【人工智能】世界需要对 AGI 及其在教育领域的应用进行“预先分析”
【人工智能】世界需要对 AGI 及其在教育领域的应用进行“预先分析”
随着人工智能（AI）技术的快速发展，其在教育领域的应用也日益广泛。然而，正如历史上每一次技术革新一样，AI在教育中的应用也带来了机遇与挑战。布鲁金斯学会近期成立的人工智能与教育全球工作组，正致力于对生成式AI在教育领域的应用进行"事前分析"，以期在享受技术红利的同时，规避潜在风险。
2007 年，史蒂夫·乔布斯推出了 iPhone，这款革命性的设备吸引了全球关注，改变了科技和教育的格局。这款袖珍电脑通过其 Safari 浏览器为学生提供了前所未有的信息访问方式，使多媒体学习更加方便，尤其是对残障人士而言。它还提供了一种比笔记本电脑更实惠的替代品，帮助那些买得起 iPhone 的人获得学习机会，很快还会有 Android 替代品。
虽然一些教育工作者和家长最初对潜在的干扰表示担忧，但这种便携式多功能设备的兴奋感淹没了大多数相反的担忧。然而，随着时间的推移，随着令人不安的问题浮出水面，热情开始消退。学生、他们的老师和家长越来越发现自己对数字干扰设备的依赖， 导致了一系列负面后果，包括学生幸福感下降、抑郁、焦虑甚至自杀倾向的发生率上升。教师们很难吸引 经常被智能手机分散注意力 的学生的注意力。目前，在全球大部分地区，压倒性的讨论不是手机有多有用，而是有多有害。
如今，这种警世故事已屡见不鲜。手机的发展历程反映了技术进步的一个更广泛主题：从电视到社交媒体，每一项创新都有好处和坏处。正如技术历史学家梅尔文·克兰兹伯格所说：“ 技术无所谓好坏，也无所谓中性 。”虽然我们可以预测其中一些影响，但其他影响则需要多年时间才能显现。 电灯发明者托马斯·爱迪生曾预言，电力将使女性从家务劳动中解放出来 ，但他没有预料到 家庭电气化将增加吸尘等家务劳动 。
鉴于技术的双重性质、其无法预料的后果以及预测其影响轨迹的难度（即使是开发者也无法预测），我们必须对技术声明保持谨慎，并随着新工具的不断广泛采用而预测和解决潜在的负面影响。
布鲁金斯学会成立人工智能与教育全球工作组
普及 教育中心 (CUE)并没有等待五到十年才发现人工智能(AI) 的负面影响，而是开始了一项为期两年的计划，在全球教育背景下对生成式人工智能进行“事前分析”。这种积极主动的方法旨在识别潜在的一阶和二阶负面影响；探索减轻这些负面影响的行动；并确定策略，以便人工智能能够帮助教育工作者解决最紧迫的教育问题，同时也为教师和学生提供支持。该工作组将探索两个核心问题的答案：
生成性人工智能对儿童从幼儿到中学的教育、学习和发展有哪些潜在风险？
了解了这些风险后，我们今天可以采取哪些不同的措施来利用人工智能为儿童的学习和发展提供的机会？
人工智能并非新鲜事物。多年来，智能辅导系统一直利用人工智能元素为学生提供个性化的反馈和指导。2022 年 11 月发布的 Chat GPT 免费版改变了我们对人工智能的理解以及有关这一新工具的讨论。与许多技术一样，生成式人工智能的快速技术发展远远超过了有关其在教育中的作用的辩论、政策和监管框架。据联合国教科文组织称，截至三年前，只有七个国家有针对教师的人工智能框架或计划，只有 22 个国家有针对学生的人工智能能力框架。世界各地的学校系统都在努力了解生成式人工智能能力对他们日常教学实践的意义，以及对学校教育本身的意义。一些组织正在帮助规划方向，利用不断发展的资源来指导学校，例如Teach AI 的工具包概述了在教育中使用人工智能的七项原则，包括在使用人工智能时保持人类的决策能力。
教育界最关心的是确保教师和各级教育工作者不仅参与而且推动人工智能在教育中的应用对话。加拿大新不伦瑞克省政府教育人工智能高级顾问 Armand Doucet 表示：“教师们面临着严峻的挑战，他们所处的教学环境正在发生变化，他们正面临失去支持的机会。”他指出：“他们需要的支持远远超出了使用特定工具的培训。”
事实上，工作组将要解决的一个主要问题是将我们的智力劳动 交给人工智能的潜在成本。更强大、更复杂的人工智能在教育工具中的普及，提出了关于教师和学生角色的基本问题。以教师为例：人工智能工具越来越多地使教师的工作自动化，例如课程规划、教学差异化、学生评分和反馈，这可能会节省教师的工作时间并提高他们支持学生的能力。但是，这些效率的提高在什么时候会侵蚀学生的深度、个性化知识和教师职业核心的人性洞察力？这个问题同样适用于儿童自身的学习和发展。因此，教育工作者面临着许多问题：生成式人工智能应该取代哪些任务——但哪些任务必须保持人性化？教育系统必须仔细考虑在这个快速发展的环境中应该保留哪些技能，平衡人工智能自动化的好处和以人为本的教学的好处。
人机积极合作的愿景
通过促进开放的对话、反思和批判性分析，我们希望能够预测挑战、发现机遇并制定道德框架来指导人工智能融入教育。希望这种包容性方法能够帮助利用人工智能的优势，同时降低风险，确保技术能够增强而不是削弱教学和学习。虽然无法预测这项仍在快速发展的技术的所有影响，但通过集体反思，我们可以更加了解、了解并准备好主动应对潜在的不良影响，引导人工智能的融合走向更加积极和公平的教育未来，让人类与人工智能的合作蓬勃发展。最终，我们希望这些见解能够帮助我们重新认识教育的真正目的，并重新审视我们对教育应该是什么的基本信念，即培养积极主动的学习者，他们拥有共同创造一个更加公正、和平和可持续的世界所需的技能。