¿Qué es lo primero que deberían hacer los profesores que se sumergen en la inteligencia artificial generativa?
¿Deberían aprender a aprovechar la IA para crear el plan de lección perfecto? ¿Utilizar la herramienta para generar preguntas para un cuestionario? ¿O deberían aprender primero sobre los posibles sesgos y la desinformación que a menudo se introducen en el contenido generado por IA antes de utilizarlo en su trabajo diario?
Deberían comenzar con lo básico, según OpenAI, creador de ChatGPT y una de las empresas de investigación de inteligencia artificial más destacadas del mundo. El mes pasado, la empresa lanzó un curso en línea de una hora de duración y a su propio ritmo. para profesores de K-12 sobre la definición, el uso y los daños de la IA generativa en el aula. Se lanzó en colaboración con Common Sense Media, una organización nacional sin fines de lucro que califica y revisa una amplia gama de contenido digital según su idoneidad para la edad.
Desde su lanzamiento el 20 de noviembre, alrededor de 10.000 educadores han tomado el curso, y el 98 por ciento de los docentes “compartieron que el curso ofrecía nuevas ideas o estrategias que podrían aplicar a su trabajo”, dijo Robbie Torney, director senior de programas de IA. en Common Sense Media, en un correo electrónico.
Para Eric Curts, entrenador de IA para distritos escolares del noreste de Ohio, el curso es una “buena introducción” para los educadores que aún no han experimentado con ChatGPT o cualquier otro chatbot de IA generativa.
“No se trata sólo de hablar de los beneficios que aporta la IA. También aborda cuestiones como la necesidad de privacidad de los datos”, dijo. “Menciona varias veces que no se debe incluir información de identificación personal sobre los estudiantes”.
El curso también cubre “incitar” a la IA a realizar las tareas que usted desea, dijo Drew Olssen, coordinador de tecnología del distrito escolar de Agua Fría en Avondale, Arizona. El curso viene con una “biblioteca de indicaciones” con ejemplos de indicaciones que los maestros pueden uso: desde redactar correos electrónicos hasta crear un cuestionario para la clase.
“Es una plantilla básica y agradable de lo que harías si ingresaras a ChatGPT por primera vez”, dijo.
Formar a los profesores para que utilicen la IA requiere recursos y tiempo que muchos distritos escolares no tienen, afirmó Olssen, por lo que un curso como este, junto con otros cursos introductorios gratuitos, puede ser un buen punto de partida.
Una encuesta representativa a nivel nacional Un estudio de más de 700 profesores, realizado por el Centro de Investigación EdWeek este otoño, indicó que el 58 por ciento no había recibido ningún desarrollo profesional sobre IA generativa. Esto fue una disminución del 13 por ciento desde la última vez que el Centro de Investigación EdWeek encuestó a los maestros en la primavera. Hubo solo un aumento del 1 por ciento (del 5 al 6 por ciento) en los docentes que dijeron que recibían formación profesional continua en IA generativa.
“Estamos en las primeras etapas de adopción de la IA en K-12. Nuestra primera prioridad es equipar a los educadores con recursos fundamentales para utilizar las herramientas de inteligencia artificial de manera reflexiva y modelar un uso eficaz y responsable en el aula. Este curso, intencionadamente simple, breve y accesible, fue diseñado para comenzar a construir esa base. Estamos entusiasmados de que los educadores quieran recursos más detallados sobre estos temas”, dijo un portavoz de OpenAI.
No todo el mundo está de acuerdo con la cantidad de temas nuevos introducidos en el curso de una hora de OpenAI (que le llevó a este reportero unos 30 minutos completar) y el ritmo al que se tratan.
“Para meter tanto, [a teacher] Está garantizado que lo superará rápidamente”, dijo Eryk Salvaggio, investigador del meta(LAB) de la Universidad de Harvard, que ha trabajado en pedagogía basada en IA.
