Dovrebbe usare l'AI per un compito? Un professore di Harvard ha un test semplice

Punti chiave

• Bruce Schneier insegna politica pubblica alla Harvard Kennedy School e alla Munk School dell'Università di Toronto.
• I suoi studenti usano regolarmente l'AI per completare i compiti scritti, il che secondo lui spreca il loro investimento nelle tasse universitarie.
• Il framework "lavoro versus palestra" del ricercatore di AI Daniel Meissler offre un modo semplice di decidere quando l'aiuto dell'AI ti nuoce.
• La domanda chiave non è se l'AI può fare il compito, ma se fare il compito tu stesso è il punto.

Bruce Schneier ha un problema condiviso da professori ovunque. I suoi studenti, iscritti ad alcuni dei più competitivi programmi di politica pubblica del mondo, consegnano saggi scritti dall'AI.

Insegna alla Harvard Kennedy School e alla Munk School of Global Affairs and Public Policy dell'Università di Toronto. Stanno pagando tasse considerevoli per imparare. Poi tranquillamente affidano il pensiero a un chatbot.

Perché importa se l'AI è il loro futuro?

La scrittura non era mai veramente il prodotto. Il pensiero era.

Schneier, scrivendo sul Guardian, prende in prestito un framework dal ricercatore di AI Daniel Meissler per spiegare la trappola. Meissler traccia una linea tra il lavoro e la palestra.

Al lavoro, conta il risultato. Se il software può elaborare le tue fatture più velocemente, usalo. La fattura non se ne importa come sia stata archiviata.

La palestra è diversa. Non assumi qualcuno per sollevare pesi al tuo posto e ti aspetti di diventare più forte. La fatica è il meccanismo, e saltarla significa saltare il beneficio.

La scrittura, sostengono entrambi, è spesso un'attività da palestra travestita da lavoro. Abbiamo coperto una tensione correlata il 18 luglio quando le università australiane si sono divise su se la valutazione assistita dall'AI fosse imbroglio o preparazione, con un esperto che avvertiva che standard deboli potrebbero costare al paese il suo talento intellettuale.

Allora quando dovresti effettivamente usare l'AI?

Prima di iniziare, chiediti: il prodotto finito è il punto, o produrlo è il punto?

Formattare un rapporto o riassumere una riunione a cui hai già partecipato mette l'output in primo piano. L'AI è uno strumento ragionevole per questo.

Cercare di imparare a argomentare chiaramente, o costruire il tipo di giudizio che ti fa promuovere tra dieci anni, mette il processo in primo piano. Affidare quel processo a un modello di linguaggio di grandi dimensioni (la tecnologia dietro chatbot come ChatGPT) significa rinunciare al beneficio per cui sei venuto.

La stessa logica si applica al di fuori dell'aula. Un'infermiera che scrive relazioni su incidenti per conformità sta lavorando. Un'infermiera che usa l'AI per evitare di imparare come documentare le osservazioni cliniche sta saltando la palestra. Questa distinzione vale la pena tenere a mente ogni volta che un compito sembra una seccatura: la seccatura potrebbe essere il punto.

Cosa dovrebbe fare effettivamente gli studenti e i professionisti?

Schneier non dice mai di non usare l'AI. Dice di essere onesto su cosa stai sacrificando quando lo fai.

Per gli studenti, questo significa trattare l'AI come uno strumento di verifica o un prompt iniziale, non come un ghostwriter. Redigi l'argomento tu stesso, poi chiedi all'AI dove è debole. Questo ordine conta.

Per chiunque stia costruendo una competenza, la stessa disciplina si applica. La scioltezza viene dalla ripetizione, e non c'è scorciatoia che lasci la scioltezza intatta.

Il framework è quasi vergognosamente semplice una volta che lo senti. Lavoro versus palestra. Risultato versus processo. Non fermerà gli studenti dal consegnare saggi scritti dall'AI, ma dà a chiunque sia disposto a pensare onestamente un punto di partenza chiaro.

Domande comuni

Significa che gli strumenti AI sono cattivi per l'apprendimento?

Non automaticamente. L'AI può essere uno strumento utile di verifica o feedback quando fai il pensiero sottostante per primo. Il problema è usarlo per saltare completamente il pensiero.

Come faccio a sapere se un compito è "lavoro" o "palestra"?

Chiediti se completarlo tu stesso ti renderebbe migliore in qualcosa che ti sta a cuore. Se sì, fallo tu stesso. Quando l'unica cosa che conta è il risultato finito, l'assistenza dell'AI è ragionevole.