批判思维在AI时代尤为重要,不会质疑机器将带来风险

发布时间:2024-10-28 08:39:44 作者:玩站小弟 我要评论
批判思维在AI时代尤为重要,不会质疑机器将带来风险2024-10-25 08:12:29来源: 澎湃新闻 北京 。
批判思维在AI时代尤为重要,批判不会质疑机器将带来风险2024-10-25 08:12:29 来源: 澎湃新闻 北京 举报 0 分享至

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·在未来,思维时代缺乏技术是尤为疑机最大的威胁,60%-80%的批判就业岗位会受到生成式AI的影响,机构的思维时代持续学习能力将是未来最为重要的10件事之一。

在人工智能时代,尤为疑机批判式思维变得更加重要。批判如果没有独立思考或批判思考的思维时代能力、不会质疑机器给出的尤为疑机结果,就会产生风险。批判10月24日,思维时代在上海交通大学安泰经济与管理学院创办的尤为疑机第十届全球商学院院长论坛上,世界知名商学院意大利博科尼大学校长安德里亚·西罗尼(Andrea Sironi)教授作出上述表示。批判

参与同一论坛的思维时代美国芝加哥大学Booth商学院院长马达夫·V·拉詹(Madhav V. Rajan)教授也认为,机器给人类反馈,尤为疑机人类整合和判断,选择最佳解决方案,人类的判断力将是更加重要的。此外,生成式AI工具的出现也会带来学术抄袭和走捷径,因此需要界定达到何种程度可被定义为篡改或抄袭,也需要使用检验工具检测相关内容是原创还是生成。

AI帮助科研,也带来学术不端

20世纪50年代,人工智能的概念被提出并掀起了热潮,此后经历了漫长的冬天。马达夫·V·拉詹表示,上世纪七八十年代,计算机越来越便宜,渗透到生产生活中,出现了机器学习。上世纪90年代开始,机器学习迎来了热潮。随着计算能力越来越强大,数据量越来越多,人工智能的演变出乎意料,如今,ChatGPT已经成为增长最为迅速的应用之一。

马达夫·V·拉詹表示,AI是工具盒中的一个新工具,“人们可能会觉得,有了AI,人类就要下岗了。但我们可以更加有效、向善地利用这些工具,让流程更加简化,利用这些工具更高效地做研究。”

安德里亚·西罗尼表示,高校可以利用AI工具从事科研、管理工作。AI可以更好地追踪学生的知识掌握程度,更快地了解学生的难处,AI带来平权,实现更加公平的资源分配。但由于可获得性的不同,AI技术反而会放大不平等性。AI也会带来数据安全、个人隐私等风险,学术不端现象可能会增加,学生也会过于信赖AI。

“在欧洲使用AI工具比在其他地方有更多的限制,当然还有隐私的考量、知识产权的风险,如果训练大模型,就需要收集很多数据,如果在一些原始数据之上创造了新的内容,谁拥有所有权?”此外,马达夫·V·拉詹同样表示,生成式AI工具的出现也会带来学术上的抄袭和走捷径,因此需要界定达到何种程度可被定义为篡改或抄袭,也需要使用检验工具检测相关内容是原创还是生成,但检测仍然困难,“我们还需要其他工具来补充,不能完全信任目前的检测软件。”

不过,安德里亚·西罗尼认为,“对于高等教育行业来说,总体上对AI的态度是乐观的。高等教育会受到AI的重大影响,但并不是一种颠覆性的影响。我们可以看到机遇很多,但风险也非常巨大,特别是那些潜在的未知风险。”

批判思维在AI时代尤为重要

“商学院的根本就是要教会学生利用AI工具做出更好的业务决策。”马达夫·V·拉詹表示,要让学生学会使用新工具并应用于业务场景,提高决策效率和利润率。“我们不能在沙上建塔、走捷径,每一年都提交同样的教学大纲。教师必须厘清课程内容,以及学生可以在什么程度上使用人工智能工具。”

安德里亚·西罗尼表示,如果能够掌握AI技能,人们在就业中就会更加如鱼得水。麦肯锡的调研显示,38%的CEO和48%的首席人力资源官认为,在未来,缺乏技术是最大的威胁。与此同时,60%-80%的就业岗位会受到生成式AI的影响。76%的高管认为,机构的持续学习能力将是未来最为重要的10件事之一。

“计算机科学、终身学习都非常重要。我们已经进入了这样一个时代,根据现有需求教给学生技术只是开始,更重要的是要让学生具有终身学习的能力。”安德里亚·西罗尼表示,在人工智能时代,批判式思维变得更加重要。未来人们会和机器共事,如果没有独立思考或批判思考的能力、不会质疑机器给出的结果,就会产生风险。

“我们应该不断学习,然后传授给我们的学生,让他们以最佳的方式来应用。机器给我们反馈,人类进行整合和判断,选择最佳解决方案。”马达夫·V·拉詹表示,人类的判断力将是更加重要的。

与此同时,在高度自动化的时代,人类之间更高等级的合作、跨学科的知识和能力同样重要。例如在商学院中,AI可以融入传统常规课程,AI与金融、财务的结合越来越紧密,AI在资产管理、风险管理、金融建议、退休规划、养老金规划等领域具有变革性的应用。

安德里亚·西罗尼表示,因此10年前,博科尼大学招募全球顶尖人才,成立新的院系,建立金融学位和数据科学等交叉学科。尽管要把AI的专业能力和知识扩展到整个学校形成跨项目的融合非常困难,有时候会遭遇教职工的抵制,但去年,博科尼大学拥有了跨院系背景的人工智能硕士学位。

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