Devriez-vous utiliser l'IA pour une tâche ? Un simple test 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 accomplir des travaux de rédaction, ce qu'il considère comme un gaspillage de leurs frais de scolarité.
• Le cadre « travail versus salle de sport » du chercheur en IA Daniel Meissler offre un moyen simple de décider quand l'aide de l'IA vous dessert.
• La question clé n'est pas de savoir si l'IA peut accomplir la tâche, mais si l'accomplir vous-même est l'objectif.

Bruce Schneier a un problème partagé par les professeurs du monde entier. Ses étudiants, inscrits dans certains des programmes de politique publique les plus compétitifs du monde, remettent des essais rédigés 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. Ses étudiants paient des frais considérables pour apprendre. Et puis ils confient discrètement la réflexion à un chatbot.

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

Cela importe parce que la rédaction n'a jamais vraiment été le produit. La réflexion l'était.

Schneier, écrivant dans The Guardian, emprunte un cadre au chercheur en IA Daniel Meissler pour expliquer le piège. Meissler l'appelle la différence entre le travail et la salle de sport.

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 classée.

La salle de sport est différente. Vous n'engagez pas quelqu'un pour soulever des poids à votre place et vous n'espérez pas devenir plus fort. La lutte est le mécanisme. Vous l'ignorez et vous ignorez le bénéfice.

La rédaction, soutiennent Meissler et Schneier, est souvent une activité de salle de sport déguisée en travail.

Alors, quand devriez-vous vraiment utiliser l'IA ?

Posez-vous une question avant de commencer : le produit fini est-il l'objectif, ou le produire est-il l'objectif ?

Si vous rédigez une clause de contrat standard, formatez un rapport ou résumez une réunion à laquelle vous avez déjà assisté, c'est le résultat qui importe. L'IA est un outil raisonnable.

Si vous essayez d'apprendre à argumenter clairement, à réfléchir à un problème de politique publique, ou à développer le jugement qui vous fera progresser en dix ans, le processus est l'objectif. Confier ce processus à un grand modèle de langage, la technologie derrière des chatbots comme ChatGPT, signifie que vous abandonnez le bénéfice que vous cherchiez.

La même logique s'applique en dehors de la classe. Une infirmière rédige des rapports d'incident pour la conformité : c'est du travail. Une infirmière qui utilise l'IA pour éviter d'apprendre à documenter les observations cliniques saute la salle de sport.

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 à quoi vous renoncez quand vous le faites.

Pour les étudiants, cela signifie traiter l'IA comme un outil de vérification ou un point de départ, pas comme un nègre littéraire. Rédigez l'argument vous-même. Ensuite, demandez à l'IA où c'est faible. Cet ordre est important.

Pour quiconque développe une compétence, la même discipline s'applique. La fluidité vient de la répétition. Il n'y a pas de raccourci qui laisse la fluidité derrière.

Le cadre est presque insultingly simple une fois que vous l'entendez. Travail versus salle de sport. Résultat versus processus. Cela n'empêchera pas les étudiants de soumettre des essais générés par l'IA, mais cela donne à quiconque est prêt à penser honnêtement un point de départ clair.

Questions fréquentes

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

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

Comment savoir si une tâche est du « travail » ou de la « salle de sport » ?

Demandez-vous si accomplir la tâche vous-même vous rendrait meilleur dans quelque chose qui vous importe. Si oui, faites-le vous-même. Si la seule chose qui importe est le résultat final, l'assistance de l'IA est raisonnable.