AI och lärande ‑ för dig som student vid Mittuniversitetet
Du som är student har säkerligen stött på begreppet artificiell intelligens (AI) i olika sammanhang, och ofta i samband med studier på universitet så pratas det om fusk med hjälp av AI. Men du kan också ha stor hjälp av AI i dina studier.
Generativ AI och fusk
Inledningsvis är det viktigt att du som student vet att vilseledande vid examination, eller helt enkelt fusk, kan få stora konsekvenser för dig. Det är ditt ansvar att ha koll på vad som gäller och vad som kan anses vara fusk. Ibland kan det kännas klurigt att veta vad som räknas som fusk och inte och att utveckla kunskap om detta och en känsla för det som kallas akademisk hederlighet är en viktig del i dina studier. Du ska veta att du alltid ska kunna stå för det du skriver eller säger, och att du verkligen förstår och kan det du utger dig för att kunna i, till exempel, en tentamen eller inlämningsuppgift. Läs mer om fusk och akademisk hederlighet nedan.
Introduktion till generativ AI och akademisk hederlighet
Generativ artificiell intelligens handlar om så mycket mer än frågan om fusk. Här får du en grundläggande introduktion till generativ AI och hur du som student kan tänka kring användandet av detta. Till att börja med så kan AI-verktyg vara ett utmärkt hjälpmedel för dig som student. Du behöver dock vara medveten om att du alltid ansvarar för ditt eget lärande, så till vida att ett AI-verktyg inte kan lära sig saker åt dig. Den kompetens du tillägnar dig under en utbildning måste du kunna visa och använda i ditt framtida yrke och ett AI-verktyg kan hjälpa dig i lärandeprocessen, men aldrig ersätta din egen förståelse och dina egna färdigheter. Akademisk hederlighet är ett viktigt begrepp att känna till. Om du inte stött på det begreppet så kan du läsa mer om det nedan. Du som student behöver också ha kunskap om hur AI-verktyg fungerar och om och hur det är tillåtet att använda dem i aktuell kurs.
Om du har frågor kring användandet av generativ AI i kurser du läser och i examinationer så ska du i första hand vända dig till din kursansvariga lärare.
Kortfattade råd till dig som student:
- Du behöver känna till om och hur dina lärare tillåter användning av generativ AI i aktuell kurs och vid examination. Har läraren inte sagt något om att det är tillåtet att använda AI så måste du utgå från att det inte är tillåtet i din produktion av material eller examination. Fråga hellre din lärare än att anta något.
- Du behöver förstå de möjligheter och begränsningar som finns med generativa AI-verktyg när det kommer till lärande. De kan vara en stor hjälp för dig i dina studier, men du ska också vara medveten om att det är du själv som ska tillägna dig kunskaperna i kursen och att du alltid måste äga det innehåll du producerarar - det vill säga att du ska förstå och kunna det du framställer det som att du förstår och kan.
- En AI-tjänst är inte en källa att ta information från, och att använda en sådana tjänst är inte som att söka på internet. Se gärna den här filmen som Göteborgs universitet producerat om hur en språkmodell som till exempel ChatGPT fungerar.
- Du behöver alltid kunna redogöra för hur du har använt generativa AI-verktyg.
- Du behöver känna till vad som gäller fusk och plagiering samt vilka påföljder detta kan leda till. Du kan läsa om bland annat detta på studentwebben.
Sidorna om dina rättigheter och skydigheter
Viktiga frågor du ska ställa dig när du använder generativa AI-verktyg:
- Är detta tillåten användning i det sammanhang jag tänkt använda verktyget?
- Är det här oreflekterad avlastning, det vill säga är det här bra för mitt lärande? (Missar man något lärande genom att använda verktyget?)
- Finns det språkfel?
- Finns det faktafel?
- Finns det skeva perspektiv eller skeva värderingar (bias)?
- Är jag på väg att skicka känslig information?
Hur funkar generativ AI?
Du stöter redan på AI i många olika sammanhang, kanske utan att du vet om det. AI är mycket mer än ChatGPT och för att nämna några exempel så...
Hur kan du som student ha nytta av generativa AI-verktyg?
Det finns många sätt att använda AI som inte är fusk. Här får du några tips på hur du kan använda generativ AI som hjälp i dina studier. Du...
Vanliga begrepp inom AI
AI - artificiell intelligens
Det finns många definitioner av vad artificiell intelligens är, men det handlar om teknologier/maskiner som på något sätt agrerar som en människa, i viss mån tänker som en människa, utför handlingar som vi förknippar med mänsklig intelligens, kan identifiera mönster i komplex data och är självlärande i någon mån. Artificiell intelligens finns i många former och vi möter den i vardagen när vi tar bilder med mobilens kamera, får serierekommendationer på streamingtjänster eller föreslagna mailsvar.
Grundmodell
Inom AI är en "grundmodell" en förtränad modell som fungerar som en utgångspunkt för ytterligare specialisering. Både inom generativ AI och språkmodellering används grundmodeller för att dra nytta av den kunskap och de insikter som redan har uppnåtts genom omfattande förträning, vilket sparar tid och resurser när man tränar modeller för specifika uppgifter. Man bygger alltså vidare på grundmodeller för att skapa modeller som är bättre på specifika uppgifter.
Generativ AI
Generativ AI är en variant av artificiell intelligens som är tränad att utifrån den data som modellen tränats på skapa, alltså generera, något nytt som till exempel text eller bild. ChatGPT, Bing AI, Perplexity.ai, Dall-E, Midjourney och likande verktyg är exempel på generativ AI.
Språkmodell - stor språkmodell/LLM
En språkmodell eller stor språkmodell (Large language model- LLM på engelska) så som ChatGPT är enkelt uttryckt en algoritm som avgör hur sannolik en sekvens av ord är i en given mening och utifrån detta genererar text. En språkmodell är generativ AI och en variant av grundmodell. Språkmodellerna tränas på mycket stora textmassor (data) från olika källor och sätter sedan ihop text utifrån vad som verkar sannolikt som svar på den input/prompt som ges. Texterna som genereras ska bara ses som en text ihopsatt utifrån sannolikhet och kan innehålla faktafel.
Chatbot
En chatbot är ett datorprogram som med AI tränats att efterlikna mänsklig muntlig eller skriftlig konversation utifrån sannolikhet. Det finns väldigt enkla chatbotar som bara klarar av simpla frågor, men också väldigt avancerade som klarar komplexa samtal.
Algoritm
En automatiserad följd av instruktioner. Som ett recept för bakning ungefär, med "om detta händer" --> "så sker detta" steg i olika komplexitet.
Maskininlärning och djupinlärning
Maskininlärning innebär att ta fram algoritmer och modeller som blir bättre på sin uppgift genom träning och input för att kunna ta egna beslut. Input i inlärningsprocessen kan kan vara mänsklig.
Djupinlärning ärmaskininlärning genom användande av neurala nätverk - vilket ger mer komplext lärande. Djupinlärningen kan vara vägledd av människor, i olika utsträckning. Vanligt inom bildklassificering, språkbehandling och ljudigenkänning.
Data/träningsdata
Data är helt enkelt information som finns registrerad någonstans och träningsdata är den data som används för att träna en AI-modell genom maskininlärning. Data kan vara text, musik, bilder och så vidare.
Neuronnät
Neuronnät eller neurala nätverk är avancerade självlärande algoritmer som försöker efterlikna funktionen i biologiska neuronnät (exempelvis hjärnan). Dessa utgör en viktig del av djupinlärning inom maskininlärning och således även inom generativ AI.