この記事は元々 LinkedIn] で公開されたものです。
AIはほとんどの人が予想していなかったスピードで進歩しています。新しいモデル、新しい機能、新しい使用例 - 毎週、先月を時代遅れに感じさせる何かが登場します。
しかし、ここで重要なのは、AI のペースが本当の問題ではないということです。 本当の問題は私たちの準備です。
道具は揃っています。オープンソース モデル、無料 API、学生向けのクラウド クレジット。このテクノロジーはこれまで以上にアクセスしやすくなりました。
ギャップは理解にあります。ほとんどの人（学生、専門家、一部のエンジニアさえも）は、AI が実際には何なのか、何ができるのか、そしてその限界はどこにあるのかについて明確なメンタル モデルを持っていません。
その理解がなければ、AI は魔法のように感じられます。そして、何かが魔法のように感じられると、あなたはそれを恐れるか、盲目的に信じてしまいます。どちらも役に立ちません。
大学はカリキュラムを更新していますが、ゆっくりではあります。ほとんどの AI コースは依然として数学の学位を持っていることを前提としています。ほとんどのオンライン コンテンツは、基本的すぎる (「AI は脳のようなものです!」) か、高度すぎる (スライド 3 の勾配降下法の導出) かのどちらかです。
かろうじて提供されている巨大な中間点があります。それは、賢く、好奇心があり、やる気があるが、従来の前提条件を備えていない人々です。
方程式ではなく、直感から始めましょう。 AI がデータ内のパターンを見つけることを理解するのに微積分は必要ありません。まずは日常的な例から理解を深めてください。
実践的に行う。 ニューラル ネットワークについて読むことは、別のことです。ブラウザーで自分のデータをトレーニングする様子を観察すると、ピンときます。
その場で人々に会う 誰もが英語を話せるわけではありません。誰もが CS の学位を持っているわけではありません。誰もが YouTube 動画から学べるわけではありません。インクルーシブ教育とは、複数の形式、複数の言語、複数の入り口を意味します。
制限については正直に考えてください。 AI は魔法ではありません。幻覚が出るのです。それには偏見があります。 AI に「できない」ことを人々に教えることは、AI に何ができるかを示すことと同じくらい重要です。
次の 10 年は、誰が最高の AI モデルを構築するかによって決まるのではなく、誰が責任を持って AI モデルを使用する方法について最も幅広い理解を持っているかによって決まるでしょう。
それは教育の問題です。そして教育問題には教育による解決策があります。
これがまさに私が AI Educademy - 誰でもブラウザからアクセスできる無料の多言語 AI 教育] を始めた理由です。
AIのペースは衰えていない。しかし、AI リテラシーをデジタル リテラシーと同じくらい普遍的なものにすることに投資すれば、私たちの準備は追いつくことができます。
あなたの意見は何ですか? AI主導の世界に向けて人々を準備させるために、私たちは十分な努力をしているでしょうか?ぜひご意見をお聞かせください。
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