Sale Whatsapp

支持创造力

协助创造性任务，帮想法。

基于人工智能的故事生成、艺术创作和音乐创作

生成式人工智能在教育中的良好应用：总结

生成式人工智能在教育中的不良应用
与所有有益的技术一样，生成式人工智能也有其局限性、挑战和滥用的可能性。让我们仔细检查一下。

过度自信
采用生成式人工智能的主要担忧之一是过度依赖这项技术的风险。从本质上讲，这与是 华侨欧洲数据 否应该允许在课堂上使用计算器、电脑或智能手机是同样的争论。

科技让我们的生活更轻松。您可以在几秒钟内执行需要几分钟、几小时甚至几天的任务。就生成式人工智能而言，教育环境中的用例数量可能是无限的，从撰写论文和准备演示文稿到总结阅读材料和完成作业。

然而，假设我们让技术为学生做一切。在这种情况下，我们就有可能失去学习过程中固有的努力、挫败感和满足感，取而代之的是缺乏决策、懒惰和挫败感。

错误信息和偏见
尽管生成式人工智能模型的能力令人印象深刻，但它并不能真正理解它们处理的语言的含义。他们仅执行复杂的计算，以根据接受过训练的数据创建准确的内容。

因此，这些模型很容易产生事实上不正确、毫无意义甚至有害的反应，通常称为法学硕士幻觉。在其他情况下，人工智能生成模型可能存在偏见，导致以不公平、歧视和刻板的方式生成内容，特别是针对少数群体。

如果学生（甚至教师）无法识别不准确的内容，则可能会导致课堂上出现错误信息和歧视性信念。