Публикую перевод статьи от сюда. В ней рассказывается о использовании ChatGPT в современном образовании.
На прошлой неделе у нас в Институте Альперовича был интенсивный образовательный опыт: 5 часов Malware Analysis'a и Reverse Engineering'a с Хуаном Андресом Герреро-Сааде, каждый день, всю неделю, включая субботу (понедельник был выходным). Этот курс был первым в нескольких отношениях: мы никогда не преподавали Malware Analysis в SAIS Hopkins. Это был наш первый урок профессиональных навыков в таком формате. Но самой потрясающей новинкой было использование ChatGPT в классе.
Хуан Андрес попросил студентов примерно за неделю до начала занятий зарегистрировать аккаунт в OpenAI. Регистрация тогда была в списке ожидания, но большинство получили аккаунт вовремя. И вот мы были в затемненной аудитории, код на экране, запущенные виртуальные машины, готовые углубиться в основные понятия реинжиниринга, статического и динамического анализа, куча новых инструментов, предварительно загруженных. Вкладка chat.openai.com/chat/ была постоянно открыта на большинстве машин студентов.
Через пять дней у меня уже не было сомнений: эта штука изменит высшее образование. Я был одним из студентов. И я был потрясен тем, что машинное обучение смогло сделать для нас в режиме реального времени. И я говорю это как человек, который на протяжении многих лет был закоренелым скептиком в отношении шумихи вокруг искусственного интеллекта. Заметьте, я не сказал "скорее всего" преобразует. Это изменит высшее образование. Вот почему.
Первый вариант использования заключается в том, что машина "фильтрует обыденные вопросы", как красноречиво выразился один из наших студентов. Это означает: вы можете задавать глупые вопросы ИИ, а не в классе. Да, есть тупые вопросы - или, по крайней мере, вопросы, ответ на которые совершенно очевиден для любого, кто хоть немного разбирается, скажем, в анализе вредоносных программ (или читал заданную литературу
Из этого следует второе преимущество: "вы больше не нарушаете ход занятия", как отметили несколько студентов, когда мы заканчивали - например, с вопросом типа: "Что такое "смещение" в двоичном файле?". Или: "Что такое встроенный ресурс во вредоносных программах?". Не хотите прерывать занятие - спросите в ChatGPT. Раньше вам приходилось как минимум несколько минут гуглить, суматошно перескакивать с результата на результат, пробираться через какой-нибудь форум, пока вы наконец не находили полезный ответ; к тому времени разговор в классе переходил в другое русло. ChatGPT даст вам ответ за 5-15 секунд, буквально. Такая скорость ответа стала решающим фактором на прошлой неделе, потому что мы могли идти в ногу с преподавателем в режиме реального времени, читая объяснения ChatGPT о встроенных ресурсах и одновременно слушая Хуана Андреса, говорящего о том же самом.
Что, в свою очередь, делало преподавателя более эффективным. Потому что можно было сравнивать вывод ChatGPT и вывод Хуана Андреса в реальном времени, рядом друг с другом, читать и слушать. Он был нашим главным оперативным инженером.
Еще одно, связанное с этим преимущество меня просто ошеломило: все могли идти в ногу со временем. У нас в классе был очень неравномерный уровень технических знаний - от полного отсутствия технического образования до степени в области компьютерных наук. В прежние времена мы бы потеряли как минимум половину класса уже на третий день. "Без ChatGPT я бы несколько раз терялся в классе, - говорит Мартин Вендиггенсен, один из самых технически подкованных студентов. То же самое касается и меня.
ChatGPT помог нам сориентироваться в незнакомых инструментах, таких как IDA Pro или HIEW. Что представляют собой столбцы в представлении сборки IDA? Как запустить скрипт Python в IDA? Больше никаких препятствий.
Затем бот помог менее техничным студентам интерпретировать код. Мы просто спрашивали: "Что это делает?" или какой-нибудь подобный вопрос, затем следовал любой скопированный компьютерный код, и ChatGPT проводил нас через какой-нибудь Python-скрипт или фрагмент кода сборки. "Всю неделю я задавала ему вопросы по ассемблеру", - сказала Кинна Грелиха, одна из наших студенток MASCI.
На этом все не закончилось. Машина даже написала за нас некоторые сценарии. "Я думаю, что кодирование сыграло огромную роль, - сказал Ли Фостер, один из наших адъюнкт-профессоров, который также посещал занятия. Был один момент, когда мне показалось, что я попал в самый настоящий научно-фантастический фильм": Здесь был Хуан Андрес, код, вытатуированный на его руках, тускло освещенная комната, ноутбук, покрытый наклейками, интерфейсы реинжиниринга в темном режиме на настенном дисплее, и этот быстрый звук уверенного нажатия клавиш, когда мы молча наблюдали, как ChatGPT пишет скрипт дешифровщика на питоне, JAGS копировал код в консоль, запускал его, передавал ИИ сообщение об ошибке с резким указанием "исправьте это", а затем переносил исправленный код обратно в дизассемблер, где он работал без проблем - и все это менее чем за минуту.
"Было бы очень трудно вести такой урок, не имея такого полуумного собеседника", - сказал Хуан Андрес. "Я хотел бы сидеть рядом с каждым из вас и отвечать на все ваши вопросы, но я не могу".
"Самые крутые вопросы для меня были о концептуальных отношениях, вы можете спросить "сравните А с Б", "что означает А в контексте Б", - сказал Оскар Галеев, аспирант и яростный читатель философии. Я также нашел подсказки о концептуальных различиях очень продуктивными. Например: "В чем разница между API и импортом?" в контексте продолжающегося разговора об анализе вредоносных программ, который мы продолжали, машина и я.
Конечно, на этой неделе мы также увидели ограничения ChatGPT. Хиромицу Хигаши, вдумчивый студент с исключительно широким кругозором, отметил, что система хороша в одних вещах, но не так хороша в других: она создает поддельные имена в обзорах литературы и не имеет понятия о точности. "Чтобы масштабировать ее в классе, нам нужно лучше понять ее сильные и слабые стороны", - сказал Хиромицу. "Часто код был устаревшим", - добавил Мартин и отметил, что языковая модель отсекла свои знания в 2021 году, то есть около двух лет назад. С тех пор код часто менялся". Не просите его объяснить криптонимы. Не доверяйте рекомендациям книг. У него будут галлюцинации. Он будет делать ошибки. Он будет работать тем хуже, чем ближе к границе человеческих знаний. Он окажется слабым в некоторых технических вопросах. Некоторые из этих ограничений будут преодолены в следующих версиях, другие - нет.
На прошлой неделе резко обозначились две связанные особенности искусственного интеллекта в образовании: первая заключается в том, что все эти разговоры о плагиате, списывании и злоупотреблениях не вдохновляют и контрпродуктивны. Да, некоторые неамбициозные студенты будут использовать этот новый инструмент, чтобы скрыть низкую успеваемость, и да, мы могли бы поговорить о том, как выявить или пресечь такое поведение. Гораздо более вдохновляющим является другой разговор: как самые творческие, самые амбициозные и самые блестящие ученики могут быстрее добиться еще более высоких результатов? Как педагоги могут помочь им на этом пути? И как мы можем использовать машины, которые учатся и помогают учиться, чтобы быстрее и по-новому расширить границы человеческих знаний с помощью передовых исследований?
В субботу вечером мы почувствовали, что у нас появилась новая суперсила.
Подписывайтесь на канал, будет интересно! Скажите что Вы думаете о использовании ChatGPT в учебе?