Categories
Điểm Tin AI Tin Nổi Bật

ChatGPT đã vào lớp học: Mô hình ngôn ngữ lớn có thể chuyển đổi giáo dục như thế nào

Bản tin được dịch và tóm tắt bởi nền tảng tạo trợ lý AI – KamiMind.

Nguồn: Andy Extance, “ChatGPT has entered the classroom: how LLMs could transform education“, Nature, 15/11/2023
Hình minh họa. Nguồn: Riccardo Venturi/Contrasto/eyevine

Nhà nghiên cứu, giáo viên và các công ty đang thử nghiệm các cách để biến các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nổi tiếng nhưng có khuyết điểm như ChatGPT thành “đối tác tư duy” đáng tin cậy và chính xác trong việc học. Ronald Beghetto, một nhà tâm lý giáo dục, đã thiết kế những bot trò chuyện tập trung vào sự sáng tạo, dựa trên công nghệ AI giống như ChatGPT. Những bot này đã được sử dụng trong cuộc thảo luận giữa các sinh viên sau đại học và những người làm trong lĩnh vực giáo dục, và đã nhận được phản hồi tích cực. Mặc dù nhiều người lo ngại sử dụng ChatGPT có thể làm cho việc gian lận trở nên dễ dàng hơn, nhưng Beghetto và những người khác đang khám phá tiềm năng của LLM, như ChatGPT, như những công cụ để tăng cường giáo dục. Một số giáo viên nhìn nhận chúng như những ‘đối tác suy nghĩ’ có chi phí thấp hơn so với một người gia sư và luôn sẵn sàng.

Bản tóm tắt tiếng Anh

Educators and researchers are exploring ways to use large language models (LLMs), like OpenAI’s ChatGPT, to enhance learning. These AI-driven models can serve as potential ‘thought partners’, offering personalized, conversational educational experiences. The approach has been tested by Ronald Beghetto at Arizona State University with positive feedback from students and teachers. However, concerns remain about students using these tools for cheating and the potential for privacy breaches.

Despite these challenges, companies such as MagicSchool and Eduaide are marketing AI assistants based on OpenAI’s LLM technology to aid teachers in lesson planning and student assessment. In addition, tools like PyrEval, developed at Pennsylvania State University, are being used to read essays and extract key ideas.

AI-based education tools like Khanmigo, a result of a partnership between OpenAI and Khan Academy, are being used to guide students through exercises. However, the effectiveness of such tools in truly revolutionizing education remains to be seen. Efforts are being made to improve accuracy, minimize errors and protect student privacy.

The use of LLMs in education also raises concerns about accessibility and potential bias in the information provided. There is a need for transparency in the sources of information used by these models and for inclusion of knowledge and viewpoints from under-represented groups.

In summary, while LLMs present significant potential for enhancing education, their successful implementation depends on addressing challenges related to accuracy, privacy, accessibility, and potential bias.

Bản dịch Anh – Việt

Các nhà nghiên cứu, giáo viên và công ty đang thử nghiệm các cách để biến các mô hình ngôn ngữ lớn nổi tiếng nhưng có khuyết điểm thành ‘đối tác tư duy’ đáng tin cậy và chính xác cho việc học.

Tháng trước, nhà tâm lý giáo dục Ronald Beghetto đã yêu cầu một nhóm sinh viên sau đại học và các chuyên gia giảng dạy thảo luận về công việc của họ theo một cách không thông thường. Ngoài việc trò chuyện với nhau, họ còn trò chuyện với một loạt các chatbot tập trung vào sự sáng tạo mà Beghetto đã thiết kế và sẽ sớm được lưu trữ trên một nền tảng do viện của anh ta, Đại học Arizona State (ASU), quản lý.

Các bot được xây dựng dựa trên công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) giống như công nghệ cung cấp sức mạnh cho ChatGPT nổi tiếng và thông thạo trong việc trò chuyện. Beghetto thúc đẩy các bot nhận các vai trò khác nhau để khuyến khích sự sáng tạo – ví dụ, bằng cách thách thức giả định của một người. Một sinh viên đã thảo luận về các chủ đề luận án khác nhau với các chatbot. Các giảng viên thảo luận về cách thiết kế lớp học.

