Was kann uns KI beibringen und wie können wir KI nutzen, um anderen etwas beizubringen?

Ich schreibe einen Lehrplan für einen Web Art-Kurs, den ich im Frühjahr 2023 unterrichten werde. Bei der Recherche der Themen und Lektionen, die ich behandeln wollte, war ich gespannt, ob der KI-Chatbot ChatGPT inspirieren würde irgendwelche neuen Ideen. Ich hatte nicht erwartet, dass es einen ganzen Lehrplan ausgeben würde oder dass es voll funktionsfähige Codierungsbeispiele mit umfassenden Erklärungen schreiben würde.

Die Analogie, die Steve Jobs gern benutzte, wenn er die Rolle von PCs bei der Förderung des menschlichen Fortschritts beschrieb, ist die eines Mannes auf einem Fahrrad. Er zitiert eine Studie über die Bewegungseffizienz (Kalorien pro Gramm, pro Kilometer) für eine Reihe von Tieren (Kolibris, Schafe, Pferde usw.) im Verhältnis zur Effizienz des Menschen mit und ohne Fahrrad.

Der ohne fremde Hilfe Gehende fällt hinter Pferden, Lachsen und weit hinter dem Kondor (laut Jobs) zurück, wenn es um die Effizienz des Reisens geht, aber er rast vor dem Rudel, wenn er von einem Fahrrad unterstützt wird. Jobs kommt zu dem Schluss, dass „der Mensch ein Werkzeugmacher ist … der baut, um seine innewohnenden Fähigkeiten zu verstärken“ und dass Technologie – insbesondere ein Computer – die Macht hat, einer unserer größten Vermögenswerte zu sein. Später sagt er weiter, dass Computer wie Fahrräder für den Geist sind – beide steigern die Effizienz dramatisch.

KI-Tools wie Deep Blue von IBM (für Schach), Watson (für Jeopardy) und AlphaGo (für Go) entlasten unseren Geist von mental belastenden Aufgaben, die Mustererkennung, Schlussfolgerungen und Taktiken für das Gameplay beinhalten. Mit dem Machine Learning und Natural Language Processing Chatbot ChatGPT hingegen werden uns Vorteile für verschiedenste Konversationsaufgaben geboten. Der Chatbot kann für Aufgaben verwendet werden, darunter das Beantworten von Fragen, das Empfangen von Empfehlungen, die Beteiligung an „Small Talk“ und sogar das Erstellen eines Rahmenentwurfs für einen Lehrplan – den ich gleich demonstrieren werde.

ChatGPT geht eine Handvoll historisch bedeutender Chatbots voraus, darunter:

• ELIZA: ELIZA wurde in den 1960er Jahren von Joseph Weizenbaum am MIT entwickelt und war einer der ersten Chatbots, der natürliche Sprachverarbeitung verwendete, um Gespräche mit Menschen zu führen, und wurde entwickelt, um einen Therapeuten zu simulieren. Sie können weiterhin über diese Webseite mit ELIZA chatten. Ich empfehle dringend, mit ihr zu sprechen: Eliza, eine Chatbot-Therapeutin (njit.edu)
• PARRY: PARRY wurde in den 1970er Jahren von Kenneth Colby entwickelt und war ein Chatbot, der eine Person mit Schizophrenie simulieren und Theorien über die Natur der menschlichen Kommunikation testen sollte.
• ALICE: ALICE (Artificial Linguistic Internet Computer Entity) wurde in den 1990er Jahren von Richard Wallace entwickelt und war einer der ersten Chatbots, der maschinelle Lerntechniken verwendete, und wurde weithin als Plattform zum Testen und Entwickeln neuer KI-Technologien verwendet.
• Siri: Wie wir wahrscheinlich am besten kennen, wurde es in den 2010er Jahren von Apple als einer der ersten virtuellen Assistenten entwickelt, der allgemein verfügbar und kommerzialisiert wurde.

