Generativ AI erbjuder otaliga möjligheter för att förbättra och anpassa lärande på alla nivåer, och skapar nya sätt för både studenter och lärare att interagera med och skapa innehåll. En av de mest revolutionerande tillämpningarna är användningen av AI för att förbättra studenters förmåga att bearbeta och generera innehåll, vilket går långt bortom traditionella uppsatser. Exempelvis kan studenter använda AI-drivna verktyg för att skapa visuella hjälpmedel för presentationer, generera kod för datorvetenskapliga projekt eller till och med komponera musik för kreativa konstuppgifter. Dessa metoder lär inte bara ut användbara AI-kompetenser utan breddar också möjligheterna för lärandeuppgifter.

Generativ AI har också stor potential för studenter med olika inlärningsbehov. Exempelvis är stora språkmodeller (LLM) skickliga på att tillhandahålla översättning i realtid, vilket gör det möjligt för icke-modersmålstalare att bättre förstå kursmaterial eller interagera med sina lärare. På samma sätt kan text-till-tal och tal-till-text-teknologier vara till stor hjälp för studenter med syn- eller hörselnedsättningar, och på så sätt främja en mer inkluderande lärandemiljö.

Det finns också möjligheter att integrera generativ AI i befintliga verktyg och system inom utbildningen, vilket kallas "verktygsledd generativ AI". Här sker ingen direkt interaktion mellan studenter och AI, utan istället används teknologin för att stödja andra utbildningssystem. Ett exempel på detta är AI-chattbottar som kan integreras i lärplattformar (LMS), där de ger omedelbara svar på vanliga frågor om kursens logistik, deadlines eller grundläggande innehåll. Genom att ha ett sådant verktyg som kan ge korrekta och snabba svar på ofta förekommande frågor, minskar den administrativa bördan på lärarna och ger studenterna mer tid att fokusera på sina lärandeaktiviteter.

Bedömning är ett annat område där verktygsledd generativ AI kan bidra avsevärt. AI-drivna system kan hjälpa lärare att snabbt skapa mångsidiga och personliga bedömningsuppgifter, vilket minskar den tid som krävs för testförberedelser. Dessutom kan dessa verktyg potentiellt automatisera rättningsprocessen för vissa typer av uppgifter, vilket frigör värdefull tid för lärarna att fokusera på mer högverkningsfull undervisning. Generativ AI används även i skapandet av själva utbildningsinnehållet, där AI-verktyg kan hjälpa till att generera läroboks-komplement, interaktiva simuleringar och kostsamma grafik som kan komplettera kursmaterialet. Detta har potentialen att dramatiskt minska både kostnader och tid som annars skulle gå åt till att utveckla utbildningsresurser, vilket gör att högkvalitativa resurser blir mer tillgängliga för fler institutioner och studenter.

En annan lovande tillämpning av generativ AI är personliga AI-tutorer. En AI-studiekompis som kan arbeta dygnet runt för att motivera, undervisa, testa och på andra sätt stödja studenter längs deras lärandeväg har beskrivits som en av de mest banbrytande användningarna av modern AI. En sådan tutor skulle utan tvekan vara ett värdefullt verktyg, men hur nära är vi att denna vision ska bli verklighet? En central fråga är noggrannheten och tillförlitligheten hos AI:n. LLM-modeller tränas på enorma mängder data men är fortfarande benägna att producera felaktiga eller nonsensiska svar, så kallade "hallucinationer". I ett utbildningssammanhang, där korrekt information är avgörande, utgör detta ett betydande hinder. AI:n har också svårt att förstå och anpassa sig till individuella studenters behov och känslomässiga tillstånd, något som mänskliga lärare gör intuitivt.

Trots dessa utmaningar görs det snabba framsteg, och de senaste utvecklingarna inom multimodala AI-modeller – som kan bearbeta och generera text, bilder och till och med tal – närmar oss en verklighet där AI-tutorer kan ge visuella förklaringar, svara på verbala frågor och till och med analysera studenternas handskrivna texter eller skisser. Dessutom förbättrar forskningen inom områden som förstärkningsinlärning och få-shot inlärning AI:s anpassningsförmåga och personaliseringskapacitet. Det innebär att AI-tutorer i framtiden kan bli bättre på att skräddarsy sitt undervisningssätt efter individuella studenters behov.

Implementeringen av AI-tutorer behöver dock inte vara en allt-eller-inget-lösning. Det är troligt att vi kommer att se en gradvis integration av AI-tutorer i existerande utbildningsteknologier och metoder. Redan nu ser vi AI-drivna hjälpmedel för läxor, interaktiva läroböcker och personliga quizgeneratorer som sakta börjar ta sig in i klassrum och hem.

Ett intressant exempel på hur generativ AI kan användas inom utbildning är projektet DCC Help, utvecklat av forskare vid University of New South Wales (UNSW). Det syftar till att integrera generativ AI i kompilatorer, verktyg som programmerare använder för att omvandla källkod till körbara program. Kompilatorer är kända för att vara svåra att använda och särskilt svåra att förstå när problem uppstår. DCC Help använder en stor språkmodell för att ge nybörjarvänliga förklaringar av programmeringsfel, vilket har hjälpt över 400 000 studenter vid UNSW att lösa problem med sina programkod när lärarna inte är tillgängliga. Detta visar på hur AI-drivna verktyg kan vara avgörande för studenters lärande utanför ordinarie arbetstid och minska belastningen på redan begränsade resurser.

