11 月 30 日は、ChatGPT の 3 周年記念日です。ChatGPT の開始により、日常の人々が Generative AI (GenAI) にアクセスし、対話する方法が変わりました。
ほんの数例を挙げると、人々は学業上の理由と個人的な理由の両方で GenAI を使用しています。たとえば、文法編集、メモ取り、食事計画、アクティビティのスケジュール設定などです。 GenAI の効果的かつ責任あるユーザーになる方法を理解することは、学生だけでなく、これらのツールを使用するすべての人にとって重要です。
ミネソタ大学図書館の教育および学習プログラムのリーダー、リンジー・マッツ・ベンソンが、どうすれば GenAI をより良く利用できるかについての質問に答えます。
Q: 日常生活で AI を使用するときに大人が抱く可能性のある倫理的な懸念にはどのようなものがありますか?
マッツ・ベンソン: プライバシーの保護とツールによる情報共有のバランスが 1 つの懸念事項です。これらのツールの多くを動かしているものや、ユーザーに関してどのような情報が収集されるのかについては、あまり透明性がありません。たとえば、写真を撮ってさまざまな漫画風の画像に変換できるツールがあります。しかし、アップロードされた写真がどのように処理されるかについてはあまり透明性がなく、それは倫理的配慮となる可能性があります。クールなツールを使用することで、プライバシーや自分の情報に対する主体性を失う価値があるでしょうか?これは、法的文書や健康情報用の GenAI ツールにも当てはまります。大人は、AI ツールが環境に与える影響や、地域でのデータセンター建設の可能性について懸念を抱いているかもしれません。大人も、有害なバイラルコンテンツや偏ったコンテンツを作成するために AI が悪意を持って使用される可能性があることを認識していると思います。
Q: AI を責任を持って使用するためのヒントは何ですか?
マッツ・ベンソン: AI のすべてのユーザーは、GenAI ツールが何から学習するか、つまりデータセットの内容を理解する必要があります。このデータ セットには、利用可能な情報がすべて含まれているわけではありませんが、情報を意識的に除外できる厳選されたリソースのコレクションが含まれています。それは一方的または偏った答えにつながる可能性があります。 GenAI の出力は単なる確率のゲームであり、システムが知っていることに基づいて最も可能性の高い応答を考え出します。返答は意味をなす場合もあれば、言葉のサラダのような場合もあります。何よりも、いつ AI を使用するのが適切なのか、何をツールにアップロードしても問題ないのかを考慮する必要があると思います。 AI ツールは、医学的問題の診断やメンタルヘルスの問題への対処には最適ではありません。 AI の責任あるユーザーになるために行う最善のことは、その理由を考えることです。なぜこれに AI を使用するのか、なぜ AI が選択すべき手段なのかを考えることです。
Q: AI が生成した情報が真実で信頼できるものであるかどうかをどのように判断できますか?
マッツ・ベンソン: 明らかに AI によって生成されたものもありますが、何が本物であるかを識別するのはますます困難になっています。何かが真実で信頼できるかどうかを判断しようとするとき、私は自分自身にいくつかの質問をします。私が読んだり見たりしていることはどの程度もっともらしいでしょうか?この情報は特定可能な情報源から複数の場所で見つけることができますか?コンテンツの主張を裏付ける情報、または図書館員の話にはどのような情報が含まれていますか?証拠や引用はありますか?これはこのトピックに関してバランスのとれた視点ですか、それとも偏った視点ですか?
動画の場合、AI よりも現実の世界についてよく知っていることを忘れないでください。ビデオの中のものは自然に動きますか？背景はループで繰り返されますか?ナンセンスな要素はありますか？ビデオ上の AI 作成ツールのウォーターマークを探し、オーディオの同期の問題に注意してください。 GenAI は画像内の記号やテキストを生成するのが難しいため、スペルミスや意味のない単語がないか探してください。
Q: GenAI を使用するときに学生が遭遇する最も一般的な倫理的ジレンマは何ですか?
マッツ・ベンソン: 学生は、特定のコースワークを完了するための GenAI のこの推定効率を認識し、課題を完了することと主題を体験するというアイデアのバランスを取る必要があります。これにより、どのような学習体験が GenAI の使用に適しているのかという疑問がさらに高まります。 GenAI は学習体験を強化できますが、ユーザーに代わって何かを学習することはできず、場合によってはその応答が不正確または非効率的になることがあります。学生はまた、GenAI の使用量が多すぎるかどうかのバランスを見つける必要があります。周囲の誤解を理解しながら AI の使用を認める適切な方法は何でしょうか?プロジェクトのコースで GenAI の使用が必要な場合、環境への影響や倫理的配慮を理由に、学生は GenAI の使用に反対できますか?
Q: ミネソタ大学でのあなたの研究は、人々がより良い情報市民になるのにどのように役立ちますか?
マッツ・ベンソン: 私の仕事は、情報リテラシーの中核となる概念、つまり学術研究だけでなく日常生活において責任ある方法で情報を見つけ、使用し、評価し、共有する方法を教えることに重点を置いています。私は学部生が研究の中核となるスキルを学ぶのを支援することに多くの時間を費やしています。この夏、私はこの作品の制作を主導する機会に恵まれました。 GenAI+U: GenAI ツールに対する学生の理解を促進するツール。私は、学生がすでに知っているかもしれないことを基盤とした、思慮深く役立つものを作りたかったのです。ビデオとテキストの両方のコンポーネントで関連付け可能でアクセスしやすいものにしたかったのです。学習体験としても、他の学校へのオープン教育リソースとしても、誰でもアクセスできます。これは学部生を念頭に置いて構築されていますが、誰にとっても重要な AI リテラシー スキルの強力な基盤を築くと思います。
リンジー・マッツ・ベンソン は、ツインシティにあるミネソタ大学図書館の教育および学習プログラムのリーダーです。リンゼイの仕事は、図書館が情報リテラシーを学生体験に組み込むことと、図書館全体の教育と学習プログラムの方向性を導くことに重点を置いています。 Lindsay は、AI リテラシーに関する基礎レッスンの 3 つのモジュール セットである GenAI+U: A Student Learning Experience の作成者です。
ミネソタ大学図書館について
ミネソタ大学図書館は、ツイン シティ キャンパスの戦略的リソースであり、クルックストン、ダルース、モリス、ロチェスターにある大学の 4 つのキャンパスに統合的な情報システム サポートも提供しています。ミネソタ大学図書館は、810 万冊以上の蔵書を誇る 10 の図書館施設で構成され、10 億ドル近い価値のある特別コレクションを擁しています。これには、研究コレクションにおける強みと、州内外のリソース共有に長年貢献してきた実績があります。詳細については、こちらをご覧ください lib.umn.edu。
「ミネソタ大学との対話」について
「Talking…with University of Minnesota」は、ミネソタ大学の専門家がタイムリーなトピックに関する質問に答えるリソースです。報道機関はこのコンテンツを再公開することを歓迎します。面接の予約をご希望の場合、または今後のトピックについてご提案がある場合は、大学広報部までご連絡ください。 [email protected]。
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