Auf einem kürzlichen akademischen Gipfel wurde ich gefragt, wie Universitäten generative KI im Jahr 2030 nutzen würden. Ich kicherte ein wenig, da die meisten Universitäten in diesem Semester, geschweige denn in sieben Jahren, keine Ahnung haben, wie sie am besten mit KI umgehen sollen. Der erste Jahrestag der Veröffentlichung von chatgpt in der nächsten Woche scheint ein geeigneter Zeitpunkt zu sein, sich auf die bisherigen Auswirkungen von ChatGPT auf die Universitäten und darauf zu konzentrieren, was wir gegen die anhaltende generative KI-Revolution tun können und müssen.
Das Überraschendste an der Einführung von ChatGPT ist, wie überraschend es für die meisten Menschen und Organisationen war. Universitäten bildeten da keine Ausnahme, auch wenn die meisten Forschungseinrichtungen bereits seit Jahren KI-Technologien erforschen und nutzen. Bei Times Higher Education‚S Weltakademischer Gipfel in Sydney Im September gab sogar EdX-Gründer Anant Agarwal zu, dass er von der Ausgereiftheit des OpenAI-Produkts überwältigt war. Die menschenähnliche Reaktionsfähigkeit von ChatGPT beschleunigte seine sofortige Akzeptanz über die Tech-Community hinaus.
Beim ersten Download sah das schlichte weiße Kästchen mit dem Sendesymbol fast zu einfach aus, um echt zu sein. Dadurch wirkte die Benutzeroberfläche von google überlastet. Nachdem Sie diesen Schock überwunden hatten, führten die beeindruckende Qualität der Ergebnisse, die einfache Aufforderung zur Verfeinerung und der schlichte Spaß am Spielen mit ChatGPTs Beherrschung der Genres und Diktionsformen dazu, dass ChatGPT von Unternehmen, Regierungen, Bildungseinrichtungen und Zivilisten überall genutzt wird . Es hat die Universitäten noch tiefgreifender erschüttert als Covid-19, als es den Online-Unterricht erzwang. Und ChatGPT ist nur das prominenteste einer schnell wachsenden Reihe generativer KI-Tools, die verfügbar werden.
Im kommenden Jahrzehnt wird keine Universität ohne eine generative KI-Strategie überleben. Keine Universität wird ohne Führungspersönlichkeiten gedeihen, die bereit sind, sich auf ihre atemlose Entwicklung einzulassen. Das Tempo und die Produktivität der universitären Forschung und ihrer Kommerzialisierung werden gesteigert. Unsere Forschungsmethoden werden sich ändern und neue ethische Herausforderungen mit sich bringen, die gelöst und überwacht werden müssen. Auch unsere Betriebsabläufe werden von der Rationalisierung einiger übermäßig komplexer Verwaltungsprozesse profitieren.
Die dringlichste Auswirkung generativer KI auf Universitäten betrifft jedoch unseren Lehrauftrag. Das Aufkommen von ChatGPT und ähnlichen Tools, mit denen Aufsätze geschrieben und bearbeitet, mathematische Probleme gelöst, Code geschrieben und das Debuggen beigebracht werden können, zeigt uns, dass bewährte Tools zur Schülerbewertung transformiert oder sogar aufgegeben werden müssen. Kurz nach der ersten öffentlichen Veröffentlichung von ChatGPT, bevor die meisten von uns von „Prompt Engineering“ gehört hatten, kamen Wissenschaftler, Ingenieure und Sozialwissenschaftler von der New York University Abu Dhabi untersucht Beurteilung von 32 Kursen an der NYUAD. Sie fanden heraus, dass die Studenten zwar ChatGPT bei spezifischen Fragen im Zusammenhang mit Mathematik und Wirtschaftswissenschaften sowie bei „Trickfragen“ übertrafen, die KI jedoch in neun Kursen genauso gut oder sogar besser abschnitt als unsere Studenten, basierend auf dem Vergleich der Antworten auf zehn Fragen. Es überrascht nicht, dass es sich bei diesen neun Kursen um Natur- und Sozialwissenschaften handelte, aber das Themenspektrum war breit gefächert und reichte von Informatik, Biologie und Psychologie bis hin zu Management, Werkstofftechnik und Klimawandel.
Unsere Forscher untersuchten auch die Zuverlässigkeit von zwei KI-Erkennungstools, die von OpenAI und von Turnitin entwickelt wurden, dem Unternehmen, dessen Plagiatserkennungstool viele Universitäten in ihre Lernmanagementsysteme integriert haben. In diesem Frühjahr begann Turnitin damit, das Tool GPTZero in sein Standardprodukt zu integrieren. Wie auch andere Universitäten erfahren haben, stellten die NYUAD-Forscher fest, dass beide Tools zu viele Fehlalarme lieferten, um sie zu einer zuverlässigen Waffe gegen den betrügerischen Einsatz von KI bei Aufgaben zu machen. Darüber hinaus bestätigten weitere Experimente, dass es leicht war, die Detektoren in die andere Richtung zu täuschen: ChatGPT-Antworten nur ein wenig anzupassen, um sie menschlicher oder eigenwilliger zu machen, lieferte bei einem vollständig KI-generierten Produkt fast immer ein falsch negatives Ergebnis.
