Como Deveríamos Aprender em Tempos de IA? A Perspectiva da Jala University 

 A IA generativa de fato dominou as conversas no último ano, evocando um espectro de sentimentos desde o ceticismo até uma mistura de otimismo e pessimismo. Ao refletirmos sobre o ano passado, fica evidente que o mundo testemunhou as aplicações práticas e os efeitos de longo alcance da Inteligência Artificial em vários aspectos de nossas vidas. 

Diante dessa evolução tecnológica, uma questão premente persiste: O que a IA significa para a educação? 

A Disrupção Educacional da IA: Navegando no Caos 

A Inteligência Artificial introduziu uma nova era de possibilidades educacionais, mas não sem uma boa dose de desafios. Um dos principais obstáculos é a dificuldade crescente de distinguir entre o conteúdo gerado por IA e o criado pelos próprios estudantes. A linha entre o que é genuinamente gerado por humanos e o que é criado por IA tornou-se turva. 

Ensaios, relatórios e até peças criativas, antes domínio exclusivo dos estudantes, agora podem ser gerados por algoritmos de IA, tornando desafiador para os educadores avaliar a autenticidade do trabalho submetido. 

Isso adicionou um elemento de caos às salas de aula em todos os níveis, deixando tanto educadores quanto estudantes às voltas com essa disrupção tecnológica. 

Neste artigo, vamos explorar a perspectiva da Jala University sobre a interseção entre IA e educação. Na JalaU, uma empresa profundamente comprometida com a educação e o crescimento, temos estado ativamente envolvidos em trabalhar, pesquisar e desenvolver produtos que aproveitam esta tecnologia. Como resultado, formamos nossas próprias opiniões sobre o assunto. Reconhecemos que, embora a IA traga novos desafios, ela também oferece tremendas oportunidades para o aprimoramento educacional. 

Nossa abordagem se concentra em usar o poder da IA para aumentar a experiência de aprendizagem, capacitar educadores e equipar os alunos com as habilidades necessárias para prosperar em um mundo impulsionado pela IA. 

Entendendo a IA Generativa 

A IA generativa refere-se a sistemas de inteligência artificial que podem gerar novo conteúdo. 

Isso inclui tudo, desde escrever texto, compor música, até gerar imagens ou vídeos realistas. Um avanço significativo neste campo veio com o advento de arquiteturas baseadas em transformadores e técnicas de aprendizado profundo, que aprimoraram grandemente as capacidades e a eficiência desses sistemas de IA. 

Ao nos referirmos exclusivamente ao texto, usamos o termo Modelos de Linguagem de Grande Escala ou LLMs. Por exemplo, o GPT-4 é um modelo de linguagem de grande escala. Assim são os modelos LLaMA (desenvolvidos pela Meta), Claude-2 (desenvolvidos pela Anthropic), PaLM-2 (desenvolvidos pelo Google), Mistral (desenvolvidos pela Mistral AI) e tantos outros que atualmente competem pelos lugares mais altos nas arenas de Chatbots. 

Eles são chamados de grandes porque sua arquitetura de aprendizado profundo consiste em algo que se assemelha a uma vasta rede de conexões neurais, semelhante a um modelo simplificado do cérebro humano. Essas redes, compostas por bilhões de parâmetros, são treinadas com um objetivo aparentemente simples: prever o próximo token. 

A fase de treinamento para um LLM competitivo é cara e muito desafiadora. Para uma boa introdução, você pode conferir o vídeo do Andrej Karpathy no YouTube “Intro to Large Language Models”. 

No seu núcleo, um LLM consiste em: 

• Uma representação comprimida do mundo, derivada de seus dados de texto de treinamento. 

• Um preditor de próximo token altamente eficaz. 

Essas duas capacidades tornam os LLMs ferramentas eficientes de recuperação de conhecimento. Isso é verdade, desde que o conhecimento estivesse presente em seu corpus de aprendizado e não fosse diluído ou inconsistente. 

A perspectiva da Jala sobre IA Generativa 

Da nossa posição na Jala, com uma sólida base em desenvolvimento de software e educação de mais de duas décadas, reconhecemos a importância crítica de entender o impacto da IA Generativa. 

