人工知能を使ってエッセイを採点するのは信頼できると思いますか?

人工知能を使ってエッセイを採点するのは信頼できると思いますか?

現在、5Gは世界的な注目を集めていますが、人工知能の開発は依然として力強いままです。各分野における技術の継続的な進歩と成熟に伴い、人々の生産と生活における人工知能の応用はますます多様化し、伝統的な産業や仕事への影響もますます頻繁になっています。

[[373567]]

現在、人工知能は伝統的な製造業、金融、サービス業など多くの分野に導入されており、同時に人間の精神的高みへの侵入も激化しています。これまでも人工知能は文章を書いたり、絵を描いたり、歌ったりすることができ、最近ではエッセイの採点もできるという報告もある。

2020年末に開催された「2020年人工知能と教育ビッグデータ会議」では、人工知能が教育分野に深く融合していると一部の専門家が述べた。数千万人の学生をカバーした個別学習に加えて、9つの省が2020年の大学入試採点業務に機械採点を導入した。

また、人工知能は物理や数学などの客観的な試験問題を審査するのではなく、中国語や英語の作文など主観的な問題の試験問題を審査していると報告されている。つまり、人工知能はすでに人間の言語、意味、思考を深く理解できるのでしょうか?実際のところはどうなのでしょうか?

2018年の大学入試で人工知能が完璧なエッセイを書いたことは知られていますが、当時は人工知能が人間と同じレベルの認知力や思考力を持っているとは考えられていませんでした。なぜなら、人工知能は試験官の好みに合わせて完璧なエッセイを書くと一般に信じられているからです。

2019年、人工知能はWeiboで「私たちはもう私たちではない、私たちはまだ私たちだ」という文章を投稿して問題になった。事実は、人工知能が現段階では人間の言語を完全に習得することさえできないことを証明しています。人工知能は人間の会話とコミュニケーションを模倣することしかできず、意味の理解は単純です。

しかし、人工知能には、人間の言語の常識、抽象的、創造的な側面を理解する能力がまだ欠けています。そのため、教育分野の専門家の多くは、主観的な質問、特にエッセイは、単純な評価のために人工知能のデジタル基準にあまり依存すべきではないと考えています。

現在の技術的状況から判断すると、エッセイ採点における人工知能は依然として補助的な役割しか果たしていない。正しい方法は、機械採点と手動採点を組み合わせることです。機械採点と手動採点の結果に大きな差がある場合は、評価がより公平になるように、試験用紙を専門家グループに提出して審査を受ける必要があります。

つまり、人工知能の発展への道のりは長く、まだ時間が必要です。

<<:  ハリバートンのチーフデータサイエンティスト兼テクニカルフェローがエネルギー業界における AI アプリケーションの現状について語る

>>:  新型コロナウイルスによりスマートシティがさらにスマート化

ブログ    

推薦する

人工知能認知学習—教育の未来?

人工知能(AI)はどこにでもあります。スマートセンサーを使用して素晴らしい写真を撮影するスマートフォ...

自動運転のための強化学習:人間主導の経験ベースのアプローチ

[[428302]] 2021年9月26日にarXivにアップロードされた論文「人間のガイダンスによ...

...

人工知能の発展の特徴とその3つのタイプの現れについての簡単な分析

人工知能は、人間の知能をシミュレート、拡張、拡大するための理論、方法、技術、アプリケーション システ...

...

マイクロソフトが人工知能の小規模スタートアップBonsaiを買収

海外メディアの報道によると、マイクロソフトは水曜日、小規模な人工知能スタートアップ企業であるボンサイ...

テレンス・タオ:私の数学的経験に基づくと、室温超伝導LK-99とその再現は非常に刺激的です

昨今、室温超伝導の再現に対する世界的な熱気は衰えを知らず、さまざまな有力者が自らの見解を表明している...

マイクロソフトの麻雀AI論文が発表され、初めて技術的な詳細が明らかに

シーン説明: 昨年 8 月に Microsoft がリリースした「Que Shen AI」Suphx...

AIによる創薬は2024年までに急成長すると予想

1月7日の最大のニュースの一つは、Google DeepMindの創設者デミス・ハサビス氏が率いるG...

バイトマルチモーダル大規模モデル PixelLM: SA に頼らない効率的なピクセルレベル推論

マルチモーダルな大規模モデルが爆発的に増加していますが、画像編集、自動運転、ロボット工学などのきめ細...

...

ネットワークデータセキュリティ管理に関する新たな規制が導入される

顔は機密性の高い個人情報です。一度漏洩すると、個人や財産の安全に大きな損害を与え、公共の安全を脅かす...

清華大学張北院士:融合乗算による第三世代人工知能の三空間融合モデルの解釈

人工知能は今どの段階に達しているのでしょうか?どのような問題や限界があるのか​​?どのように突破する...

人工知能は怖いものではありません。怖いのは、使い方がわからず淘汰されてしまうことです。

王鵬坤:過去半世紀、人類は人間のようにすべての問題を解決できる機械を発明していません。その代わりに、...

インテリジェント車両認識技術がスマートシティへの道を開く

著者:Chris Kadoch 氏は Rekor Systems の最高技術責任者です。 [[376...