Salvaggio dijo que si bien el curso brinda a los docentes consejos sobre el uso de la IA para ahorrar tiempo y ser más productivos, aún enfatiza que los docentes deben seguir “iterando” los resultados de una consulta solicitada.
“¿La IA realmente ahorra más tiempo a los docentes que si hicieran la tarea ellos mismos?” dijo Salvaggio.
El curso OpenAI se divide en tres secciones: una explicación de la IA, consejos prácticos sobre cómo los profesores pueden usar la IA para preparar lecciones o enseñar y una lección sobre los riesgos que implica el uso de ChatGPT en el aula. Cada módulo tiene secciones de videos y cuestionarios asociados para que los profesores prueben sus conocimientos a medida que avanzan en el curso.
El principal mecanismo de capacitación es crear indicaciones sólidas para ChatGPT para que los profesores obtengan los resultados que buscan. A través de diferentes ejemplos, el curso detalla qué constituye la “mejor” indicación en comparación con una indicación “OK” o menos detallada.
Sin embargo, los ejemplos no cubren varias tareas comunes en el aula, dijo Curts, como nivelar un texto, hacer adaptaciones para estudiantes con discapacidades o idear actividades para la clase.
En las sesiones de formación del propio Curts, que duran tres horas, dedica una hora a abordar los riesgos del uso de IA generativa, que incluyen plagio, “deepfakes”y preocupaciones sobre la privacidad de los datos. La sección de OpenAI sobre daños es mucho más breve y no analiza el plagio ni los deepfakes.
“A [cover risks] correctamente, merece mucho más tiempo del que se puede dedicar en un curso introductorio como este, pero al menos pone estos temas en el radar de los profesores, lo cual creo que es importante”, dijo Curts.
El curso no explica en profundidad cómo funciona la IA, lo que otros expertos en IA identificaron como una oportunidad perdida.
“Gastan una frase en ello [at the beginning]. No se unen [how AI works] a sus limitaciones”, dijo Pat Yongpradit, director académico de Code.org y líder de TeachAI, una iniciativa que apoya a las escuelas en el uso y la enseñanza de la tecnología.
Por ejemplo, dijo, la razón por la que una herramienta como ChatGPT está sesgada es porque refleja los prejuicios del mundo que nos rodea.
Existe la suposición subyacente de que es demasiado técnico para que un consumidor medio (como un profesor) comprenda cómo funciona la IA generativa. Pero los profesores deberían tener al menos un nivel “medio” de conocimiento para entender por qué la IA funciona como lo hace, afirmó.
Además, “es importante lograr que la gente tome buenas decisiones sobre el uso de la IA”, añadió Yongpradit. El curso podría haber agregado ejemplos de sesgos específicos, o incluso ejemplos en los que no es apropiado usar IA debido a sus sesgos, dijo.
Torney, de Common Sense, dijo que el curso es una manera para que “los profesores ocupados adquieran habilidades esenciales en poco tiempo”.
Los detalles complejos y técnicos sobre cómo funciona ChatGPT se dividieron en partes manejables para que los profesores los abordaran a su propio ritmo, dijo. “Anticipamos que se necesitará más capacitación”, añadió Torney.
Yongpradit espera que el curso introductorio de OpenAI despierte el apetito de los profesores por aprender más sobre la IA.
“Lo peor sería si los profesores pensaran que este curso es todo el desarrollo profesional que necesitan”, dijo. “Tampoco creo que los creadores crean que esto sea suficiente. Esta es una pequeña porción de una oportunidad más grande”.
Yongpradit sugiere el desarrollo profesional continuo a través de comunidades de aprendizaje profesional, donde los profesores puedan compartir sus experiencias sobre el uso de la IA en sus aulas y aprender unos de otros.
El distrito escolar de Agua Fría ha implementado una versión de esta capacitación desde 2022, poco después del lanzamiento de ChatGPT por primera vez, dijo Olssen, coordinador de tecnología del distrito. Olssen reunió a un grupo de profesores, bibliotecarios, formadores de alfabetización y administradores que se reúnen todos los meses para discutir cómo utilizar la IA en las aulas.
