Jun 1 — Laju perkembangan model bahasa besar (LLM) yang menjajah sistem pendidikan tinggi kita adalah sebab utama ramai pendidik sukar memahami tempat mereka dalam pengajaran dan pembelajaran. Setakat ini, respons bercampur-campur, malah mungkin polarisasi. Di satu pihak, terdapat penolakan seperti Luddite di mana sesetengah pendidik menyatakan rasa tersinggung secara peribadi apabila mengesan penggunaan LLM oleh pelajar. Di pihak lain, ramai yang hanya mengangkat tangan sebelum melihat hasil kerja pelajar yang kononnya dihasilkan AI.
Untuk bersikap adil, para akademik sudah pun tertekan dengan realiti harian birokrasi sektor Pendidikan Tinggi yang membengkak, mengejar trend, dan, saya berani katakan, persekitaran kerja feudal. Jadi bagaimana kita harus menangani hakisan kognitif yang tidak dapat dinafikan yang kini diperhatikan oleh pendidik di dalam bilik darjah?
Kesan kognitif penggunaan LLM
Kebanyakan pelajar tidak menggunakan LLM dalam senario ideal di mana teknologi meningkatkan proses pemikiran mereka. Sebaliknya, LLM semakin berfungsi sebagai jalan pintas mental, memerangkap pelajar dalam gelung maklum balas pelepasan kognitif. Melangkau usaha mental melemahkan keupayaan pelajar untuk menggunakan otot pemikiran kritis mereka, tepatnya apa yang sepatutnya dipupuk oleh universiti. Lama kelamaan, pengalaman 'duduk dengan kesakitan' memikirkan sesuatu konsep, dan membina keyakinan untuk menyuarakan idea yang cacat secara terdedah mungkin menjadi asing dalam pendidikan tinggi itu sendiri.
Pelajar tidak menggunakan LLM dalam senario ideal di mana teknologi meningkatkan proses pemikiran mereka. — Gambar Reuters
Masalah respons institusi
Masalah paling kritikal kita adalah respons institusi yang lembap. Penggunaan LLM yang tidak bertanggungjawab akhirnya adalah satu bentuk penipuan. Buku Cheating Lessons karya James Lang berguna di sini kerana ia mengingatkan kita bahawa menipu bukan sekadar persoalan kegagalan moral. Seni bina persekitaran pembelajaran sendiri membentuk keadaan di mana pelajar menipu. Kita pernah melalui situasi ini, dalam bentuk yang berbeza, dengan internet, yang juga merupakan pemangkin besar plagiarisme dan salin-tampal. Lama kelamaan, kita mereka bentuk semula pendidikan di sekitar internet dan bukannya berpura-pura ia boleh dikekalkan di luar bilik darjah. Peralihan itu tidak sempurna, tetapi ia menunjukkan bahawa pendidikan boleh bertahan daripada gangguan teknologi jika ia bersedia mengubah seni binanya.
Oleh kerana ketinggalan dasar ini, sebahagian daripada sistem pendidikan kita masih bergantung pada penilaian yang direka untuk masa lalu, walaupun mengetahui sepenuhnya bahawa syarat kepengarangan dan keaslian telah berubah secara radikal. Pendirian peribadi saya ialah masa depan penilaian terletak kurang pada mengawal penggunaan AI dan lebih pada mereka bentuk semula penilaian di sekitar bentuk pemikiran yang tidak boleh dioutsourcekan dengan kemas. Ironinya, 'pusingan ke masa depan' ini mungkin memerlukan pengembalian sebahagian kepada kaedah lama yang boleh dipercayai seperti pen, kertas, ujian fizikal, dan perbincangan masa nyata. Sudah, kita melihat trend rollback ini berlaku di seluruh sistem pendidikan yang sering kita anggap lebih maju daripada kita.
