O desenvolvimento de nossa escrita
(Nós = bilíngues ingleses não nativos)
Porquê acontece a história da nossa edição de texto em inglês?
Primeiro, houve um léxico grosso de cinco quilômetros e horas de revisão não lacráveis do nosso companheiro linguista. Depois, houve um mecanismo de pesquisa on-line com funções de cola de traslado e pesquisa. Depois vieram dicionários on -line e thesauri, minimizando a premência de se levantar de nossas cadeiras enquanto estamos escrevendo. Em qualquer momento, os editores de texto também introduziram verificadores ortográficos que realmente fizeram sugestões sensatas, mas alguns outros externos também apareceram. Alguns tipos de aplicativos “inteligentes”.
E portanto … a IA generativa assumiu o mundo.
Todos os papéis de edição e revisão foram anunciados para se extinguir.
Tornamo-nos editores de teor gratuitos e independentes.
E tudo muito, está tudo muito, pois isso é unicamente cosméticos. No entanto, o que acontece quando falamos sobre a história da geração de teor em momentos em que você não tem inspiração, tempo ou crédito?
Poderia ser assim: porquê um impulso inicial, talvez tivéssemos uma pessoa com quem conversar ou um professor que pudesse nos levar na direção certa. Para uma “taxa mais completa”, pode ter havido um nerd de classe que teve a gentileza de redigir um cláusula para nós. Ou talvez nosso irmão mais velho ou (menos provável naqueles tempos) um pai aspirante. Pesquisa – para alguns, muito cansativos; Para outros, o poço do conhecimento: bibliotecas. E portanto, a Internet abriu suas portas para inúmeras possibilidades para encontrar inspiração. Ainda tivemos que cavar fundo, no entanto. Foi demorado.
E portanto … a IA generativa assumiu o mundo.
De repente, existe a possibilidade de atingir a produtividade sem paralelo a qualquer um dos estágios históricos anteriores de nossa estação.
Com essa instrumento e produtividade maximizada, poderíamos ser chamados de criadores de teor de primeira risca?
O risco de usar a IA na geração de teor
Você provavelmente está usando a IA muito antes de o hype ser criado em torno da IA generativa. Provavelmente com serviços de streaming de áudio/vídeo, redes sociais ou plataformas de compra on -line. Eu tenho, pelo menos. E a questão de saber se e porquê devemos usar a IA, porquê em todas as coisas novas, a questão típica de caverna de placas. Você ficará na caverna, cego a qualquer catarse (e também transe), ou se aventurará fora da caverna para testar a iluminação.
Mais ou menos, o sentimento universal é que devemos usar a IA para sempre, para melhorar e nos educar sobre porquê usá -lo para minimizar efeitos potencialmente negativos. Sensato, embora tenhamos que estar cientes da diferença entre IA generativa e regularAI fraca.
A IA fraca parece segura, mas buscar a IA generativa é tentador e ousado. Concordo plenamente que pode ser útil e economizando tempo. Nesse contexto, é um mecanismo de pesquisa atualizado, editor de texto e assistente, e, sem incerteza, muitos resultados positivos podem ser detectados, mesmo para empresas.
Nesse ponto, no entanto, é cá que eu desenharia a risca. Em termos de geração de teor com Genai, as perguntas que, porquê criadores de teor eLearning que ganham a vida com isso, devem estar fazendo são os seguintes:
- A maior preocupação é que, se eu deixar Genai fabricar para mim, quão genuíno é esse teor?
- Ele respeita o trabalho e a autoria de outras pessoas?
- Porquê sabemos que o teor exibido é legítimo?
- Por termo, qual é a manadeira de informações exibidas em nossas telas?
Vou tentar responder isso nas seções que virão.
IA generativa, plágio e eLearning
A IA generativa é treinada em materiais existentes e presumo que exista unicamente uma certa quantidade de sua capacidade de produzir teor. A principal incerteza é se esse teor é genuíno. Diz-se que esses modelos são pré-treinados; portanto, o que está em seus materiais de treinamento bruto deve ou pode ser refletido em suas respostas. Logo, estamos testemunhando muitos preconceitos em algumas interpretações de Genai.
Não podemos nem expor o quão respeitoso é o trabalho dos outros, Genai é. O vestuário é que, na comunidade acadêmica e profissional, fui ensinado a sempre respeitar o trabalho de outras pessoas, mesmo que tenha sido usado para inspiração, porquê base para minha própria redação. As políticas e práticas anti-plágio, alinhadas com leis de direitos autorais, são nutridas globalmente e sua relevância foi elevada para o nível regulatório. Em outras palavras, eles não estão cá unicamente para cosméticos.
Anti-Plagado e Direitos Autorais: O que o mundo diz?
Em nível global, o mundo está uno em torno da idéia de que o plágio não deve ser tolerado e que a proteção dos direitos autorais é “crucial para a geração intelectual”, a formulação quase poética usada na UE da UE Diretiva InfoSocSeção 9.
A força da regulamentação de cada região pode ser examinada com mais detalhes; No entanto, mesmo a comunidade de blogs concorda fortemente que o crédito deve ser oferecido a autores das quais trabalho de uma maneira ou de outra contribuiu para a geração da nossa. Não há pesquisa solene para concordar isso, mas – ele – cá está a idéia para um!