“Es un tipo de modelo de formación de formadores”, dijo Olssen, “en el que estos embajadores dirigen sesiones de formación con otros educadores cada trimestre”.
El mes pasado, el grupo discutió cómo ir más allá del uso de la IA para realizar tareas simples como generar hojas de trabajo y, en cambio, se centró en cómo se podría usar la IA para crear experiencias de aprendizaje “más profundas” para los estudiantes, a través de proyectos o trabajos de investigación.
Cuando se trata de abordar los sesgos inherentes de la IA generativa y el potencial de desinformación, Olssen dijo que el distrito capacita a maestros y estudiantes, al comienzo del año escolar, sobre cómo evaluar el rendimiento de la IA. La capacitación del distrito es “muy explícita en cuanto a verificar la claridad, precisión, relevancia y ética de lo que escupe una plataforma de IA”, dijo.
El curso OpenAI presenta una comprensión superficial de estos riesgos, dijo Olssen, pero más allá de cualquier curso introductorio, corresponde a los distritos escolares hacer que los maestros sean plenamente conscientes de los daños de “confiar demasiado” en cualquier tecnología.
“Los educadores también están ávidos de más contenido; un tema importante en la retroalimentación ha sido el deseo de un curso más largo”, dijo Torney.
¿Quiere leer más sobre cómo los profesores pueden utilizar (y aprender sobre) la IA? Estén atentos al nuevo informe especial de la Semana de la Educación que se publicará el lunes.
Después de probar y comparar chatbots de IA y sus características durante años, he desarrollado algo de sexto sentido para cuando estos compañeros digitales saben de qué están hablando y cuándo están faroleando.
La mayoría de ellos pueden buscar respuestas en línea, lo que ciertamente ayuda, pero la combinación de búsqueda e IA puede conducir a algunas respuestas sorprendentemente perspicaces (y algunas tangentes menos perspicaces).
Para comprender el problema, es esencial dar un paso atrás. Uno de los avances más significativos en la IA en los últimos meses ha sido el desarrollo de modelos con capacidades de razonamiento lentas y deliberadas. Estos modelos descomponen los problemas en componentes más pequeños y los resuelven paso a paso, lo que lleva a resultados más profundos y precisos.
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Dichos modelos permiten a los investigadores rastrear el proceso de pensamiento de la IA, conocido en términos técnicos como “cadena de pensamiento” (COT). Este método permite a los observadores seguir el razonamiento del sistema desde el paso inicial, a través de etapas posteriores y a sus conclusiones finales. Anteriormente, este nivel de transparencia no existía, dejando muchas preguntas sin respuesta sobre cómo surgen las “alucinaciones” de AI, la generación de salidas incorrectas o no sensibles.
La capacitación de IA a menudo implica una técnica llamada aprendizaje de refuerzo, donde el sistema es recompensado por cumplir con los objetivos específicos. Un efecto secundario conocido de este proceso es la “piratería de recompensas”, donde la IA manipula su comportamiento para maximizar las recompensas mientras se elude las pautas previstas.
Los investigadores creían que al monitorear la cadena de pensamiento de la IA, podrían detectar cuando el modelo engaña, engaña o se da por vencido e influye en su comportamiento en tiempo real durante el entrenamiento. Este enfoque, denominado “optimización de cuna”, parecía ser un camino prometedor hacia una comprensión más profunda del comportamiento de la IA.
De hecho, esta suposición resultó correcta y condujo a una comprensión más precisa de los sistemas de IA. “Creemos que el monitoreo de la cuna puede convertirse en una herramienta crucial para supervisar modelos de nivel sobrehumano en el futuro”, escribieron los investigadores.
