Plus tôt cette semaine, j'ai mentionné que même s'il existe toutes sortes de demandes en matière de « connaissances en IA », il ne semble pas y avoir de compréhension commune de ce que cela signifie. Après avoir évoqué quelques possibilités, j'ai demandé à mes lecteurs avisés et mondains leurs définitions.
Un lecteur a répondu avec la définition de l'Université de l'Ohio, qui comprend des éléments de « pratiques efficaces », de « considérations éthiques », de « connaissance du sujet » et de « conscience rhétorique ». L'idée est que les étudiants doivent être capables de développer et de déployer des invites utiles, d'évaluer les biais inhérents aux données, de comprendre comment les attentes des utilisateurs façonnent le produit et d'avoir suffisamment de connaissances en la matière pour juger du résultat.
Tous ces objectifs me semblent bons, mais ils sont en tension les uns avec les autres. Si vous avez de sérieuses objections morales ou éthiques à l’utilisation de l’IA, par exemple, alors devenir bon dans son utilisation équivaut à devenir un criminel plus efficace. Et il n’est pas certain que les futurs étudiants, qui utilisent régulièrement l’IA depuis des années, auront eu la chance de développer les connaissances nécessaires pour discerner soit des préjugés subtils, soit de petites hallucinations.
Un autre lecteur a proposé une métaphore utile :
J'aime beaucoup ça. Cela rend l’IA beaucoup moins menaçante et suggère qu’elle peut être utile dans certains cas. (Cory Doctorow le compare parfois à la vérification orthographique, faisant valoir un point similaire.) Et l'exemple de quelqu'un qui ne sait rien au-delà de la nourriture au micro-ondes répond à mon anxiété à l'égard des gens qui l'ont utilisé pendant une grande partie de leur parcours éducatif.
Une partie du rôle de l’éducation formelle, dans ce modèle, pourrait être de fournir des contre-exemples qui aideraient à étayer les jugements sur le moment et la manière dont l’utilisation de l’IA a du sens. Faire fondre du beurre au micro-ondes ? Bien sûr. Y faire cuire une dinde ? Euh, non…
Une variation sur le même thème :
Celui-ci contient un mécanisme d’évaluation, ce qui est utile. Si un étudiant peut faire preuve d’une application efficace de son jugement critique, alors la technologie n’est pas pertinente. Néanmoins, je reste préoccupé par le fait qu’un jugement critique efficace – par opposition à un nihilisme sarcastique – repose sur une connaissance du contexte relativement large, ce que semble précisément menacer l’IA.
Un lecteur réfléchi a suggéré de s’appuyer sur la définition de la maîtrise de l’information de l’American Library Association :
Comme les lecteurs de longue date le savent, je suis un grand fan des bibliothèques et des bibliothécaires. Pourtant, cette définition me semble beaucoup trop étroite pour simplement remplacer « IA » par « information ». L’IA élimine une grande partie du travail de recherche du processus, mais c’est dans le travail de recherche que se produit une grande partie de l’apprentissage. Je soupçonne que les bibliothécaires proposeront bientôt quelque chose de plus adapté à la nouvelle technologie.
Enfin, Annette Vee propose sa version de la « maîtrise critique de l’IA », décrite dans une chronique réfléchie. Elle suggère : « La maîtrise critique de l’IA est la capacité à comprendre, appliquer et évaluer les opérations, les utilisations et les résultats de l’IA. » Sa chronique entière vaut la peine d’être lue, notamment pour sa métaphore d’ouverture sur les usages et les abus des cours de composition. Son accent sur la « réflexion » peut constituer un moyen utile de relancer la pensée critique lorsque les connaissances sur le sujet sont fragiles. La distinction qu’elle implique entre la maîtrise de l’IA et la maîtrise critique de l’IA m’aide à la vendre, et elle peut distinguer ce que veulent de nombreux employeurs de ce que veulent de nombreux éducateurs. Il est même accompagné de quelques exercices utiles en classe ! Je ne peux pas vraiment rendre justice à son article en un paragraphe ou deux, je vais donc le recommander vivement.
Merci à tous ceux qui ont répondu à l'appel ! L’IA est une cible qui évolue rapidement, mais nous devons à nos étudiants d’essayer de bien faire les choses. Si nous voulons avoir des discussions significatives sur la politique en matière d’IA, nous devrions probablement avoir une idée claire de ce que nous essayons d’accomplir.