Oferecido tudo isso, duas perspectivas podem ser dadas:
- Usar o texto de Genai em nosso trabalho deve ser expedido de forma transparente, pois não vejo razão para não mencioná -lo porquê manadeira. Ok, eu vejo um: se o usamos para uma peça inteira – isso é complicado. Por outro lado, somos plagiadores se não o mencionarmos, mesmo nesses casos?
- Usar o texto de Genai em nosso trabalho não deve ser feito, porque não estamos familiarizados com suas fontes em primeiro lugar. Pode parecer radical, mas é o que é.
De volta ao eLearning e genai
Não esquecemos que tudo isso está escrito da perspectiva de um pai de eLearning em um Filial de eLearning. Porquê você deve ter concluído, o princípio de evitar o teor gerado pela IA também seria aplicado cá. Pelo menos, o postulado de trabalho pode ser o seguinte: se estamos vendendo nossa autoria para viver, seria antiético contrabandear o trabalho de Genai porquê nosso.
Genai trabalhando porquê léxico ou editor de idiomas é bom e, portanto, são ferramentas semelhantes que fizeram disso sua especialidade.
Mas – e suspeitamos que essa pode ser uma das próximas perguntas – o que o usarmos para estabelecer alguns processos gerais, conceitos, sugestões de projecto de tirocínio ou qualquer outra estrutura semelhante que seja preenchida com “músculos” por nós mesmos?
Temo o dia em que os clientes obtêm soluções idênticas de todas as agências. Sempre que penso em usar Genai para o propósito mencionado, esse pensamento se espalha apocalypicamente pela minha mente, drenando qualquer libido de usá -lo.
Eu gostaria de somar uma nota a tudo isso. Na verdade, é um insight fornecido por Julie Dirksen em seu post no blog, “O duelo irritante da avaliação de saídas de IA”. Acho realmente interessante e vale a pena a contemplação: se ou quando se for produzido de um Genai, quão competentes eles devem julgar sua validade? Mesmo em um nível fraco-AI, as correções gramaticais muitas vezes sugeridas são inválidas devido ao contexto mais vasto e à incapacidade da máquina de ler e entendê-lo. Porquê conseqüência, a instrumento só é útil se você conseguir examiná -la.
Ferramentas de IA para o desenvolvimento de eLearning
Ai não é tão preta quanto pintada, no entanto. As equipes de produção de eLearning ainda desfrutam de alguns dos benefícios das ferramentas de IA, assim porquê nossos clientes, portanto cá estão alguns exemplos:
- Editores de texto – Sempre bom ter, e gostaríamos de termos melhores em croata também. Um cliente confiaria em você se sua escrita fosse uma calamidade gramatical? Nós não.
- AI Ferramentas generativas de voz – Com o tempo, eles se tornaram muito realistas e representam uma opção econômica para scripts menos exigentes.
- Geradores de avatar em vídeo AI – Com o tempo, confiamos que eles também se tornarão realistas.
- Dublagem e tradução – Imenso economizador de tempo. No entanto, um elevado nível de escrutínio deve ser fornecido nas traduções, porquê frequentemente o contexto, o sarcasmo e as piadas relacionadas à cultura podem ser perdidas na tradução.
Admitimos que poderíamos estar mais abertos a Genai, mas enquanto a autoria for a nossa subsistência, a abordagem mais moral é evitar fontes duvidosas. Devem ser feitos esforços para evitar o plágio e respeitar totalmente os direitos autorais. Esse princípio é cultivado globalmente e os autores devem obter crédito simples por seu trabalho.
No reino da geração de teor de eLearning, narrativa E a originalidade ainda é altamente estimada e encorajada, e ainda estamos tranquilizados se a pura inovação puder vir de um pouco dissemelhante da mente humana.
O que o Chat GPT tem a expor?
Unicamente por diversão, para fechar o cláusula em estilo, perguntamos a ChatGPT, com base na arquitetura GPT-4, a seguinte pergunta: “Em não mais de 50 palavras, você poderia mencionar quais riscos potenciais de usar a IA generativa para geração de teor em eLearning são? “
Esta é a resposta: “Os riscos potenciais incluem problemas de controle de qualidade, garantindo que o teor gerado pela IA seja preciso e desempenado aos objetivos de aprendizagem, preocupações éticas sobre privacidade e viés de dados e a potencial perda de originalidade e empatia humana no teor educacional”. (Esta pergunta e resposta foram fornecidas em 19 de julho de 2024.)
Um pouco mais tarde no tempo, Claude.ai nos deu essa produção (4 de fevereiro de 2025): “Os principais riscos incluem potenciais alucinações de IA, criando teor de tirocínio indefinível, preocupações com direitos autorais/plagiarismo, perda de voz humana autêntica, qualidade inconsistente e dificuldade em manter a marca tom.
Ewyse
A Ewyse é uma escritório premiada, usando uma metodologia exclusiva chamada estrutura 3C para ajudar a fabricar cursos de eLearning perfeitos que se envolvem, entretenam e educam os alunos, ajudando as empresas a obter seus objetivos. Vamos discutir suas idéias!
