ออกนอกเหนือความกลัวเทคโนโลยีของ AI: การสร้างพลเมืองและการศึกษาทั่วโลก

ปัจจุบันมีการเพิ่มขึ้นของความสนใจในหัวข้อใดๆ ที่เกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะหัวข้อที่เกี่ยวข้องกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ เช่น ChatGPT [1] ซึ่งไม่ใช่การพัฒนาที่เกิดขึ้นโดยบังเอิญ AI มาเพื่ออยู่ต่อไปและจะมีผลกระทบทางสังคมและเศรษฐกิจอย่างมาก มันเป็นที่รู้กันว่า AI สามารถเป็นพรหรือเป็นภัยได้ ในการมองเห็นถึงอันตรายที่อาจเกิดขึ้น นักวิทยาศาสตร์หลายคนได้แสดงความกังวลเกี่ยวกับการพัฒนา AI ในลักษณะที่ในมุมมองของฉัน อาจถือเป็นความกลัวเทคโนโลยี อย่างไรก็ตาม มีแนวทางป้องกันหลายอย่าง แนวทางแรกคือการควบคุม AI ในระดับโลก แต่แนวทางที่แท้จริงและเป็นทางออกคือการสร้างพลเมืองที่มีการศึกษาและได้รับข้อมูลที่ดี ซึ่งบทความนี้จะกล่าวถึงความสัมพันธ์ระหว่าง AI และการปรับปรุงระบบการศึกษาทั่วโลกในระดับต่างๆ

AI คือการตอบสนองของมนุษย์ต่อความซับซ้อนของสังคมที่เชื่อมต่อกันในระดับโลกและสภาพแวดล้อมที่มนุษย์สร้างขึ้นและธรรมชาติ กระบวนการเติบโตของความซับซ้อนทางกายภาพและสังคมมีความลึกและดูเหมือนจะไม่สามารถหยุดยั้งได้ สังคมแห่งข้อมูลของเรา (ที่ข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างเป็นเลขชี้กำลัง แต่ความรู้เพิ่มขึ้นอย่างเชิงเส้นในช่วงเวลา) กำลังเปลี่ยนไปสู่สังคมแห่งความรู้ (ที่ความรู้คาดว่าจะเพิ่มขึ้นอย่างเป็นเลขชี้กำลัง) AI และการเปลี่ยนแปลงของพลเมืองที่มีความรู้คือความหวังเดียวของเราในการเปลี่ยนแปลงที่ราบรื่น ฉันตั้งใจใช้คำว่า “การเปลี่ยนแปลงของพลเมือง” เพื่อเน้นย้ำถึงความจำเป็นในการศึกษาพลเมืองที่มีทักษะการคิดอย่างมีวิจารณญาณ ทักษะการสื่อสารที่แม่นยำ ทักษะจินตนาการ และความฉลาดทางอารมณ์ที่สามารถเข้าใจ ปรับตัว และใช้ประโยชน์จากความเป็นไปได้ทางเทคโนโลยีและเศรษฐกิจที่ยิ่งใหญ่และโอกาสในการทำงานที่อยู่ข้างหน้าเรา ไม่ใช่เรื่องบังเอิญที่ระดับการศึกษาดังกล่าวถูกต้องการในหลายตำแหน่งงานทั่วโลก [2]

ความจำเป็นนี้ครอบคลุมทุกระดับการศึกษาและทุกชั้นของสังคม สังคมที่แบ่งออกเป็น 1/3-2/3 โดยที่ 1/3 ของประชากรเข้าใจและได้รับประโยชน์จากความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ ในขณะที่ 2/3 ที่เหลือยังคงถดถอยและกลัวเทคโนโลยี ไม่ใช่สิ่งที่ยั่งยืน เนื่องจากไม่สามารถรับประกันความก้าวหน้าและความเข้าใจของความรู้ในระดับโลกได้ ทุกคนควรได้รับประโยชน์จากความรู้ รวมถึงผู้หญิง ชนกลุ่มน้อย และผู้คนจากโลกใต้ หากไม่เช่นนั้น เราอาจเผชิญกับการระเบิดทางสังคมที่น่ากลัว เช่นที่เกิดขึ้นในยุคกลางตอนต้นเนื่องจากเหตุผลอื่น

