Di recente ho avuto l'entusiasmante opportunità di partecipare a un programma chiamato Skype per lo scienziato, che mette in contatto scienziati di diverse discipline (biologi, botanici, ingegneri, informatici, ecc.) con classi di bambini per parlare del nostro lavoro e rispondere alle loro domande. Ho molta familiarità con le discussioni sull'intelligenza artificiale e sull'apprendimento automatico con un pubblico adulto, ma questa è la prima volta che mi sono davvero seduto a riflettere su come parlare di questo argomento ai bambini, ed è stata una sfida interessante. Oggi condividerò con voi alcune idee che ho elaborato nell'ambito di questo processo e che potrebbero rivelarsi utili per chi, in un modo o nell'altro, ha dei figli nella propria vita. Queste idee offrono spunti preziosi su come semplificare concetti complessi di intelligenza artificiale per i bambini, in modo coinvolgente e comprensibile.
Preparati a spiegare un concetto
Quando mi preparo per un discorso davanti a un pubblico, seguo alcune regole di base. Devo essere molto chiaro su quali informazioni intendo presentare e quali nuovi concetti il pubblico dovrebbe conoscere dopo il discorso, perché questo determina tutto ciò che riguarda le informazioni che condividerò. Voglio anche presentare il mio materiale a un livello di complessità appropriato alle conoscenze preesistenti del pubblico, senza semplificare eccessivamente le cose e senza spingere il pubblico oltre il suo livello di comprensione.
Nella mia vita quotidiana, non sono necessariamente pienamente consapevole di ciò che i bambini già sanno (o credono di sapere) sull'intelligenza artificiale (IA). Vorrei che le mie spiegazioni fossero adatte al livello del pubblico, ma in questo caso ho una visione piuttosto limitata delle loro conoscenze pregresse. In alcuni casi, sono rimasto sorpreso nello scoprire che i bambini erano molto consapevoli di aspetti come la concorrenza tra aziende e tra confini internazionali in materia di intelligenza artificiale. Un esercizio utile quando si decide come strutturare un contenuto è quello di elaborare metafore che utilizzino concetti o tecniche che il pubblico conosce già bene. Riflettere su questo ti dà anche un punto di accesso al background del pubblico. Inoltre, sii pronto a cambiare e adattare il tuo stile di presentazione se ritieni di non essere all'altezza. All'inizio mi piace chiedere ai ragazzi cosa pensano dell'intelligenza artificiale e cosa sanno, in modo da avere le idee più chiare prima di andare troppo avanti.
Capire la tecnologia: le basi dei modelli di intelligenza artificiale
Soprattutto quando parlo con i bambini, concentro le mie presentazioni su diversi punti principali. I lettori sanno che sono un grande sostenitore dell'insegnamento ai non esperti di come addestrare modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e altri modelli di intelligenza artificiale, e su quali dati vengono addestrati. Ciò è fondamentale per formare aspettative realistiche sui risultati di questi modelli. Penso che sia facile per chiunque, compresi i bambini, lasciarsi coinvolgere dalla natura incarnata del tono, della voce e persino della "personalità" dei modelli LLM, perdendo di vista i limiti realistici di questi strumenti.
La sfida è mantenere le cose adatte all'età, ma una volta spiegato loro come funziona la formazione, come i modelli LLM apprendono da esempi di materiale scritto o come un modello di diffusione apprende da coppie testo-immagine, potranno trarre le proprie conclusioni sui possibili risultati. Man mano che gli agenti di intelligenza artificiale diventano più complessi e i meccanismi sottostanti più difficili da isolare, è importante che gli utenti comprendano gli elementi costitutivi che portano a questa capacità.