A Jala University, um pilar na nossa visão, representa nosso compromisso com aqueles que confiam em nós para sua educação e com nossa região. Neste contexto, entender como a IA Generativa remodelará tanto a indústria de software quanto a paisagem educacional torna-se não apenas relevante, mas essencial para nós. 

Ao longo do último ano (2023), tivemos vislumbres do enorme potencial que esta tecnologia traz para o processo de desenvolvimento de software. Nossos engenheiros de software aprenderam a abraçar as ferramentas e a usá-las de forma responsável para maximizar sua produtividade. Também experimentamos muitas dores e testemunhamos a frustração de treinadores e estudantes quando a tecnologia parecia estar se voltando contra nós. 

Portanto, após uma longa introdução, e sem tentar ser demasiado especulativo sobre o que o futuro possa trazer, queremos compartilhar percepções-chave que encapsulam nossa posição sobre IA Generativa. 

1. A IA Generativa veio para ficar e os estudantes devem abraçá-la proativamente. 

É crucial apresentar esta tecnologia aos estudantes o mais cedo possível, idealmente durante seu primeiro semestre. Ensinar-lhes não apenas como usá-la eficazmente, mas também como discernir entre suas aplicações benéficas e prejudiciais, é essencial para prepará-los para um futuro impulsionado pela tecnologia. 

Ao fomentar um entendimento profundo do potencial da IA Generativa e suas implicações éticas, capacitamos os estudantes a tomar decisões informadas e a utilizar esta ferramenta para fins positivos e inovadores em seus empreendimentos acadêmicos e profissionais. 

2. Nós (Universidade) devemos reequilibrar ligeiramente nossos resultados de aprendizagem para habilidades centradas no ser humano. 

Ao longo dos últimos 20 anos, nossa jornada educacional foi marcada por uma mudança dos modelos tradicionais focados na memorização e repetição, para o cultivo de habilidades de pensamento crítico e resolução de problemas. 

À medida que caminhamos (ou corremos) em direção a um mundo onde a IA Generativa complementa nossas habilidades diariamente, as habilidades de conhecimento serão menos relevantes, e as habilidades centradas no ser humano serão significativamente mais importantes. 

Já estamos muito alinhados com este caminho, mas devemos dobrar nossos esforços para que nossos estudantes possam maximizar suas habilidades em pensamento crítico, colaboração, comunicação, resiliência, resolução de problemas, criatividade, inteligência emocional e a busca por aprendizagem ao longo da vida. 

Paradoxalmente, a IA Generativa pode nos ajudar ou jogar contra. 

3. Utilizar ferramentas de IA Generativa para alcançar nossos objetivos educacionais. 

Concretamente: 

a. Explorar e implementar aprendizado personalizado usando Tutores de IA que podem complementar a experiência de aprendizagem em nossos cursos, adaptando-se às forças, fraquezas, interesses e estilos de aprendizagem de cada estudante. 

b. Explorar e implementar suporte de tradução de idiomas em tempo real altamente eficiente, reduzindo a lacuna de comunicação que às vezes encontramos entre falantes nativos de inglês, espanhol e português. 

c. Explorar e implementar sistemas de feedback automatizados de IA. 

d. Garantir que a tecnologia seja acessível e disponível para estudantes e educadores. 

4. Reavaliação e Adaptação Contínua. 

Revisitar e reavaliar regularmente nossas estratégias educacionais para garantir que permaneçam alinhadas com os últimos desenvolvimentos em IA Generativa. Isso envolve adaptar nosso currículo, metodologias de ensino e ferramentas para permanecer na vanguarda das práticas educacionais impulsionadas por IA. 

Conclusão 

Nosso compromisso com a educação e com nossa região é mais forte do que nunca. Nossa jornada com IA Generativa está apenas começando, e antecipamos a integração adicional dessas tecnologias para aprimorar a aprendizagem e a pesquisa. Juntos, entramos em uma nova era de educação na Jala University, prontos para inovar e liderar em um mundo aumentado por IA. 

Este artigo foi aprimorado com insights e assistência de revisão de modelos de IA de ponta, incluindo o GPT-4 da OpenAI e o Claude-2 100K da Anthropic. 

Este artigo foi escrito em inglês e traduzido para o português com o GPT-4.