L’article « What people ask me most. Also, some answers » (Ce que les gens me demandent le plus souvent. Quelques réponses également), rédigé par le professeur Ethan Mollick, aborde les questions courantes et les idées fausses sur l’IA générative. Mollick, qui a interagi avec divers professionnels au sujet des modèles de langage à grande échelle (LLM), note que la désinformation se propage souvent en raison d’un manque de documentation claire de la part des développeurs d’IA. Il souligne que l’écriture de l’IA ne peut pas être détectée de manière fiable, ce qui démystifie l’efficacité des détecteurs d’écriture de l’IA et met en évidence les défis en matière d’honnêteté académique. Mollick évoque également la difficulté d’identifier les images générées par l’IA, suggérant qu’il deviendra presque impossible de les distinguer des images réelles. Le professeur Ethan Mollick partage également des perspectives éclairées dans sa récente newsletter :
Détecter un texte généré peut s’avérer difficile, même pour une personne experte en intelligence artificielle comme Mollick. Lorsque cela se produit, cela suggère que les élèves ne font peut-être pas beaucoup d’efforts et se contentent de simples indications.
Pour garantir l’égalité des chances en matière d’éducation à tous, les enseignants doivent enseigner aux étudiants les outils de l’IA, les bases industrielles et bien plus encore. Interdire l’IA est une approche contreproductive. L’accent devrait plutôt être mis sur la transmission de compétences en IA, et pas seulement de connaissances spécifiques à un domaine.
Parallèlement, l’IA permet aux enseignants de fixer des normes plus élevées et de mettre les étudiants au défi de réaliser des choses apparemment impossibles. Si les étudiants ont des difficultés de mémorisation, ils peuvent se tourner vers l’IA pour les aider en une semaine. Les étudiants peuvent bénéficier de Math and Code Interpreter pour l’analyse des données, tandis que les apprenants de langues étrangères peuvent générer des essais dans un anglais impeccable. Le concept d’exception devient obsolète lorsque vous possédez un « grand égalisateur » comme l’IA.
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De plus, Mollick fournit des ressources précieuses pour intégrer l'IA dans les processus éducatifs, notamment des modèles de langage volumineux de premier ordre comme GPT-4 et Claude 2 pour la gestion de documents volumineux.
Concernant l’utilisation pratique de l’IA, Mollick suggère qu’il n’existe pas de guide universel. Pour réussir avec l’IA, il faut une expérience pratique, comprendre sa nature imprévisible et reconnaître ses capacités en évolution rapide. Il recommande d’utiliser des LLM avancés comme GPT-4, Bard de Google ou Claude 2 d’Anthropic et de les expérimenter sur différentes tâches pour comprendre leur potentiel et leurs limites.
Mollick aborde les questions de politique, expliquant que si les préoccupations en matière de confidentialité des données sont légitimes, les entreprises d’IA proposent des solutions pour protéger les données des utilisateurs. Il s’intéresse aux eaux troubles du droit d’auteur, où le statut juridique du contenu généré par l’IA reste incertain, même si certaines entreprises offrent des protections juridiques aux utilisateurs.
L’article réfute l’idée selon laquelle les IA se détérioreraient au fil du temps, en précisant qu’elles évoluent et nécessitent des méthodes d’interaction différentes. Mollick reconnaît que le développement de l’IA pourrait être confronté à de futurs obstacles, comme la rareté des données ou un Internet saturé de contenu généré par l’IA, mais il reste optimiste quant aux progrès continus dans ce domaine.
La convergence de l’IA et de l’EdTech présente une multitude d’opportunités.
Récemment, OpenAI et Tools Competition ont lancé le « Learning Impact Prize » doté d’un prix de plus de 5 millions de dollars pour stimuler le développement technologique afin de répondre aux besoins croissants des étudiants du monde entier. Le concours comporte cinq axes, divisés en trois catégories : Catalyst Awards (prix de 50 000 $), Growth Awards (prix de 150 000 $) et Transform Awards (prix de 300 000 $). Les axes comprennent l’accélération et l’évaluation de l’apprentissage, la préparation au monde du 21e siècle, le coaching des instructeurs pour l’éducation de la petite enfance, la facilitation de la recherche en sciences de l’apprentissage et l’engagement des apprenants adultes dans l’enseignement supérieur.
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