Personalmente, inizio spiegando l'allenamento come un concetto generale, evitando il più possibile il gergo tecnico. Quando si parla con i bambini, un linguaggio incarnato può aiutare a rendere le cose meno ambigue. Ad esempio, "Forniamo ai computer molte informazioni e chiediamo loro di apprendere gli schemi in esse contenuti". Di seguito descriverò esempi di modelli come quelli che si trovano nel linguaggio o nei pixel di un'immagine, perché il termine "modelli" da solo è troppo generico e ampio. Quindi, "Questi modelli che impari sono scritti usando la matematica, e poi questa matematica è ciò che si trova all'interno di un 'modello'. Ora, quando forniamo nuove informazioni al modello, questo ci invia una risposta basata sugli schemi che ha appreso." Da lì, fornisco un altro esempio esaustivo e spiego un processo di formazione semplificato (solitamente un modello di serie temporali perché è molto facile da visualizzare). Successivamente, approfondirò i diversi tipi di modelli e spiegherò la differenza tra reti neurali e modelli linguistici, nella misura in cui ciò sia appropriato al pubblico.
Etica dell'intelligenza artificiale e influenze esterne
Vorrei anche affrontare le questioni etiche legate all'intelligenza artificiale. Credo che i bambini delle elementari, medie e superiori siano pienamente in grado di comprendere تأثيرات البيئية e l'impatto sociale che le tecnologie di intelligenza artificiale, compresi i grandi modelli linguistici (LLM), possono avere. Mi sembra che molti bambini di oggi abbiano una comprensione molto avanzata del cambiamento climatico globale e della crisi ambientale, quindi non è irragionevole parlare della quantità di energia, acqua e minerali rari necessari per far funzionare gli LLM. L'importante è che le spiegazioni siano comprensibili e adatte all'età. Come ho detto prima, usate esempi pertinenti e collegati alle esperienze vissute dal vostro pubblico. Dobbiamo concentrarci su Etica dell'IA e Impatto dell'intelligenza artificiale Sulla società e sull'ambiente.
Ecco un esempio del passaggio dall'esperienza di un bambino all'impatto ambientale dell'intelligenza artificiale.
Non avete tutti un Chromebook da usare per studiare? Avete mai notato che quando lavorate a lungo con il portatile in grembo, il retro si scalda? Magari se avete molti file aperti contemporaneamente o guardate molti video? Questo riscaldamento è lo stesso che si verifica sui computer di grandi dimensioni chiamati server, che vengono eseguiti durante l'addestramento o l'utilizzo di un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM), come quando visitate il sito web chatGPT.
I data center che mantengono in funzione ChatGPT sono pieni di server che funzionano tutti contemporaneamente e si surriscaldano moltissimo, il che non giova all'hardware. Quindi, a volte questi data center utilizzano acqua fredda e alcuni prodotti chimici insieme, che vengono pompati attraverso tubi che corrono direttamente sopra tutti i server. Questo aiuta a raffreddare le macchine e a mantenerle in funzione. Tuttavia, questo significa che viene utilizzata una grande quantità di acqua, mescolata con i prodotti chimici e riscaldata durante il passaggio attraverso questi sistemi. Questo può significare che quest'acqua non è disponibile per altri scopi, come l'agricoltura o l'acqua potabile.
"Altre volte, questi data center utilizzano grandi condizionatori d'aria, che consumano molta elettricità per funzionare, il che significa che potrebbe non esserci abbastanza energia per le nostre case o aziende. A volte l'elettricità viene prodotta anche bruciando carbone nelle centrali elettriche, il che rilascia gas di scarico nell'aria e aumenta l'inquinamento."
In questo modo si introduce l'esperienza del bambino nella conversazione e gli si fornisce un modo concreto per relazionarsi al concetto. Si possono avere discussioni simili sull'etica del copyright e sul furto di contenuti, utilizzando artisti e creatori noti ai bambini, senza dover addentrarsi nei dettagli della legge sulla proprietà intellettuale. I deepfake, a sfondo sessuale e non, sono sicuramente un argomento che anche molti bambini conoscono bene, ed è importante che siano consapevoli dei rischi che essi rappresentano per gli individui e per la società quando utilizzano l'intelligenza artificiale.
