ИИ может превзойти 80 процентов японских студентов, в основном по математике и естественным наукам. Но в задачах по языку и чтению ИИ не мог идентифицировать эмоциональные состояния главных героев и представить, как культурный контекст генерирует смысл.
Интересно, что команда Араи признала, что эмоциональная идентификация с персонажами является доминирующим подходом к чтению в Японии, возникшим из глубоких литературных традиций Восточной Азии. Чтение требует не только структуры сюжета, но и глубокой эмоциональной идентификации.
По всей Японии эти навыки имеют решающее значение для успеха в повседневном общении, деловых переговорах и производстве произведений искусства и культуры. Признавая это, рекомендации Араи на будущее были смелыми. Неотложной задачей было не дальнейшее развитие искусственного интеллекта, а обучение большего числа японских детей идентифицировать себя с другими, лучше понимать контекст и учиться модулировать синтаксис для генерации смысла.
С 2016 года НИИ занимается педагогическими реформами, чтобы помочь учащимся научиться тому, чего не может освоить ИИ – не дальнейшему развитию ИИ, а дальнейшей гуманизации образования. Только дети с такими навыками смогут избежать потери работы из-за ИИ.
Однако эти дискуссии были сосредоточены на мошенничестве и персонализации обучения. Здесь отсутствуют более глубокие дискуссии о том, как системы искусственного интеллекта должны быть адаптированы к педагогическому, психологическому и культурному контексту образования в Гонконге. Творческие выводы НИИ также отсутствуют в разговоре.
В ноябре 2023 года Либинг Ван, который в то время возглавлял отдел образования и развития навыков ЮНЕСКО, заявил: «Одной из проблем является локализация, поскольку большинство моделей генеративного ИИ обучаются в основном на западных данных, что может привести к отсутствию контекстуальной и культурной информации». значимость в Азиатско-Тихоокеанском регионе… которая может повлиять на умы будущих поколений».
Мы должны деколонизировать ИИ, чтобы преодолеть культурные предрассудки в классе
Мы должны деколонизировать ИИ, чтобы преодолеть культурные предрассудки в классе
На протяжении 1990-х и 2000-х годов образовательное исследовательское сообщество Гонконга лидировало в мире в понимании того, как студенты из китайской культуры по-разному подходят к обучению. Педагогические исследования показали, что многое не соответствует западным данным относительно концепции обучения, взаимодействия с учителями и моделей мотивации.
Психологические исследования показали иной баланс когнитивных, эмоциональных и межличностных фокусов. С философской точки зрения концепция личности была более обширной, а образование рассматривалось более целостно. Осознание этих различий помогло сделать такие учреждения, как Университет Гонконга, мировым лидером в области образовательных исследований.
К сожалению, эта работа не находит отражения в наших текущих дискуссиях об ИИ в образовании. Похоже, что мало кто видит потенциал Гонконга, опираясь на прошлое, и стать лидером в разработке моделей искусственного интеллекта для Азиатско-Тихоокеанского региона.
Дискуссии в Пекине и Сингапуре также гораздо богаче, чем в Гонконге. Возьмем, к примеру, недавний том, озаглавленный Интеллект и мудрость: ИИ встречается с китайскими философами. В книге основное внимание уделяется тому, как живые традиции конфуцианства, даосизма и буддизма приводят к совершенно разным взглядам на будущее искусственного интеллекта и человеческого взаимодействия, что резко контрастирует с западными философскими традициями.
Понимая, что сегодняшние модели ИИ соответствуют западной культуре, AI Singapore, правительственная инициатива, стимулирующая развитие ИИ в стране, разработала SEA-LION для решения основной проблемы культурного несоответствия. Эта модель большого языка Юго-Восточной Азии с открытым исходным кодом учитывает региональные особенности, местные языки и культурные контексты, специфичные для региона.
05:03
Как китайский ИИ соотносится с ChatGPT?
Как китайский ИИ соотносится с ChatGPT?
Может ли Гонконг взять на себя аналогичное обязательство по созданию локализованных моделей?
Гонконгу необходим фундаментальный сдвиг в мышлении, когда речь идет об искусственном интеллекте в образовании. Город спешит «наверстать упущенное» посредством поверхностного подражания, оставляя позади десятилетия локальных образовательных исследований. На факультете образования Университета Гонконга наша исследовательская группа занимается изучением будущего образования, отмеченного искусственным интеллектом, путем мобилизации исследований мирового уровня и глубоко привлекательных традиций HKU.
Но в нынешних условиях, когда ИИ рассматривается через призму наивного технологического решения, такого рода работа по локализации остается недостаточно финансируемой и неправильно понимаемой. Мы полагаем, что многие небольшие исследовательские группы по всему Гонконгу также отодвинуты в тень.
Джереми Рэппли — профессор Университета Гонконга, ранее руководивший проектами Всемирного банка и ЮНЕСКО.
