Page 70 - Izobraževanje v dobi generativne umetne inteligence

Lucija Brezočnik, Grega Vrbančič in Vili Podgorelec

be ter tako nepovratno spreminja naš način življenja, dela in učenja (Das idr.,
2015). Nanaša se na razvoj računalniških sistemov za izvajanje nalog, ki obi-
čajno zahtevajo človeško inteligentnost, ki se kaže pri reševanju problemov,
odločanje, razumevanje jezika in prepoznavanje vzorcev. UI ni posamezna
entiteta ali zavest, temveč zbirka tehnik in algoritmov, zasnovanih za ob-
delavo informacij in ustvarjanje rezultatov na podlagi podatkov. V svojem
bistvu deluje preko matematičnih modelov in računalniških metod, pri če-
mer pogosto uporablja velike nabore podatkov za prepoznavanje vzorcev
in napovedovanje. Čeprav lahko UI posnema določene kognitivne funkcije,
nima zavedanja, čustev ali razumevanja ter v primerjavi z ljudmi nima zmož-
nosti razumevanja pomena ali konteksta informacij oz. podatkov, ki jih ob-
deluje (Zhou, 2021). V osnovi je orodje – tehnični mehanizem, optimiziran za
posebne naloge – in njegova »inteligentnost« je omejena na učinkovito ter
natančno izvajanje programiranih ciljev. Učitelji UI razumejo kot zmogljiv, a
nečuteč sistem, obenem pa poudarjajo njegovo vlogo kot vir za pomoč pri
poučevanju in učenju, ne pa nadomestilo za človeški vpogled, ustvarjalnost
ali etično presojo.
Generativna UI (GUI) je specializirana oblika UI, zasnovana za ustvarjanje
nove vsebine z učenjem vzorcev in struktur iz obstoječih podatkov. V pri-
merjavi s tradicionalnimi sistemi UI, ki se osredotočajo na napovedovanje,
GUI uporablja napredne modele, kot so nevronske mreže, za ustvarjanje
besedila, slike, zvoka ali videa, ki posnemajo človeško ustvarjalnost. Ti siste-
mi, vključno z dobro znanimi orodji, kot sta ChatGPT in DALL·E, so naučeni
na obsežnih množicah podatkov ter ustvarjajo rezultate z identifikacijo in s
kombiniranjem vzorcev iz podatkov, ki so jim bili izpostavljeni. Npr., model
GUI, naučen na naravnih besedilih, lahko sestavi skladne eseje ali dialoge,
medtem ko lahko drugi, naučen na vizualnih podatkih, ustvari realistične
slike ali umetniška dela. Kljub impresivnim rezultatom GUI ne »razume« vse-
bine, ki jo proizvaja; opira se izključno na verjetnostne asociacije, ki izhajajo
iz podatkov, ki jim je bil sistem izpostavljen v času »učenja«. To pomeni, da
njegove stvaritve niso izvirne v človeškem smislu, temveč so matematične
rekonstrukcije naučenih vzorcev. Učiteljem GUI ponuja priložnosti za izbolj-
šanje učnih izkušenj s kreativnimi orodji, hkrati pa zahteva skrbno upošte-
vanje njenih omejitev, kot so morebitne netočnosti, pristranskosti ali etični
pomisleki v zvezi z izvirnostjo in lastništvom ustvarjene vsebine.
Raziskave in razvoj na področju GUI so osredotočeni na izboljšanje hitrosti,
zmogljivosti in učinkovitosti teh modelov. Kljub temu pa številna vprašanja o
temeljnih načelih, aplikacijah in družbeno-ekonomskem vplivu GUI še zme-
raj ostajajo neraziskana. To predstavlja izziv, saj jasna podoba in razumevanje

70