Üniversiteler Kendi Absürtlüklerini Otomatikleştirmek İçin AI Benimsememeli.

Üniversiteler, öğrenciler ve öğretim üyeleri yapay zekânı kullanımı benimsedikçe kritik bir noktada. Zaten Harvard gibi üniversiteler, bir “öğretmen” olarak yapay zekâ avatarı içeren dersler sunuyor.

Üniversite eğitimine sunduğu vaatler tanıdık: daha az idari iş yükünden kaynaklanan verimlilik artışı, daha kapsamlı öğretim kapsamı, daha iyi geri bildirim ve daha akıllı değerlendirme. Ancak bu sorunları çözmeye yönelik bir girişim olarak yapay zekâ (YZ) sistemlerinin tanıtılması çözüm değil. Aksine, YZ sistemleri üniversitelerin çöküşünü sürükleyen bürokrasiyi büyütecek ve hızlandıracak.

Uygulamada, daha olası sonuç daha karanlık: YZ, üniversitelerin bürokratik makinesini sadece ortadan kaldırmayacak; bu makineye yeni bir YZ uyumluluğu rejimi sağlayacak — daha fazla politika, daha fazla form, daha fazla izleyici, daha fazla gözetim rolü ve zaten oldukça yorgun olan öğretim üyelerine aktarılan daha fazla iş.

Tehlike, YZ’nin üniversiteleri yok etmesi değil; üniversitelerin kendilerini işlevsiz kılan süreçleri korumak için YZ kullanması. Bu olursa, öğretim üyelerinin araştırmaya daha az, öğretime daha az ve öğrencilerin bilgi üretimi ile eğitimine doğrudan katkıda bulunmayan faaliyetlere daha fazla zaman ayırdığını görebiliriz.

Bu, mevcut değerlendirm sistemi İngiltere’de zaten açıkça görülüyor, ancak benzeri eğilimler başka yerlerdeki sistemlere sızarak ABD kurumları için geleceğe bir pencere sunuyor. Tek bir öğrenci ödevi, bir intihal tespit platformundan, bir notlandırma arayüzünden, öğretim üyelerinin geri bildirim paylaşması için bir moderasyon elektronik tablosundan, bir not aktarım sisteminden ve bir sınav kurulu kaydından geçebilir. Her aşama kendi giriş bilgilerini, son tarihlerini, istisna kurallarını ve denetim izlerini üretiyor. Bunların hiçbiri doğası gereği kötü niyetli değil. Anonim notlandırma, moderasyon, itiraz, erişilebilirlik ve akademik dürüstlük meşru konular. Ancak her bir konu ayrı bir sistem olarak uygulandığında, ortaya çıkan etki idari tutarsızlık oluyor.

Özünde öğretim üyeleri, uyumsuz platformlar arasında insan arayüzü haline geliyor; ders vermektense notları uzlaştırıp eksik kanıtları kovalamaya vakit harcıyorlar. Bu örnek İngiliz üniversitelerine ait olsa da, idari personeli genişletme eğilimi Kuzey Amerika’ya da yayılıyor. Yapay zekâ, idareyi artırmak için yeni bir fırsat sunmaktan ibaret.

Yapay zekâ, ilke olarak bunu çözebilir. Sistemleri entegre edebilir, rutin raporlamayı otomatikleştirebilir, geri bildirim taslakları hazırlayabilir, tutarsızlıkları tespit edebilir ve yinelenen veri girişini kaldırabilir. Oysa kurumsal teşvik nadiren işi kaldırmak; işi görünür kılmaktır. Kırık bir iş akışını otomatikleştiren bir üniversite, onu zorunlu olarak basitleştirmez. Kırık iş akışına dair daha hızlı raporlar, daha karmaşık paneller ve uyumluluğa dair daha kapsamlı kanıtlar üretmek durumunda kalabilir. Bürokratik dürtü, sözcük dağarcığını değiştirerek hayatta kalır: risk yönetimi, güvence, şeffaflık, yönetim, sorumlu yenilik.

Olası sonuçlardan biri, üniversitelerin yapay zekâ kullanım politikaları oluşturması, modül düzeyinde yapay zekâ açıklamaları istemesi, açıklama formlarını zorunlu kılması, onaylı araç listeleri getirmesi ve inceleme komisyonları kurmasıdır. Öğretim üyelerinden değerlendirme süreçlerini yeniden tasarlamaları, şüpheli kötüye kullanımı izlemeleri, yaptıkları kararları belgelemeleri, eğitimleri tamamlamaları ve yaklaşımlarını öğrencilere açıklamaları istenecek. Bu emeğin çoğu görünmez olacak. Yeni bir unvan olarak değil, derslere eklenmiş bir beklenti olarak görünecek.

