Fakültenin yapay zeka hakkındaki paylaşımlarında ortak bir tema gördüm: “Burada kendi başımızayız! Yönetim neden net bir politika belirlemiyor?”
Özet olarak zorlayıcı bir soru gibi görünüyor. Ancak “bir politikaya ihtiyacımız var”dan “ihtiyacımız var”a geçmek Bu politikası” sanıldığından çok daha zordur.
Bunun bir nedeni yapay zekanın hızla hareket eden bir hedef olmasıdır. Sadece birkaç yıl içinde, sahada kağıt-o-matik olarak işlev görse de, laboratuvar modelinden görünüşte zorunlu bir geleceğe dönüştü. Politika geliştirme sürecinden çok daha hızlı hareket ediyor, bu da herhangi bir politikanın yasalaştığı zaman geçerliliğini yitirmesi olasılığını artırıyor. Yine de her yerdedir; Daha geçen hafta sonu, liseyi yarılamış olan küçük yeğenim bana güvenle “herkesin kullandığını” söyledi.
Bazı işverenler yapay zekanın akıcılığını istiyor gibi görünüyor, ancak bunun ne anlama geldiğini tam olarak bilmiyor gibi görünüyorlar ve şimdi bazı firmalar, beşeri bilimler bölümlerini işe aldıkları ve onları teknoloji konusunda eğittiklerini düşünmelerini dış kaynaklardan sağlamayan öğrenciler için yeterince çaresiz durumdalar. Bu çok daha eski bir modele dönüş ve açıkçası hoş karşılanan bir model.
Büyük Reddetme politikası, gerçek öğrenci çalışması olarak sunulan yarım yamalak okumalardan (haklı olarak!) bıkmış olan eğitmenler için gerçekten çekici olacaktır. Ancak öğrencileri, bu konuda zorlayıcı çalışmalar yapan diğer kişilerle karşı karşıya geldiklerinde rekabet açısından dezavantajlı duruma düşürebilir. Ayrıca yapay zekanın yalnızca kötü amaçlar için kullanılabileceğini varsayıyor. Ne kadar hızlı geliştiği göz önüne alındığında, şu anda çok büyük bir zararın verildiğini görsem bile, bunun yalnızca zarar verebileceğini söylemekten çekinirim. Bu, yeniliği etkili bir şekilde engelleyecektir. (Eğitmenlerin, öğrencilerine bir düzenleme egzersizi olarak yazının düzeltmelerini yaptırdığını duydum; bunda bir şeyler var.) Ve bu, eğitmenleri, uygulamanın meşruiyetini sorgulayacak kadar geniş çapta göz ardı edilen kuralları uygulamaya zorlayacaktır. Kültür ve kurallar birbirinden çok uzaklaştığında kültür kazanır.
Yapay zekaya yönelik çevresel itiraz bu noktada gerçek, ancak bunun her zaman böyle olup olmayacağını bilmiyorum. Veri merkezlerinin zamanla çok daha verimli hale geleceğini ve bu noktada çevresel itirazın geçerliliğini yitireceğini hayal edebiliyordum. Eğer asıl itiraz eğimse, o zaman eğime itiraz edin.
(Şahsen ben yapay zekanın uzun tireyi seçmesine karşı çıkıyorum. Uzun tire son derece onurlu bir yazma aracıdır. Elle Cordova unutulmaz bir şekilde ifade ettiChatGPT’nin dişlerine takılması onu kötü yapmaz.)
Büyük Bir Reddetme, bilgisayar bilimi derslerinde ve giderek artan bir şekilde ilgili sağlık programlarında ciddi sorunlar yaratacaktır. Öğrencileri hazırladığımız alanlardaki uygulamaların bir parçası haline geldiğinden, bunu dışarıda bırakmak onların hazırlıklarında bir boşluk bırakacaktır. Hatta öğrencilerden kendilerinin deneyemeyecekleri bir konuda karar vermeleri isteneceğinden, etik derslerini zor durumda bırakabilir.
“Bunu öneri ve yapı için kullanabilirsiniz, ancak içerik için kullanamazsınız” politikası muhtemelen uygulanamayacak kadar incelikli ve incelikli olacaktır.
Laissez-faire politikası aslında hiçbir politika değildir.
“Bu gelecek, bu yüzden öğrencileri onu kullanmaya teşvik ediyoruz” politikası etkili bir şekilde kağıt-o-matiğe teslim oluyor. Eski bir şaka, yapay zekayı doğal aptallıkla karşılaştırır; benim endişem, ilkinin ikincisini rahatsız etmeden bırakmasıdır. Diyelim ki bir pazarlama kampanyasını, sosyal hareketi veya romanı analiz eden beş sayfalık bir makale yazmanın amacı, makalenin kendisi değildir; kağıdı yaratma sürecidir. Öğrenmenin gerçekleştiği yer burasıdır. Eğer süreç bir uyarıya indirgenirse, öğrenmenin durduğu yer burasıdır. Maraton koşmak ile maraton sürmek arasındaki fark budur. Evet, araba kullanmak daha hızlıdır ama sizi forma sokmaz. Maratoncuların araba kullanmasına izin vermek, maratonun amacına aykırıdır.
Her akademik bölümün kendi politikasını belirlemesine izin verme politikası, bilgisayar programlama derslerini sosyoloji derslerinden potansiyel olarak ayırma avantajına sahiptir. Ancak bu aynı zamanda sahada tutarsızlığa ve departmanlar kayıt için yarışırken dibe doğru potansiyel bir yarışa da yol açıyor. Ve çok küçük departmanlar için bu, hiçbir politikanın olmamasından pek de farklı değildir.
Bütün bunlar, yapay zekanın neye benzediğinin yıllar boyunca anlamlı bir şekilde değişmeyeceğini varsayıyor. Son birkaç yıldır gördüklerimiz göz önüne alındığında, bu kötü bir bahis.
Şu anda pek çok kurum, kapsamlı açıklamalar yapmadan önce ortalığın yatışmasını beklemenin daha iyi olduğu görüşünde. Kağıt-o-matikten bıkmış biri için bunun neden teslimiyet gibi görünebileceğini anlayabiliyorum. Ancak gerçek bir politikanın boşluklarını doldurmak -her yerde mevcut olduğunda ve bahsettiğimiz mekanizmalar değişirken- hevesli ve kibirli olmak arasında bir yerdedir. Ve bunu söylerken bile, uzun çizgilerimi soğuk, ölü ellerimden çıkarabileceğinizi söyleyen reddedenlere katılıyorum.
