A jövőben a tanulók már ChatGPT-vel íratják a dolgozataikat?

Mind a mesterséges intelligencia, mind a digitalizáció egyre inkább része a mai fiatalok mindennapjainak. Minderről a nagybecskereki származású Szűts Zoltán digitálispedagógia-, média- és információstársadalom-kutató, habilitált egyetemi docens, az Eszterházy Károly Katolikus Egyetem Pedagógiai Karának dékánja, a Neveléstudományi Doktori Iskola Digitális Pedagógia modul és az Oktatási Innováció Tanszék vezetője beszélt.

* A mesterséges intelligencia kommunikációs kihívásai — lehetne ez egy előadás címe manapság a világ bármelyik pontján. De melyek is ezek a bizonyos kihívások?

A mesterséges intelligencia legnagyobb kihívása, hogy az emberiség kísértésbe esik-e, és úgy használja a digitális technológiát, hogy közben visszafejleszti a tudását és a kompetenciáit. Ez abban az esetben történik meg, ha például a jövőben a tanulók a házi feladatokat az esetek többségében átgondolt utasítások nélkül a ChatGPT-vel vagy más hasonló programmal íratják meg, a tanárok pedig elfogadják ezt a megoldást. Amit jelenleg mesterséges intelligenciának nevezünk, az alapjában egy nagy nyelvi modell, mely úgy viselkedik, mintha okos volna. Ezt nem olyan nehéz megtennie, hiszen nagy számítási teljesítmény és tanulásra használt adatbázis van mögötte. Csak éppen a válaszai átlagosak, hiányzik belőlük a kreativitás, az a csavar, amely minden egyes emberre jellemző, ha megerőlteti magát. Tehát ha nem erőltetjük meg magunkat, és a gépekre bízunk elnagyolt utasítások alapján feladatokat, egészen egyszerűen el fogunk butulni a jövőben.

* Az ön egyik fő kutatási területe a digitális pedagógia. Megkérhetném arra, hogy összegezze ezt a tudományos területet és annak eredményeit? Melyek az előnyei és melyek a veszélyei a digitális pedagógiának?

— Saját digitálispedagógia-definícióm, melyet az Akadémiai Kiadónál 2020-ban megjelent könyvemben írok le, úgy szól, hogy a digitális pedagógia olyan, az információs társadalomba beágyazott osztálytermi vagy távoktatási módszertanok egysége, amelyben a tanítási és a tanulási folyamat infokommunikációs eszközökre, képernyőkre, adatbázisokra és digitális tartalmakra épül. A digitális pedagógia módszertana eszközfüggő, de ellen kell állnia a technikai elavulásnak. Minél valósághűbb szemléltetésre törekvő multimediális tartalom, magas fokú tanulói interakció és proaktív magatartás, illetve az eszközök tudatos használata jellemzi. Ebből is látszik, hogy milyen összetett fogalomról van szó. Ennek az új pedagógiai paradigmának a legfőbb eredménye az, hogy ha jól használjuk a technológiát, időt és pénzt takaríthatunk meg, erősíthetjük a kooperációt az oktatásban részt vevők között, és mindennél nagyobb tudáshoz férhetünk hozzá. Ha azonban nem használjuk jól, ha nem hiteles forrásokból tanulunk, ha a figyelmünk elkalandozik, és egészen egyszerűen nem tanulunk meg nem csupán adatokat, de összefüggéseket sem észrevenni.

* Mint a digitális pedagógia modul vezetője az egri pedagógiai doktori iskolában hogyan látja az elmúlt évtizedekben végbement változásokat az oktatáson belül?

— Ezek a változások nem egyértelműen pozitívak. Ahelyett, hogy a mobiltelefon vagy a számítógép a tudásszerzés eszközévé vált volna, a figyelem megszerzését szolgálja a közösségi média számára, vagy éppen nagyon gyakran a gyűlöletbeszédet erősíti, és mindezt az iskolán belül. Éppen ezért nem elegendő kiosztani az eszközöket, és megtanítani a használatukat, sokkal inkább a felfedező kíváncsiságot kell életre kelteni a tanulókban, és az élményszerűségen keresztül bemutatni, hogyan képesek ezek az eszközök hatékonyan segíteni a tanulást. Ezen a téren aktív együttműködést hoztunk létre az Eszterházy Károly Katolikus Egyetem Neveléstudományi Doktori Iskolája és az Újvidéki Egyetem Szabadkai Magyar Tannyelvű Tanítóképző Kara között publikációk, doktori iskolában tanuló hallgatók, témavezetők és kutatások terén is.

