在数字时代,人工智能技术正在快速发展并渗透到世界各地。这些技术对包括高等教育在内的各个部门产生了深远的影响。尽管这些技术带来了许多创新机会,但同时也带来了重大挑战,还可能导致一种“数字新殖民主义”。
在 Parstoday 的这篇文章中,会对这一问题的某些方面进行探讨。
威胁
人工智能在教育领域造成敏感化的影响之一就是对西方国家的开发技术依赖性。这种依赖会导致形成消费主义循环,那么,发展中国家和欠发达国家中的教育机构成为这些技术而非创新的持续消费者。这种情况会导致教育机构面临技术自主权受限,而且无法为其特定的教育挑战制定适当的解决方案。这种情况可能会导致多样化技术格局的发展停止,并在不同地区之间造成技术不平等。
另一方面,教育中使用的基于人工智能的工具通常是根据主要反映西方和英语环境的数据来设计的。 这种偏见可能导致教育材料单一化且受文化限制。 普遍使用这些系统可能会产生一种“一刀切”的做法,并无法正确适应非西方国家学生的文化、历史和社会背景。教育内容的均质化消除教育经验的本土相关性和丰富性,并可能导致学生与本土知识脱节。
通过人工智能实现的数字新殖民主义的另一方面是文化和知识帝国主义。 西方开发的人工智能技术在世界各地教育系统中的扩散可能会无意中助长一种文化和知识帝国主义。因优先考虑西方方法论和知识框架,这些技术可能会边缘化其他认识论和教育传统。这种情况也可能导致知识多样性的丧失和文化身份受到侵蚀。
此外,全球人工智能收益分配不均也是其主要挑战之一。虽然人工智能有潜力通过个性化改变教育,但世界富裕地区的教育机构往往拥有财力、基础设施和专业知识来采用和整合最新的人工智能创新,从而提高其所认可的教育成果。
然而,较贫困地区的机构可能面临重大障碍,包括成本高、基础设施不足和为实施和维护人工智能技术缺乏熟练劳动力。 这些不平等状况不仅加深了现有的不平等现象,而且还可能扩大发达国家和发展中国家之间的教育差距,并使教育和经济贫困的恶性循环永久化。
我们应该做什么?
为应对这些挑战,大学和研究机构必须采取多元化与包容性的方法。发展出本土人工智能技术具有重要意义。
投资本土研究项目和创建人工智能研究中心可以帮助开发能够很好地满足本土需求和环境的工具和系统。此外,数据集多元化并确保人工智能系统接受来自不同文化、语言和社会背景的多样化且具有代表性的数据集的训练,有助于减少偏见并提高这些技术在不同领域的包容性与效率。
加强人类的监督和道德标准必须要做的事情。在开发和部署人工智能技术局势中保持人类监督并在大学中创建道德框架有助于确保正确和负责任地使用这些技术。同时,还应鼓励国际合作和知识交流,以便更公平地分享专业知识,让人工智能的发展受益于多元化的视角和创新。
最后,大学和教育机构必须面对利用人工智能技术改善教育和应对数字新殖民主义危险的双重挑战。 通过采取包容和负责任的方式,我们可以确保人工智能技术的开发和使用以公平和有利于全球多元化社区的方式进行,并有助于创造一个更加公平和包容的全球教育新格局。