Può essere spaventoso, soprattutto per i bambini piccoli, quando iniziano a comprendere alcune delle applicazioni non etiche dell'intelligenza artificiale o le sfide globali che crea e si rendono conto di quanto potenti possano essere alcune di queste cose. I bambini mi hanno chiesto: "Come possiamo risolvere la situazione se qualcuno insegna all'intelligenza artificiale a fare cose cattive?" Per esempio. Vorrei avere risposte migliori a questa domanda, perché in pratica avrei dovuto dire: "A volte l'intelligenza artificiale ha le informazioni per fare cose sbagliate, ma ci sono anche molte persone che lavorano duramente per rendere l'intelligenza artificiale più sicura e impedirle di condividere informazioni o istruzioni sbagliate su come fare cose sbagliate".
Decostruire il concetto di “verità”
Umanizzare l'intelligenza artificiale è un vero problema sia per gli adulti che per i bambini: tendiamo a fidarci di una voce amichevole e sicura quando ci dice qualcosa. Gran parte del problema è dovuto al fatto che la voce del modello linguistico generale (LLM) che ci dice le cose è spesso amichevole, sicura e sbagliata. Il concetto di educazione ai media è un argomento importante nell'istruzione da anni ormai, eEstenderlo ai grandi modelli linguistici (LLM) è un'evoluzione naturale.. Proprio come gli studenti (e gli adulti) devono imparare a essere consumatori critici di informazioni create da altre persone o aziende, noi dobbiamo essere consumatori critici e attenti di contenuti generati dal computer. Ciò include la comprensione dei limiti di queste tecnologie.
Penso che questo vada di pari passo anche con la comprensione della tecnologia. Quando spiego che il compito di un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) è quello di apprendere e copiare il linguaggio umano, al livello più semplice determinando la parola possibile successiva in una stringa in base a quella che la precede, ha senso quando affermo che un LLM non può comprendere l'idea di "verità". La verità non fa parte del processo di formazione e, allo stesso tempo, la verità è un concetto davvero difficile da afferrare perfino per le persone. Un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) può fornire dati esatti nella maggior parte dei casi, ma, in base alla probabilità, di tanto in tanto si presenteranno punti ciechi e potenziali errori. Di conseguenza, i bambini che lo utilizzano devono essere pienamente consapevoli della fallibilità dello strumento.
Tuttavia, questa lezione ha un valore che va oltre il semplice utilizzo dell'intelligenza artificiale, perché ciò che stiamo insegnando riguarda la gestione dell'incertezza, dell'ambiguità e degli errori. Come ha sottolineato Berman e Ajawi (2023)“L’istruzione in un mondo mediato dall’intelligenza artificiale implica imparare a gestire situazioni ambigue, parziali e vaghe, che riflettono le relazioni interconnesse tra persone e tecnologie.” Mi piace molto questa inquadratura, perché richiama un concetto a cui penso spesso: i grandi modelli linguistici (LLM) sono creati dagli esseri umani e riflettono le interpretazioni dei contenuti generati dagli esseri umani. Quando i bambini imparano come si formano i modelli, che sono fallibili e che i loro risultati derivano da input generati dall'uomo, riconoscono la natura nebulosa del funzionamento della tecnologia oggi nella nostra società in generale. (In effetti, consiglio vivamente l'intero articolo a chiunque stia pensando a come insegnare l'intelligenza artificiale ai propri figli.)
Nota a margine su foto e video
Come ho detto prima, la proliferazione di contenuti video e immagini creati con l'intelligenza artificiale solleva molte domande difficili. Credo che sia fondamentale fornire ai bambini informazioni in questo ambito, poiché è facile assorbire informazioni errate o vere e proprie bugie attraverso contenuti visivi accattivanti. Per la maggior parte dei bambini, questo contenuto rappresenta anche un passo avanti rispetto al processo creativo vero e proprio, poiché gran parte di questo materiale viene ampiamente condiviso sui social media ed è improbabile che venga categorizzato correttamente. Può essere utile parlare ai bambini dei segnali che aiutano a riconoscere il materiale generato dall'intelligenza artificiale, così come di competenze generali di alfabetizzazione mediatica critica come "Se sembra troppo bello per essere vero, probabilmente è falso" e "Ricontrolla le cose che senti in questo tipo di pubblicazione". È fondamentale insegnare ai bambini come verificare i fatti e le fonti di informazione per migliorare la loro capacità di distinguere tra contenuti veri e falsi.
