هوش مصنوعی چگونه آموزش را تغییر خواهد داد (از نگاه هاروارد) این قسمتی از یک مصاحبه با رئیس حاضر دا

هوش مصنوعی چگونه آموزش را تغییر خواهد داد (از نگاه هاروارد) این قسمتی از یک مصاحبه با رئیس حاضر دانشگاه هاروارد آلن گاربر است که در https://www.youtube.com/watch?v=AKO1MAX2PC4قرار دارد. مصاحبه‌کننده در آینده‌ای مبتنی بر هوش مصنوعی، آیا دورهٔ Math 55 همچنان می‌تواند همان دورهٔ قبلی باقی بماند؟ یک دانشگاه بزرگ مانند هاروارد چگونه دنیایی را مدیریت می‌کند که در آن دانش به یک کالای معمولی تبدیل می‌شود؟ آموزش در هاروارد وقتی یک مدل هوش مصنوعی می‌تواند Math 55 را در چند دقیقه حل کند، چه شکلی خواهد داشت؟ آلن گاربر سؤال بسیار خوبی است و دقیقاً به‌درستی مطرح شده. پاسخ به این بستگی دارد که در آینده چه چیزی «کالا» نخواهد بود: چه مهارت‌های منحصربه‌فردی همچنان ضروری خواهند ماند و هوش مصنوعی چه چیزی را نمی‌تواند به‌طور کامل فراهم کند؟ یک سال یا ۱۸ ماه پیش، شاید می‌گفتم باید به دانشجویان «مهندسی پِرامپت» بیاموزیم—یعنی چطور از مدل سؤال‌های خوب بپرسند. اما مدل‌ها خیلی زود آن‌قدر پیشرفت کردند که خودشان به کاربران کمک می‌کنند پِرامپت‌های قوی بسازند و نوشته‌های خود را ارزیابی کنند؛ بنابراین این دیگر یک مهارت پایدار نیست. توانایی‌های مدل‌های هوش مصنوعی آن‌قدر سریع تغییر می‌کند که خطرناک است اعلام کنیم یک مهارت خاص «همیشگی» خواهد بود. این موضوع به‌ویژه دربارهٔ هوش مصنوعی عامل‌محور (agentic AI) صادق است، که پیچیدگی کارهایی هوش مصنوعی می‌تواند انجام دهد را به‌شدت افزایش می‌دهد. یکی از پیامدهای آشکار برای دانشگاه‌ها این است که باید دانشجویان را برای زندگی و شغلی آماده کنیم که در آن مهارت‌هایشان باید مداوم تکامل یابد. آن‌ها باید «یادگیری مادم العمر» یاد بگیرند. «یادگیری مادام‌العمر» امروز معنای متفاوتی دارد. ما باید قرارداد خود با دانشجویان را بازنگری کنیم: آیا باید اطمینان حاصل کنیم که آن‌ها در طول عمر به فرصت‌هایی برای بازآموزی دسترسی دارند و بتوانند تصمیم بگیرند زمانشان را چطور—نه فقط صرف کار—بهترین شکل ممکن بگذرانند؟ همیشه تصویر فیلم Wall‑E به ذهنم می‌آید: انسانی‌ترین شخصیت‌ها ربات‌ها بودند، درحالی‌که انسان‌ها روی صندلی‌های راحتی لم داده بودند و هر نیازی برایشان تأمین می‌شد. این آینده‌ای نیست که ما می‌خواهیم. برخی توانایی‌ها حیاتی خواهند بود، به‌ویژه توانایی تشخیص حقیقت. وقتی OpenAI به‌طور علنی افزودن تبلیغات به مدل‌هایش را مطرح کرد، برای بسیاری لحظه‌ای نگران‌کننده بود. من به‌خودی‌خود با تبلیغات مشکلی ندارم، اما این کار تضاد منافع ایجاد می‌کند. کاربران چطور خواهند فهمید پاسخی که هوش مصنوعی می‌دهد صادقانه است، یا حداقل بازنمایی نسبتاً جامعی از حقیقت ارائه می‌دهد؟ چطور خواهند فهمید چه زمانی تحت دستکاری قرار گرفته‌اند، با توجه به اینکه این مدل‌ها «شخصیت» دارند و می‌دانند چطور رضایت ایجاد کنند؟ دانشجویان نیاز به مهارت‌هایی برای ارزیابی این موارد دارند و ما روش‌هایی برای آموزش آن‌ها داریم. پرورش این مهارت‌ها وظیفهٔ همهٔ ماست. ######################### Math 55 یک دوره‌ی افتخاری (Honors) فوق‌پیشرفته و اثبات‌محور است که در آن کل ریاضیات دوره‌ی کارشناسی (جبر مجرد، آنالیز حقیقی و مختلط، توپولوژی) را تنها در دو ترم فشرده تدریس می‌شود. به خاطر حجم عظیم تکالیف (هفته‌ای ۲۰ تا ۶۰ ساعت کار) و سطح سنگینش معروف است و فقط مخصوص نخبه‌ترین دانشجویان سال اول هاروارد است.