对 AI 还是不对 AI

快速阅读: 据《加德满都邮报》称，教师需培养学生批判性参与AI的能力，质疑其输出，识别偏见，思考数据来源与潜在忽视的声音，使AI从捷径变为探究反思的平台，助力提升学生创造力与判断力。

这些能力还可能导致其出现幻觉，捏造数据，错误归因于来源，或者以高度的语言自信生成概念上存在缺陷的解释。就像教学生批判性地阅读文本一样，教师现在面临一个特殊的挑战，即以带着批判的眼光参与数字素养，审问AI输出。

正如学生被教导要批判性地阅读文本或谨慎地解读数据一样，他们现在必须具备AI素养——即以敏锐的眼光与生成工具（如ChatGPT）互动的能力。这要求学生不仅能够熟练使用这些工具，还要具备识别和审查潜在偏见的能力。这意味着需要探讨诸如以下问题：这个模型是基于谁的数据训练的？哪些观点被遗漏了？为什么这个输出看起来有偏见或失衡？

通过这种方式，AI不再是学习的捷径，而是一个深入探究和反思的场所。如果有人认为AI有可能加剧现有的不平等——无论是通过有偏见的数据、算法的不透明性，还是技术获取的差异性——那么培养学生具备识别和审查这些偏见的能力就成为一种迫切需求。

因此，教育的目标不仅是教会学生如何使用AI工具，更重要的是引导他们思考更深层次的问题。例如，训练模型所用的数据来自何方？哪些声音可能被忽略？又是什么原因导致某些输出显得片面或失衡？这些问题的答案，不仅帮助我们理解AI的局限性，也能促使我们反思自身对信息的理解方式。

当教师能够带领学生以批判性思维审视AI输出时，AI将成为探索知识的新伙伴，而非简单的答案机器。这种转变不仅能激发学生的创造力，还能让他们在未来面对复杂社会议题时拥有更强的洞察力与判断力。

(以上内容均由Ai生成)