Phản hồi chủ yếu rất tích cực. Một người tham gia cho biết họ đã từng thử sử dụng ChatGPT để hỗ trợ học tập nhưng không thấy nó hữu ích – khác với các chatbot của Beghetto. Người khác hỏi: “Khi nào những thứ này sẽ sẵn có?” Các bot đã giúp người tham gia tạo ra nhiều khả năng hơn mà họ đã xem xét trước đó.

Nhiều giáo viên lo ngại rằng sự gia tăng của ChatGPT sẽ làm cho việc học sinh gian lận trong các bài tập về nhà dễ dàng hơn. Tuy nhiên, Beghetto, người đang sinh sống ở Tempe, và những người khác đang khám phá tiềm năng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), như ChatGPT, như những công cụ để nâng cao giáo dục.

Sử dụng LLMs để đọc và tóm tắt các đoạn văn bản lớn có thể tiết kiệm thời gian cho học sinh và giáo viên và giúp họ tập trung vào thảo luận và học hỏi. Khả năng thảo luận rõ ràng về hầu hết mọi chủ đề của ChatGPT đưa ra khả năng sử dụng LLMs để tạo ra trải nghiệm giáo dục cá nhân hóa, đối thoại. Một số giáo viên xem chúng như các ‘đối tác tư duy’ tiềm năng có thể chi phí ít hơn một gia sư con người và – không giống con người – luôn sẵn sàng.

“Việc gia sư một-một là can thiệp hiệu quả nhất trong việc giảng dạy, nhưng nó rất đắt và không thể mở rộng,” Theodore Gray, đồng sáng lập của Wolfram Research, một công ty công nghệ tại Champaign, Illinois, nói. “Mọi người đã thử phần mềm, và nói chung nó không hoạt động rất tốt. Hiện nay có một khả năng thực sự rằng người ta có thể tạo ra phần mềm giáo dục hiệu quả.” Gray cho biết với Nature rằng Wolfram Research hiện đang làm việc trên một gia sư dựa trên LLM nhưng chỉ cung cấp ít chi tiết.

Những đối tác AI như vậy có thể được sử dụng để dẫn dắt học sinh qua một vấn đề từng bước, kích thích tư duy phê phán hoặc – như trong trường hợp của thí nghiệm của Beghetto – tăng cường sự sáng tạo của người dùng và mở rộng các khả năng đang được xem xét. Jules White, giám đốc Sáng kiến về Tương lai của Học tập và AI Sinh học tại Đại học Vanderbilt ở Nashville, Tennessee, gọi ChatGPT là “bộ khung ngoại vi cho tâm trí”.

Rủi ro là thực sự

Kể từ khi công ty OpenAI của California ra mắt ChatGPT vào tháng 11 năm 2022, phần lớn sự chú ý về việc sử dụng nó trong giáo dục đã là tiêu cực. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) hoạt động bằng cách học cách các từ và cụm từ liên quan đến nhau từ dữ liệu đào tạo chứa hàng tỷ ví dụ. Trả lời các lệnh của người dùng, chúng sau đó tạo ra các câu, bao gồm cả câu trả lời cho câu hỏi bài tập, và thậm chí cả những bài luận.

Khác với các hệ thống AI trước đây, các câu trả lời của ChatGPT thường được viết rất tốt và có vẻ như đã được nghiên cứu kỹ. Điều này đặt ra lo ngại rằng học sinh sẽ đơn giản là có thể nhờ ChatGPT làm bài tập về nhà cho họ, hoặc ít nhất là họ có thể trở nên phụ thuộc vào một chatbot để nhận câu trả lời nhanh chóng, mà không hiểu lý do.

ChatGPT cũng có thể đưa học sinh đi lạc. Mặc dù xuất sắc trong một loạt các kỳ thi kinh doanh, pháp lý và học thuật, nhưng bot này nổi tiếng là dễ vỡ, sai lầm nếu một câu hỏi được diễn đạt hơi khác, và nó thậm chí còn tạo ra những thứ, một vấn đề được biết đến là bịa chuyện.

Wei Wang, một nhà khoa học máy tính tại Đại học California, Los Angeles, phát hiện ra rằng GPT-3.5 – nguồn cung cấp phiên bản miễn phí của ChatGPT – và người kế nhiệm của nó, GPT-4, đã sai rất nhiều khi được kiểm tra trên các câu hỏi về vật lý, hóa học, khoa học máy tính và toán học lấy từ sách giáo trình và bài thi đại học. Wang và các đồng nghiệp của mình đã thử nghiệm các cách khác nhau để truy vấn hai bot GPT. Họ phát hiện ra rằng phương pháp tốt nhất sử dụng GPT-4, và bot của nó có thể trả lời đúng khoảng một phần ba các câu hỏi trong sách giáo trình theo cách đó (xem hình ‘Lỗi giáo trình của AI’), mặc dù nó đạt 80% trong một kỳ thi.