Generative KI-Erkennungsalgorithmen werden voraussichtlich besser werden und Plagiate und Betrug zuverlässiger erkennen. Die eigentliche Herausforderung von ChatGPT für Universitäten besteht jedoch nicht darin, Plagiate effektiver zu überwachen. Die Frage, über die wir nachdenken müssen, ist, ob Plagiat oder Betrug überhaupt sinnvolle Kategorien von pädagogischem Interesse sind, wenn die Welt generative KI in rasender Geschwindigkeit einführt. Wenn ChatGPT das altehrwürdige System von Tests, Take-Home-Exams, Aufsätzen und Aufgabenstellungen außer Kraft gesetzt hat, wie sollten Universitäten dann das Lernen messen, bewerten und überprüfen? Anhand welcher Fähigkeiten, Fertigkeiten und Dispositionen sollten wir unsere Schüler eigentlich beurteilen? Was und wie sollen wir ihnen beibringen?
Zum ersten Mal seit Generationen müssen Universitäten neue Rückkopplungsschleifen zwischen dem, was ein Absolvent in der Welt braucht, wie man misst, ob er es bekommt, und wie man es lehrt, schaffen und untersuchen. Nicht einmal die PC- und Internet-Revolution zwang die Universitäten dazu, sich mit Fragen auseinanderzusetzen, die so nah am Kern ihrer Mission liegen.
Es wird schwierig sein, unsere Universitäten an die KI anzupassen. Frühe Untersuchungen zur Wahrnehmung generativer KI durch die beiden wichtigsten Universitätsgruppen – Lehrkräfte und Studierende – zeigen eine Generationentrennung. Zahlreiche anekdotische Berichte über „das erste Jahr des AI College” berichten über diese Spaltung, und sie wird durch unsere Forschung am NYUAD untermauert, bei der auch 1.601 Professoren und Studenten in Brasilien, Indien, Japan, dem Vereinigten Königreich und den USA befragt wurden.
Die Umfrage zeigt, dass die Lehrkräfte größtenteils mit Besorgnis auf die Ankunft von ChatGPT auf dem Campus reagiert haben, auch wenn sie neugierig auf das Forschungspotenzial sind. Ihre Bedenken lassen sich leicht zusammenfassen. Wenn generative KI-Detektoren computergenerierte Beiträge zur studentischen Arbeit nicht erkennen oder wenn sie uns dazu bringen, Studenten fälschlicherweise zu beschuldigen, wie sollen wir dann wissen, ob unsere Studenten überhaupt lernen? Ein erster Impuls besteht oft darin, den Einsatz generativer KI in Beurteilungen zu verbieten, doch vielen Lehrkräften wird schnell klar, dass die Taktik zum Scheitern verurteilt ist. Den meisten Lehrkräften ist bewusst, dass sie ihre Bewertungsmethoden ändern müssen und dass sie dazu auch ihre pädagogischen Methoden ändern müssen.
Manche wollen das Handtuch werfen und die Akademie verlassen, doch ein Ruhestand ist für die meisten keine Option. Wenn sich die Verbliebenen an ihre Universitäten wenden, um Ratschläge zum Umgang mit akademischer Integrität und zur Umrüstung ihrer Aufgaben im Zeitalter von ChatGPT zu erhalten, stellen sie fest, dass die Entwicklung von Richtlinien und die praktische Ausbildung innerhalb und innerhalb der Institutionen unterschiedlich oder sogar nicht vorhanden sind. Einfach ausgedrückt: Dozenten sagen ihren Universitäten: „Helfen Sie mir!“
Die Studierenden hingegen sind von den Wundern von ChatGPT überwältigend begeistert. Zwar gibt es in ihren Ansichten einige regionale Unterschiede, aber die allgemeine Reaktion der Studierenden besteht darin, sich an ChatGPT zu orientieren und von den Universitäten zu erwarten, dass sie sich damit befassen. Die meisten Studenten erkannten schneller als ihre Älteren, dass sie sich mit generativer KI auseinandersetzen müssen, um die Art von innovativen Arbeitsplätzen zu bekommen, die die Vierte Industrielle Revolution und ihre allerersten Arbeitgeber verlangen werden.
Tatsächlich, Berater und Forschungsberichte zeigen, dass die überwiegende Mehrheit der Arbeitgeber die generative KI so schnell wie möglich einführt und ihre Entwicklung vorantreibt. Erinnert sich überhaupt noch jemand daran? Von 1.100 Technologieführern unterzeichneter Brief Fordern Sie ein sechsmonatiges Moratorium für das Training von KI, die leistungsfähiger ist als ChatGPT-4? Das war vor sechs Monaten, und inzwischen haben ChatGPT-4+ und andere KI-Produkte ihr Spiel mit visuellen und akustischen Funktionen erweitert, die für Branchen von großem Interesse sind, von Sicherheit, Werbung und Medizin bis hin zu Beratung, Musik und Kunst.
