Conversatorio chat GPT - Retos y oportunidades

Introducción

En esta sección, el moderador da la bienvenida a los participantes y presenta el tema del conversatorio.

Presentación del Conversatorio

• El conversatorio trata sobre las oportunidades y retos del chat gpt en educación y las consideraciones de su uso en el marco de una cultura de integridad académica y científica.

• Participantes presenciales y otros conectados en remoto a través de la cuenta de Youtube de nuestra dirección de investigación e Innovación.

• El público está conformado por miembros de la comunidad rosarista equipos de instituciones de educación media y superior en Colombia tres instituciones de educación superior de chile y Argentina firmas de abogados entidades del sector público y empresas del sector privado en áreas como consultoría producción discográfica innovación y desarrollo.

• El chat de YouTube está habilitado para que nuestros participantes remotos compartan sus preguntas e ideas durante la sesión.

• La grabación quedará disponible en la cuenta de YouTube de la dirección de investigación e innovación.

Reflexión Inicial

En esta sección, el vicerrector Sergio Pulgarín reflexiona sobre las transformaciones que han incorporado al sistema educativo.

Transformaciones al Sistema Educativo

• Han incorporado un sistema transversal para desarrollar competencias básicas tanto para profesores nuevos como experimentados.

• Han desplegado una iniciativa llamada "temporadas" donde desarrollan cursos o espacios formativos para profesores motivados por coyunturas asociadas a la educación.

• Durante la pandemia, desarrollaron una temporada llamada "enseñanza aprendizaje en tiempos de transformación" para entregar herramientas de cualificación a los profesores para el uso y apropiación de tecnologías para la enseñanza.

• El modelo tuvo un reconocimiento internacional por su madurez y robustez, destacando el componente desarrollado alrededor de la socioemocionalidad en el aprendizaje.

Introduction

The speaker discusses the challenges faced by teachers in evaluating students during the pandemic and how the incorporation of generative artificial intelligence can transform teaching and learning.

Challenges Faced During Pandemic

• Teachers faced challenges in evaluating students during the pandemic.

• The return to in-person learning presented an opportunity to recover traditional evaluation methods.

• However, there were still challenges related to student learning that needed to be addressed.

Incorporation of Generative Artificial Intelligence

• Season three focuses on incorporating generative artificial intelligence into teaching and learning.

• This technology has the potential to impact and transform social practices.

• There are two positions regarding its use: one sees it as a threat, while the other seeks to incorporate it into teaching and learning.

Debate Around Generative Artificial Intelligence

The speaker discusses the debate around generative artificial intelligence in education.

Two Extremes of Debate

• There are two extremes in the debate around generative artificial intelligence in education.

• One extreme sees it as a threat and wants to remove it from university education altogether.

• The other extreme seeks to incorporate it into teaching and learning.

Reasonable Arguments on Both Sides

• Both sides have reasonable arguments for their position.

• The debate centers around how best to utilize this technology within the context of teaching and learning.

Formats for Interaction with Generative Artificial Intelligence

The speaker discusses various formats for interacting with generative artificial intelligence.

Transformation of Interaction Formats

• Season three aims to transform interaction formats beyond traditional professional development courses.

• Various events and training schemes have been developed for this purpose.

ABC Guide for Generative Artificial Intelligence

• A guide called "ABC Guide for Generative Artificial Intelligence" has been developed as an introduction to this topic.

• The guide aims to make the topic accessible to a wider audience.

Importance of Generative Artificial Intelligence

• The speaker has a personal interest in generative artificial intelligence due to its importance in their doctoral thesis.

• They believe that it is an interesting mechanism for characterizing problems and can be useful for teaching and learning.

Limitations of Current Generative Artificial Intelligence

The speaker discusses the limitations of current generative artificial intelligence.

Current State of Generative Artificial Intelligence

• Despite being called "artificial intelligence," current generative artificial intelligence is not truly intelligent.

• It still has limitations and cannot replace human interaction entirely.

Personal Experience with Generative Artificial Intelligence

• The speaker shares their personal experience with generative artificial intelligence, including using the popular tool ChattyPitty.

• They believe that one skill developed through using this tool is the ability to formulate questions effectively.

Introduction to the Course

The speaker introduces the course and discusses the importance of understanding the roles and actors involved in technology, as well as limitations in using chat and AI tools. They also discuss how to use these tools effectively in teaching.

Course Overview

• The course provides an introduction to general terms, roles, and actors involved in technology.

• Discusses limitations in using chat and AI tools.

