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生成式人工智能及其教育应用的基本争议和对策
被引量：
44
1
作者
苗逢春
《开放教育研究》
CSSCI
北大核心
2024年第1期4-15,共12页
本文是对联合国教科文组织《生成式人工智能教育与研究应用指南》的系列解读第二篇,着重讨论生成式人工智能及其教育应用引发的基本争议。“基于工作过程”技术缺陷,生成式人工智能已引发加速数据贫穷、技术不透明导致服务辖区内治理缺...
本文是对联合国教科文组织《生成式人工智能教育与研究应用指南》的系列解读第二篇,着重讨论生成式人工智能及其教育应用引发的基本争议。“基于工作过程”技术缺陷,生成式人工智能已引发加速数据贫穷、技术不透明导致服务辖区内治理缺失、未经许可搜集训练用数据、模型架构不可解释、基础模型不理解真实世界、生成的信息污染互联网、强势价值观投射、助长违法性深伪等多重争议。生成式人工智能会对平等、包容、学习主体能动性、价值观及语言文化多样性、知识建构的多元性等教育核心价值产生直接而深远的冲击,而这些核心价值应被秉承为考证生成式人工智能教育适用性的逻辑基点。决策者和实践者应遵循“优先管制、确保包容、引导应用”的逻辑路径,强化全系统监管法规和执法能力,确保教育生成式人工智能生态系统安全可信、自主可控、本地适用,进而通过能力建设和实践指导等措施引导合理的教育应用实践。
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关键词
生成式人工智能
内容加工
训练数据集来源
公平、包容及语言文化多样性
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职称材料
题名
生成式人工智能及其教育应用的基本争议和对策
被引量：
44
1
作者
苗逢春
机构
北京师范大学互联网教育智能技术及应用国家工程实验室
联合国教科文组织总部
出处
《开放教育研究》
CSSCI
北大核心
2024年第1期4-15,共12页
文摘
本文是对联合国教科文组织《生成式人工智能教育与研究应用指南》的系列解读第二篇,着重讨论生成式人工智能及其教育应用引发的基本争议。“基于工作过程”技术缺陷,生成式人工智能已引发加速数据贫穷、技术不透明导致服务辖区内治理缺失、未经许可搜集训练用数据、模型架构不可解释、基础模型不理解真实世界、生成的信息污染互联网、强势价值观投射、助长违法性深伪等多重争议。生成式人工智能会对平等、包容、学习主体能动性、价值观及语言文化多样性、知识建构的多元性等教育核心价值产生直接而深远的冲击,而这些核心价值应被秉承为考证生成式人工智能教育适用性的逻辑基点。决策者和实践者应遵循“优先管制、确保包容、引导应用”的逻辑路径,强化全系统监管法规和执法能力,确保教育生成式人工智能生态系统安全可信、自主可控、本地适用,进而通过能力建设和实践指导等措施引导合理的教育应用实践。
关键词
生成式人工智能
内容加工
训练数据集来源
公平、包容及语言文化多样性
Keywords
generative AI
content processing across symbolic representations of human thinking
sources of pre-training datasets
equity,inclusion,cultural and linguistic diversities
分类号
G434 [文化科学—教育技术学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
生成式人工智能及其教育应用的基本争议和对策
苗逢春
《开放教育研究》
CSSCI
北大核心
2024
44
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