幸运的是 แนวคิดพื้นฐานที่จำเป็นสำหรับการเข้าใจ AI และวิทยาศาสตร์ข้อมูล (เช่น ความคล้ายคลึงกันของข้อมูล การจัดกลุ่ม การจำแนกประเภท) เป็นเรื่องง่ายและสามารถสอนได้ทุกระดับการศึกษา หากสอนอย่างเหมาะสม สามารถเข้าใจได้ง่ายๆ แม้กระทั่งโดยผู้ที่ไม่ได้รับการศึกษา ซึ่งจะช่วยต่อสู้กับความไม่รู้และความกลัวเทคโนโลยี AI การศึกษาที่ดีขึ้นเพียงอย่างเดียวต้องการความมุ่งมั่นทางการเมืองและการปรับเปลี่ยนการศึกษาเพื่อให้การสอนแนวคิดเหล่านี้เป็นหลัก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการจัดเรียงหลักสูตรคณิตศาสตร์และวิทยาการคอมพิวเตอร์ในทุกระดับการศึกษา ดูเหมือนว่ามีการทำให้คณิตศาสตร์เป็นหลักของทุกสาขาวิชา (รวมถึงสาขาวิชาเสรี) ซึ่งดูเหมือนจะเป็นเรื่องที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ ไม่แน่ใจว่ามันทำได้หรือไม่ เมื่อพิจารณาจากการแบ่งสาขาวิชาวิทยาศาสตร์/วิศวกรรมและมนุษยศาสตร์ในทุกระดับการศึกษา อย่างไรก็ตาม มันสามารถทำได้ เนื่องจาก除了คณิตศาสตร์แล้ว การศึกษาด้านคลาสสิกเป็นเครื่องมือที่เหมาะสำหรับการพัฒนาทักษะการคิดอย่างมีวิจารณญาณและความแม่นยำของการแสดงออก ในสภาพแวดล้อมดังกล่าว การจดจำความรู้อย่างง่ายๆ หรือการให้ทักษะในการศึกษาที่เสียค่าใช้จ่ายในการได้รับความรู้ที่กว้างขึ้นและลึกขึ้นไม่มีที่ในนั้น

ในระดับการศึกษาระดับมหาวิทยาลัย การเปลี่ยนแปลงจะรุนแรงและจะเกิดขึ้นเร็วๆ นี้ (ส่วนใหญ่) ฉันนำเสนอบางข้อเสนอที่ฉันได้ละเอียดในหนังสือของฉัน ‘AI Science and Society’ [2] ซึ่งเผยแพร่ในเดือนตุลาคม 2022 และฉันกล้าบอกหรือหวังว่ามันจะเป็นเรื่องที่มีเหตุผล

1. การสร้างโรงเรียน ‘วิทยาศาสตร์และวิศวกรรมข้อมูล’ โดยมีภาควิชา:

• วิทยาการคอมพิวเตอร์
• คณิตศาสตร์
• วิศวกรรมคอมพิวเตอร์
• วิทยาศาสตร์และวิศวกรรมปัญญาประดิษฐ์
• วิทยาศาสตร์อินเทอร์เน็ต/เว็บ

ความพยายามดังกล่าวกำลังทำอยู่ในระดับนานาชาติ เช่นที่เห็นในภาพ 1 แม้ว่าจะถูกขับเคลื่อนด้วยความต้องการ แต่สาเหตุหลักของการพัฒนาดังกล่าวคือการยอมรับ ‘ข้อมูล’ (และความรู้) เป็นเรื่องวิทยาศาสตร์ที่เป็นอิสระในระดับเดียวกับวัสดุ (ฟิสิกส์, เคมี), สิ่งแวดล้อม (วิศวกรรมศาสตร์), และชีวิต (วิทยาศาสตร์สุขภาพ, ชีววิทยา) ดูเหมือนว่าวิทยาการคอมพิวเตอร์ (เรียกว่าวิทยาการคอมพิวเตอร์อื่นๆ ที่อื่น) กำลังจะกลายเป็นวิทยาศาสตร์แม่ของสาขาวิชาอื่นๆ เช่น วิทยาศาสตร์และวิศวกรรมปัญญาประดิษฐ์ เช่นเดียวกับที่เกิดขึ้นในศตวรรษที่ 19: ในช่วงเวลานั้น ฟิสิกส์และเคมีให้กำเนิดวิศวกรรมศาสตร์ทั้งหมด

