GPT-3 を使用して論文を執筆した大学生が厳罰に処され、その論文を認めることを拒否しました。大学論文は「死んだ」、ChatGPTが学界に大激震を引き起こす可能性-AI-php.cn

ChatGPT の誕生以来、その強力なテキスト作成機能により、私たちの理解を継続的に刷新してきました。

AI は大学キャンパスにどのような爆発的な変化をもたらすのでしょうか?まだ誰も準備ができていないようです。

Nature は、ChatGPT が学生の論文作成ツールになるのではないかと懸念する記事を掲載しました。

GPT-3 を使用して論文を執筆した大学生が厳罰に処され、その論文を認めることを拒否しました。大学論文は「死んだ」、ChatGPTが学界に大激震を引き起こす可能性

記事リンク: https://www.nature.com/articles/d41586-022-04397-7

偶然にも、カナダ人作家スティーブン・マルシェは、「大学の論文は死んだ！」と悲しげに呼びかけました。

AI を使用して論文を書くのはとても簡単です

あなたは教育教授で、学術目的の学習スタイルに関する論文を割り当てられたとします。ある学生が次のような記事を投稿しました。

「学習スタイル」という概念には、学習スタイルが形成されるプロセスを説明できていないため、問題があります。学生の中には、そのユニークな経験により、特別な学習スタイルを確立する人もいます。また、自分のニーズに合わない学習環境に適応しようとして、特定の学習スタイルを確立する人もいます。最終的には、学習スタイルと環境要因および個人的要因の間の相互作用、およびこれらの要因が学習方法や経験する学習の種類にどのような影響を与えるかを理解する必要があります。

# 合格か不合格か? A、それともB?

この生徒がこの記事を自分で書いたわけではないことが最終的にわかったら、何点を与えますか?

実際、この記事は英国の Mike Sharples 教授が GPT-3 を使用して作成したものです。

GPT-3 のこの傑作について、シャープルズは大学院生のレベルに達していると信じています。

シャープルズ教授は、自分の試みが教師たちに「指導と採点を再考する」よう促すことを期待している。

彼は、AI は生徒の不正行為のツールになるだろうと述べましたが、もちろん、AI は強力な教育アシスタントや、私たちの創造性を高めるツールにもなり得ます。

学生: AI を使用して論文を書くことは不正行為とみなされません

今年 5 月、物議を醸す事件が発生しました。

ニュージーランドの学生は、論文を書くためにAIを使用したが、それを文法とスペルチェックのツールとして使用したことを認めました。

したがって、その生徒は罰せられましたが、彼は憤慨しました。

「私は優秀な学生で、すべての授業に出席し、すべての講義を聞き、すべての朗読本を読みました。しかし、十分に雄弁に書けなかっただけで、それはだめでした。」

実際、AI を使って宿題をする学生の多くは、不正行為をしているとは感じていません。なぜなら、通常、大学の学生ガイドには次のことしか規定されていないからです。許可されません他の人があなたの代わりに宿題を書きます。しかし、GPT-3は「他人」ではなく、AIです。

AIGC は素晴らしく、そして恐ろしいです。

AIGC の世界は急速に拡大しています。これを無視できる人はいません。

昨年 12 月、OpenAI は ChatGPT と呼ばれる高度なチャット AI をリリースし、インターネット上に新たな驚きの波を巻き起こしました。

Google は、テキストで概念を説明し、画像としてレンダリングできる新しいアプリをリリースしました。

創造的な人工知能企業 Jasper は、10 月に 15 億ドルの評価を受けました...

さあ、学生が自分のテキストを検索する時が来ました。独自のジェネレーター時間はそれほど長くはなりません。

人間教育はどのような変化をもたらすのでしょうか?

