Buscando um estágio justo e transparente orientado a IA
Uma vez que a lucidez sintético (IA) é usada cada vez mais em instrução e treinamento corporativo, ela traz não exclusivamente oportunidades, mas também riscos. Por um lado, as plataformas podem apropriar o teor com base no desempenho do aluno, recomendar o que aprender a seguir e até julgar as respostas em segundos, tudo graças à IA. Por outro lado, o estágio orientado à IA nem sempre é justo. Por que? A IA aprende com dados que podem ser tendenciosos, incompletos ou não representativos. E se você não identificar preconceitos e corrigi -los, isso pode levar a tratamento injusto, oportunidades desiguais e falta de transparência para os alunos.
É plangente que os mesmos sistemas que personalizem o estágio e beneficiem os alunos em universal também possam excluí -los sem querer. Logo, porquê aproveitamos a IA enquanto garantimos que seja justo, transparente e respeitoso de todo aluno? Encontrar esse estabilidade é chamado de “uso ético de IA”. Inferior, mergulharemos no lado ético do estágio orientado a IA, ajudá-lo a identificar viés, explorar porquê manter algoritmos transparentes e confiáveis e mostrar os desafios e as soluções de usar AI com responsabilidade em instrução e treinamento.
Preconceito no estágio orientado a IA
Quando falamos sobre justiça na IA, principalmente em sistemas de estágio orientados para a IA, o viés é uma das maiores preocupações. Mas o que exatamente é? O viés acontece quando um algoritmo toma decisões injustas ou trata certos grupos de maneira dissemelhante, geralmente devido aos dados em que foi treinado. Se os dados mostrarem desigualdades ou não forem diversos, a IA refletirá isso.
Por exemplo, se uma plataforma de treinamento de IA fosse treinada em dados principalmente de falantes brancos e de inglês, ele pode não estribar os alunos de diferentes idiomas ou origens culturais. Isso pode resultar em sugestões de teor não relacionadas, julgamento injusto ou até excluir as pessoas das oportunidades. Isso é extremamente sério porque o viés pode produzir estereótipos prejudiciais, produzir experiências de estágio desiguais e fazer com que os alunos percam sua crédito. Infelizmente, os em risco são frequentemente minorias, pessoas com deficiência, alunos de áreas de baixa renda ou aquelas com diversas preferências de estágio.
Uma vez que mitigar o viés no estágio orientado pela IA
Sistemas inclusivos
O primeiro passo na construção de um sistema de IA mais justo é projetá -lo com inclusão em mente. Uma vez que apontamos, a IA reflete o que for treinado. Você não pode esperar que ele entenda detalhes diferentes se for treinado exclusivamente em dados de alto-falantes do Reino Uno-inglês. Isso também pode levar a avaliações injustas. Portanto, os desenvolvedores precisam prometer que os conjuntos de dados incluam pessoas de diferentes origens, etnias, gêneros, faixas etárias, regiões e preferências de estágio para que o sistema de IA possa acomodar todos.
Avaliações de impacto e auditorias
Mesmo se você edificar o sistema de IA mais inclusivo, não tem certeza de que funcionará perfeitamente para sempre. Os sistemas de IA precisam de cuidados regulares, portanto, você deve realizar auditorias e avaliações de impacto. Uma auditoria ajudará você a identificar vieses no algoritmo desde o início e permitirá que você os corrija antes que eles se tornem um problema mais sério. As avaliações de impacto levam esse passo adiante e revisam os efeitos de pequeno e longo prazo que os vieses podem ter sobre diferentes alunos, particularmente os de grupos minoritários.
Revisão humana
A IA não sabe tudo, e não pode substituir os seres humanos. É inteligente, mas não tem empatia e não consegue entender o contexto universal, cultural ou emocional. É por isso que professores, instrutores e especialistas em treinamento devem estar envolvidos na revisão do teor que gera e oferecer informações humanas, porquê entender emoções.
Estruturas éticas de IA
Várias organizações emitiram estruturas e diretrizes que podem nos ajudar a usar a IA moral. Primeiro, a UNESCO (1) promove a IA centrada no ser humano que respeita a inconstância, a inclusão e os direitos humanos. Sua estrutura incentiva a transparência, o chegada franco e a possante governança de dados, principalmente na instrução. Logo, os princípios da OCDE na IA (2) afirmam que deve ser justo, transparente, responsável e proveitoso para a humanidade. Por término, a UE está trabalhando em um regulamento de IA (3) sobre sistemas educacionais de IA e planeja monitorá -los estritamente. Isso inclui requisitos para transparência, uso de dados e revisão humana.
Transparência em AI
A transparência significa ser franco sobre porquê os sistemas de IA funcionam. Especificamente, quais dados eles usam, porquê tomam decisões e por que recomendam as coisas. Quando os alunos entendem porquê esses sistemas funcionam, é mais provável que confie nos resultados. Por fim, as pessoas querem saber por que obtiveram essas respostas, não importa por que estão usando um Instrumento AI. Isso é chamado de explicação.