Studierende geben zu, dass sie ethische Bedenken haben, bei Prüfungen und Hausarbeiten zu schummeln, sagen aber, dass es ihr Problem sei, wenn Universitäten über Plagiate besorgt seien. Sie weisen schnell auf die Vorteile der Technologie hin. ChatGPT ähnelt einem Tutor und hilft ihnen beim Lernen. Für Schüler, für die Englisch nicht die Muttersprache ist, gleicht ChatGPT die Wettbewerbsbedingungen aus. Einige Studenten sagen, dass ChatGPT ihnen hilft, bei Dutzenden alltäglicher Aufgaben Zeit zu sparen und Zeit für die anderen Bereiche des Lebens zu gewinnen, die ihnen wichtig sind: Schlaf, Sport, Hobbys, ehrenamtliches Engagement in der Gemeinschaft, Freunde. Dies hilft ihnen, zielstrebige, gesunde Erwachsene zu werden, die in der Lage sind, dem Stress und der Angst standzuhalten, die heute zu einem so wichtigen Merkmal des Studentenlebens geworden sind.
Studierende möchten, dass Universitäten ihnen helfen, die Vorteile generativer KI zu optimieren und die Risiken zu minimieren. Sie möchten, dass Professoren ihnen beibringen, wie man es gut nutzt. Kurzum: Auch Studierende sagen ihren Hochschulen: „Helfen Sie mir!“
Das zweite Jahr der generativen KI auf dem Campus könnte immer noch chaotisch sein, und die Kluft zwischen Fakultäts- und Studentenbelangen macht eine konsequente Politikentwicklung vorerst illusorisch. Allerdings können Universitäten diese Zeit überstehen. Sie sind voller kreativer Menschen und mussten sich im Laufe der Jahrhunderte an massive Umwälzungen anpassen. Viele Professoren sind begeistert davon, im Rahmen ihrer Forschung und beruflichen Weiterentwicklung mit generativer KI zu experimentieren, und ihnen liegt das Wohlergehen und der Erfolg ihrer Studierenden am Herzen. Einige erinnern sich an die Anfänge der Covid-19-Pandemie, als sich Vorlesungen und Standardaufgaben online als wirkungslos erwiesen und viele Lehrkräfte endlich lernten, den Unterricht umzudrehen.
An der NYUAD hatten wir das Glück, dass der Direktor unseres Zentrums für Lehren und Lernen ein Wissenschaftler mit großem Interesse an generativer KI und einem hoffnungsvollen, zielstrebigen Auftreten ist. Sie hilft unserer Fakultät dabei, ihre Interessen wahrzunehmen und auf neue Weise die gewünschten Ergebnisse für ihre Studierenden zu erzielen. Ein Finanzprofessor, Raša Karapandža, Beispielsweise hat er seine Herangehensweise an Unterrichtsaktivitäten und Beurteilungen sofort angepasst. In seinem Kurs über Fintech-Innovation und -Regulierung werden große Sprachmodelle routinemäßig als Lehr- und Lernwerkzeuge verwendet. Bei den Aufgaben müssen die Schüler maschinelle Lern- und Blockchain-Projekte konzipieren, entwerfen und ausführen – und sie dann mithilfe von Stable Diffusion, einem Text-zu-Bild-Modell, gut aussehen lassen. In der Vergangenheit haben Studierende mit geringem oder keinem Hintergrund in der Softwareentwicklung bei solchen Aufgaben im Vergleich zu Informatik-Hauptfächern möglicherweise schlechtere Leistungen erbracht. Jetzt beobachtet Karapandža verbesserte kollaborative Lern- und Lernergebnisse für alle seine Schüler, von der Suche nach Problemen und Vorurteilen im Code bis hin zu genialen Schnellentwicklern und Entwicklern außergewöhnlich funktionierender Prototypen.
Universitäten vermitteln seit jeher die Fähigkeiten und Ideen, die die Gesellschaft zu einem bestimmten Zeitpunkt benötigt – manchmal etwas zu langsam, manchmal vielleicht zu schnell. Wir müssen nun unsere grundlegende Aufgabe, das Verständnis für die menschliche, natürliche und kulturelle Welt zu fördern, erweitern, indem wir fließende Kenntnisse in der generativen KI vermitteln. Wir können diesbezüglich keine leichtsinnigen Techno-Optimisten sein, aber auch hier verfügen die Universitäten über Ressourcen in ihren Abteilungen für Philosophie, Recht, Politikwissenschaft, Anthropologie und Geisteswissenschaften insgesamt.
Ihre Aufgabe ist entmutigend, aber auch inspirierend. Da unsere Schüler die Last tragen werden, das Beste aus der generativen KI herauszuholen und gleichzeitig ihre Gefahren zu bekämpfen, müssen wir ihnen die Ethik beibringen, diese Technologien in den Dienst der Menschheit, der Erde und aller Lebewesen zu stellen. Nach einem Jahr dieser Aufgabe kann man mit Fug und Recht sagen, dass wir bei dieser gewaltigen Herausforderung einen guten Start hingelegt haben.
Mariët Westermann ist Vizekanzlerin der New York University Abu Dhabi.