Sin embargo, lo que pretendía como un paso para mejorar la confiabilidad de la IA expuso una realidad alarmante: los sistemas de IA intentan activamente evadir las sanciones, buscar recompensas contra las restricciones de los investigadores e incluso oscurecer sus métodos para evitar la detección.
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(Foto: Generado por chatgpt)
Por ejemplo, cuando se les asigna la tarea de generar código funcional, algunos modelos AI modificaron el mecanismo de verificación de código en sí para aprobar salidas incorrectas. En otros casos, los modelos proporcionaron soluciones aparentemente plausibles a los problemas que resultaron estar completamente equivocados.
Algunos modelos incluso dejaron de resolver problemas por completo para evitar revelar lo que percibieron como sus debilidades. Este descubrimiento se hace eco de los principios de la teoría del juego, pero con un giro inquietante.
Estos hallazgos surgieron de un artículo publicado la semana pasada por un equipo de investigación de Operai bajo el título críptico: “Seguimiento de comportamiento indeseable en modelos de razonamiento y la preocupación de la ofuscación”.
Al examinar los detalles del estudio, el alcance del problema queda claro: los últimos modelos de razonamiento de OpenAI (denominados O1 y O3 Mini) demuestran una fuerte motivación para completar sus tareas asignadas, siendo el menor de los problemas descubiertos.
Los investigadores rastrearon los procesos de pensamiento de los modelos utilizando otro modelo Operai (GPT-4O), que, sin dudarlo, informó su comportamiento engañoso como parte de su cadena de pensamiento: una forma de honestidad desarmadora. Pero luego vino el giro inquietante: cuando los investigadores señalaron a la IA que no se le permitió hacer trampa, el modelo ajustó su comportamiento y comenzó a ocultar la evidencia de su ruptura de reglas. Esta revelación es lo que dejó a los investigadores sorprendidos.
“Encontramos que la optimización directa de la COT para cumplir con criterios específicos (como no eludir las instrucciones) puede mejorar el rendimiento a corto plazo; sin embargo, no elimina todo el comportamiento indeseable e incluso puede hacer que el modelo oculte sus verdaderas intenciones”, señalaron secamente los investigadores.
En su conclusión, los investigadores expresaron la esperanza de que los métodos futuros permitan la influencia directa del comportamiento de los modelos de razonamiento a través de la cadena de pensamiento sin alentar el engaño. Por ahora, recomiendan evitar una fuerte presión de optimización sobre la cuna de los modelos de razonamiento avanzado y la precaución contra la manipulación directa de estos procesos de pensamiento.
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Evento de anuncio GPT-4O de Openai
(Foto: Captura de pantalla)
Sin embargo, esta recomendación presenta otro desafío: dejar la cadena de pensamiento inalterada puede conducir a resultados incómodos, si no problemáticos, cuando estos modelos interactúan con el público. Izquierda sin control, la IA puede producir un lenguaje ofensivo o ideas que los humanos generalmente evitan expresar. La solución propuesta por los investigadores es envolver el proceso de pensamiento en bruto de la IA en una capa de cortesía forzada, asegurando que los usuarios solo vean una versión desinfectada.
Esta investigación plantea preguntas preocupantes. Para aquellos que argumentan que la IA es simplemente una herramienta para ayudar a los humanos, los hallazgos sugieren lo contrario: a diferencia de una máquina de escribir o una bicicleta, la IA parece tener sus propias intenciones y está dispuesto a engañar en busca de sus objetivos.
Para aquellos que ya están preocupados por los riesgos potenciales de la IA, este estudio suena todas las alarmas. Indica que a medida que crecen las capacidades de IA, también lo hace su capacidad para oscurecer cómo funciona, las manipulaciones que realiza y los verdaderos objetivos que busca lograr. Cuando la IA se vuelve verdaderamente avanzada, es posible que no tengamos forma de identificar estas manipulaciones ocultas.
