Zevenentwintigste bloemlezing over ChatGPT (en aanverwante technologieën)

Ik ben nog steeds bezig met het bekijken van de vele links die ik tijdens de zomervakantie heb verzameld over ChatGPT en aanverwante technologieën. Deze bijdrage bevat weer tien samenvattingen en 84 links, die ik vanwege tijdgebrek of omdat ze Nederlandstalig zijn niet samenvat (zelfs niet met behulp van ChatGPT). Eén bericht gaat over donkere wolken die zich boven OpenAI samen pakken. Andere bijdragen gaan o.a. in op hoe je je als organisatie kunt voorbereiden op een ontwikkeling waarvan we de impact nog niet kunnen overzien.

DALL-E: 3D render of dark clouds gathering over a laptop on a blue background, digital art

‘Einde ChatGPT in zicht door dreigende rechtszaak krant’

Dit is wel een ding. OpenAI heeft zonder toestemming heel veel content in de trainingsdatabase van ChatGPT gestopt. Jasper Bakker meldt nu dat OpenAI wellicht ChatGPT en de dataset moet verwijderen als gevolg van potentiële auteursrechtkwesties. The New York Times (NYT) overweegt namelijk een rechtszaak tegen OpenAI te beginnen om hun intellectueel eigendom te beschermen. OpenAI is volgens Bakker al eerder beschuldigd van schendingen van intellectueel eigendom en privacy in de VS. De discussie betreft informatie uit diverse bronnen, waaronder social media en Wikipedia, die zijn gebruikt om ChatGPT te trainen. Terwijl onderhandelingen tussen de advocaten van NYT en OpenAI over licentierechten stagneren, kan een rechtszaak leiden tot aanzienlijke boetes voor OpenAI, mogelijk tot $150.000 per inbreukmakend artikel. Zelfs voor een bedrijf als OpenAI, waarin miljarden dollars omgaan, is dit te veel van het goede.

Teaching with AI

OpenAI, de maker van ChatGPT en DALL-E, heeft gisteren een handleiding gepubliceerd over het gebruik van ChatGPT in het onderwijs. In de ‘Educator FAQ’ gaan ze onder meer in op beperkingen zoals op het fenomeen ‘bias’. Bij het gebruik van ChatGPT voor beoordelen raden ze af om de applicatie te gebruiken zonder dat een mens het definitieve besluit neemt. Daarnaast delen zij verhalen over hoe docenten ChatGPT gebruiken:

Rollenspellen met uitdagende gesprekken.
Quizzen, toetsen en lesplannen maken op basis van lesmateriaal.
Het verminderen van belemmeringen voor niet-Engelstaligen.
Lerenden kritisch denken.

OpenAI geeft ook voorbeelden van prompts die je kunt hergebruiken:

Lesplannen bedenken.
Creëer effectieve uitleg, voorbeelden, analogieën.
Lerenden helpen leren door les te geven.
Een AI-tutor maken.

Dit is niet de meest uitgebreide handleiding voor docenten die ik ben tegengekomen. In bloemlezing 23 deelde ik bijvoorbeeld al 101 creative ideas to use AI in education, A crowdsourced collection. De handleiding van OpenAI is wel behapbaar en bevat interessante toepassingen.

Nota bene: ik heb al eerder aangegeven dat jij als docent lerenden niet mag vragen een account bij ChatGPT (of een andere generatieve AI-toepassing) te maken, tenzij jouw school dat AVG-technisch netjes geregeld heeft. Lerenden mogen wel op eigen initiatief hier een account maken.

The A.I. Revolution Is Coming. But Not as Fast as Some People Think.

