スタンフォード大学のコンピューターサイエンス教授であるジュレ・レスコベックは、急速な技術の変化に精通していません。彼は30年近く機械的学習研究者であり、2年間教育を受けており、クモの共同ファウンダーであり、3,700万ドルを調達し始めています。
しかし、2年前、最新のAIの波が教育を再構築し始めたとき、レスコベックはフィールドが主流として爆発したとフォーチュンに語った。 「私は、将来が生まれるか未来が生まれる前に未来を見ているように感じている名誉あるコンピューターサイエンスプログラムを持っていますが、GPT-3のリリースは台無しにされています。」
レスコベックは次のように述べています。
彼は、それがAIの突破口のように見えたと言った。彼は、博士号レベルで学生と話す方法と、世界での役割が前進するかどうかについて多くの時間を費やしたと言いました。彼は「実存」と「驚くべき」と言った。それから彼は驚いた。学生主導のテスト変更のリクエスト。
「私はグループから来た」と彼は言った。彼らのアイデアはシンプルでした。 「私たちは紙のテストをします。」
変化の触媒としてのAI
スタンフォード大学の著名な研究者であるLeskovecは、グラフ構造化データと生物学のAIアプリケーション分野の専門知識を持ち、驚きと思慮深さの混合でピボットを思い出します。歴史的に、彼のクラスはオープンブックに依存しており、学生が教科書とインターネットを使用するための家庭の試験を受けました。彼らは他の人のコードやソリューションを使用することはできませんでしたが、残りは公正なゲームでした。 OpenaiのGPT-3やGPT-4などの大規模な言語モデルがフィールドに爆発したため、学生と教授の両方が評価を異なる方法で処理すべきかどうか疑問に思い始めました。
彼は今、彼と彼のTAにもっと多くのことをしている、と彼は言った、「テストはずっと長い」。しかし、彼らは皆、学生の知識をテストする最良の方法であることに同意しました。 AIのベテランであるレスコベックの時代は、彼や他の人間にもっと高い仕事を返すことで彼を驚かせました。彼は、「世界の小さな木」に加えて、彼が印刷したすべての論文で、AIは「追加の作業」を行ったばかりだと言いました。彼の400クラスはロックコンサートの聴衆のように感じましたが、彼はすべての試験を結合して分析するためにAIに戻らないと主張しました。
「いや、いや、いや、私たちは手頃な価格だ」と彼は主張した。
学生中心のソリューション
Leskovecの解決策は、AIがどのように高等教育を変えているかについての激しい議論の最中です。他の教授は紙のテストに戻り、高校の多くの子供たちの有名な青い本を復活させます。ニューヨーク大学の教授は、口頭および筆記試験などの古代のタイプの試験を受け入れる「中世」を入手することさえ提案しました。 Leskovecの場合、AI時代に対するAI教授の解決策も、テストのためにAIとはかけ離れています。
LeskovecがAIにだまされた学生を心配しているかどうかを尋ねたとき、彼らは次の質問をしました：「計算機にだまされている学生はいますか？彼はAIはAIを計算機と比較することで驚くほど強力なツールであると言い、「私たち全員に驚き、驚きました」と言いました。
AIテクノロジーとは何ですか、そして人間技術とは何ですか？
Leskovecは、労働力のすべての人に影響を与える質問に取り組んでいます。ヒューマンテクノロジーとは何ですか、AIテクノロジーとは何ですか、そしてどこに融合しますか？ Mit David Autor教授とGoogle SVP James Manyikaは、一般に、電卓やAIなどの大西洋ツールの2つのバケツとコラボレーションの一部であると主張しました。一方では、食器洗い機またはワードプロセッサを考えてください。コラボレーションツールは、「人間の参加が必要だ」ということです。AIの問題は、バケツにきちんとしないということです。
Jobs Marketは、AI実装に関するメッセージをMagic 8 BallのResponseと同じもので送信します。連邦雇用報告書は春から貧血を発表しており、最近では8月に22,000人の雇用を印刷することで期待に失望しました。ほとんどのエコノミストは、ドナルド・トランプ大統領の関税の不確実性における雇用の欠如に起因しており、多くの裁判所は違法に裁定し、最高裁判所に向かっています。ただし、AIの実装は企業レベルではスムーズに進行せず、MIT研究の95％（AUTORに接続されていない）が失敗した後、スタンフォードの研究は、AIによる自動化にさらされたスタンフォードの作業の開始直後に特になりました。
別の観点では、フリーランスマーケットプレイスのアップワークは、毎月の採用レポートを開始したばかりで、市場での仕事の数が何であるかを明らかにしました。答えは、「AIテクノロジー」は注文タイプにあり、たとえ会社がフルタイムの従業員を雇わなかったとしても、高賃金と熟練したフリーランサー労働に蓄積されています。
全体的な労働市場にもかかわらず、アップワークは「柔軟な才能を戦略的に使用することにより、人材の一時的なギャップを解決する」ことであり、大企業はプラットフォーム上の高価格の仕事（1,000ドル以上）で31％の成長をリードしています。中小企業は、AIおよび機械学習の需要が40％増加するため、「AIテクノロジー」に蓄積しています。しかし、Upworkはまた、AIとの協力が得意な人間間の技術の需要を高めています。
Uporkは、高価値の作品の専門知識の需要を生み出し、創造的、デザイン、執筆、翻訳のカテゴリで最もよく見られることにより、「人間の才能を増幅する」と述べています。 8月に採用された最高のテクノロジーの1つは、「AI出力の人間の検証が必要だ」という事実でした。
Upwork Research InstituteのマネージングディレクターであるKelly Monahanは、「人間はループに戻っている」と述べました。
「私たちは実際、人間の技術がプレミアムになっていることを見ています。」人々が見ているのは、AIの生産コンテンツを使用しているため、確認する必要があるということです。 「
モナハンはこの思考ラインを拡張し、彼女が「ドメインの専門知識」と呼ぶ「AIテクノロジー」の進化する環境を示しています。法律は8月に成長したカテゴリーであり、彼女はAI作成法の事実を確認するために法的専門知識を強調しなければならないと述べた。特定のドメインに高度なテクノロジーがない場合、AIの生産コンテンツによって「簡単に欺く」ことができます。
Leskovecは、雇おうとするエントリーレベルの労働者が直面する技術的なギャップについて尋ねられたときに同意し、一方で、彼はAIを効果的に実施するのに苦労しています。
「私たちは再び労働力を説明する必要があると考えています。人間の専門知識はかつてないほど重要です。」彼は、エントリーレベルの問題は「問題のポイント」であると付け加えました。なぜなら、若い労働者はどのようにしてAIと効果的に協力するために必要なドメインの専門知識を得るべきだからですか？
レスコベックは、「私は再調査、私たちのカリキュラムに再び戻っている」と述べた。彼は調査の質問をしました。若い労働者を連れて行かずに時間をかける経験豊富な労働者はどうすればいいのでしょうか？