• Provides guidance on how to use these tools effectively for teaching.

Turnitin and Proccorming Tools

The speaker discusses the use of Turnitin at their university, including concerns around intellectual property rights related to generative AI. They also introduce a new concept called "integrity académica" which focuses on student self-regulation.

Use of Turnitin

• The university has a significant consumption of Turnitin licenses.

• There is a legal debate around intellectual property rights related to generative AI used by Turnitin.

Integrity Académica

• Students should understand that chat is a tool for learning, not just completing assignments.

• Students should develop self-regulation skills for their learning process.

Conclusion

The speaker concludes by thanking participants for attending and encouraging them to take advantage of all modules offered in the course.

Final Thoughts

• Participants are encouraged to attend all modules offered in the course.

Introduction

The host introduces the panelists and thanks them for accepting the invitation to participate in the conversation.

• The host welcomes Mónica Pineda, Wilson Rafael Ríos, Wilson Herrera, and Juan David Gutiérrez to the conversation.

• Brief introductions are given for each panelist highlighting their expertise and experience.

Understanding Chat GPT

Juan David provides an overview of Chat GPT technology.

• Chat GPT is a technology that has emerged in North American universities as part of speech recognition research.

• It is a complex problem that involves natural language processing and machine learning.

• The technology uses large amounts of data to train models that can generate human-like responses to text inputs.

• Chat GPT has many potential applications, including chatbots, virtual assistants, and customer service automation.

¿Qué son los modelos de lenguaje a gran escala?

En esta sección, Juan David explica que los modelos de lenguaje a gran escala son sistemas algorítmicos que utilizan trillones de datos raspados de internet para predecir el hilo de palabras siguientes dado un contexto. Estos modelos no piensan ni razonan en el sentido humano de la palabra.

¿Cómo se entrenan los modelos de lenguaje a gran escala?

• Los modelos de lenguaje a gran escala se entrenan con trillones de datos raspados de internet.

• El sistema algorítmico blanquea partes del texto que ya conoce y trata de predecir qué estaba en ese espacio vacío.

• Este proceso requiere un poder computacional que muy pocas empresas tienen.

• El modelo luego se ajusta con trabajo humano, como etiquetar y poner etiquetas.

¿Cómo funcionan los modelos de lenguaje a gran escala?

• Los modelos no piensan ni razonan en el sentido humano de la palabra.

• La herramienta es capaz de detectar patrones en el lenguaje con el cual fue entrenado y responde con un collage previamente escrito por un ser humano.

• A veces responde con errores, imprecisiones o inventos porque no hay ningún razonamiento detrás.

¿Por qué algunos cuestionan llamarlos "Inteligencia Artificial"?

• Algunos cuestionan llamarlos "Inteligencia Artificial" porque estos modelos no piensan ni razonan en el sentido humano de la palabra.

Limitations and Opportunities of Generative Technologies

In this section, the speakers discuss the advantages and disadvantages of generative technologies, particularly in the industry. They also talk about the high expectations surrounding AI and how it affects its adoption.

Advantages and Disadvantages of Generative Technologies

• One advantage of generative technologies is that they can automate many processes that are easily learnable.

• However, generative technologies are limited in their ability to provide creative solutions or think critically.

• The high expectations surrounding AI often lead to disappointment when projects fail to meet them.

• Approximately 70% of AI projects fail due to unrealistic expectations and a lack of adoption culture within organizations.

Societal Impact of Generative Technologies

• Companies like BTS are making people more aware of their use of AI by allowing them to interact with it directly.

• This increased awareness has led to a societal debate on the use and impact of AI across all sectors, not just in academia or elite technology industries.

• People from different fields are now exploring ways to incorporate generative technologies into their work for better results.

Overall, while there are limitations to what generative technologies can do, they still have significant potential for automation. However, it is important not to overestimate their capabilities and instead focus on realistic goals for implementation. Additionally, as society becomes more aware of AI's impact, it is crucial that we continue having open discussions about its ethical implications.

Introduction to Machine Learning

In this section, the speakers introduce the concept of machine learning and discuss its impact on various industries. They also touch upon the challenges associated with implementing machine learning in different fields.

Opportunities, Challenges, and Limitations of Machine Learning

• Seven out of ten machine learning projects fail.

• Machine learning technology is disruptive and requires a rethinking of how we teach and learn.

• There are concerns about academic integrity when it comes to using machine learning for tasks such as writing policy memorandums.