Vooraanstaande leidinggevenden van grote bedrijven beschouwen generatieve AI als baanbrekend, terwijl hun bedrijven tegelijkertijd zeer voorzichtig zijn vanwege mogelijke risico’s zoals datalekken en vraagtekens plaatsen bij datagebruik en nauwkeurigheid. Terwijl sommige bedrijven deze technologie al verkennen, blijven anderen sceptisch. Steve Lohr beschrijft hoe generatieve AI, zoals ChatGPT, productiviteit kan verhogen en triljoenen aan de wereldeconomie kan toevoegen. Tegelijkertijd tonen historische parallellen aan dat opkomst van nieuwe technologieën en hun brede acceptatie tijd kost. Investeringen in AI-start-ups zijn in 2023 explosief gegroeid. Desondanks suggereren voorspellingen van McKinsey dat wijdverbreide adoptie van deze AI tussen de 8 en 27 jaar kan duren. Deze variatie in adoptie is volgens de auteur afhankelijk van economische cycli, regelgeving en managementbeslissingen. Nota bene: je leest vaak ook dat de nieuwste internettechnologieën in steeds kortere tijd geadopteerd worden. Toch is Lohr’s bijdrage een mooie nuancering op de veelgehoorde geluiden dat deze technologie “will revolutionize <vul de naam van de sector maar in>”.

How to Prepare for a GenAI Future You Can’t Predict

Amy Webb gaat in deze bijdrage in op de verleiding van leidinggevenden om te geloven in een toekomst met minder menselijke arbeid. Generatieve AI zou werknemers van vlees en bloed kunnen vervangen. Webb vindt dit een misrekening. Ze stelt dat het te vroeg is om de exacte toekomst van AI te voorspellen, vooral omdat de resultaten van generatieve AI betrouwbaar en geïntegreerd moeten zijn binnen bestaande werkstromen. De kwaliteit van AI-output wordt nog steeds mede bepaald door menselijke feedback. Leidinggevenden zijn volgens haar te veel gericht op onmiddellijke voordelen, in plaats van op hoe hun waardenetwerk in de toekomst zal veranderen. Webb waarschuwt leidinggevenden voor het nemen van risicovolle beslissingen en benadrukt dat de focus moet liggen op het evolueren van de beroepsbevolking met AI, in plaats van vervanging door AI. “AI is not a monolith, and we are just at the beginning of a very long trajectory”, schrijft zij. Onderzoek ook welke gegevens jouw organisatie genereert en hoe deze vandaag en in de toekomst gebruikt kunnen worden door generatieve AI. De sleutel tot productief gebruik van multimodale AI’s is volgens Webb begrijpen hoe en wat te delegeren aan een machine, zodat zowel de mens als de AI meer kunnen bereiken door samen te werken dan door zelfstandig te werken. In haar bijdrage presenteert zij een eenvoudig raamwerk dat leidinggevenden in elke organisatie kan helpen te anticiperen op hoe – en wanneer – hun personeelsbestand zal moeten veranderen om gebruik te kunnen maken van AI. Daarbij gaat het erom organisaties zo te positioneren dat ze op alles voorbereid zijn naarmate AI steeds krachtiger wordt.

Integrating Generative AI into Edtech

Ontwikkelaars van leertechnologie zullen generatieve AI (moeten) integreren in hun oplossingen. Dat stelt deze bijdrage, en ik ben het daarmee eens. Generatieve AI kan inhoud zoals afbeeldingen, video’s en teksten creëren en helpt zo organisaties zich te richten op strategische initiatieven. Een verantwoord gebruik in het onderwijs vereist echter ook aandacht voor zaken als gelijkheid, inclusie en mogelijke vooroordelen. Transparantie, toegankelijkheid, democratisering en verantwoordelijkheid binnen edtech-bedrijven zijn belangrijk. Het concept “human in the loop” zorgt ervoor dat mensen centraal blijven staan bij AI-gebruik. Bovendien is het cruciaal dat docenten en lerenden worden opgeleid in AI.

To GPT or not GPT? Empowering our students to learn with AI

Jennifer Steele benadrukt in dit artikel drie uitdagingen van toepassingen zoals ChatGPT voor het onderwijs: problemen van beoordeling, nauwkeurigheid van informatie en devaluatie van vaardigheden. Ze stelt voor om ChatGPT te gebruiken om kritisch denken en creativiteit bij studenten te bevorderen. Steele suggereert dat, hoewel ChatGPT teksten snel kan samenvatten, het vaak moeite heeft met het begrijpen van complexe concepten, wat een kans biedt voor studenten om hun begrip te verdiepen door de samenvattingen van de AI te analyseren. Ze benadrukt ook het belang van het doceren van zogenaamde genreconventies en het kritisch benaderen van informatie. In haar conclusie pleit Steele voor een toekomst waarin AI wordt begrepen en verantwoord wordt gebruikt, waarbij studenten worden voorbereid op een technologisch geavanceerde wereld.

