Jedním z klíčových témat při diskusi o umělé inteligenci je posouzení účinnosti, etiky, vhodného využití a celkové důvěryhodnosti umělé inteligence v oblasti výzkumu. Určování důvěryhodnosti informací a výuka těchto dovedností pro výzkumné pracovníky je něco, co knihovníci dělají již desítky let. Informační gramotnost a gramotnost v oblasti umělé inteligence jsou sice odlišné, ale sdílejí mnoho zásad a technik. Četné knihovnické příručky srovnávají rámec informační gramotnosti ACRL s běžnými technikami gramotnosti v oblasti umělé inteligence. Nebudeme se zde zabývat těmito porovnáními, ale přiblížíme si klíčové techniky výuky AI gramotnosti, aspekty, které je třeba zohlednit, a několik tipů a triků.
Přehled terminologie: Znalost terminologie je zásadní pro pochopení, o jaký druh umělé inteligence se jedná, jaká terminologie se vyskytuje v dokumentaci k umělé inteligenci a ve zdrojích, které se zabývají AI v médiích.
Jak funguje umělá inteligence: Znalost obecného způsobu fungování umělé inteligence pomůže určit, co umělá inteligence umí a co ne, a rovněž napomůže k opatrnosti při používání umělé inteligence.
Zjistěte, co je součástí modelu: Pochopení toho, co bylo do modelu umělé inteligence vloženo, jak jsou řešeny odchylky, udržování kvality, ověřování lidmi, dopady umělé inteligence na životní prostředí, bezpečnost a náklady, to vše pomáhá uživatelům určit důvěryhodnost, nápravná opatření a vhodné použití umělé inteligence.
Kontrola výstupu AI: Budeme se zabývat hodnocením správnosti a kvality textu vytvořeného umělou inteligencí na organizační a individuální úrovni a také otázkou testování.
Identifikace použití AI: V této části se budeme zabývat typy nástrojů, omezeními, čtením drobného písma a manuálními strategiemi interpretace ukazatelů pro identifikaci textu generovaného umělou inteligencí a jejich důsledky.
Vhodné použití umělé inteligence: O vhodném použití umělé inteligence ve výzkumu se vedou rozsáhlé diskuse. V této části se budeme zabývat současným stavem a možnými dalšími kroky.
Pokud je to možné, vždy používejte identifikátory (ID): Nejlepším způsobem, jak sledovat, odkud data pocházejí, kam směřují, kdo je znovu používá a proč, je použití propojených dat z těchto identifikátorů. Jedná se o zásadní způsob, jak posoudit, zda jsou informace důvěryhodné, poskytnout vodítka pro identifikaci, zda byla při tvorbě díla použita AI, a pochopit, jak se ID v oblasti umělé inteligence používají.
Nakonec připojíme oddíl o metodách výuky každého z těchto aspektů, nabízených školeních a potenciálních nástrojích a službách.
Pokud máte zájem dozvědět se více o taktice gramotnosti v oblasti AI, nezapomeňte se podívat na naši stránku zásad o AI v EBSCO.
