📋 Abstrakt
Krótkie podsumowanie wydarzenia
📔 Notatki
Główne punkty
Szczegóły
💡 Kluczowe wnioski
🤔 Osobista refleksja
- Co było najbardziej wartościowe?
- Jak mogę wykorzystać zdobytą wiedzę?
📎 Materiały
- Prezentacje:
- Linki:
- Dokumenty:
⏭️ Follow-up
- Zadania do wykonania
- Osoby do skontaktowania
- Materiały do przejrzenia
🖊️ Brudnopis
Ludzie zmieniaja sie i zmieniaja sie ich nawyki - jak to wplynie na populizatorów nauki. Popularyzatorzy nauki będą musieli konkurować z atrakcyjnymi i coraz bardziej zaawansowanymi internetowymi źródłami wiedzy, radycyjne formy ludzkiej komunikacji będą mniej efektywne niż te stosowane przez maszyny. Dla popularyzatorów nauki oznacza to poważne konsekwencje - utratę roz oznawalności, raniczenie zarobków.
Al może wiele. ale nie wszystko. Jest to nadal model generujący tekst. Popularyzatorzy i będą odgrywać rolę ‘kontroleróW’ Al Tradycyjne formy ludzkiego kontaktu pozostaną n iezbędne w edukacji
AI nie zastapi interekacji miedzyludzkich, bo proces przyswajania wiedzy wiaze sie z emocjami.
Zaufanie Ludzie oceniają informacje zaprezentowane konwersacyjnie, jako bardziej wiarygodne w porównaniu do statycznych źródeł np. Wikipedia Wzmogą się różne objawy “junk science”: przede wszystkim produkcja i popularyzacja materiałów niskiej wartości. Maria Resa, pokojowa nagroda Nobla, miarka z wykosrzystywaniem ai do wszystkiego sie przebierze i wrocimy do interkeacji miedzyludzkiej. Naukowcy poddani silnej presji (pub/ish or pensh) będą korzystać z generatywnego Al Oraz różnych modeli procesie analizy. Popularyzacja nauki będzie wymagała wnikliwego zrozumien ia, jak działają systemy oparte o uczenie maszynowe i generatywne Al. Pojawią się istotne koszty związane ze zdobyciem tych umiejętności.
Naukowcy są pod dużą presją już od jakiegoś czasu. CzęSč narzędzi Al jest przydatna. część kwestionuje proces naukowy konieczne będzie “oswqeniet Al i jego regulacja. Potrzeba systemowych rozwiązań by wspierać naukowcóvv.