Developing AI Pedagogical Practices

Stephanie Smith Budhai vindt het belangrijk om AI een plek te geven in het onderwijs, niet als vervanging van docenten, maar als een instrument voor de didactische praktijk. Zij besteedt op drie manieren aandacht aan het didactisch gebruik van AI. 1) Voor instructie adviseert Smith Budhai het ontwerpen van lessen waarbij kritisch denken centraal staat. Generatieve AI-toepassingen, zoals ChatGPT, kunnen worden gebruikt voor het voorbereiden van lessen. 2) Bij betrokkenheid kan AI de leerervaring verbeteren: tools zoals Roblox en Minecraft zullen in toenemende mate gebruik maken van AI en bieden boeiende mogelijkheden. Voor het beoordelen stelt zij voor om educatieve apps te gebruiken zoals Quizlet, Kahoot! en Conker, waar AI -op termijn- helpt bij het genereren van vragen en het volgen van de voortgang van leerlingen. Ze benadrukt de noodzaak om de positieve aspecten van AI te benutten en suggereert complexere opdrachten te ontwerpen die niet eenvoudigweg door AI beantwoord kunnen worden.

Meet Lilli, our generative AI tool that’s a researcher, a time saver, and an inspiration

Normaliter zou ik deze bijdrage alleen in het overzicht met links opnemen. Deze bijdrage illustreert echter een interessante ontwikkeling, waar je op kon wachten. Bedrijven passen generatieve AI-toepassingen toe binnen hun eigen organisatie, gevoed door data van de eigen organisatie. “Lilli” is McKinseys platform dat een gestroomlijnde, onpartijdige zoektocht en synthese biedt van de kennisbasis van het bedrijf. Consultants kunnen hiermee toegevoegde waarde bieden aan klanten, op een efficiënte manier (al is het de vraag of een klant dat ook terugziet op de factuur). Het intellectuele eigendom van deze consultantfirma bestaat uit meer dan 40 zorgvuldig gecureerde kennisbronnen, met meer dan 100.000 documenten en interviewtranscripties, en een netwerk van experts in 70 landen. Kennismanagement krijgt een nieuwe impuls.

The Internet is Fake

“The Dead Internet Theory” stelt dat het grootste deel van het internet in feite bestaat uit AI-bots. Deze bots zijn losgelaten om de bevolking te controleren en winst te genereren. Deze video van ColdFusion verkent wat er waar is van deze theorie. Is het absurd, realiteit of een voorspelling? De video laat in elk geval zien dat bots veel meer inhoud genereren dan mensen doen. De Turing-test komt ook voorbij. Verder eindigt deze video licht optimistisch.

Machine-learning system based on light could yield more powerful, efficient large language models

Dit artikel bevat goed nieuws voor degenen die zich zorgen maken over de enorme energieconsumptie van generatieve AI-toepassingen. Elisabeth Thompson schrijft over een baanbrekend systeem ontwikkeld door een team van MIT dat machine-learning programma’s in potentie vele malen krachtiger kan maken dan de huidige generatie, zoals ChatGPT. Het systeem maakt bij berekeningen gebruik van het verplaatsen van licht in plaats van elektronen met behulp van micron-schaal lasers. Dit leidt tot een verbetering van meer dan 100 keer wat betreft energie-efficiëntie en 25 keer in rekenkracht. Deze innovatie kan impact hebben op tql van technologische toepassingen. Volgens de auteur bestaan de gebruikte technologieën al en kunnen deze binnen enkele jaren commercieel inzetbaar zijn.

Andere bronnen over ChatGPT (geen tijd om kort te beschrijven of Nederlandstalig)

Mijn eerdere bijdragen over ChatGPT (en aanverwante technologieën)

This content is published under the Attribution 3.0 Unported license.

Geef een reactie