ภาพ 1: จำนวนโปรแกรม AI ระดับอุดมศึกษาในโลก

2. การสร้างภาควิชา ‘จิตวิทยาและสังคมวิทยาและวิศวกรรม’ ในโรงเรียนศิลปศาสตร์และมนุษยศาสตร์ (อาจใช้คำที่เหมาะสมกว่านี้) ฉันเชื่อว่านี่คือข้อเสนอที่มีผลกระทบมากที่สุดของฉัน ปัจจุบัน มนุษยศาสตร์เผชิญกับแรงกดดันมากที่สุดจากความก้าวหน้าของ AI ซึ่งอาจไม่เห็นได้ทันที จริงๆ แล้ว การทำให้คณิตศาสตร์เป็นหลักของวิชาเรียนดั้งเดิม (เช่น ภาษาศาสตร์, สังคมวิทยา) ได้ก้าวหน้าไปมาก การสร้างภาควิชา ‘มนุษยศาสตร์ดิจิทัล’ จะเป็นตัวเลือกที่ดีเช่นกัน ในทางกลับกัน ทางเลือกเดียวที่ฉันเห็นคือการสร้างภาควิชา ‘วิศวกรรมภาษาศาสตร์/ภาษาศาสตร์’ หรือ ‘วิศวกรรมสังคม’ ในโรงเรียนวิทยาศาสตร์ธรรมชาติหรือวิศวกรรมศาสตร์ ในฐานะที่เป็นนักศึกษาด้านวิชาเรียนดั้งเดิม (แม้ว่าจะเป็นวิศวกรโดยการฝึกอบรม) ฉันไม่ต้องการที่จะเห็นความเสื่อมถอยของโรงเรียนศิลปศาสตร์และมนุษยศาสตร์

3. การสร้างภาควิชา ‘ชีววิทยาและวิศวกรรม’ ในโรงเรียนวิทยาศาสตร์สุขภาพ โดยพื้นฐานแล้ว จะเป็นการพัฒนารูปแบบใหม่ของภาควิชาวิศวกรรมชีวการแพทย์ โดยมีการเพิ่มวิชาใหม่ๆ เช่น วิศวกรรมพันธุกรรมและชีววิทยาระบบ

4. การรวมคณิตศาสตร์และวิทยาการคอมพิวเตอร์เข้าเป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตรทุกสาขาโดยไม่มีข้อยกเว้น เพียงแค่วิชาหนึ่งหรือสองวิชาใน統計หรือการเขียนโปรแกรมไม่เพียงพอสำหรับความต้องการในปัจจุบัน

บางข้อเสนอข้างต้น (ไม่ใช่ทั้งหมด) ได้ถูกเสนอหรือดำเนินการในระดับนานาชาติแล้ว เมื่อพิจารณาจากความไม่ค่อยเปลี่ยนแปลงของระบบการศึกษาทั่วโลก ฉันไม่เชื่อว่าความคิดเหล่านี้สามารถดำเนินการได้โดยไม่มีปฏิกิริยาหรือคืนนั้น อย่างไรก็ตาม ข้อเสนอเหล่านี้ (หรือที่ดีกว่า) สามารถถูกอภิปรายในระดับการเมืองและภายในมหาวิทยาลัยเอง (ในระดับวิทยาศาสตร์) เพื่อให้แต่ละประเทศสามารถเข้าสู่ยุคสังคมแห่งความรู้ที่กำลังจะมาถึงด้วยเงื่อนไขที่ดีที่สุด

อ้างอิง

[1] Ioannis Pitas, “Artificial Intelligence Science and Society Part A: Introduction to AI Science and Information Technology“, https://www.amazon.com/dp/9609156460?ref_=pe_3052080_397514860

[2] Ioannis Pitas, “Artificial Intelligence Science and Society Part C: AI Science and Society“, Amazon /Createspace, https://www.amazon.com/dp/9609156487?ref_=pe_3052080_397514860

การอ่านเพิ่มเติม

[PIT2023a] Ioannis Pitas, CVML short course, “AI Science and Engineering and its Impact on the Society”, https://icarus.csd.auth.gr/introduction-to-ai-science-and-engineering-and-its-impact-on-the-society-and-the-environment/

[PIT2022] Ioannis Pitas, “AI Science and Engineering: A new scientific discipline?”, https://icarus.csd.auth.gr/chatgtp-in-education/

[PIT2023b] Ioannis Pitas, “ChatGPT in education”, http://icarus.csd.auth.gr/ai-science-and-engineering-a-new-scientific-discipline/

[PIT2023c] I. Pitas, “Artificial intelligence is not the new Tower of Babel. We must beware of technophobia instead”, Euronews, 8/5/2023, https://www.euronews.com/2023/05/08/artificial-intelligence-is-not-the-new-tower-of-babel-we-should-beware-of-technophobia-ins