Aprendendo a trabalhar com a caixa-preta: Pedagogia para um mundo com inteligência artificial

Resumo A inteligência artificial (IA) está cada vez mais integrada em nossa sociedade. A educação universitária precisa manter sua relevância em um mundo mediado por IA, mas o setor de ensino superior está apenas começando a se envolver profundamente com as implicações da IA dentro da sociedade. Definimos IA de acordo com uma epistemologia relacional, onde, no contexto de uma interação particular, um artefato computacional fornece um julgamento sobre um curso de ação ideal e que esse julgamento não pode ser rastreado. Portanto, por definição, a IA deve sempre agir como uma ‘caixa-preta’. Em vez de tentar explicar ‘caixas-pretas’, argumentamos que uma pedagogia para um mundo mediado por IA envolve aprender a trabalhar com situações opacas, parciais e ambíguas, que refletem as relações entre pessoas e tecnologias. Tal pedagogia pede aos alunos que localizem a IA como socialmente limitada, onde a IA é sempre entendida dentro dos contextos de seu uso. Esboçamos duas abordagens particulares para alcançar isso: (a) orientar os alunos em relação a padrões de qualidade que cercam as IAs, o que poderia ser chamado de ‘regras do jogo’ tácitas e explícitas; e (b) fornecer interações significativas com sistemas de IA. Notas do praticante O que já se sabe sobre este tópico A inteligência artificial (IA) é conceitualizada de várias maneiras, mas raramente é definida na literatura de ensino superior. Especialistas delinearam uma variedade de capacidades de graduação para trabalhar em um mundo de IA, como trabalho em equipe ou pensamento ético. A literatura de ensino superior destaca uma necessidade imperativa de responder à IA, como sublinhado por comentários recentes sobre o ChatGPT. O que este artigo acrescenta Uma definição de IA que é relacional: uma interação particular onde um artefato computacional fornece um julgamento sobre um curso de ação ideal, que não pode ser facilmente rastreado. Focando em trabalhar com caixas-pretas de IA, em vez de tentar ver dentro da tecnologia. Descrevendo uma pedagogia para um mundo mediado por IA que promove o trabalho em situações complexas com informações parciais e indeterminadas. Implicações para a prática e/ou política Focar em padrões de qualidade ajuda os alunos a entender os limites regulatórios sociais em torno da IA. Promover interações dos alunos com a IA como parte de um conjunto sociotécnico ajuda a construir julgamento avaliativo ao ponderar a contribuição da IA ao trabalho. Pedir aos alunos que trabalhem com sistemas de IA provoca a compreensão das necessidades avaliativas, éticas e práticas de trabalhar com uma caixa-preta.