• However, there are pedagogical strategies that can be used to prevent academic integrity violations while still utilizing these tools effectively.

• In terms of publishing fiction, there has been an exponential increase in manuscripts submitted to journals since November 2020. Many suspect that up to 90% of these manuscripts may have been generated through AI systems. This poses a challenge for detecting plagiarism and maintaining academic integrity.

• The challenge of detecting text generated by AI systems remains unresolved.

Professional Applications of Machine Learning

• Machine learning can help make difficult tasks easier in professional settings. For example, a company was able to automate their customer service chatbot using machine learning technology.

Sesgo de automatización en el sistema judicial

En esta sección, Juan David comparte su preocupación sobre cómo los jueces pueden confiar demasiado en los sistemas de inteligencia artificial y cómo esto puede llevar a errores graves. También invita a una conversación sobre el papel de estos sistemas en nuestras vidas.

Preocupaciones sobre el uso de la IA por parte de los jueces

• Los jueces pueden copiar y pegar respuestas sin verificar si el contenido es correcto.

• El sesgo de automatización puede llevar a errores graves.

• La confianza excesiva en la máquina puede resultar en sanciones disciplinarias para abogados o jueces que confían ciegamente en las respuestas proporcionadas por la IA.

Invitación a una conversación sobre el uso adecuado de la IA

• Juan David invita a una conversación sobre cómo podemos usar adecuadamente los sistemas de inteligencia artificial y evitar errores graves.

• Desarrolló políticas para entender cómo se pueden usar bien estos sistemas.

Reflexión desde el ambiente de propiedad intelectual

En esta sección, Wilson Ríos reflexiona sobre su experiencia con herramientas similares y comparte su visión desde el ambiente de propiedad intelectual.

Experiencia personal con herramientas similares

• Wilson Ríos recuerda películas icónicas que tratan temas relacionados con la inteligencia artificial, como Blade Runner y Odisea del espacio 2001.

Visión desde el ambiente de propiedad intelectual

• Wilson Ríos comparte su experiencia como profesor en una especialización en propiedad intelectual y un posgrado donde le dictaban clases a ingenieros electrónicos y de sistemas.

• Reconoce que las herramientas no están diseñadas para ser perfectas, pero es importante que los profesores se preparen adecuadamente para identificar cómo funcionan estas herramientas con sus oportunidades y restricciones.

Introduction

In this section, the speaker introduces the topic of artificial intelligence and its impact on intellectual property. The speaker also discusses how technology has always been a challenge for intellectual property rights.

Artificial Intelligence and Intellectual Property

• The movie "Metropolis" by a German filmmaker narrates the story of humans living in the underground while machines inhabit the surface.

• Artificial intelligence is not new; it has been around since 1996 when systems such as expert systems, neural networks, etc., were developed.

• From an intellectual property perspective, technology has always been a challenge. For instance, when Gutenberg's printing press was invented, it disrupted knowledge dissemination among clerics.

• Technology helps to massify knowledge and makes intellectual property dynamic because technology forces it to be so.

Technology Disrupting Intellectual Property

• With the advent of digital tools in the 90s and the dot-com boom, there was a culture of copy-pasting information without processing or refining it.

• GPT chatbots have reignited discussions about whether their use is good or bad. However, technology per se is neither good nor bad; it depends on how we use it.

• Napster's case shows that industries must adapt to new technologies instead of ignoring them.

Ethics and Academic Integrity

In this section, the speaker talks about his experience with computer systems from paper-and-pencil algorithms to modern-day computers. He emphasizes that academic integrity should be maintained despite technological advancements.

Maintaining Academic Integrity

• The speaker reminisces about his experience with paper-and-pencil algorithms and how they were taught to be zeros and ones.

• The speaker emphasizes that academic integrity should be maintained despite technological advancements.

Filosofía de la mente y tecnología

En esta sección, el profesor habla sobre la filosofía de la mente y cómo las nuevas tecnologías están cambiando nuestra forma de pensar e interactuar con el mundo.

La inteligencia y el pensamiento

• El centro de la filosofía de la mente es el tema del pensamiento y la inteligencia.

• Existe un debate en ciencia cognitiva y filosofía acerca de qué es realmente pensar e inteligencia.

• El profesor no se identifica con el conductismo que cree que simplemente los resultados indican que eso es pensar. Él cree que hay un proceso interno involucrado en el pensamiento.

Cambios tecnológicos y sensibilidades

• Los cambios tecnológicos generan cambios en las sensibilidades de las personas.