* Az úgynevezett online jelenségek hogyan illeszkednek be a korábbi kommunikációs mintákba? Teljesen felcserélték őket?

— Az új jelenségek mindig átalakítják a korábbiakat, és funkcióváltozásokat hoznak. Példával illusztrálva, a könyv nem szűnt meg a rádió, a televízió, de még az internet megjelenése után sem, csak éppen más szerepet kapott. Az én meglátásom szerint a tudás és a figyelem lehorgonyzását szolgálja. A televízióműsor jelensége sem szűnt meg, hanem helyet kapott az interneten. Mivel politikai és közéleti influencerek képzésével is foglalkozom, ott éppen a könyvekben több mint 500 éve debütált történetmesélés hagyományát visszük tovább.

* Az oktatásban az újabb korosztályokra, azaz a jövő generációira hogyan hat a mesterséges intelligencia? Mik a tapasztalatok? Hasznos vagy kockázatos, vagy pedig mindkettő egyben?

— Van egy téves vélekedés, hogy léteznek egymástól elválasztható nemzedékek, a Z generációt vagy éppen az Alfát megpróbálják néhány jellemzővel leírni. Bár valóban igaz, hogy az életkori sajátosságok jelentősen érvényesülnek a digitális technológia használatában, az olyan tényezők, mint a szülők iskolázottsága, anyagi helyzete, mintaadása, lakhelye, még nagyobb szerepet töltenek be. Gondoljunk bele, hogyan lehet egy kategóriába sorolni egy budapest-belvárosi, tizennégy éves fiatalt, akinek mindkét szülője egyetemi végzettségű, aki nagyon jó anyagi körülmények között él, látja, ahogy a szülei kultúrát fogyasztanak az interneten, okostelefonnal navigálnak, vagy éppen a külföldi nyaralás során valós időben szereznek információkat, egy olyan tizennégy éves fiatallal, akinek a szülei napszámosok, mások az anyagi lehetőségeik, problémáik és vágyaik, másképp férnek hozzá a kultúrához. Ez nem értékítélet, hogy melyik fiatal ér többet, hanem azt mutatja, hogy a jobb helyzetben lévők sokkal tudatosabban használhatják a technológiát, ezáltal további előnyre téve szert. De ettől még nem biztos, hogy tudatosabban is fogják használni. Ezek pedig már egyéni döntések. A Turós Mátyás és Kenyeres Attila egri kollégáimmal végzett kutatásunk kimutatta, hogy a magasabb iskolai végzettségű középiskolások sokkal jobban felismerik a hamis tartalmakat az interneten, míg ha valaki többet használja a TikTokot, könnyebben dől be a hamis tartalmaknak.

* A jövőben felválthatja-e maga a technológia a saját magunk által megszerzett tudást?

— Bizonyos mértékben igen, hiszen lesznek olyan információk, amelyeket nem kell majd megjegyezni, ezt látjuk például a telefonszámok esetében. És attól, hogy már nem jegyezzük meg őket, nem leszünk butábbak. Ugyancsak mások tudását használjuk, ha internetes értékeléseket alkalmazunk, ennek köszönhetően lett az Amazon a világ egyik legértékesebb vállalata. De a tapasztalati tanulást, ismeretszerzést a technológia nem tudja helyettesíteni. Nincs az a mesterséges intelligencia, amely például Szabadka gyönyörű szecessziós épületeit le tudja írni vagy be tudja mutatni úgy, ahogy én ezt rendszeresen láthatom élőben. Az embernek mindig igénye lesz a szépre, ez alapján választ társat, rendezi be környezetét, dönt útvonalak mellett. Az ilyen jellegű tudás mindig emberi és személyes marad.

Forrás: hetnap.rs (https://hetnap.rs/cikk/A-jovoben-a-tanulok-mar-ChatGPT-vel-iratjak-a-dolgozataikat-48894.html)

Hogyan beszélgessünk a mesterséges intelligenciával

Promptolási stratégiák a ChatGPT használatakor

A promptolási stratégiák olyan módszerek és technikák, amelyeket a felhasználók alkalmazhatnak a ChatGPT-vel való interakciók során annak érdekében, hogy minél pontosabb, relevánsabb és hasznosabb válaszokat kapjanak. Ezek a stratégiák segítenek abban, hogy a felhasználók hatékonyabban kommunikáljanak a modellel, és maximalizálják a kapott információ minőségét.

Miért fontosak ezek a stratégiák?