Testfahrt mit ChatGPT

Als es für mich an der Zeit war, den Lehrplan zu überarbeiten, den ich für den Web Art-Kurs geschrieben habe, den ich letztes Jahr unterrichtet habe, habe ich begonnen, neue Technologien zu recherchieren, die in den letzten Monaten aufgeblüht sind, um meinen Lehrplan auf dem neuesten Stand zu halten. Wenn ich ein Fach wie Web Art unterrichte, das mit neuen Technologien und sich entwickelnden sozialen Strukturen verflochten ist, aktualisiere ich meinen Lehrplan jedes Semester, um den Unterricht so frisch und relevant wie möglich zu halten. Während dieser Recherche entschied ich mich zu sehen, was ChatGPT liefern könnte. Um es mit den warnenden Worten von Cedric Price zu sagen: „Technologie ist die Antwort, aber was war die Frage?“. Seine Worte unterstreichen, dass es wichtig ist, unsere Tech-Brille manchmal abzunehmen und zu erkennen, wann ein Problem eine technologische Lösung erfordert. Ich lasse die Vorsicht für einen Moment beiseite, ich hätte eine Frage fürTechnologie. Ich wollte ChatGPT bitten, mir ein Beispiel für einen Web-Art-Lehrplan zu zeigen. Wohlgemerkt, es wird nicht im Internet nach einem Lehrplan gesucht, sondern auf der Grundlage eines Trainingsmodells vor Ort ein Lehrplan erstellt. Ich habe ChatGPT aufgefordert.

Ich: Erstellen Sie einen Lehrplan für einen Web-Art-Kurs.

(insgesamt 10 Wochen Themen und allgemeine Projektleistungen wurden auf dem Bildschirm ausgegeben)

Die Antwort von ChatGPT war sowohl umwerfend als auch glanzlos. Das Ergebnis war augenblicklich, von relativ gründlichem Umfang und ehrfurchtgebietend. Andererseits war es auch nicht die Art von Lehrplan, der für meinen Web Art-Kurs geeignet wäre, da mein Interesse eher den experimentellen, konzeptionellen, historischen und sozialen Aspekten der Web Art gilt als einem Kurs zur technischen Webentwicklung (was eine Voraussetzung für den Web Art-Kurs ist, den ich auch unterrichte). Nachdem die Leistung des Bots meine erste Eingabeaufforderung beantwortet hatte, wollte ich es noch einmal versuchen, also schrieb ich eine weitere Eingabeaufforderung.

Ich: Passen Sie den Lehrplan an, um sich mehr auf die Vermittlung konzeptioneller, sozialer und historischer Themen in Bezug auf Webkunst und kreativen Ausdruck zu konzentrieren:

Dieses Mal waren die Ergebnisse viel relevanter und näher an dem, was ich mir vorgestellt hatte, einschließlich Themen wie:

• Überblick über die wichtigsten Web-Art-Bewegungen wie Net-Art-Glitch-Art und Post-Internet-Art
• Die Rolle von Online-Communities bei der Erstellung und Verbreitung von Web-Art
• Kollaborative und partizipative Web-Art-Projekte
• Erforschung der Rolle der Identität in der Webkunst
• Nutzung von Webkunst als Werkzeug für sozialen und politischen Aktivismus
• Erforschung fortschrittlicher Web-Art-Konzepte und -Techniken wie Datenvisualisierung, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz

Der Wert dieses Tools ist unbestreitbar und bot einen fairen Ausgangspunkt oder zumindest eine anständige Referenz für jemanden, der einen Kurs entwickelt, aber es brauchte immer noch eine menschliche Note. Wir können einen Lehrplan nicht an eine Maschine auslagern. Oder – zumindest – sollten wir nicht. Die Schwelle, Maschinen genug zu vertrauen, um persönliche Angelegenheiten zu diktieren, wurde noch nicht erreicht und wird es wahrscheinlich nie sein. Hier kommt die Fahrrad-Analogie wieder ins Spiel.

Das Fahrrad benötigt, wie der Chatbot, einen Fahrer, um richtig zu funktionieren und auf der Strecke zu bleiben. Details des Lehrplans wie Abfolge, spezifischer Unterricht, übergreifende Themen und andere differenziertere Überlegungen müssten immer noch auf die alte Art und Weise durchdacht werden – kontemplative Reflexion und eine durchdachte Pädagogik bleiben unverzichtbar. Kann ChatGPT einen Lehrplan erstellen? Es kann einen groben Überblick geben. Werde ich den erstellten Lehrplan verwenden? Nein, aber es gibt einige Überschneidungen zwischen dem, was ich letztes Jahr unterrichtet habe, und ich könnte einige der vorgeschlagenen Themen integrieren, die ich zuvor nicht behandelt habe. Ein spezielles Thema: „Erforschung fortgeschrittener Web-Art-Konzepte und -Techniken wie … maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz“ wird definitiv in den Lehrplan für das Frühjahr 2023 aufgenommen.