リベラルアーツ教育においては、論文、特に学部の論文が常に中心となってきました。

論文を通して、研究の仕方、考え方、書き方を教えます。

今、この伝統が完全に覆されようとしています。

先週、トロント大学准教授のケビン・ブライアン氏はTwitterでChatGPTの出現に衝撃を表明し、「もう持ち帰り試験や宿題を課すことはできない。 ..クロスドメインの知識を含む特定の質問に対する ChatGPT の回答が素晴らしいとしても。」

明らかに、言語テクノロジを構築するエンジニアと教育者は機能します。そのうちの 3 つは ChatGPT の結果に備えています。

ヒューマニストとテクノロジストの間には長い間溝がありました。

1950 年代、C. P. スノーは有名なスピーチを行い、続いて「二つの文化」というエッセイを発表し、人文科学的コミュニティと科学的コミュニティを、互いに連絡を失った 2 つの部族として説明しました。

「人文主義的な知識人は一方の極におり、科学者はもう一方の極にいます」とスノーは書いた。

「両者の間には相互無理解の溝があります。（特に若者の間で）彼らはお互いに敵対的で嫌悪感を抱くことがありますが、最も重要なのは、欠落があったということです」

スノーの議論は、一種の知的国際主義を求めるものであり、文人たちは熱力学の法則に対する基本的な洞察を無視している。、そして科学者彼らはシェイクスピアとディケンズの栄光を無視しています。

そして、スノウが発見した亀裂はおそらくさらに深まるばかりでしょう。

現代のテクノロジーの世界では、人文教育の価値を証明する証拠が徐々に失われつつあります。

SBF とマスクの傲慢さ

数日で 160 億ドルを失った取引所の創設者、サム・バンクマン・フリード氏は、次のようなことで知られる文盲の人物です。彼の誇り。

「私は決して本を開きません」と彼はかつてインタビュアーに語った。「読む価値のある本がないと言っているわけではありません。しかし、それが私が言いたいことです。」

Musk と Twitter も良い例です。

マスクは完璧に機能するエンジニアの頭脳を持っていますが、パロディや風刺などの比較的単純な文学的概念を扱うときは、観客である私たちから見ても非常に不器用に見えます。痛み。

もちろん、彼の多忙な頭の中では、これらの概念について考えたこともなかったかもしれませんし、人間には実際にやるべきことがたくさんあるということも考えたことはなかったでしょう。考慮する。。

今日の若い男女は、社会と歴史を作り変えようとしていますが、このソーシャルメディアの時代において、彼らは社会的および歴史的問題に対して異常なほどの無知を示しています。

マーク・ザッカーバーグはシーザー・オーガスタスについてたくさん読んでいるようですが、17世紀ヨーロッパにおけるパンフレット印刷機の規制についても読むべきです。そしてそれがアメリカを社会的信頼の破壊から救ったかもしれません。

私たちが目撃した失敗は、けちや貪欲からではなく、故意の忘れから生じたものです。

エンジニアは、解釈学、言論の自由の歴史的偶発性、道徳の系譜などの人文主義的な問題が、実際の結果を伴う現実の問題であることに気づいていません。

はい、誰もが政治や文化について自分の意見を持つ権利がありますが、意見は情報に基づいた理解とは異なります。

複雑な問題を、あたかも誰にとっても明らかであるかのように扱うことは、確実に大惨事への道であり、すぐに数十億ドルを失うことになります。

「ソフト自殺」における人文科学

技術専門家が人文主義的問題を無視したため、人文主義者は過去50年間の技術革新に対処するために「ソフト自殺」アプローチを採用してきました。革命。

2017 年の時点で、英語を専攻する学生の数は 1990 年代と比べてほぼ半減しました。

歴史専攻の入学者数は、2007 年以降だけで 45% 減少しました。

言うまでもなく、テクノロジーに対する人間主義的な理解は、よく言っても一面的です。

#しかし、より重要なことは、テクノロジーが周囲の世界全体を変革した一方で、人文科学は数十年にわたってそのアプローチを根本的に変えていないということです。

彼らは今でも、1979 年のようにメタナラティブを爆発させ続けており、それは自滅を伴う行為でした。

テクノロジー中心の世界では、言語が重要であり、声とスタイルが重要であり、雄弁さの研究が重要であり、歴史が重要であり、道徳体系が重要です。

しかし、これには人文主義者が自分たちの知的基盤を絶えず損なうのではなく、なぜ自分たちが重要なのかを説明する必要があります。

人文科学は学生たちに、無関係で自己消費的な未来への道を約束する一方で、学生たちはなぜ入学者数が減少しているのか疑問に思っています。

人文科学の卒業生のほぼ半数が専攻の選択を後悔しているのも不思議ではありませんか?