  1. Pontosság: A jól megfogalmazott promptok segítenek a modellnek jobban megérteni a kérdést vagy feladatot, így pontosabb válaszokat adhat.
  2. Relevancia: A specifikus és kontextusban gazdag promptok biztosítják, hogy a válasz releváns legyen a felhasználó igényeihez.
  3. Hatékonyság: A megfelelő stratégiák alkalmazásával gyorsabban és kevesebb iterációval érhetjük el a kívánt eredményt.
  4. Kontroll: Jobb irányítást biztosít a beszélgetés felett, lehetővé téve a felhasználónak, hogy a kívánt irányba terelje a diskurzust.

Legjobb és legeredményesebb promptolási stratégiák

  1. Specifikusság:
    • Pontos és konkrét kérdések feltevése.
    • Példa: „Melyek a legújabb fejlesztések a mesterséges intelligencia terén 2024-ben?” helyett „Mi újság a mesterséges intelligenciában?”
  2. Kontekstuális információk biztosítása:
    • A kontextus megadása, hogy a modell jobban megértse a kérdést.
    • Példa: „A munkahelyi hatékonyság javítása érdekében, milyen időgazdálkodási technikákat ajánlasz?”
  3. Több részből álló kérdések:
    • Komplex kérdések felosztása több részre.
    • Példa: „Mik a digitális marketing legjobb gyakorlatai? Hogyan alkalmazhatók ezek egy kisvállalkozás számára?”
  4. Példák megadása:
    • Konkrét példák vagy szcenáriók megadása a jobb megértés érdekében.
    • Példa: „Hogyan kezeljem, ha egy alkalmazott rendszeresen késik? Mondj egy példát egy megfelelő válaszra.”
  5. Korlátozások és paraméterek beállítása:
    • Meghatározott keretek és feltételek megadása a válaszokhoz.
    • Példa: „Sorolj fel három időgazdálkodási technikát, amelyek napi kevesebb mint 10 percet igényelnek.”
  6. Iteráció és finomítás:
    • A kapott válaszok alapján a promptok finomítása és újrafogalmazása.
    • Példa: „Kérlek, részletezd jobban a GTD (Getting Things Done) módszert.”

Mik azok a Promptok?

Promtok és Prompt Engineering

Mi az a Prompt?

A „prompt” szó jelentései közül a számítástechnika területén leggyakrabban egy olyan szöveges vagy grafikus bemenetre utal, amelyre egy számítógépes rendszer válaszolni fog. Az utóbbi időben, különösen a mesterséges intelligencia és a természetes nyelvfeldolgozás (NLP) területén, a prompt egy olyan szöveg vagy utasítás, amelyet egy nyelvi modellnek adunk, hogy az adott utasításnak megfelelő választ generáljon.

Mi az a Prompt Engineering?

A prompt engineering a folyamat, amely során a promptokat tervezik és finomítják annak érdekében, hogy a nyelvi modellek (pl. GPT-3, GPT-4) minél pontosabb, relevánsabb és hasznosabb válaszokat adjanak. Ez magában foglalja a prompt szövegének megfogalmazását, kísérletezést különböző megközelítésekkel, és a modellek válaszainak értékelését a cél elérése érdekében.

Prompt Engineering Lépései

  1. Cél Meghatározása: Milyen feladatot szeretnél megoldani? Milyen információt vagy választ vársz a modelltől?
  2. Prompt Megfogalmazása: Írj egy vagy több kérdést, utasítást, vagy szöveget, amit a modellnek megadsz.
  3. Kísérletezés: Próbálj ki különböző megfogalmazásokat és formátumokat, hogy lásd, melyik működik a legjobban.
  4. Válaszok Értékelése: Elemezd a modell válaszait, és állapítsd meg, hogy mennyire felelnek meg a célodnak.
  5. Finomítás: A válaszok alapján módosítsd és finomítsd a promptokat.

Példák Promptokra és Prompt Engineeringre

Egyszerű Promptok

  1. Kérdés-válasz formátum:
    • Prompt: „Mi a fővárosa Magyarországnak?”
    • Válasz: „Budapest.”
  2. Feladat elvégzése:
    • Prompt: „Írj egy rövid bekezdést a klímaváltozás hatásairól.”
    • Válasz: „A klímaváltozás globális problémát jelent, amely számos ökológiai és gazdasági hatással jár. A hőmérséklet emelkedése, a szélsőséges időjárási események gyakoribbá válása, és a tengerszint emelkedése mind hozzájárulnak a környezet pusztulásához és az emberi társadalmakra gyakorolt negatív hatásokhoz.”

