

为教师和学生定制的新一代AI工具,将逐步崛起


从历史上看,在生产力软件方面,学生和教育工作者很容易引领整个行业。而事实上,学生和教师是Canva和Qualtrics(后来被SAP收购)等初创公司的首批用户。比如说,像Canva这样的公司,创始人在西澳大利亚大学就读,而这个学校的学生,会利用设计平台制作自己学校年鉴,而像Qualtrics这类工具,西北大学的营销学教授安吉拉开始使用它,为自己的MBA和博士生收集数据。注意,正如学生和教师接受早期的生产力工具一样,很容易看到这部分用户,成为通过基于聊天的对话界面的软件的新一代早期采用者。


我们期待教师接受下一代人工智能工具的另一原因是,像很多来自公共机构的教师,面临工作过度而资金不足的境地,他们并没有更多时间,去关注自己更愿意关注的领域,而现在,老师们花了大量的时间评分,创建教案,为课程做准备。AI在学习过数以百万计的早期教育材料的数据后,可以创建计划和教学大纲的草稿等,从而减少教师的工作量,而老师们需要做的,就是为各自的课程定制输出。通过释放时间,教师现在可以专注于其他工作,比如说给予一些学生更为个性化的关注。


学生通常喜欢寻找创造性的方法,来节省时间并在作业中获得优势,于是就会有Chegg这类产品的机会。而现在,新的人工智能驱动的资源,如Photomath和Numerade,已经逐步出现,用于帮助学生解决和理解复杂的数学和科学问题。特别地,大学属于人员和组织密集的环境,受欢迎的产品可以通过学生组织、社会俱乐部/活动,如果在有数百名学生的课堂上使用这些产品,就可以迅速收集口碑。

新的评估工具将被开发出来

评估和认证将需要适应AI时代,新的评估工具将被开发出来


自从ChatGPT发布以来,公共教育工作者已经开始辩论,到底应该如何监督、是否应该对学校作业、大学录取以及检查其他方面的文书,是不是用AI来做的。世界各地的学校,包括纽约、西雅图和其他大型公立学区,已经禁止了ChatGPT和其他相关的人工智能写作网站。


与此同时,也有教育工作者认为,ChatGPT是一种应该与学习和教学相结合的技术,学会应用人工智能将是未来的一项重要职业技能。因此,需要重新调整课堂和评估课堂成绩的方式,就像维基百科、计算器、互联网、个人笔记本电脑等等,它们最终成为举足轻重的课堂技术。下一代工具可以帮助学校更好地评估学生的学习成果和颁发证书,这些工具也可能会成为应用人工智能的杠杆,可以让教师和学生的生活变得更好、更轻松。


需要考虑的复杂问题:这种技术如何能让学生在学习和产出方面获得巨大优势?例如,比如说,在禁止使用人工智能工具的学校里,那些家里不具备互联网接入条件的学生,可能就无法接触到人工智能技术,而拥有资源的学生则可以在家里了解它并使用它。这也将会扩大公立和私立学校教育之间的差距,考虑到私立学校的学生与教师的比例较低,预算较高,所以私立学校很可能比公立学校更容易采用和纳入新技术。


"真相 "被扭曲,导致事实核查会变得至关重要


"真相 "被扭曲,导致事实核查会变得至关重要


另一个备受关注的领域是,人工智能时代对 "真相"的定义。因为算法是根据现有数据进行训练的,但目前这些数据目前仍受制于人类的判断和人类行为。这意味着各种社会偏见(例如种族和性别)等,都可能会被混入算法中,导致这些偏见将继续被放大。例如,Gmail的句子完成AI假定投资者必须是男性,而谷歌的Smart Compose团队已经做了几次尝试来纠正这个问题,但到目前为止还没有成功。


在充满偏见的环境中,人工智能很可能提供了与事实不符的信息(或虚假事实/新闻),因此,事实核查将变得至关重要。今天的人工智能可以容易地组成连贯的文章,而且它的精炼和专业的语气可以欺骗人类,使人类相信AI在事实上是准确和真实的。举个例子,华盛顿大学在《华尔街日报》的一项研究显示,72%的人在阅读人工智能撰写的新闻文章时认为它是可信的,尽管写出来的事实是不准确的。


在这样的时代,我们该如何策划高质量和事实准确的内容?任何人、每个人和机器人都会创造大量的内容,对用户生成内容和其他非品牌渠道的信任将持续下降。


反过来说,受众也可能盲目信任他们已经关注和尊重的人物、品牌和 "专家"。


我们可能会创造这样一代人:有能力,但不了解基本细节,当底层细节的详细知识变得重要时,这可能会导致边缘危机,以网络开发的抽象化为例:大家已经越来越远离低层次的硬件、基础设施和后端,进入了一个有GitHub Copilot的世界,前端工程师几乎不需要接触数据库或后端。甚至还存在针对非技术用户的无代码解决方案。


这种抽象化是很好的,因为它可以成就更多的创造,并赋予拥有较低专业技能水平的用户能力。

但是,一旦后端有一个关键的错误,而没有任何人明白如何修复它时,将会发生什么事?


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