Personligt anpassat lärande är ett av de mest lovande områdena för AI inom utbildning. Genom att använda maskininlärning för att analysera studenters prestationer kan AI skapa anpassade lärvägar som justeras i realtid. Detta innebär en mer dynamisk och individanpassad utbildning, vilket står i kontrast till traditionell utbildning där kursplaner och bedömningar ofta är fastställda långt i förväg. Personaliseringen gör att studenter kan få en mer skräddarsydd utbildning som bättre passar deras behov och inlärningstempo.

Hur påverkar etiska frågor utvecklingen av artificiell intelligens och digitala system?

När vi ser på den snabba utvecklingen av artificiell intelligens (AI) och dess integration i vårt samhälle, är det omöjligt att undgå att fundera på dess etiska implikationer. AI lämnar inte längre laboratoriet för att enbart vara en teoretisk disciplin; idag påverkar den praktiskt taget varje aspekt av vårt liv. Från hälsovård till utbildning, från ekonomi till miljöskydd, AI är en närvarande aktör i nästan alla områden. Därmed växer behovet av att ställa viktiga frågor om rätt och fel när det gäller teknologins tillämpningar. Och här spelar etiken en avgörande roll.

I ett samhälle där digital teknologi utvecklas med en hastighet vi tidigare inte trott var möjlig, handlar de etiska frågorna inte bara om att förstå teknologin i sig utan om att förstå hur den påverkar individen och samhället som helhet. När AI tillämpas på områden som fattigdom, sociala problem eller miljöskydd, kan det vara de mest utsatta grupperna som påverkas. Människor som lever i fattigdom, minoriteter och andra redan marginaliserade grupper kan komma att vara de som först möter konsekvenserna av beslut tagna av AI-system. Hur dessa system designas, tränas och implementeras måste därför behandlas med särskild omsorg.

En av de mest grundläggande aspekterna av etik handlar om att ta ställning till vad som är rätt och fel, vilket ställer oss inför frågan: Vilka är de bästa metoderna för att fatta moraliska beslut i en värld där teknologin förändrar hur vi förstår världen? För att kunna adressera detta är det viktigt att förstå att etiken inte är ett enkelt system med universella sanningar; det handlar snarare om att balansera mellan olika värderingar och prioriteringar som kan stå i konflikt med varandra. Det är därför viktigt att förstå de grundläggande etiska teorier som vägleder dessa beslut.

Normativ etik, en gren av filosofin, behandlar hur vi bör göra moraliska bedömningar. Det handlar om att identifiera vad som är rätt eller fel i olika situationer. Vanliga exempel på moraliska bedömningar kan vara: "Lögn är fel", "Att ge till välgörenhet är bra", eller "Det är fel att stödja skadliga ideologier". Dessa påståenden är inte neutrala, utan de bär på djupt personliga och samhälleliga värderingar som påverkar hur vi interagerar med andra. När dessa moraliska bedömningar överförs till designen av AI och digitala system, måste vi överväga vilken värdering vi vill ska styra teknologins utveckling.

Detta kan vi förstå genom att titta på exempel från verkligheten. I många länder används AI redan för att förutsäga vilka som har störst risk att drabbas av sjukdomar, baserat på deras socio-ekonomiska bakgrund. Det kan vara en bra lösning för att effektivisera sjukvården, men det väcker också viktiga etiska frågor om rättvisa. Vilka parametrar används för att fatta dessa beslut? Om de baseras på historiska data som reflekterar samhällsstrukturella orättvisor, riskerar vi att förvärra dessa orättvisor snarare än att åtgärda dem.

Detta leder till frågan om rättvisa och transparens inom AI-utveckling. Vi måste tänka på hur beslut fattas och på vilka sätt systemens logik kan återspegla fördomar eller snedvridna perspektiv. Här spelar begreppet "algoritmisk rättvisa" en viktig roll. AI-system, när de är felaktigt designade eller otillräckligt granskade, kan förvärra redan existerande problem snarare än att lösa dem. Också de som är ansvariga för att utveckla dessa system måste förstå att etiska beslut inte bara handlar om att följa regler eller implementera tekniska lösningar utan om att ständigt ifrågasätta vilka effekter deras arbete har på de människor och samhällen de påverkar.

Detta är inte enbart en fråga för AI-forskare eller etiker, utan för alla som är involverade i design, utveckling och användning av digital teknologi. För att säkerställa att de beslut som tas är etiskt hållbara, krävs en omfattande reflektion över de långsiktiga konsekvenserna av teknologins användning. Vi behöver en djupare förståelse för hur dessa system påverkar inte bara de som använder dem direkt utan hela samhällskroppen.

För att förstå hur vi bäst kan navigera denna nya värld där digitala och AI-system genomtränger alla aspekter av vårt liv, måste vi också förstå de filosofiska och samhälleliga teorier som ligger till grund för våra beslut. Vilka värderingar ska vi prioritera när vi utvecklar teknologier som inte bara påverkar våra egna liv utan även kommande generationers möjligheter och friheter? Att förstå dessa frågor är avgörande för att vi ska kunna skapa ett rättvist och etiskt hållbart digitalt samhälle.

Come la Scienza ha Cambiato la Visione dell'Universo: Da Copernico a Halley