Devriez-vous utiliser l'IA pour une tâche ? Un test simple d'un professeur de Harvard

Points clés

• Bruce Schneier enseigne la politique publique à la Harvard Kennedy School et à la Munk School de l'Université de Toronto.
• Ses étudiants utilisent régulièrement l'IA pour compléter leurs travaux d'écriture, ce qu'il estime gaspiller leur investissement en frais de scolarité.
• Le cadre « travail versus gym » du chercheur en IA Daniel Meissler offre un moyen clair de décider quand l'aide de l'IA vous nuit.
• La question clé n'est pas si l'IA peut accomplir la tâche, mais si la faire soi-même est l'objectif.

Bruce Schneier partage un problème commun à tous les professeurs. Ses étudiants, inscrits dans certains des programmes de politique publique les plus compétitifs du monde, remettent des essais écrits par l'IA.

Il enseigne à la Harvard Kennedy School et à la Munk School of Global Affairs and Public Policy de l'Université de Toronto. Ils paient des frais considérables pour apprendre. Puis ils confient discrètement la réflexion à un chatbot.

Pourquoi cela importe-t-il si l'IA est leur avenir ?

L'écriture n'a jamais vraiment été le produit. C'était la réflexion.

Schneier, écrivant dans The Guardian, emprunte un cadre au chercheur en IA Daniel Meissler pour expliquer le piège. Meissler trace une ligne entre le travail et la gym.

Au travail, c'est le résultat qui compte. Si un logiciel peut traiter vos factures plus rapidement, utilisez-le. La facture ne se soucie pas de la façon dont elle a été traitée.

La gym est différente. Vous n'engageriez pas quelqu'un pour soulever des poids à votre place en espérant devenir plus fort. L'effort est le mécanisme, et le contourner signifie renoncer au bénéfice.

L'écriture, selon ces deux hommes, est souvent une activité de gym déguisée en travail. Nous avons abordé une tension connexe le 18 juillet quand les universités australiennes se sont divisées sur la question de savoir si l'évaluation assistée par l'IA était de la triche ou une préparation, un expert avertissant que des normes faibles pourraient coûter au pays ses talents intellectuels.

Alors, quand devrais-je vraiment utiliser l'IA ?

Avant de commencer, posez-vous la question : le produit fini est-il l'objectif, ou c'est la façon de le produire qui compte ?

Formater un rapport ou résumer une réunion à laquelle vous aviez déjà assisté met l'accent sur le résultat. L'IA est un outil raisonnable pour cela.

Apprendre à argumenter clairement, ou développer le type de jugement qui vous permet d'être promu dans une décennie, met l'accent sur le processus. Confier ce processus à un grand modèle de langage (la technologie derrière des chatbots comme ChatGPT) signifie renoncer aux bénéfices que vous veniez chercher.

La même logique s'applique en dehors de la salle de classe. Une infirmière qui rédige des rapports d'incidents pour la conformité effectue du travail. Une infirmière qui utilise l'IA pour éviter d'apprendre à documenter les observations cliniques saute la gym. Cette distinction vaut la peine d'être gardée à l'esprit chaque fois qu'une tâche semble fastidieuse : la tâche fastidieuse pourrait être l'objectif.

Que devraient vraiment faire les étudiants et les professionnels ?

Schneier ne dit pas de ne jamais utiliser l'IA. Il dit d'être honnête sur ce que vous abandonnez quand vous le faites.

Pour les étudiants, cela signifie traiter l'IA comme un outil de vérification ou une amorce, pas comme un nègre littéraire. Rédigez l'argument vous-même, puis demandez à l'IA où il est faible. Cet ordre a de l'importance.

Pour quiconque développe une compétence, la même discipline s'applique. La maîtrise vient de la répétition, et il n'y a pas de raccourci qui laisse la maîtrise intacte.

Le cadre est presque insultingly simple une fois qu'on l'entend. Travail versus gym. Résultat versus processus. Cela n'empêchera pas les étudiants de soumettre des essais générés par l'IA, mais cela donne à quiconque est disposé à réfléchir honnêtement un point de départ clair.

Questions courantes

Cela signifie-t-il que les outils d'IA sont mauvais pour l'apprentissage ?

Pas automatiquement. L'IA peut être un outil de vérification ou de rétroaction utile quand vous faites d'abord la réflexion sous-jacente. Le problème est de l'utiliser pour contourner entièrement la réflexion.

Comment sais-je si une tâche est du « travail » ou de la « gym » ?

Demandez-vous si l'accomplir vous-même vous améliorerait dans quelque chose qui vous importe. Si oui, faites-le vous-même. Quand seul le résultat final compte, l'assistance de l'IA est raisonnable.