Und doch sollte die größte Entdeckung, die ich dabei machte, als nächstes kommen – als ich ChatGPT bat, Code zu schreiben. Als ich ChatGPT bat, Programmierbeispiele für bestimmte Lektionen und Konzepte zu schreiben, sah ich noch mehr Wert in dem Tool und größere Möglichkeiten, meine Schüler zu unterrichten. Insbesondere hat sich ChatGPT als ein Tool herausgestellt, mit dem experimentiert, Code generiert und Konzepte kommuniziert werden können. Beachten Sie, dass der Codex von Open AI besser für die Ausgabe und Vorschau von Code entwickelt wurde, aber ChatGPT gibt auch verwendbaren Code aus.

Als ich ChatGPT bat, Code zu generieren, um eine bestimmte Webinteraktion zu erzeugen, tat es dies sofort und enthielt sogar durchgehend kommentierte Kommentare. Meine Web Art-Studenten wissen bereits, wie man Code liest und schreibt, also würden sie wahrscheinlich die gleichen Ergebnisse erzielen, wenn sie genügend Zeit hätten. Sie zerlegten das Problem in Einzelteile, debuggten es währenddessen und führten wahrscheinlich mehrere Suchen in der Webdokumentation und Stack Overflow durch, um dasselbe Ergebnis zu erzielen. Das alles kostet viel Zeit und Mühe. Und doch sind die Lektionen im Lernen auf die harte Tour von unschätzbarem Wert und das würde ich ihnen nicht nehmen. Aber wenn es um kreatives Codieren, Experimentieren und das Überschreiten ihrer Grenzen geht, wird ChatGPT ihnen viel mehr Möglichkeiten eröffnen, um es ihnen zu erleichtern, Hindernisse zu überwinden und Entdeckungen zu machen, ähnlich wie es Stack Overflow in der Vergangenheit ermöglicht hat.

Ich habe ChatGPT gebeten, Code (HTML, CSS, JS) zu schreiben, der ein Muster im Fenster ausgeben würde, basierend darauf, wo ein Benutzer klickt – das war die Ausgabe:

Sie können mit dem Code interagieren, den ChatGPT über diesen CodePen ausgibt: Stamp Div (codepen.io)

Wenn Menschen Computer und Fahrräder herstellen, sind sie Werkzeugmacher. Wenn Mensch und Computer zu einer Einheit verschmelzen, nennt man sie Cyborgs. Wenn Menschen und Computer sich zusammenschließen, um als Team zu arbeiten – eine Duo-Kombination, die durch „Freestyle“-Schachturniere bekannt geworden ist – werden sie „Zentauren“ genannt. (Sie können mehr über Zentauren in David Epsteins Buch „Range“ oder in diesem Medium-Post über das Buch „Centaurs“ Are Oft More Powerful than Computers | von Mike Beneschan | Geek Culture | Medium lesen. )

Da ich weiß, dass das Medium oft die Botschaft ist und dass es mir nichts ausmacht, selbst ein technologischer Zentaur zu werden, füge ich abschließend hinzu, dass ich keine Teile dieses Artikels geschrieben habe, sondern Teile von einem bestimmten KI-Chatbot mitgeschrieben habe Mitarbeiter. Wenn uns ein Fahrrad weit bringen kann, stellen Sie sich vor, wohin wir mit einem Chatbot fahren können. Viel Spaß beim Chatten: Neuer Chat (openai.com)

Besonderer Dank gilt Jacob und Amanda G., Alan S., Bela M., Caiti N. und all jenen, die ihren Beitrag geleistet oder meine Bemühungen bei diesem kleinen Unterfangen unterstützt haben. Keine Rechtschreibprüfung oder KI jeglicher Art wird Sie jemals ersetzen.