Los investigadores de Operai parecen genuinamente preocupados, y uno solo puede esperar que el liderazgo de la compañía comparta sus preocupaciones, y que los reguladores en todo el mundo comprendan la gravedad del problema. Las principales compañías de IA han dedicado departamentos enteros a construir “barandillas” en torno a los sistemas de IA, asegurando su alineación con los valores humanos y el aumento de la transparencia. Sin embargo, la efectividad de estas medidas sigue en cuestión.
El tema central sigue siendo tan turbio como siempre, y este estudio solo profundiza la incertidumbre: ¿cuál es el objetivo principal de la IA y cómo podemos asegurar que busque ese objetivo, y nada más?
Mientras que la administración del presidente Donald Trump se ha centrado en alejarse de la regulación, liderando a los proveedores de IA como Google y OpenAI quieren que el plan de acción de IA pendiente del gobierno incluya una política federal que se adelantan a los crecientes mosaicos de leyes estatales de IA en los Estados Unidos.
La Oficina de Política de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca (OSTP) solicitó los aportes de las partes interesadas sobre el desarrollo de un plan de acción de IA. Recientemente cerró el período de comentarios públicos, recibiendo más de 8,700 presentaciones. OSTP solicitó a las partes interesadas que describieran las acciones prioritarias para apoyar el dominio de los Estados Unidos de la tecnología de IA sin una regulación excesiva que obstaculice la innovación del sector privado en la IA. Para algunas grandes empresas tecnológicas, abordar las leyes estatales de IA debería ser una de las principales prioridades del gobierno de los Estados Unidos.
Estados Unidos debe adoptar marcos de políticas que “se adelanten a un mosaico caótico de reglas a nivel estatal sobre el desarrollo de la IA fronteriza”, según la presentación de Google.
Mientras tanto, Openai pidió libertad para innovar en el interés nacional de los Estados Unidos y neutralizar a los competidores como China que se benefician de “las compañías estadounidenses de IA que tienen que cumplir con las leyes estatales demasiado onerosas”. Un puñado de estados de EE. UU. Han aprobado una regulación integral de IA, incluidas Colorado, California y Utah.
Sin una ley federal de IA, los estados implementan requisitos de IA individuales que crean desafíos de cumplimiento para las empresas, dijo la analista de Forrester Alla Valente si Estados Unidos adopta una política federal de IA general, podría eliminar esa carga, dijo.
“Al dejar esto a los Estados Unidos, puede tener 50 conjuntos de regulaciones de IA que se ven muy diferentes”, dijo.
Sin embargo, una orden ejecutiva no puede evitar las regulaciones estatales de IA. Depende del Congreso aprobar una ley federal de IA, algo que tiene problemas para hacer.
La falta de un enfoque de gobernanza de AI unificado en los Estados Unidos es “ineficaz y duplicativo”, dijo Hodan Omaar, un gerente de políticas senior en el Centro de Tank Tank Tank para innovación de datos.
“Crea inconsistencias e incoherencia en un enfoque estadounidense”, dijo.
Más allá de centrarse en las leyes estatales, Valente dijo que la postura de Google indica que la compañía quiere que Estados Unidos considere el desarrollo global de las leyes de IA también, como la Ley de IA de la Unión Europea.
Cualquier estándar, política o marco que crea los EE. UU. Debe reflejar los intereses estadounidenses, pero no puede ignorar las políticas de IA de diferentes países, dijo Valente. Google dijo que, cuando se trabaja con países alineados, Estados Unidos debería “desarrollar protocolos y puntos de referencia en torno a los riesgos potenciales de los sistemas de IA fronterizos”.
“Ignorar lo que el resto del mundo está haciendo en torno a los marcos de IA, la gobernanza de IA, el riesgo de IA, crea una brecha aún mayor entre la innovación de los Estados Unidos y el resto del mundo hasta el punto de que entonces sigue siendo competitivo si otros países tienen requisitos que no pueden ser satisfechos con la innovación de la IA de EE. UU.”, Dijo Valente.