Lỗi giáo trình của AI. Nguồn: Nature.com

Quyền riêng tư là một rào cản khác: học sinh có thể ngần ngại làm việc thường xuyên với LLMs một khi họ nhận ra rằng mọi thứ họ gõ vào chúng đều được OpenAI lưu trữ và có thể được sử dụng để huấn luyện các mô hình.

Đón nhận LLMs

Nhưng bất chấp những thách thức, một số nhà nghiên cứu, giáo viên và công ty thấy tiềm năng lớn trong ChatGPT và công nghệ LLM đằng sau nó. Giống như Beghetto và Wolfram Research, họ đang thí nghiệm về cách sử dụng LLMs trong giáo dục một cách tốt nhất. Một số người sử dụng các phương thức thay thế cho ChatGPT, một số tìm cách giảm thiểu sai sót và ảo giác, và một số cải thiện kiến thức chuyên ngành của LLMs.

“Có những ứng dụng tích cực không?” Collin Lynch, một nhà khoa học máy tính tại Đại học Bang Bắc Carolina ở Raleigh, chuyên về hệ thống giáo dục, hỏi. “Chắc chắn là có. Có rủi ro không? Có rất nhiều rủi ro và lo ngại. Nhưng tôi nghĩ có cách để giảm bớt chúng.

Xã hội cần giúp học sinh hiểu rõ sức mạnh và rủi ro của LLMs, thay vì chỉ cấm họ sử dụng công nghệ này, Sobhi Tawil, giám đốc tương lai của học tập và đổi mới tại UNESCO, cơ quan giáo dục của Liên Hợp Quốc, tại Paris, nói. Vào tháng 9, UNESCO đã công bố một báo cáo có tiêu đề “Hướng dẫn cho AI Tạo ra trong Giáo dục và Nghiên cứu”. Một trong những khuyến nghị chính của nó là các cơ sở giáo dục cần xác nhận các công cụ như ChatGPT trước khi sử dụng chúng để hỗ trợ học tập.

Các công ty đang tiếp thị các trợ lý thương mại, như MagicSchool và Eduaide, dựa trên công nghệ LLM của OpenAI và giúp giáo viên trường học lên kế hoạch cho các hoạt động học và đánh giá công việc của học sinh. Các học giả đã tạo ra các công cụ khác, chẳng hạn như PyrEval, do nhóm của nhà khoa học máy tính Rebecca Passonneau tại Đại học Bang Pennsylvania ở State College tạo ra, để đọc các bài luận và trích xuất các ý tưởng chính.

Với sự giúp đỡ từ nhà tâm lý học giáo dục Sadhana Puntambekar tại Đại học Wisconsin–Madison, PyrEval đã chấm điểm cho các bài luận vật lý viết trong các lớp học khoa học của khoảng 2.000 học sinh trung học mỗi năm trong ba năm qua. Các bài luận không được cấp điểm theo cách thông thường, nhưng PyrEval cho phép giáo viên nhanh chóng kiểm tra xem bài tập có bao gồm các chủ đề chính hay không và cung cấp phản hồi ngay trong lớp học, điều mà nếu không có sẽ không thể, Puntambekar nói.

Điểm số của PyrEval cũng giúp học sinh suy ngẫm về công việc của họ: nếu AI không phát hiện ra một chủ đề mà học sinh nghĩ rằng họ đã bao gồm, điều đó có thể cho thấy ý tưởng cần được giải thích rõ ràng hơn hoặc họ đã mắc lỗi nhỏ về khái niệm hoặc ngữ pháp, cô ấy nói. Nhóm hiện đang yêu cầu ChatGPT và các LLM khác thực hiện cùng một nhiệm vụ và đang so sánh kết quả.