No entanto, muitos modelos de IA nem sempre são fáceis de explicar. Isso é chamado de problema de “caixa preta”. Até os desenvolvedores às vezes lutam para conseguir exatamente por que um algoritmo chegou a uma certa epílogo. E isso é um problema quando estamos usando a IA para tomar decisões que afetam o progresso das pessoas ou o desenvolvimento de curso. Os alunos merecem saber porquê seus dados são usados e qual o papel da IA na formação de sua experiência de estágio antes de consentir em usá -los. Sem isso, será mais difícil para eles confiarem em qualquer sistema de estágio orientado à IA.
Estratégias para aumentar a transparência no estágio orientado pela IA
Modelos de IA explicáveis
A IA explicável (ou XAI) é sobre o design de sistemas de IA que podem explicar claramente o motivo por trás de suas decisões. Por exemplo, quando um LMS explicável por AI classifica um teste, em vez de proferir: “Você marcou 70%”, pode proferir: “Você perdeu as perguntas sobre nascente módulo específico”. Dar benefícios de contexto não exclusivamente os alunos, mas também os educadores, pois eles podem identificar padrões. Se uma IA recomendar consistentemente certos materiais ou informar os educadores sobre certos alunos, os professores podem verificar se o sistema está agindo de maneira justa. O objetivo de Xai é tornar a lógica da IA compreensível o suficiente para que as pessoas possam tomar decisões informadas, fazer perguntas ou até desafiar os resultados quando necessário.
Notícia clara
Uma das maneiras mais práticas de aumentar a transparência é simplesmente se remeter claramente com os alunos. Se a IA recomendar teor, qualificar uma tarefa ou enviar uma notificação, os alunos devem saber o porquê. Isso poderia recomendar recursos sobre um tópico em que eles marcaram pouco ou sugerindo cursos com base no progresso semelhante de seus pares. Mensagens claras criam crédito e ajudam os alunos têm mais controle sobre seus conhecimentos e habilidades.
Envolvendo partes interessadas
As partes interessadas, porquê educadores, administradores e designers de aprendizagem, precisam entender porquê a IA também está operando. Quando todos os envolvidos sabem o que o sistema faz, quais dados ele usa e quais são seus limites, fica mais fácil identificar problemas, melhorar o desempenho e prometer a justiça. Por exemplo, se um gestor vê que certos alunos recebem suporte extra incessantemente oferecido, poderá explorar se o algoritmo está claro ou se precisa ser ajustado.
Uma vez que praticar estágio ético orientado pela IA
Lista de verificação moral para sistemas de IA
Quando se trata de usar o estágio orientado a IA, não é suficiente exclusivamente obter uma plataforma possante. Você precisa ter certeza de que está sendo usado moral e com responsabilidade. Logo, é bom ter uma lista de verificação moral de IA para quando você está escolhendo software. Todo sistema de estágio movido a IA deve ser construído e medido com base em quatro princípios principais: justiça, responsabilidade, transparência e controle do usuário. Justiça significa prometer que o sistema não favoreça um grupo de alunos em detrimento de outro; A prestação de contas é sobre alguém ser responsável pelos erros que a IA pode cometer; A transparência garante que os alunos saibam porquê as decisões estão sendo tomadas; E o controle do usuário permite que os alunos contestem os resultados ou optem por não participar de certos recursos.
Monitoramento
Depois de adotar um sistema de estágio orientado a IA, ele precisa de avaliação contínua para prometer que ainda esteja funcionando muito. Ferramentas da AI Deve evoluir com base no feedback em tempo real, estudo de desempenho e auditorias regulares. Isso ocorre porque o algoritmo pode responsabilizar em determinados dados e encetar a desvantagem sem querer um grupo de alunos. Nesse caso, exclusivamente o monitoramento o ajudará a identificar esses problemas mais cedo e a corrigi -los antes que eles causem danos.
Treinando desenvolvedores e educadores
Cada algoritmo é moldado por pessoas que fazem escolhas, e é por isso que é importante para desenvolvedores e educadores que trabalham com estágio orientado a IA para obter treinamento. Para os desenvolvedores, isso significa realmente entender porquê coisas porquê dados de treinamento, design de modelos e otimização podem levar ao viés. Eles também precisam saber porquê produzir sistemas claros e inclusivos. Por outro lado, educadores e designers de estágio precisam saber quando podem responsabilizar em ferramentas de IA e quando devem questioná -las.
Desenlace
A justiça e a transparência no estágio orientado pela IA são essenciais. Desenvolvedores, educadores e outras partes interessadas devem priorizar a modelagem da IA para estribar os alunos. As pessoas por trás desses sistemas devem encetar a fazer escolhas éticas a cada passo do caminho, para que todos tenham uma chance justa de aprender, crescer e prosperar.
Referências:
(1) Moral da lucidez sintético
(2) Princípios da IA
(3) Lei da UE AI: Primeira regulamentação sobre lucidez sintético
