Великі мовні моделі з нами назавжди. Ось як я їх використовує Хонг Ян (Hong Yang), професор екології в Університеті Редінга, Великобританія.
Наприкінці листопада 2022 року моє викладання в університеті раптово перервав несподіваний гість - ChatGPT, велика мовна модель (Large Language Model, LLM), алгоритм, який навчається на величезному наборі мовних даних і може узагальнювати, перекладати та створювати текст.
Як і багатьох викладачів, мене найбільше турбує те, що студенти використовують цей інструмент для списування під час написання есе. Я розумію важливість забезпечення оригінальності студентських робіт та уникнення академічної нечесності. Деякі університети США, наприклад, Вашингтонський університет у Сент-Луїсі, штат Міссурі, визначили текст, створений за допомогою ChatGPT, як плагіат, а деякі азійські університети, наприклад, Університет Гонконгу, повністю заборонили використання ChatGPT, але в багатьох установах немає чітких інструкцій - зокрема, в Університеті Редінга у Великій Британії, де я викладаю курси про забруднення повітря.
Я не думаю, що ми можемо повністю заборонити ChatGPT, тому що сучасні технології ускладнюють виявлення робіт, написаних за допомогою LLM. Мої студенти скоро закінчать навчання і почнуть працювати, і їхні роботодавці можуть попросити їх попрацювати з моделями штучного інтелекту. Якщо вони не знатимуть, як правильно їх використовувати, це може їх обмежити. Ми не можемо заборонити студентам користуватися калькуляторами чи інтернетом, і ми не зможемо заборонити їм користуватися ChatGPT. Краще зрозуміти цей інструмент і спробувати інтегрувати його в процес викладання.
Переосмислення завдань
У попередні роки я задавав студентам огляд літератури. Цього року, щоб уникнути плагіату і заохотити творчість, я попросила студентів працювати в малих групах для збору даних про якість повітря в кампусі. Однак студенти все одно будуть використовувати статистичні методи для самостійного аналізу даних і писатимуть індивідуальні есе.
Звичайно, багато студентів не знайомі зі створенням подібних проєктів. Деяким було важко придумати відповідний метод для оцінки викидів вуглекислого газу - тому я запропонував їм використовувати ChatGPT для допомоги. LLM може окреслити кілька етапів: від визначення місця вимірювання до вибору пристрою для моніторингу CO2, налаштування обладнання, збору та аналізу даних, а також представлення та поширення результатів.
Студенти виконали всю роботу, коли справа дійшла до наукового аналізу та написання есе - але вони також дізналися, як LLM можуть генерувати наукові ідеї та допомагати планувати типові експерименти.
Мої студенти вивчають науку про навколишнє середовище або географію, тому більшість з них не дуже добре володіють мовами програмування, такими як R та Python. Іноді у мене також виникають проблеми з налагодженням коду на цих мовах. ChatGPT може допомогти в цьому. Наприклад, під моїм керівництвом студенти використовували ChatGPT для створення коду на R для проведення статистичних тестів і аналізу різниці в рівнях CO2 між природними (наприклад, зеленими луками) і створеними людиною (наприклад, аудиторіями) об'єктами на території кампусу. Я виявив, що якщо запит простий, чатбот видасть код, який працює, наприклад, так:
Запит:
Надайте код на мові програмування R для проведення t-тесту для аналізу різниці в рівнях CO2 між природними та антропогенними об'єктами на території університетського містечка
Відповідь:
# Load required librarieslibrary (tidyverse)
# Load the data for CO2 levels at natural and human sitesCO2_data <- read.csv (“CO2_data.csv”)
# Conduct t-test to compare the mean CO2 levels between natural and human sites
t.test (CO2_data$natural_site_CO2, CO2_data$human_site_CO2)
#Output the results
print (t.test(CO2_data$natural_site_CO2, CO2_data$human_site_CO2))
Я також змінив свої методи оцінювання, щоб гарантувати, що мої студенти краще розуміють матеріал і запобігти плагіату. Замість того, щоб просто писати есе, вони роблять 10-хвилинну усну презентацію, щоб поділитися своїми висновками. Такий підхід не лише зменшує ймовірність плагіату, але й робить процес оцінювання більш інтерактивним та цікавим. Я надаю персоналізований зворотний зв'язок кожному студенту, вказуючи на сфери для вдосконалення та заохочуючи оригінальне мислення.
Потенційні пастки
ChatGPT має багато переваг. Але, з моєї точки зору, як співголови університетської мережі чорношкірих, азійських та етнічних меншин (Black, Asian and Minority Ethnic network), він має негативний вплив на розмаїття та інклюзивність в академічних установах.
Наприклад, під час лекції про парникові гази я попросив ChatGPT надати список важливих книг про зміну клімату та їхніх авторів. Намагаючись запобігти будь-яким упередженням, пов'язаним з расовою та мовною приналежністю, я включив фразу "незалежно від раси та мови" до свого запиту. Але всі рекомендації ChatGPT були написані англійською мовою. Дев'ять з десяти авторів були білими, і дев'ять з десяти авторів були чоловіками.
Використання інформації зі старих книг і веб-сайтів для підготовки магістрів права може призвести до упередженого, неточного представлення перспектив тих, хто перебуває в маргіналізованих спільнотах, водночас посилюючи голоси тих, хто перебуває при владі. Galactica, LLM, створену технологічною компанією Meta, довелося деактивувати, оскільки вона продукувала расистський контент.
Більшість даних, що використовуються для навчання цих LLM, англійською мовою, тому вони оптимально працюють саме цією мовою. Широке використання LLM може посилити надмірне представництво привілейованих груп, що призведе до подальшої маргіналізації тих, хто вже недостатньо представлений.
Практичні поради
Мій університет має випустити інструкцію про те, як користуватися ChatGPT. До того, як це станеться у вашому університеті, ось кілька порад щодо його продуктивного використання в навчанні:
1. Витратьте трохи часу на вивчення та практику введення запитів (промптів) у ChatGPT.
2. Урізноманітніть свої оцінювання, наприклад, включивши усні презентації, щоб уникнути плагіату.
3. Пам'ятайте про ризик того, що ChatGPT може погіршити нерівність, і продовжуйте деколонізувати свій навчальний план.
4. Визначте чіткі цілі: майте чітке розуміння того, чого ви хочете досягти за допомогою ChatGPT.
5. Тестуйте та вдосконалюйте запити: протестуйте запити за допомогою ChatGPT і вдосконалюйте їх на основі отриманих результатів. Повторюйте цей процес, поки не досягнете бажаного результату.
6. Спільне редагування: працюйте з іншими викладачами та студентами, щоб переглянути та вдосконалити запити.
Сподобалась публікація? Дуже на це сподіваюсь, адже автор відшукував матеріал, перекладав, редагував та адаптовав його для того, щоб читання приносило не лише задоволення, але й було корисним. Можете підтримати його донатом. Навіть 1 гривня принесе радість!
