المدير العام
قد تبدو الشخصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي مقنعة، بينما تزود نظام التعلّم بأدلة خاطئة. فإذا اخترعت معلومة أو قدّمت الإجابة أو نسبت عبارة إلى غير صاحبها، فقد يبدو الحوار ناجحاً ويصبح التقييم صعب الوثوق به.
أريد أن يخدم الذكاء الاصطناعي التصميم التعليمي في Practice-Native Learning، المنهجية التي نطوّرها في ألتايوس. وهذا يتطلب تحديد صلاحيات كل مكوّن وما يجب أن يبقى قابلاً للفحص.
تمثّل الشخصية دوراً داخل الموقف. ويساعد المدرب المتعلّم على الاستعداد أو التأمل. ويفسّر المقيّم الأدلة المؤهلة وفق المعايير. يمكن أن تتشارك هذه الأدوار البنية التقنية، لكن مسؤولياتها يجب أن تبقى متميزة.
إذا اقترح المدرب الفعل الحاسم ثم احتسبه المقيّم أداءً مستقلاً، فإن السجل يبالغ فيما أظهره المتعلّم. وإذا قُبل وصف الشخصية للمتعلّم كحقيقة، فقد يقيّم النظام ادعاءً بدلاً من فعل.
أوثّق المدخلات المسموح بها لكل دور، ومخرجاته، وآلية المراجعة عند فشل الحدود.
ينظّم الإصدار 1.0 من إطار NIST لإدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي، المنشور عام 2023، أعماله حول أربع وظائف: الحوكمة، وتحديد السياق والمخاطر، والقياس، والإدارة. وهي أنشطة مترابطة، وليست قائمة اعتماد من أربع خطوات. وتشير NIST حالياً إلى أن تحديثاً قيد الإعداد. أستخدم الإصدار المنشور مرجعاً، ولا أدّعي حصول ألتايوس على شهادة منه. [1]
يشمل تطبيقي المقترح تحديد الاستخدامات، وفهم مخاطر الملاحظات غير الدقيقة، وقياس السلوك في حالات مناسبة، وإدارة الإخفاقات بعد الإطلاق. وتتحدد الضوابط وفق النظام وتبعاته.
أقترح هذه الاختبارات التوضيحية قبل الاعتماد على السيناريو:
هذه اختبارات مقترحة. لا تعني كتابتها أن المحرك المشترك اجتازها أو أنها تشمل كل المخاطر.
قد تتغير الملاحظات على الاستجابة نفسها بعد تحديث النموذج أو القاعدة. ومن دون معلومات الإصدار، يصعب التمييز بين تغير المتعلّم وتغير النظام.
أحتفظ بما يكفي لفهم ظروف النتيجة، مع تطبيق سياسة مناسبة للاحتفاظ والاطلاع. ليست زيادة بيانات المحادثات المخزنة أفضل تلقائياً؛ ينبغي أن تخدم غرض التعلّم والتقييم المتفق عليه.
يحتاج البرنامج أيضاً إلى مسؤول واضح عن الاستجابة للإخفاقات. فوجود علامة تنبيه بلا مراجع لا يصنع عملية مراجعة فعّالة.
لا يزال محرك ذكاء المحاكاة لدى ألتايوس قيد التطوير بقدرات جزئية. ولا تعني البنية المقترحة أو هذه الأسئلة أن محركاً عاماً أو جميع الضوابط قد أُطلقت.
ولا تتطلب المنهجية ذكاءً اصطناعياً في كل تفاعل. قد يكون تمرين بإشراف ميسّر أو آلية أبسط أنسب للمهمة. التزامنا هو ممارسة ذات معنى وتغذية راجعة يمكن الدفاع عنها، وعلى التقنية أن تثبت فائدتها داخل ذلك التصميم.
اقرأ تعريف ألتايوس لمنهجية Practice-Native Learning
المقال السابق في السلسلة: التعلّم القائم على الممارسة من الأساس بالعربية والإنجليزية
طوّر القدرات القيادية من خلال محاكاة قابلة للتوسع وواعية بالثقافة، مدعومة برؤى قابلة للقياس.