Összetettebb Promptok

  1. Kreatív írás:
    • Prompt: „Írj egy rövid történetet egy kisfiúról, aki egy varázserdőben talál egy beszélő állatot.”
    • Válasz: „Egy nap, egy kisfiú, nevezzük Péternek, a közeli erdőben játszott, amikor rábukkant egy különös tisztásra. Az erdő közepén egy hatalmas tölgyfa állt, és mellette egy nyuszi üldögélt. De nem akármilyen nyuszi volt ez, mert amikor Péter közelebb ment, a nyuszi megszólalt: ‘Üdvözöllek, Péter! Segítséget keresek egy fontos küldetéshez…'”
  2. Adatok elemzése:
    • Prompt: „Sorold fel a legfontosabb statisztikai adatokat Magyarországról, mint például a népesség, GDP és munkanélküliségi ráta.”
    • Válasz: „Magyarország népessége körülbelül 9.6 millió fő. A GDP nagysága 2022-ben körülbelül 170 milliárd USD volt. A munkanélküliségi ráta 2022-ben körülbelül 4.1% volt.”

Specifikus Feladatok

  1. Fordítás:
    • Prompt: „Fordítsd le ezt a mondatot angolra: ‘A mai időjárás napos és meleg lesz.'”
    • Válasz: „Today’s weather will be sunny and warm.”
  2. Kódgenerálás:
    • Prompt: „Írj egy Python függvényt, amely megfordít egy stringet.”
    • Válasz:pythonKód másolásadef reverse_string(s): return s[::-1]

Prompt Engineering Példák

  1. Több kérdés egy promptban:
    • Prompt: „Sorold fel a Naprendszer bolygóit, és írd le, melyiknek van a legnagyobb átmérője.”
    • Válasz: „A Naprendszer bolygói: Merkúr, Vénusz, Föld, Mars, Jupiter, Szaturnusz, Uránusz, Neptunusz. A legnagyobb átmérőjű bolygó a Jupiter.”
  2. Összetett utasítás:
    • Prompt: „Írj egy három bekezdésből álló esszét arról, hogyan változtatta meg az internet a mindennapi életünket.”
    • Válasz: Az esszé tartalmazhatja az internet hatását a kommunikációra, a munkavégzésre és a szórakozásra.

Tippek és Trükkök

  • Pontosság és világosság: Légy minél pontosabb és világosabb a prompt megfogalmazásakor.
  • Kísérletezés: Próbálj ki több változatot, és hasonlítsd össze az eredményeket.
  • Visszacsatolás: Használj visszacsatolást és finomítsd a promptokat a kapott válaszok alapján.
  • Kontekstuális információ: Adj meg kontextuális információkat, hogy segíts a modellnek releváns válaszokat adni.

A prompt engineering egy iteratív folyamat, amely időt és gyakorlást igényel, de megfelelő technikákkal és stratégiákkal nagyon hatékony eszközzé válhat a nyelvi modellekkel való munkában.

Mi az a GENERATÍV AI?

A generatív AI olyan mesterséges intelligencia technológia, amely képes új tartalmak előállítására, például szövegek, képek, zenék, videók vagy egyéb kreatív anyagok létrehozására. Ezt általában nagy mennyiségű adat betanításával érik el, hogy a rendszer képes legyen mintázatok felismerésére és új, hasonló tartalmak generálására. A generatív AI legismertebb típusa a generatív adverszáriális hálózat (GAN), de más típusok, például az autoregresszív modellek és a transzformátorok is gyakoriak. Az OpenAI GPT-3 és GPT-4 modellek példák a generatív AI-ra, amelyek képesek összetett szövegek generálására és emberi interakciók szimulálására.

Itt van néhány fő jellemző és alkalmazás a generatív AI-ról:

  1. Szöveg generálás: Írhat esszéket, történeteket, cikkeket vagy akár programkódot.
  2. Képgenerálás: Új képek létrehozása meglévő adatok alapján, mint például portrék, tájképek vagy művészeti alkotások.
  3. Zenekomponálás: Új zenei darabok készítése különböző stílusokban és műfajokban.
  4. Videókészítés: Animációk és videók előállítása különböző jelenetek és karakterek felhasználásával.
  5. Játékfejlesztés: Játékok tartalmainak, szintjeinek vagy karaktereinek automatikus létrehozása.

A generatív AI sok területen nyújt forradalmi lehetőségeket, de etikai kérdéseket is felvet, például a szerzői jogok, a dezinformáció és a tartalom minősége tekintetében.