Pendekatan seimbang terhadap LLM
Pada masa yang sama, adalah rabun untuk mendesak kesucian tugas pendidikan berdasarkan 'kebebasan LLM' semata-mata. Sebaliknya, penilaian harus berkembang untuk mendahulukan beberapa tahap penggunaan LLM, dan meneliti bukti perkembangan pemikiran pelajar. Dalam amalan saya sendiri, saya merawat sembang pelajar dengan LLM pilihan mereka sebagai sebahagian daripada proses pemikiran itu sendiri. Saya kemudian membangunkan LLM terkurung yang saya panggil "Guru Sokratik", yang, seperti Socrates, hanya bertindak balas dengan soalan panduan dan bukannya jawapan langsung sehingga pelajar menunjukkan tahap pemahaman yang memuaskan. Benda itu menunjukkan potensi untuk berfungsi seperti tampalan nikotin untuk penagih merokok! Pelajar masih berinteraksi dengan LLM, tetapi yang membantu mereka meningkatkan pemikiran mereka sendiri dan bukannya melakukan pemikiran untuk mereka.
Sebahagian besar khayalan tentang penggunaan LLM berpunca daripada salah faham asas tentang apa sebenarnya sistem ini. Untuk tujuan ini, kita tidak boleh mengabaikan peranan literasi AI kritis dalam mendedahkan 'sihir'. Setelah mantra dipecahkan, pelajar mungkin mula menggunakan LLM dengan lebih berhati-hati dan syak wasangka kritis tanpa mengelirukan kefasihan dengan kecerdasan. Jika kita melihat LLM dengan mata yang tidak dikaburi oleh gembar-gembur (untuk meminjam daripada Ghibli's Miyazaki), kita mula melihat bahawa sistem ini hanya menjana teks yang berkemungkinan secara statistik yang meniru bahasa manusia dan bukannya berfungsi sebagai sistem mencari kebenaran. Frasa "burung nuri stokastik", yang dicipta oleh sarjana AI kritis Emily Bender, menangkap ini dengan baik kerana, seperti burung nuri, LLM akhirnya mengulang dan menyusun semula corak bahasa tanpa benar-benar memahami apa yang diperkatakan.
Modul literasi AI kritis
Ini adalah sesuatu yang saya sedang usahakan untuk dibangunkan menjadi modul, memperkenalkan pelajar kepada topik seperti "kesan ELIZA", di mana manusia cenderung untuk mengaitkan kecerdasan dengan apa-apa yang mampu meniru perbualan; bagaimana data latihan LLM menghasilkan semula bias pengetahuan; dan bagaimana kekosongan konsep boleh bersembunyi di sebalik prosa yang digilap. Pelajar juga harus belajar tentang latar belakang politik-sejarah yang membawa masuk teknologi ini, termasuk fantasi kuasa dan budaya teknomesianik di sekeliling tokoh seperti Sam Altman dan Elon Musk. Di sebalik antara muka yang bersih terletak kerja moderasi kandungan yang dioutsourcekan, sering dilakukan oleh pekerja di negara miskin yang menyerap kos psikologi membersihkan sistem ini. Di sebalik janji kemajuan digital terletak eksploitasi ekologi biasa di Global South.
Ada sesuatu yang perlu diperkatakan di sini tentang teknoptimisme di Malaysia, terutamanya kecenderungan kronik kita untuk menaiki kereta api hype teknologi. Saya masih ingat dengan jelas banyak kenyataan buzzwordy mengenai Revolusi Perindustrian Keempat, diikuti dengan tuntutan tentang teknologi blockchain, dan kemudian metaverse, yang merevolusikan pendidikan. Walaupun LLM, tidak seperti teknologi yang disebut sebelum ini, sudah membentuk semula pendidikan, ia juga memasuki budaya teknomistik yang sama di mana teknologi dianggap membawa ketidakpastiannya sendiri, manakala respons amnesia kita tetap sama: guna dahulu, fikir kemudian.
* Wan Saefullah adalah penyelidik dalam politik iklim dan komunikasi. Beliau memegang PhD dalam Geografi Manusia dari King's College London.
** Ini adalah pendapat peribadi penulis atau penerbitan dan tidak semestinya mewakili pandangan Malay Mail.