Giới thiệu về giáo viên AI

Các tổ chức khác sử dụng AI để trực tiếp hỗ trợ học sinh. Đó là cách tiếp cận của công cụ giáo dục dựa trên LLM được sử dụng rộng rãi nhất, ngoại trừ chính ChatGPT; giáo viên và trợ giảng AI Khanmigo. Công cụ này là kết quả của sự hợp tác giữa OpenAI và tổ chức phi lợi nhuận giáo dục Khan Academy tại Mountain View, California. Sử dụng GPT-4, Khanmigo cung cấp cho học sinh những lời khuyên khi họ thực hiện một bài tập, giúp giáo viên tiết kiệm thời gian.

Khanmigo hoạt động khác với ChatGPT. Nó xuất hiện dưới dạng chatbot pop-up trên màn hình máy tính của học sinh. Học sinh có thể thảo luận về vấn đề mà họ đang làm với nó. Công cụ tự động thêm một lời nhắc trước khi gửi câu hỏi của học sinh đến GPT-4, hướng dẫn bot không tiết lộ câu trả lời mà thay vào đó đặt nhiều câu hỏi.

Kristen DiCerbo, giám đốc học tập chính của học viện, gọi quá trình này là “cuộc đấu tranh có ích”. Nhưng cô công nhận rằng Khanmigo vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm và có một ranh giới mỏng manh giữa câu hỏi hỗ trợ học tập và câu hỏi khó đến mức khiến học sinh từ bỏ. “Mánh khóe là tìm ra ranh giới đó,” cô nói.

Khanmigo được giới thiệu lần đầu vào tháng 3, và hơn 28.000 giáo viên và học sinh từ 11-18 tuổi tại Mỹ đang thử nghiệm trợ lý AI này trong năm học này, theo Khan Academy. Người dùng bao gồm cả người đăng ký riêng lẻ cũng như hơn 30 học khu. Cá nhân trả 99 đô la Mỹ mỗi năm để trang trải chi phí tính toán của LLMs, và học khu trả 60 đô la Mỹ mỗi năm cho mỗi học sinh để truy cập. Để bảo vệ quyền riêng tư của học sinh, OpenAI đã đồng ý không sử dụng dữ liệu Khanmigo cho việc huấn luyện.

Nhưng liệu Khanmigo có thể thực sự cách mạng hóa giáo dục hay không vẫn chưa rõ. LLMs được huấn luyện để chỉ bao gồm từ tiếp theo có khả năng xuất hiện nhất trong một câu, không phải để kiểm tra sự thật. Do đó, chúng đôi khi mắc lỗi. Để cải thiện độ chính xác, lời nhắc mà Khanmigo gửi đến GPT-4 giờ đây bao gồm các câu trả lời đúng để hướng dẫn, theo DiCerbo. Tuy nhiên, nó vẫn mắc lỗi, và Khan Academy yêu cầu người dùng cho tổ chức biết khi nó mắc lỗi.

Lynch nói rằng Khanmigo dường như đang làm tốt. Nhưng anh cảnh báo: “Tôi chưa thấy một sự xác nhận rõ ràng nào.”

Nói chung, Lynch nhấn mạnh rằng việc kiểm tra kỹ lưỡng về giọng điệu, cũng như độ chính xác của bất kỳ chatbot nào được sử dụng trong giáo dục là rất quan trọng – và rằng nó không nên xúc phạm hoặc coi thường học sinh, hoặc làm cho họ cảm thấy lạc lõng. “Cảm xúc là chìa khóa để học. Bạn hoàn toàn có thể phá hủy sự quan tâm học tập của ai đó bằng cách giúp đỡ họ theo cách xấu,” Lynch nói.

DiCerbo lưu ý rằng Khanmigo phản ứng khác nhau với mỗi học sinh trong từng tình huống, điều mà cô hy vọng sẽ khiến bot trở nên hấp dẫn hơn so với các hệ thống gia sư trước đây. Khan Academy dự kiến sẽ chia sẻ nghiên cứu về hiệu quả của Khanmigo vào cuối năm 2024 hoặc đầu năm 2025.

Các công ty gia sư khác đang cung cấp LLMs như trợ lý cho học sinh hoặc đang thử nghiệm chúng. Công ty công nghệ giáo dục Chegg tại Santa Clara, California, đã ra mắt một trợ lý dựa trên GPT-4 vào tháng 4. Và TAL Education Group, một công ty gia sư Trung Quốc có trụ sở tại Bắc Kinh, đã tạo ra một LLM gọi là MathGPT mà nó tuyên bố chính xác hơn GPT-4 trong việc trả lời câu hỏi về toán học. MathGPT cũng nhằm mục đích giúp học sinh bằng cách giải thích cách giải quyết vấn đề.

