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Inteligência artificial generativa na Educação

Com o aparecimento, em outubro de 2022, de modelos de linguagem (LLM - large language model) generativa, como o chatGPT ou o Bing Chat, o mundo passou a evoluir ainda mais velozmente. Essa mudança tem e terá, inegavelmente, repercussões vincadas na forma como aprendemos e ensinamos.

A inteligência artificial (IA) já está (omni)presente nas nossas vidas há muito, porém a inteligência artificial generativa abriu um mundo de possibilidades cuja direção e impactos ainda desconhecemos. Por ora, torna-se fundamental conhecer as suas potencialidades, as suas limitações e os desafios que coloca ao processo de ensino e de aprendizagem da escola do século XXI. Os alunos já utilizam modelos de linguagem generativa para aceder e criar informação, entre outras criações exclusivamente humanas, mas estarão efetivamente a transformar essas informações em conhecimento?

Segundo Lawton [1], um modelo de linguagem (LLM) é um tipo de inteligência artificial (IA) que usa técnicas de aprendizagem profunda e conjuntos de dados massivamente grandes para entender, resumir, gerar e prever novo conteúdo. Trata-se de um tipo de IA generativa especificamente arquitetado para gerar conteúdo baseado em texto. Por isso, ao contrário do que sucede com os motores de busca, exige interação linguística, capacidade de “conversação”, na linha do diálogo socrático, capacidade de gerar respostas que devem ser validadas com sentido crítico.

Marco Neves, num webinar intitulado “Potenciar o ChatGPT para melhorar a Aprendizagem: 12 Técnicas e Práticas Eficazes” [2], salienta que a maior frustração com estes modelos não decorre tanto das respostas dadas, mas antes da incapacidade de colocar as perguntas devidas que otimizem o seu feedback e output e, ainda, de adotar uma postura crítica face aos mesmos. Há que considerar o facto de plataformas como o chatGPT ou o Chat do BING operarem em enormes dataset de informação recolhida na Internet, por isso, não são sistemas infalíveis, apesar de parecerem.

Face ao exposto, impõe-se treinar competências que habilitem os alunos a serem pró-ativos, críticos, rigorosos e estratégicos na interação com chatbots, entre outras ferramentas suportadas por LLM, e alterar muitos dos procedimentos e metodologias de ensino.

Algumas ferramentas de AI generativa:

1- ChatGPT (3 e 4) - Modelo de linguagem avançado da OpenAI que pode gerar texto coerente e relevante em resposta a prompts fornecidos pelo utilizador.

2- Chat do Bing - Assistente virtual desenvolvido pela Microsoft para ajudar os utilizadores a encontrar respostas e informações, usando o motor de busca Bing.

3- Chat da Poe - Plataforma de chatbot alimentada por IA desenvolvida pela Quora, por meio da qual se acede a uma variedade de modelos de linguagem avançados (uns grátis outros pagos), incluindo o GPT-4 e GPT-3.5 Turbo.

4- Perplexity AI - Ferramenta de pesquisa interativa que usa IA para ajudar os utilizadores a encontrar respostas para as suas perguntas, usando um copiloto.

10 regras de ouro

No já referido webinar, Marco Neves partilha 10 regras “de ouro” para interagir com estes modelos de linguagem, de modo a explorar eficazmente as potencialidades desses sistemas.

1- Ser específico - Formular claramente a pergunta ou a solicitação (através da respetiva prompt, que deve  saber "provocar“ outputs) para contextualizar e ajudar o Chatbot a entender o que se pretende e, deste modo, apresentar respostas relevantes e de qualidade.

2- Fornecer o contexto - Disponibilizar o máximo de contexto e informações de fundo possíveis na solicitação (prompt) para ajudar o chatbot a gerar respostas mais contextualizadas, precisas e coerentes.

3- Atribuir um papel - Especificar um papel para o chatbot na prompt (como, por exemplo, professor, especialista,  aluno do 3.º ciclo ou do ensino secundário…) para o ajudar na produção de respostas mais focadas e  relevantes que atendam às expectativas.

4- Definir o público-alvo - Identificar claramente o público-alvo para o conteúdo que se deseja que o Chatbot produza. lsso ajudá-lo-á a adaptar a linguagem, o tom e o grau de complexidade da resposta considerando o público-alvo apontado.

5- Estabelecer o formato - Indicar o formato desejado para o conteúdo a ser produzido como, por exemplo, uma apresentação oral, um plano de aula, um ensaio, um relatório, um e-mail…, de modo a ajudar o chatbot a estruturar a resposta de forma adequada, para corresponder ao que se pretende.

6- Ajustar o tom e o estilo - Especificar o tom e o estilo que se deseja que o sistema adote no conteúdo a produzir (por exemplo formal, informal, técnico, humorístico ou persuasivo), para garantir que o conteúdo produzido esteja em linha com o que se espera.

7- Explorar vários ângulos- Se as respostas não forem satisfatórias, há que fazer a mesma pergunta a partir de diferentes perspetivas ou pontos de vista para reunir informações mais diversas e abrangentes.

8- Reformular, se necessário - Se não estivermos satisfeitos com a resposta inicial, devemos reformular a prompt, fornecendo mais contexto para obter uma resposta mais adequada.

9- Verificar as informações - Verificar sempre as informações produzidas pelo chatbot, pois estas nem sempre são precisas ou atualizadas. Deve-se cruzar as informações obtidas (cross-checking) com fontes confiáveis.

10- Ter consciência dos limites de conhecimento - Ter presente que as informações destas ferramentas não são infalíveis: no caso do chatGPT-3, está limitado aos dados de treino, que é 2021; no caso do chat do Bing, já acede a informação em tempo real. Por isso, importa ter isso em atenção ao pedir informações que necessitem de informação atualizada.

Em síntese, impõe-se considerar as ferramentas de IA generativa como ferramentas pedagógicas para apoiar o ensino e a aprendizagem, exigindo capacidade analítica e crítica (critical thinking), resiliência e uma abordagem ética, competências e capacidades que devem ser trabalhadas no contexto escolar.Ao longo da história da humanidade, o Homem soube adaptar-se aos vários desafios e a educação, que hoje dispõe de inúmeras ferramentas digitais, exige mais um grande esforço. Carlos Ceia [3] defende que “temos [educadores e cientistas] de aprender a dominar este novo mundo de ferramentas de assistentes de IA, ou perderemos o voo do futuro em que a maioria dos nossos estudantes já fez o check-in”. Sublinha a necessidade de os educadores acompanharem a evolução da AI de mente aberta, sendo cada vez mais humanos nas suas ações e, desse modo, tudo o que for ensinado terá um resultado que nenhum computador conseguirá emular.

Referências

1. Lawton, G. (2023, maio). What is generative AI? Everything you need to know. https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/generative-AI

2. Neves, M. (2023, 9 de maio). Potenciar o ChatGPT para melhorar a Aprendizagem: 12 Técnicas e Práticas Eficazes. https://youtu.be/QS0hFlDiBW8

3. Ceia, C. (2023, 19 de janeiro). A evolução da inteligência artificial na educação. Observador. https://observador.pt/opiniao/a-evolucao-da-inteligencia-artificial-na-educacao/

4. 📷Imagem de capa de Gerd Altmann por Pixabay