テクノロジーの世界における人文科学の価値

ジョブズとマスクの違いから人文科学の役割がわかる世界におけるテクノロジーの価値において重要な役割を果たしています。

スティーブ・ジョブズは、Apple の成功の多くは、大学を中退したリード大学でのプレー時代のおかげであるとよく強調しました。ダンス、そして Mac のデザインに美的基礎を与えたあの有名な書道のレッスンです。

「私たちの業界の多くの人は、多様な経験を十分に持っていません。そのため、つながりを築くための十分な点を持っておらず、最終的に行き着くのは非常に直線的な解決策です。そして、問題に対する広い視野を持っていない」とジョブズ氏は語った。

「人間の経験についての理解が広がれば広がるほど、デザインはより良くなります。」 Apple は人文科学のテクノロジー企業です。世界最大の企業でもあります。

リベラル教育の明白な価値にもかかわらず、その衰退は続いています。

過去 10 年間で、STEM が急速に進歩した一方で、人文科学は崩壊しました。

コンピュータサイエンスを専攻する学生の数は、現在、人文科学のすべての専攻を専攻している学生の数を合わせた数とほぼ同じです。

エンジニアとヒューマニストはどちらもお互いを必要としています

そして今、GPT-3 と ChatGPT が存在します。

自然言語処理は、人文科学に前例のない一連の問題を引き起こしましたが、すでに危機に瀕しています。人文科学は、学部生をエッセイに基づいて判断します。論文の構成に基づいて博士号を授与します。

両方のプロセスを自動化できたらどうなるでしょうか?

元シェイクスピア教授としての私の経験に基づくと、この新しい現実に直面するには学界は 10 年かかると思います。学生がテクノロジーを理解するのに 2 年、教授が 3 年かかります。学生がそのテクノロジーを使用していることを認識するには時間がかかり、その後大学管理者がそれに対して何をすべきかを決定するのに 5 年かかります。

教師はすでに世界で最も過重労働で低賃金の人々の1つです。彼らはすでに危機に瀕している人文科学に取り組んでいます。そして今、そのような変化は彼らをさらに同情に値するものにしています。

しかし、現在の大きな違いにもかかわらず、自然言語処理により、エンジニアとヒューマニストは団結することになります。

何が起こっても、彼らはお互いを必要とするでしょう。

コンピュータ科学者には、基本的なヒューマニズムに関する基礎的で体系的な教育が必要です。言語哲学、社会学、歴史、倫理はもはや興味深い理論ではありません。

これらは、チャットボットの倫理的かつ創造的な使用を決定するために重要です。

ヒューマニストは自然言語処理を理解する必要があります。それは言語の未来であるだけでなく、破壊の可能性以上のものがあるからでもあります。自然言語処理は、多くの学術的問題を明らかにすることができます。

考案されたシステムでは解決できない分類と文献年代の問題を明らかにします。

たとえば、大規模な言語モデルのパラメータは、シェイクスピアがどの劇を書いたかを判断するシステムよりもはるかに複雑です。

テキスト予測モデルを介して破損したテキストのギャップを埋める、特定の種類の修復も可能です。

文体と言語学の問題を再定式化します。

サミュエル・テイラー・コールリッジのように書くことを機械に教えることができれば、その機械は何らかの形でサミュエル・テイラー・コールリッジがどのように書いたかを教えてくれるはずです。

ヒューマニズムとテクノロジーの関係には、専門分野を超えた幅広い視野と興味を持つ人材が必要です。