Tăng cường truy hồi

Một phương pháp khác để tạo ra một đối tác học tập AI tích hợp LLM với các nguồn dữ liệu bên ngoài, tập trung vào kiến thức – như một cuốn sách giáo trình hoặc một bộ bài báo khoa học – đã được kiểm định nghiêm ngặt. Mục tiêu của phương pháp sinh thế hệ tăng cường truy hồi (RAG) là để tránh không thể xác minh tỷ lệ nguồn văn bản cho LLM có khả năng đàm thoại.

Công ty AI Merlyn Mind tại New York City đang sử dụng RAG trong LLM Corpus-qa mã nguồn mở của mình, nhằm mục đích giáo dục. Giống như ChatGPT, LLM của Merlyn Mind ban đầu được huấn luyện trên một khối lượng văn bản lớn không liên quan đến giáo dục cụ thể – điều này mang lại khả năng đàm thoại cho nó.

Nhưng không giống như ChatGPT, khi LLM trả lời một truy vấn, nó không chỉ dựa vào những gì nó đã học trong quá trình huấn luyện. Thay vào đó, nó cũng tham chiếu đến một nguồn thông tin cụ thể, giảm thiểu hiện tượng bịa chuyện và các lỗi khác, theo Satya Nitta, giám đốc điều hành của công ty. Merlyn Mind cũng tinh chỉnh LLM của mình để “thừa nhận” nếu họ không có một phản hồi chất lượng cao và làm việc để tạo ra một câu trả lời tốt hơn, và do đó chống lại hiện tượng ảo giác trong nhiều trường hợp, theo Nitta.

RAG cũng được sử dụng bởi ASU, một trong những trường đại học tiên tiến nhất về việc sử dụng LLM, theo Claire Zau, phó chủ tịch của GSV Ventures, một nhà đầu tư vào các công ty công nghệ giáo dục tại New York City. Sau một lần phát hành ban đầu hẹp cho việc kiểm tra, ASU đã ra mắt một bộ công cụ vào tháng 10 cho phép các thành viên của học viện thử nghiệm với LLM trong giáo dục thông qua một giao diện web. Điều này bao gồm quyền truy cập vào sáu LLM, bao gồm GPT-3.5, GPT-4 và Bard của Google, cũng như các khả năng RAG.

Các công cụ này sẽ cho phép nhiều nhà nghiên cứu, như Beghetto, xây dựng các chatbot để sinh viên của họ tương tác. Sau hội thảo ban đầu, Beghetto dự định sử dụng các bot trong một khóa học mà ông đang phát triển. ASU lưu trữ các phiên bản an toàn của LLM trong đám mây riêng của mình để giảm thiểu mối quan tâm về quyền riêng tư, theo Elizabeth Reilley, giám đốc điều hành tăng tốc AI của ASU, người đặt trụ sở tại Phoenix.

Reilley nói rằng các bot đã tạo ra tác động tích cực đối với giáo dục tại ASU. Ví dụ, cô nói, một bot được tạo ra để sử dụng trong khóa học hóa học cơ bản của ASU sử dụng RAG để kết hợp GPT-3.5 với tài liệu khóa học PDF và PowerPoint. Cô đưa ra một ví dụ về một bài kiểm tra tưởng tượng một sinh viên yêu thích bóng chày yêu cầu LLM giải thích về sự tương tác dipole-dipole trong phân tử dựa trên môn thể thao đó. Phản hồi là một lời giải thích chính xác, cô nói, đã dệt vào “một ẩn dụ bóng chày để làm cho nó có ý nghĩa hơn một chút”.

Sử dụng một LLM chung kết hợp với RAG khác với các phương pháp học máy trước đó, đã tìm cách huấn luyện một hệ thống AI để mô phỏng một chuyên gia khoa học, theo Danielle McNamara, giám đốc điều hành viện kỹ thuật học tập của ASU tại Tempe. Những công cụ này thiếu các khả năng tổng quát, như khả năng kết hợp bóng chày vào các khái niệm hóa học, có thể giúp sinh viên. McNamara và các đồng nghiệp của mình hiện đang lên kế hoạch nghiên cứu về hiệu quả của các chatbot và công cụ LLM mà ASU sử dụng.