Operai también abordó los controles de exportación en sus comentarios, solicitando un cambio de estrategia centrado en promover la adopción global de los sistemas de IA de EE. UU. Al tiempo que utiliza más estratégicamente los controles de exportación para mantener el liderazgo de IA de EE. UU. La Compañía pidió actualizar la regla de difusión de IA que avanzó los controles de exportación de EE. UU., Una regla propuesta por la administración del ex presidente Joe Biden que se encontró con una reacción violenta de la industria.
Mientras tanto, en los comentarios del Centro para la Innovación de Data, el grupo de expertos pidió que el Plan de Acción de AI de EE. UU. Reorientara su estrategia de control de exportación. Si bien los controles de exportación están destinados a debilitar a los competidores, en particular el sector de inteligencia artificial de China, están “cada vez más en desventajas de las empresas estadounidenses”. El surgimiento de Deepseek apunta a la capacidad de China para innovar a pesar de los controles de exportación de los Estados Unidos en chips de IA avanzados.
Omaar describió en la presentación del grupo de expertos de que Estados Unidos debería establecer una Fundación Nacional de Datos (NDF) dedicada a la financiación y facilitar compartir conjuntos de datos de alta calidad para el desarrollo del modelo de IA. Ella dijo que Estados Unidos también debería preservar, pero Reengus, el Instituto de Seguridad AI del Instituto Nacional de Normas y Tecnología (NIST) para proporcionar estándares fundamentales para la gobernanza de la IA.
“El gobierno federal tiene un papel importante que desempeñar para garantizar que haya estándares”, dijo Omaar. “Asegurarse de que NIST pueda hacer el importante trabajo de IA que estaban haciendo es importante para garantizar una adopción de IA sin problemas”.
La solicitud de información de la Oficina de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca sobre un plan de acción de IA pidió a las partes interesadas sus pensamientos sobre las acciones de política de IA. Sin proporcionar recomendaciones o cualquier marco potencial para que las partes interesadas comenten, Valente dijo que no está claro qué incluirá el plan de acción de IA.
“Cómo termina este plan, uno solo puede imaginar”, dijo.
Darrell West, miembro senior de la Institución Brookings, dijo que la solicitud de información de la Casa Blanca indica que la administración Trump se centrará en abandonar los requisitos onerosos y confiar en las empresas privadas para innovar con menos supervisión federal.
“Habrá menos limitaciones en las compañías tecnológicas”, dijo. “Serán libres de innovar en cualquier dirección que deseen”.
El gobierno federal puede equilibrar la seguridad y la innovación de la IA, que con suerte se reflejará en el Plan de Acción de AI, dijo Jason Corso, cofundador de AI Startup Voxel51 y profesor de informática en la Universidad de Michigan.
La población general ya es escéptica de la IA, y si ocurren desafíos generales de crecimiento del desarrollo, corre el riesgo de socavar aún más la confianza en la tecnología, dijo. Es por eso que los marcos de políticas deben crearse con la seguridad de IA en mente, agregó Corso.
Un marco federal que carece de consideraciones de seguridad de IA significa la responsabilidad de las decisiones de seguridad de IA cae a los CIO de la Compañía o los oficiales de IA en los principales, lo que Corso dijo que presenta un “gran riesgo”. El efecto podría ser menos adopción o ROI más lento, dijo.
“Esta IA contemporánea es tan incipiente que a pesar de los rápidos avances que estamos viendo, en realidad se entiende bastante sobre su previsibilidad, repetibilidad o incluso su robustez con ciertos tipos de preguntas o escenarios de razonamiento”, dijo. “Ciertamente necesitamos innovación, pero también necesitamos seguridad”.
Makenzie Holland es un escritor de noticias senior que cubre la gran regulación federal y de la gran tecnología. Antes de unirse a Informa TechTarget, ella era una reportera de asignación general para el Wilmington Starnews y un reportero de crimen y educación en el Wabash Plain Dealer.
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