Bu, tanıdık bir kalıbı yaratır: yetki olmadan sorumluluk. Öğretim üyelerinden, akademik dürüstlük, adalet, gizlilik ve değerlendirme geçerliliği konusunda sonuç doğuran yargılar vermeleri beklenir. Oysa satın alımı, sistem tasarımını, kurumsal politikaları ya da disiplin prosedürlerini kontrol etmezler. Bir şey ters gittiğinde akademisyen açığa çıkar; sistem işlediğinde ise kurum şerefi kendine edinir.

Bu asimetri bozucu bir etkiye sahip. Özenle çalışan personeline, dürüst yargının bir uzmanlık olarak değil, yönetilmesi gereken bir uyumluluk riski olarak görüldüğünü öğretiyor ve sonuçlar eşitsiz bir şekilde dağılıyor. Deneyimli öğretim üyeleri, endişelerini dile getirmelerine rağmen bir sonuç alamayınca ayrılabilir, erken emekli olabilir veya kuruma bağlanmayı kesebilir. Kariyerinin başındaki akademisyenler, zaten kadrolu (tenure) olmadıkları için güvensiz bir konumda oldukları için direnme gücü en düşük olanlar olacak. Öğrenciler ise en çok önem taşıyan kaynağı—sürdürülebilir entelektüel ilgini—daha az alacak.

Olası sonuçlardan biri, üniversitelerin öğretim üyeleri için AI avatarları geliştirmeyi teşvik edip çalışma saatlerini ve istihdamı azaltması olabilir. Kurum, ardından daha az değil—daha fazla—uyumluluk ve “eğitim iyileştirme” personeli işe almayı haklı çıkarmaya çalışacak; bu da verimlilik ve maliyet tasarrufu fikrini ortadan kaldıracak. Bu senaryoda bürokrasi, kendi genişlemesiyle yarattığı sorunları yönetmek için genişleyecek ve aynı zamanda yüksek ödev ödeyen öğrenciler için kaliteyi düşürecek. Bu avatarların gözetimi için personel, lisans anlaşmalarını yönetmek için yöneticiler ve avukatlar, işler yoluna girmediğinde kalite kontrolü için çalışanlar ve bunların öğrenme platformlarına ve web sitelerine entegrasyonu için IT ekipleri işe alma gerekebilir.

Yalnızca Live Science Pro’ya özel

• AI devi bir büyük hataya bir büyük felaket bekliyor. Nükleer sanayiden çok şey öğrenebilirler.
• ‘Özerklik her zaman bir insanın ona teslim ettiği bir şeyle başlar’: Bir AI ajanı kontrolden çıktığında sorumluluk kimin?
• Kötü bir dijital tanrıyı uyandırmaya yakında değiliz — AI’ın sonunun büyük bir hayal kırıklığıyla sonuçlanması çok daha olası

İdari görevlerin yerineabilecek bir alternatif var. Yapay zekâ basit bir kurumsal kurala tabi olmalı: Mevcut yüklerden birini kaldırmadan yeni bir uyumluluk gerekliliği getirilmemeli. Bir üniversite, yapay zekâyı karşılayacak şekilde değerlendirme tasarımının yeniden düzenlenmesini ya da yeni bir teknolojinin sokulmasını gerekiyorsa, korumalı bir süre, teknik destek ve tek bir bütünleşik platform sağlamalıdır. Öğretim üyelerinden yapay zekâ kullanımını yönetmelerini bekliyorsa, onları baş başına taklida bulunmaya bırakmak yerine onlara net bir kurumsal destek vermelidir. Ve kritik olan, teknolojinin işi nasıl daha verimli kıldığını göstermeden önce bunu tüm kuruma yaymamalıdır.

Ama daha derin mesele teknoloji değil, kurumsal amaçtır. Bir üniversite — ya da böyle var olmalı — anlayışı, yargıyı ve entelektüel bağımsızlığı yetiştirmek için var olur. Sistemleri öğretim üyelerinin zamanını tüketiyor, öğrenci deneyimini parçalıyor ve öğrenmeden çok belgelemeyi ödüllendiriyorsa, yapay zekâ yöneticilerin kendi kendini korumanın bir aracı haline gelir. Sorun üniversitelerin yapay zekâyı benimseyebilmesi değil. Onların kendi saçmalıklarını otomatikleştirmek için yapay zekâyı kullanmaktan kaçınabilmesidir.

Eğer bunu başaramazlarsa, sonuç giderek daha sofistike görünen ama giderek daha içi boşalan bir eğitim sistemi olur — izlenimle dolu, güvensiz; ölçümle zengin, öğretimde fakir; uymlulukla çılgınca ilgilenen, eğitimi mümkün kılan insanlara kayıksız; entelektüel yaşamı olmayan aşırı prosedürel. Öğrencilerin zamanına değmeyecek bir öğrenim denetimi tiyatrosuna dönüşür.

Live Science Pro’yu geliştirmemize yardımcı olun: İçeriğimizi her zaman daha iyi hale getirmeye çalışıyoruz. Pro hakkında bize buradan geri bildirim bırakın.