Các tổ chức khác cũng đang chấp nhận LLM, bao gồm Đại học Vanderbilt tại Nashville, Tennessee, đã cung cấp cho sinh viên trong một số khóa học quyền truy cập vào phiên bản trả phí của ChatGPT, bao gồm quyền truy cập vào các công cụ plug-in chuyên dụng. Các nhà nghiên cứu tại Đại học Sư phạm Đông Trung Quốc ở Thượng Hải đã tạo ra một LLM giáo dục chuyên dụng gọi là EduChat kết hợp đánh giá bài luận, học tập dựa trên đối thoại và hỗ trợ cảm xúc trong một chatbot. Nhóm đã chia sẻ công cụ dưới dạng mã nguồn mở. Mặc dù EduChat vẫn ở giai đoạn sớm, nó đáng chú ý vì là một LLM giáo dục chuyên dụng thay vì là một sự điều chỉnh của một mô hình tổng quát hiện có, như ChatGPT hoặc Bard.

Nó sẽ được chấp nhận không?

Một câu hỏi quan trọng xung quanh việc sử dụng AI trong giáo dục là ai sẽ có quyền truy cập vào nó, và liệu các dịch vụ trả phí như Khanmigo có làm tăng thêm sự bất bình đẳng hiện có trong nguồn lực giáo dục hay không. DiCerbo cho biết Khan Academy hiện đang tìm kiếm các nhà hảo tâm và các khoản tài trợ để giúp trả tiền cho công suất tính toán và cung cấp quyền truy cập cho các trường học thiếu nguồn lực, sau khi ưu tiên những trường học như vậy trong giai đoạn thử nghiệm. “Chúng tôi đang làm việc để đảm bảo rằng sự chia rẽ số hóa không xảy ra,” cô ấy nói.

Thách thức khác là làm thế nào để đảm bảo rằng thông tin mà LLMs cung cấp không bị thiên vị, và rằng các mô hình xem xét kiến thức và quan điểm từ các nhóm đại diện ít hơn. Thông tin như vậy vắng mặt trong phần lớn văn bản mà LLMs được đào tạo trên đó. Sean Dudley, phó chủ tịch phụ trách công nghệ nghiên cứu của ASU, dựa trên Tempe, nói rằng RAG cho phép nền tảng LLM của ASU cung cấp cho người dùng nguồn gốc của câu trả lời của nó. Điều này không loại bỏ vấn đề về thiên vị, nhưng anh hy vọng rằng ít nhất nó sẽ cung cấp sự minh bạch và cơ hội cho sinh viên xem xét kỹ lưỡng nơi thông tin đến từ đâu. “Một phần trong sứ mệnh của chúng tôi là hỏi ai đã bị bỏ qua,” Dudley nói.

Liệu lời hứa của LLMs cho giáo dục cuối cùng sẽ vượt quá các rủi ro vẫn chưa rõ. Lynch chấp nhận rằng chúng là những công cụ mạnh mẽ, nhưng cũng tìm cách giữ cho những khuyết điểm của chúng được tập trung. “Điều này không giống như chúng ta đã học cách bay qua đêm,” anh ấy nói.

Anh so sánh sự chú ý mà chúng thu hút với sự chú ý trước đó được dành cho các khóa học trực tuyến mở rộng và sử dụng giáo dục của các thế giới ảo 3D được biết đến là metaverse. Cả hai đều không có sức mạnh biến đổi mà một số người đã dự đoán trước đó, nhưng cả hai đều có công dụng của mình. “Theo một cách, điều này sẽ giống như vậy. Nó không tồi. Nó không hoàn hảo. Nó không phải là tất cả. Đó là một điều mới,” anh ấy nói.

Tawil, người đã làm việc trong lĩnh vực giáo dục tại UNESCO trong hơn hai thập kỷ, nói rằng việc hiểu rõ giới hạn của AI là rất quan trọng. Đồng thời, LLMs hiện nay đã gắn kết với những nỗ lực của con người đến mức anh nói rằng việc suy nghĩ lại cách dạy và đánh giá việc học là cần thiết. “Điều này đang định rõ lại những gì làm nên chúng ta là con người, những gì độc đáo về trí thông minh của chúng ta.”

Bản tin được dịch và tóm tắt bởi nền tảng tạo trợ lý ảo – KamiMind.

Đọc toàn văn bài gốc tại đây.