• No sabemos cómo los jóvenes se aproximarán a estas nuevas tecnologías, lo cual representa un reto educativo.

• La obra del filósofo Benjamin puede ayudarnos a entender estos cambios en las sensibilidades.

Enseñar a pensar

• Una cosa es pensar, otra cosa es enseñar a pensar, lo cual requiere tiempo y espacio confortable para reflexionar.

• La lectura crítica es fundamental para aprender a pensar críticamente.

La importancia de la confianza en la educación

En esta sección, el profesor Wilson habla sobre la importancia de trabajar la confianza en ambos lados (profesor y estudiante) para lograr una educación efectiva. También destaca que es fundamental enseñar a los estudiantes a pensar y evaluar su trabajo basado en argumentos sólidos.

Confianza en la educación

• Es fundamental trabajar la confianza entre profesores y estudiantes.

• La confianza debe estar basada en buenos argumentos.

• Los incentivos perversos pueden tener un impacto negativo en los estudiantes.

• La evaluación debe ser vista como parte del proceso de aprendizaje.

Propiciando un ambiente positivo para evitar plagio

En esta sección, el profesor Wilson habla sobre cómo propiciar un ambiente positivo para evitar el plagio. Destaca que generar ambientes propicios para copiar solo fomenta el plagio y que es importante trabajar con los estudiantes aspectos positivos como la autorregulación.

Ambiente propicio para evitar plagio

• Generar ambientes propicios para copiar solo fomenta el plagio.

• Es importante trabajar con los estudiantes aspectos positivos como la autorregulación.

• El ambiente debe propiciar que los estudiantes hagan su tarea sin caer en faltas académicas.

Madurez del profesor conectado con sus métodos de evaluación

En esta sección, el invitado reflexiona sobre una frase del rector de su universidad: "La madurez del profesor está directamente conectada con la madurez de sus métodos de evaluación". Destaca que los métodos de evaluación son una muestra del pensamiento del profesor en torno a la enseñanza.

Madurez del profesor y sus métodos de evaluación

• Los métodos de evaluación son una muestra del pensamiento del profesor en torno a la enseñanza.

• La madurez del profesor está directamente conectada con la madurez de sus métodos de evaluación.

La tecnología y la educación

En esta sección, los participantes discuten sobre el papel de la tecnología en la educación y cómo ha cambiado la forma en que los estudiantes aprenden. También hablan sobre los desafíos que enfrentan los profesores al utilizar estas herramientas.

Riesgos de la tecnología en la educación

• Los riesgos asociados con el uso de la tecnología en la educación son muchos y variados.

• Uno de los mayores desafíos es regular el uso de las herramientas para garantizar una distribución justa del conocimiento generado.

• La regulación es difícil porque las tecnologías cambian constantemente y pueden ser difíciles de controlar.

• Es importante reconocer que siempre habrá riesgos asociados con el uso de nuevas tecnologías, pero también hay oportunidades para transformar la práctica docente.

Los riesgos de los algoritmos en las redes sociales

En esta sección, los participantes discuten sobre los riesgos asociados con el uso de algoritmos en las redes sociales. Hablan sobre cómo estos algoritmos pueden influir en lo que vemos y cómo pensamos.

El impacto social de los algoritmos

• Los algoritmos utilizados por las redes sociales pueden influir significativamente en nuestra percepción del mundo.

• Algunas personas creen que nuestra realidad social está determinada por lo que nos muestra el algoritmo.

• Esto puede ser peligroso porque puede llevar a una falta de diversidad e incluso a un sesgo cognitivo.

• Es importante tener cuidado con lo que consumimos a través de las redes sociales y ser conscientes de cómo los algoritmos pueden influir en nuestra percepción del mundo.

Los riesgos de la tecnología para los educadores

En esta sección, los participantes discuten sobre los riesgos asociados con el uso de la tecnología para los educadores. Hablan sobre cómo la tecnología puede cambiar la forma en que enseñamos y aprendemos.

Riesgos para los educadores

• Uno de los mayores riesgos asociados con el uso de la tecnología es que puede reemplazar a los profesores.

• Algunos estudiantes pueden sentir que no necesitan un profesor si tienen acceso a una inteligencia artificial.

• Es importante reconocer que siempre habrá riesgos asociados con el uso de nuevas tecnologías, pero también hay oportunidades para transformar la práctica docente.

• Los profesores deben estar dispuestos a adaptarse y aprender nuevas habilidades para mantenerse relevantes en un mundo cada vez más digital.

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