barare usando l'intelligenza artificiale
Nonostante tutti i problemi etici e i rischi di errori negli LLM, questi strumenti di intelligenza artificiale sono incredibilmente utili e coinvolgenti, quindi è comprensibile che alcuni studenti possano ricorrere a essi per copiare durante i compiti e a scuola. Direi che dobbiamo solo parlare con loro, spiegando che l'obiettivo è apprendere le competenze necessarie per portare a termine i compiti e che se non le imparano perderanno le competenze necessarie nelle classi successive e più avanti nella vita... ma sappiamo tutti che i bambini raramente sono così logici. Il loro cervello è ancora in via di sviluppo e, a volte, anche per gli adulti è difficile pensare a queste cose. Per comprendere l'impatto dell'intelligenza artificiale sull'istruzione è necessario avere una conoscenza approfondita delle capacità di questi strumenti e del loro potenziale impatto sullo sviluppo di competenze essenziali.
Fondamentalmente, si possono adottare due approcci: trovare il modo di rendere i compiti scolastici più difficili o impossibili da copiare, oppure integrare l'intelligenza artificiale in classe partendo dal presupposto che gli studenti ne avranno a disposizione in futuro. Ora, il lavoro supervisionato in classe può offrire agli studenti l'opportunità di apprendere alcune delle competenze di cui hanno bisogno senza l'intervento digitale. Tuttavia, come ho detto prima, la conoscenza dell'uso dei media deve ora includere davvero modelli linguistici di grandi dimensioni e credo che l'uso supervisionato di modelli linguistici di grandi dimensioni da parte di un insegnante esperto possa avere un grande valore pedagogico. Inoltre, è davvero impossibile “rendere i compiti a prova di intelligenza artificiale” svolti al di fuori della supervisione diretta di un insegnante, e dobbiamo esserne consapevoli. Tuttavia, non voglio che sembri facile: vedi sotto nella sezione Letture aggiuntive Per una serie di articoli accademici sulle grandi sfide dell'insegnamento dell'alfabetizzazione all'intelligenza artificiale in classe. Gli insegnanti si trovano ad affrontare un compito molto impegnativo: non solo devono cercare di stare al passo con la tecnologia e di adattare i propri metodi di insegnamento ai tempi, ma anche di fornire ai propri studenti le informazioni necessarie per utilizzare l'intelligenza artificiale in modo responsabile. Gli educatori dovrebbero inoltre concentrarsi sull'insegnamento agli studenti di come valutare criticamente le informazioni generate dall'intelligenza artificiale e di sviluppare le loro capacità di pensiero critico.
Imparare dall'esempio dell'educazione sessuale: lezioni di intelligenza artificiale
In definitiva, la domanda è: cosa dovremmo esattamente raccomandare ai bambini e cosa dovrebbero evitare in un mondo in cui l'intelligenza artificiale è presente, sia dentro che fuori dalla classe? Raramente sono un sostenitore del divieto o della proibizione di idee e credo che l'esempio di un'educazione sessuale completa, basata sulla scienza e adatta all'età fornisca una buona lezione. Se ai bambini non vengono fornite informazioni accurate sul loro corpo e sulla loro sessualità, non avranno le conoscenze necessarie per prendere decisioni consapevoli e responsabili in questo ambito. Gli adulti non saranno lì a far rispettare gli obblighi quando i bambini devono prendere decisioni difficili su cosa fare in circostanze difficili, quindi dobbiamo assicurarci che i bambini siano dotati delle informazioni necessarie per prendere queste decisioni in modo responsabile. Ciò include una guida morale, ma anche informazioni fattuali. Allo stesso modo, dobbiamo garantire che gli studenti acquisiscano una comprensione approfondita del potenziale e dei rischi dell'intelligenza artificiale, in modo che possano utilizzarla in modo efficace e responsabile nell'era digitale.
