論文の概要: The global landscape of academic guidelines for generative AI and Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18842v1
- Date: Sun, 26 May 2024 15:28:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 05:40:31.422008
- Title: The global landscape of academic guidelines for generative AI and Large Language Models
- Title（参考訳）: 生成型AIと大規模言語モデルのための学術ガイドラインのグローバルな展望
- Authors: Junfeng Jiao, Saleh Afroogh, Kevin Chen, David Atkinson, Amit Dhurandhar,
- Abstract要約: ジェネレーティブ・人工知能(GAI)とLarge Language Models(LLM)の学界への統合は、その潜在的な教育的利益と倫理的考察に関する世界的な議論を刺激している。
ポジティブな反応は、コラボレーティブな創造性、教育へのアクセスの増加、トレーナーとトレーナーの強化など、いくつかの可能性を強調している。
しかし、ネガティブな反応は、倫理的な複雑さ、イノベーションと学術的整合性のバランス、不平等なアクセス、誤情報リスクに関する懸念を引き起こす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.420666056013685
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The integration of Generative Artificial Intelligence (GAI) and Large Language Models (LLMs) in academia has spurred a global discourse on their potential pedagogical benefits and ethical considerations. Positive reactions highlight some potential, such as collaborative creativity, increased access to education, and empowerment of trainers and trainees. However, negative reactions raise concerns about ethical complexities, balancing innovation and academic integrity, unequal access, and misinformation risks. Through a systematic survey and text-mining-based analysis of global and national directives, insights from independent research, and eighty university-level guidelines, this study provides a nuanced understanding of the opportunities and challenges posed by GAI and LLMs in education. It emphasizes the importance of balanced approaches that harness the benefits of these technologies while addressing ethical considerations and ensuring equitable access and educational outcomes. The paper concludes with recommendations for fostering responsible innovation and ethical practices to guide the integration of GAI and LLMs in academia.
- Abstract（参考訳）: ジェネレーティブ・人工知能(GAI)とLarge Language Models(LLM)の学界への統合は、その潜在的な教育的利益と倫理的考察に関する世界的な議論を刺激している。
ポジティブな反応は、コラボレーティブな創造性、教育へのアクセスの増加、トレーナーとトレーナーの強化など、いくつかの可能性を強調している。
しかし、ネガティブな反応は、倫理的な複雑さ、イノベーションと学術的整合性のバランス、不平等なアクセス、誤情報リスクに関する懸念を引き起こす。
本研究は,グローバルディレクティブと全国ディレクティブの体系的調査とテキストマイニングに基づく分析,独立研究からの洞察,大学レベルの80のガイドラインを通じて,GAIとLLMが教育においてもたらす機会と課題の微妙な理解を提供する。
倫理的配慮に対処し、公平なアクセスと教育成果を確保する一方で、これらの技術の利点を活用するバランスのとれたアプローチの重要性を強調している。
本論文は、学術におけるGAIとLLMの統合を導くために、責任あるイノベーションと倫理的実践を促進するための勧告で締めくくっている。
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