Zarządzanie naszym osobistym cyfrowym kapitałem poznawczym

📋 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

Elukubracje na temat wykorzystania cyfrowego kapitału kognitywnego do badań naukowych. Nauka rozpoczynamy juz w lonie matki. Pisanie bylo naszym systemem operacyjnym przez setki lat. 250000, zbudoawlismy sobie archiwum. Zmiana naszego systemu operacyjnego:

• Uzewnętrznianie obrazów (za pomocą zdjęć, filmów,telewizji)
• Outsourcing pamięci (w smartfonach)
• Outsourcing oceny (z asystentami cyfrowymi)
• Uzewnętrznienie wyobraźni (w metaverse)
• Outsourcing orientacji (z nawigatorami)
• Eksternalizacja selfie (selfie, cyfrowe bliźniaki)
• Outsourcing inteligencji (w generatywnej sztucznej inteligencji) Nowy kulturowy system operacyjny nie opiera się na piśmie, ani nawet na znaczeniu • Algorytm nakazuje teraz i nie dba ani o słowo, ani o sens • Doświadczamy kryzysu epistemologicznego • Czytanie staje się wyzwaniem, uczniowie już nie czytają • W przeciwieństwie do czytania, algorytmy uzewnętrzniają funkcje poznawcze Może musimy spojrzeć na to inaczej “Logika migracji naszych zdolności do mediów, wystarczająco rozszerzona, prowadzi do całkowitego przesiedlenia człowieka do mediów. Im bardziej nasze zdolności migrują do mediów, tym bardziej rośnie nasza władza nad naszym fizycznym i społecznym środowiskiem - i tym ważniejsze jest, aby poprawić władzę naszych mediów” . (Andrey Mir) W międzyczasie wszyscy dysponujemy ogromnym zbiorowym cyfrowym kapitałem poznawczym i łącznościowym
• Nazywa się on Large Language Model i opiera się na algorytmach,czyli poleceniach, a nie naczeniach.
• Gromadził się przez ostatnie 40 lat i przekłada każde słowo i każdą materialną rzecz na dane.
• Następnie doskonale symuluje nasz język, nigdy go nie rozumiejąc.Może to doprowadzić do atrofii indywidualnego kapitału poznawczego i zastąpić nasz osobisty kapitał poznawczy.
• Chyba Że… …generatywna sztuczna inteligencja pomaga nam ratować zarówno prywatne umysły, jak i czytanie
• Możesz teraz stworzyć swój własny model językowy, a nawet pomóc swoim współpracownikom w tworzeniu ich własnych.
• Jest on przeznaczony na ’ ‘mały model językowy”.
• Odpowiada na pytania podobnie jak nasz umysł, gdy myślimy.
• Wiele innowacji w oprogramowaniu pozwala gromadzić, klasyfikować i kategoryzować całą zawartość baz danych, smartfona, iPada, laptopa, a nawet zawartość setek zgromadzonych pamięci USB. Zastosowanie generatywnej sztucznej inteligencji do tego kapitału, aby uzyskać odpowiedzi na pytania użytkowników dotyczące dowolnej książki, l. 2. 3. 4. sekcji lub dostępnej dyscypliny, jak zmieniłyby się badania naukowe? Zaawansowana interpretacja danych: Naukowcy mogą zadawać DCC złożone i niuansowe pytania, umożliwiając mu nie tylko pobieranie danych, ale także interpretację i syntezę informacji z różnych źródeł. Zdolność ta może prowadzić do głębszych spostrzeżeń i bardziej kompleksowego zrozumienia tematów badawczych. Lepsza współpraca: Zadając wyartykułowane pytania, badacze mogą angażować się w bardziej znaczący dialog z DCC, co może ułatwić wirtualne sesje burzy mózgów i generowanie pomysłów. Może to poprawić współpracę, zapewniając badaczom platformę do interaktywnego badania pomysłów i hipotez. Ulepszona symulacja i modelowanie: Naukowcy mogą poprosić DCC o zbadanie scenariuszy ’ ‘co jeśli” i wygenerowanie modeli opartych na określonych parametrach lub załoŻeniach. To interaktywne podejście umożliwia bardziej spersonalizowane i dokładne symulacje, ułatwiając testowanie hipotez i przewidywanie. Optymalizacja zasobów: Zadając szczegółowe pytania, badacze mogą otrzymywać spersonalizowane zalecenia dotyczące alokacji zasobów, projektowania eksperymentów i metodologii, optymalizując proces badawczy i ograniczając liczbę prób i błędów. Doświadczenie w czytaniu i zdobywanie wiedzy. Możliwość konwersacji z książkami radykalnie przekształciłaby czytanie z pasywnego w interaktywne doświadczenie. Czytelnicy mogliby:
• Zadawaj pytania dotyczące niejasnych fragmentów w czasie rzeczywistym.
• Eksplorowanie tematów stycznych i powiązań
• Poproś o dodatkowe konteksty lub przykłady
• Podważanie argumentów i udział w debatach z tekstem
• Otrzymują wyjaśnienia dostosowane do ich sytuacji. Autorstwo i proces pisania Pisarze powinni wziąć pod uwagę ten interaktywny wymiar podczas komponowania, prowadząc do:
• Bardziej wielowarstwowe pisanie, które przewiduje pytania czytelnika
• Zintegrowane ścieżki umożliwiające dogłębną analizę tematu
• Potencjał dynamicznego tekstu, który dostosowuje się do zaangażowania czytelnika.
• Nowe formy współpracy między ludzkimi pisarzami a sztuczną inteligencją.
• Rozważenie, w jaki sposób ich tekst będzie “dialogował” z czytelnikiem Biblioteki i instytucje edukacyjne Instytucje te będą musiały na nowo określić swoją rolę:
• Ewolucja od statycznych repozytoriów tekstowych do moderatorów dynamicznych interakcji wiedzy.
• ‘Nowe formy katalogowania uwzględniające możliwości konwersacyjne.
• Zmiana roli bibliotekarzy jako przewodników zarówno w zakresie treści, jak i konwersacji.
• ‘Integracja z programami edukacyjnymi wykorzystującymi książkę konwersacyjną
• Nowe metody przechowywania i archiwizowania interakcji konwersacyjnych. Własność intelektualna i prawa autorskie Ramy prawne powinny być dostosowane do potrzeb:
• Właściwości wyników konwersacji generowanych przez interakcję AI-book
• Zarządzanie prawami do utworów pochodnych utworzonych za pośrednictwem konwersacji
• Kwestie prywatności w rozmowach czytelnik-książka
• Standardy przypisywania i cytowania spostrzeżeń generowanych przez sztuczną inteligencję
• Modele licencjonowania umiejętności konwersacyjnych.