Modellazione della responsabilità nell'uso dell'intelligenza artificiale
Un'altra cosa che ritengo importante sottolineare è che anche gli adulti dovrebbero adottare un comportamento responsabile quando hanno a che fare con l'intelligenza artificiale. Se insegnanti, genitori e altri adulti presenti nella vita dei bambini non sono consapevoli in modo critico dell'intelligenza artificiale, non saranno in grado di insegnare ai bambini a essere consumatori critici e attenti di questa tecnologia.
L'articolo ha sollevato New York Times Sono un po' frustrato dal modo in cui gli insegnanti usano l'IA. L'articolo non riflette una profonda comprensione dell'IA, confondendola con alcune statistiche di base (l'analisi dei dati degli studenti da parte degli insegnanti per adattare l'insegnamento al loro livello non è né un'IA né una novità o un problema), ma avvia una riflessione su come gli adulti nella vita dei bambini utilizzino gli strumenti di IA e sottolinea la necessità che questi adulti modellino un uso trasparente e critico dell'IA. (Affronta anche brevemente la questione dell'industria a scopo di lucro che spinge l'IA nelle aule, un problema che sembra meritevole di più tempo – forse ne parlerò più avanti.)
Per contrastare una delle affermazioni dell'articolo, non mi lamenterei dell'uso di modelli linguistici di grandi dimensioni da parte degli insegnanti (LLM) per condurre una revisione iniziale per valutare i materiali scritti, purché monitorino e convalidino l'output. Se i criteri di valutazione ruotano attorno a grammatica, ortografia e meccanica della scrittura, è probabile che un modello linguistico di grandi dimensioni sia appropriato in base al modo in cui viene addestrato. Non voglio fidarmi ciecamente di un modello linguistico di grandi dimensioni senza che un essere umano gli dia almeno una rapida occhiata, ma il linguaggio umano è in realtà ciò per cui è stato progettato. L'idea che "lo studente ha dovuto scriverlo, quindi l'insegnante deve valutarlo" è ridicola, perché lo scopo dell'esercizio è far imparare lo studente. Gli insegnanti conoscono già i meccanismi della scrittura e questo non è un progetto che mira a costringerli ad apprendere qualcosa che può essere conseguito solo attraverso la valutazione manuale. Penso che il New York Times lo sapesse e che la formulazione fosse principalmente a scopo di clickbait, ma vale la pena dirlo chiaramente.
Questo punto ci riporta alla sezione precedente sulla comprensione della tecnologia. Se si comprende con sicurezza in cosa consiste il processo di formazione, è possibile stabilire se tale processo produrrà uno strumento in grado di gestire un'attività. Ma l'automazione della valutazione fa parte dell'istruzione da almeno decenni: chiunque abbia compilato un foglio dei voti lo sa.
Lo sviluppo di questa tecnologia impone al nostro sistema educativo un certo grado di adattamento, ma non possiamo rimettere subito questo genio nella bottiglia. Ci sono sicuramente alcuni modi in cui l'intelligenza artificiale potrebbe avere un impatto positivo sull'istruzione (gli esempi spesso citati sono la personalizzazione e la liberazione del tempo degli insegnanti che può poi essere dedicato ai servizi diretti agli studenti), ma come per la maggior parte delle cose, sono un sostenitore di una visione realistica. Come penso che la maggior parte degli insegnanti sappia bene, l'istruzione non può continuare come era prima dell'introduzione dei grandi modelli linguistici (LLMLa nostra vita.
Conclusione
I bambini sono più intelligenti di quanto a volte pensiamo e credo che possano capire molto sul significato dell'intelligenza artificiale nel nostro mondo. Il mio consiglio è di essere trasparenti e onesti riguardo alle realtà di questa tecnologia, compresi i vantaggi e gli svantaggi che rappresenta per noi come individui e per la nostra società nel suo complesso. Il modo in cui utilizziamo l'intelligenza artificiale influenzerà le scelte dei bambini, siano esse positive o negative, ed è qualcosa a cui presteranno attenzione, quindi è essenziale essere attenti alle nostre azioni e a ciò che diciamo. Dobbiamo spiegare loro il potenziale e le sfide dell'intelligenza artificiale, ponendo l'accento sull'uso etico e responsabile di questa tecnologia.
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