Deve usar IA para uma tarefa? Um professor de Harvard tem um teste simples

Pontos principais

• Bruce Schneier leciona política pública na Escola Kennedy de Harvard e na Escola Munk da Universidade de Toronto.
• Os seus alunos usam regularmente IA para completar trabalhos de escrita, o que ele argumenta desperdiçar o investimento da sua propina.
• O quadro "trabalho versus ginásio" do investigador de IA Daniel Meissler oferece uma forma clara de decidir quando a ajuda de IA o prejudica.
• A questão fundamental não é se a IA consegue fazer a tarefa, mas se fazer isso você mesmo é o ponto.

Bruce Schneier tem um problema partilhado por professores em todo o lado. Os seus alunos, inscritos em alguns dos programas de política pública mais competitivos do mundo, entregam ensaios escritos por IA.

Leciona na Escola Kennedy de Harvard e na Escola Munk de Assuntos Globais e Política Pública da Universidade de Toronto. Estão a pagar propinas consideráveis para aprender. Depois entregam discretamente o pensamento a um chatbot.

Porque é que isso importa se a IA é o seu futuro?

A escrita nunca foi realmente o produto. O pensamento era.

Schneier, escrevendo no The Guardian, pede emprestado um quadro do investigador de IA Daniel Meissler para explicar a armadilha. Meissler traça uma linha entre trabalho e ginásio.

No trabalho, o resultado é o que conta. Se o software conseguir processar as suas faturas mais rapidamente, use-o. A fatura não se importa com a forma como foi arquivada.

O ginásio é diferente. Não contrata alguém para levantar pesos em seu nome e espera ficar mais forte. O esforço é o mecanismo, e pulá-lo significa perder o benefício.

A escrita, argumentam ambos os homens, é frequentemente uma atividade de ginásio disfarçada de trabalho. Abordámos uma tensão relacionada em 18 de julho quando as universidades australianas se dividiram sobre se a avaliação assistida por IA era fraude ou preparação, com um especialista a avisar que padrões fracos poderiam custar ao país o seu talento intelectual.

Então quando deve realmente usar IA?

Antes de começar, pergunte-se: é o produto final que importa, ou é produzir o que importa?

Formatar um relatório ou resumir uma reunião a que já assistiu coloca o resultado em primeiro lugar. A IA é uma ferramenta razoável para isso.

Tentar aprender a argumentar com clareza, ou construir o tipo de julgamento que o promove num prazo de uma década, coloca o processo em primeiro lugar. Entregar esse processo a um modelo de linguagem grande (a tecnologia por trás de chatbots como o ChatGPT) significa entregar o benefício que veio procurar.

A mesma lógica aplica-se fora da sala de aula. Uma enfermeira a escrever relatórios de incidentes para conformidade está a trabalhar. Uma enfermeira a usar IA para evitar aprender a documentar observações clínicas está a pular o ginásio. Essa distinção vale a pena manter em mente sempre que uma tarefa parece um incómodo: o incómodo pode ser o ponto.

O que os estudantes e profissionais devem realmente fazer?

Schneier não diz nunca usar IA. Ele diz seja honesto sobre o que está a desistir quando o faz.

Para os alunos, isso significa tratar a IA como uma ferramenta de verificação ou um ponto de partida, não como um redator fantasma. Esboce o argumento você mesmo, depois peça à IA onde é fraco. Essa ordem é importante.

Para qualquer pessoa a construir uma competência, a mesma disciplina aplica-se. A fluência vem da repetição, e não há atalho que deixe a fluência intacta.

O quadro é quase insultantemente simples quando o ouve. Trabalho versus ginásio. Resultado versus processo. Não impedirá os alunos de submeterem ensaios em IA, mas dá a qualquer pessoa disposta a pensar honestamente um lugar claro para começar.

Perguntas comuns

Isto significa que ferramentas de IA são más para a aprendizagem?

Não automaticamente. A IA pode ser uma ferramenta de verificação ou feedback útil quando você faz o pensamento subjacente primeiro. O problema é usá-la para saltar o pensamento inteiramente.

Como sei se uma tarefa é "trabalho" ou "ginásio"?

Pergunte-se se completá-la você mesmo o tornaria melhor em algo que se importa. Se sim, faça você mesmo. Quando a única coisa que importa é o resultado final, a assistência de IA é razoável.