是《美国对话》的一个偶然系列，强调非传统的教学方法。课程名称：
人工智能素养和增强对错误信息的抵御能力
是什么激发了开设这门课程的想法？
作为一个
某大学图书馆副馆长，我目睹了人工智能技术在社会中变得司空见惯。他们帮助塑造我们的媒体。他们影响我们的社交互动。
他们也是重塑教育。
通过与同事和学生的交谈，我发现了一个迫切的需求：一门能够揭开人工智能神秘面纱并为学生提供驾驭快速发展的数字环境的工具的课程。
这一需求在今天是有意义的，因为网上错误信息日益普遍。
人工智能驱动的社交媒体算法 –由 Facebook 使用和 TikTok，例如 – 以及内容生成工具，例如聊天GPT可以放大某些声音，同时掩盖其他声音。
那些恶意使用人工智能工具的人也可以创建完全虚假的内容，例如深假视频或者人工智能生成的误导性新闻文章。通过了解这些动态，学生可以成为更有洞察力的消费者和负责任的信息用户。
我曾与教员迈克尔·格里芬和学术技术副主任 Tamatha Perlman设计一门向学生介绍多个人工智能领域的课程。
他们包括机器学习– 计算机系统如何模仿人类学习的方式 – 以及深度学习，它使用人工神经网络从数据中学习。
我们还深入研究生成式人工智能– 一种可以生成图像、视频和其他形式数据的人工智能 – 以及即时工程，设计提示来指导AI模型。
课程探讨什么？
本课程探讨两个主题：人工智能素养并增强抵御错误信息的能力。
学生学习人工智能技术，例如自然语言处理，它允许机器理解和生成人类语言，并且生成式人工智能。他们探索这些工具如何影响信息的创建、共享和解释方式。
然后，我们深入研究人工智能的伦理影响，从数据隐私到偏见和算法透明度——使人工智能决策过程易于理解和开放审查的原则。
这个想法是为了培养对人工智能潜在好处的细致了解。一个例子是个性化教育内容的人工智能工具根据学生的学习节奏和风格调整课程。
我们还研究了它的潜在陷阱。例如，一些人工智能招聘工具歧视特定的人口群体，例如不成比例的系统拒绝女性技术工作简历。
该课程还探讨了认知偏差，或判断中偏离理性的系统模式，这可能使人们更容易受到错误信息的影响。
我们看看确认偏差，即倾向于寻找支持一个人先前存在的信念的信息。我们还检查近因效应，与早期数据相比，更重视最新信息的倾向。
学生尝试使用 ChatGPT 等 AI 工具、双子座和笔记本LM。他们这样做是为了检查错误信息案例研究并参与一些复杂问题的讨论。
其中包括：人工智能何时协助学习？什么时候会妨碍学习？如何更负责任地使用人工智能？我们如何知道它何时被操纵？
为什么这门课程现在有意义？
AI工具越来越多嵌入社交媒体和新闻内容。这使得学生从误导性内容中辨别出可靠的来源至关重要。
随着人工智能技术的发展，传播错误信息的方法也在不断发展。
它们包括人工智能生成的图像和合成媒体，这是以数字方式创建或更改的内容，旨在显得真实。
所有这些技术都很难识别和验证。本课程为学生提供在数字时代做出明智决策的工具。
本课程的重要教训是什么？
许多学生惊讶地发现人工智能驱动的平台可以根据他们的兴趣定制内容。
例如，观看有关特定主题的一系列视频可能会导致显示越来越相似的内容，从而强化现有的信念。反过来，这可能会塑造观念并扭曲现实。
为了解决这个问题，我们向学生介绍扩大信息来源的实用技术。他们还学习交叉引用事实并仔细审查人工智能策划的内容。
例如，我们练习一种称为“横向阅读”的技术，学生通过同时检查多个来源来验证信息。
该课程有哪些材料？
联合国教科文组织媒体和信息素养课程 - 电子版启发了我们的教学大纲。
除了学术期刊文章外，我们还广泛引用《纽约时报》、《华盛顿邮报》和其他主要新闻媒体发表的文章和视频来分析错误信息故事。这些来源提供了大量现实生活中的例子，使学生能够参与及时且相关的案例研究。
我们还审查了学生人工智能能力框架和教师人工智能能力框架，由联合国教科文组织于 2024 年 9 月发起。这些框架为培养人工智能素养和人工智能技术的道德参与提供了宝贵的见解。
该课程将帮助学生做什么？
目标是让学生能够以批判性和知情的心态接触数字信息。这将使他们在人工智能日益塑造的世界中成为负责任的公民。
该课程还将帮助学生在识别可靠来源、交叉检查信息和理解人工智能内容时更加自信。这些技能将为学生的学术和个人生活提供良好的帮助。