00:00:00मैं ऐसे भविष्य को देखना पसंद नहीं करूँगा जहाँ शिक्षक AI को उन हिस्सों के लिए आउटसोर्स करें जो मेरे विचार से वास्तव में अच्छी शिक्षा बनाते हैं,
00:00:07यानी जुड़ाव वाले पहलू।
00:00:08जब आप वाकई अपने छात्रों को समझते हैं और उनके साथ समय बिता सकते हैं।
00:00:11और AI का उपयोग इतने सारे तरीकों से किया जा सकता है जो शिक्षकों को इस तरह का काम करने के लिए अधिक समय देता है।
00:00:17और मैं संस्थानों के साथ बात करने और उनके साथ उन तरीकों पर चर्चा करने के लिए उत्साहित हूँ जहाँ हम उस ज्ञान को बढ़ा सकते हैं जो उनके पास पहले से है।
00:00:23नमस्ते, सभी को।
00:00:25हम यहाँ मेरे पसंदीदा विषय के बारे में बात करने आए हैं,
00:00:29जो है AI और शिक्षा।
00:00:30मेरा नाम ड्रू बेंट है।
00:00:31मैं यहाँ शिक्षा में लाभकारी तैनाती पर हमारे काम का नेतृत्व करता हूँ।
00:00:35पहले मैं एक हाई स्कूल गणित शिक्षक था।
00:00:37मेरे माता-पिता शिक्षक हैं।
00:00:38मैंने शैक्षिक गैर-लाभकारी संस्थाओं में काम किया है और निश्चित रूप से खुद को आजीवन सीखने वाला मानूँगा।
00:00:42मैं यहाँ अपने अद्भुत सहयोगियों के साथ हूँ जो संगठन भर में शिक्षा में काम करते हैं।
00:00:47क्या तुम शुरू करना चाहोगी ज़ोई?
00:00:48खुशी से।
00:00:49हाँ।
00:00:50नमस्ते, मैं ज़ोई हूँ।
00:00:51मैं Anthropic में शिक्षा टीम में हूँ,
00:00:53और मैं हमारे सभी गैर-तकनीकी दर्शकों का समर्थन करती हूँ,
00:00:55जिसमें शिक्षकों और छात्रों को हमारे उत्पादों और सामान्य रूप से AI दोनों के बारे में शिक्षित करना शामिल है।
00:01:00नमस्ते,
00:01:01मैं मैगी हूँ,
00:01:01और मैंने शिक्षा टीम की स्थापना की और वर्तमान में इसका प्रबंधन और समर्थन करती हूँ,
00:01:05जिसे हम आंतरिक रूप से प्यार से Ministry of Education कहते हैं।
00:01:08नमस्ते, मैं एफ्रेम हूँ।
00:01:10मैं एक प्रोडक्ट इंजीनियरिंग मैनेजर हूँ,
00:01:12और मैंने शिक्षा के लिए हमारे कुछ उत्पादों को बनाने में भी मदद की है।
00:01:15तो मुझे लगता है कि यहाँ से शुरू करना उपयोगी है कि हम पहले स्थान पर शिक्षा पर चर्चा क्यों कर रहे हैं?
00:01:21हमने इस सामान्य उद्देश्य वाली AI लैब में पहले स्थान पर शिक्षा में शुरुआत की।
00:01:25हम सभी जानते हैं,
00:01:26निश्चित रूप से,
00:01:26कि Anthropic में हम उस तकनीक की क्षमता और जोखिमों दोनों का अध्ययन करने की बहुत परवाह करते हैं जिसे हम बना रहे हैं।
00:01:32मुझे लगता है कि शिक्षा इसका सही उदाहरण और मूर्त रूप है क्योंकि,
00:01:35निश्चित रूप से,
00:01:36इसमें भारी लाभ हैं,
00:01:37जैसा कि हम इस बातचीत में बात करेंगे,
00:01:40लेकिन शिक्षा में AI के प्रभावों के बारे में हमारी बहुत सारी चिंताएँ भी हैं।
00:01:44और इसलिए जब हम लाभों के बारे में सोचते हैं,
00:01:46तो हम सोचते हैं,
00:01:47आप जानते हैं,
00:01:48मैंने आप सभी के साथ कई बातचीत की है कि कैसे AI शिक्षक बर्नआउट को रोक सकता है,
00:01:51कैसे यह उच्च गुणवत्ता वाली शिक्षा और ट्यूशन तक पहुँच को बदल सकता है और वास्तव में लोकतांत्रिक बना सकता है,
00:01:56कैसे यह बदल सकता है,
00:01:57आप जानते हैं,
00:01:58शिक्षक कैसे और क्या पढ़ाते हैं।
00:01:59लेकिन फिर हम निश्चित रूप से इसका दूसरा पक्ष भी देखते हैं,
00:02:02जो सभी जोखिम और चिंताएँ हैं,
00:02:03आप जानते हैं,
00:02:04शिक्षकों की चिंताएँ कि कैसे AI अधिक धोखाधड़ी का कारण बन सकता है और अधिक धोखाधड़ी का कारण बन रहा है,
00:02:08निश्चित रूप से,
00:02:09लेकिन अधिक अस्तित्वगत जोखिमों को भी पूरा करता है कि हम कैसे सुनिश्चित करें कि ये उपकरण वास्तव में मानव विचार को बढ़ा रहे हैं न कि इसे प्रतिस्थापित कर रहे हैं।
00:02:16और इसलिए इस बातचीत के लिए मेरी उम्मीद है कि हम इन सभी बारीकियों में खोद सकें,
00:02:20लेकिन उस व्यावहारिक प्रकार के काम के बारे में भी बात कर सकें जो हम Anthropic में इन मुद्दों की दिशा में काम करने के लिए कर रहे हैं।
00:02:26तो शायद शुरुआत करने के लिए,
00:02:27मैं सुनना पसंद करूँगा,
00:02:28आप जानते हैं,
00:02:29मैं आप सभी को जानता हूँ,
00:02:30मैं आपको कुछ समय से जानता हूँ,
00:02:31लेकिन मुझे जरूरी नहीं कि आपकी सभी कहानियाँ पता हों कि आपको पहले स्थान पर शिक्षा पर काम करने में क्या दिलचस्पी हुई।
00:02:37तो मैगी,
00:02:37हम आपसे शुरू करना पसंद करेंगे और क्या चीज़ आपको इस काम में लाई?
00:02:40खैर, शिक्षा में मेरी रुचि दो तरह की है।
00:02:42मुझे लगता है कि पेशेवर रूप से,
00:02:44शिक्षा और संचार हमेशा Anthropic तक मेरी हर नौकरी का हिस्सा रहा है।
00:02:48और मुझे लगता है कि व्यक्तिगत रूप से,
00:02:50मेरे जीवन में दो प्यारे बच्चे हैं और मैं हर दूसरे माता-पिता की तरह इस युग में जूझ रहा हूँ।
00:02:57मैं उन्हें बुद्धिमान,
00:02:58विचारशील विचारकों और आलोचनात्मक रूप से जुड़े व्यक्तियों के रूप में पोषित करने में मदद करने के लिए क्या कर सकता हूँ क्योंकि वे AI युग में बड़े हो रहे हैं?
00:03:09एक बहुत अधिक पेशेवर रुचि है और जहाँ मुझे लगता है कि मैं फर्क ला सकता हूँ।
00:03:14और बाद वाला किसी ऐसे व्यक्ति के रूप में मेरे तत्काल मूल के लिए दबावपूर्ण रूप से चिंताजनक है जो युवा दिमागों का संरक्षक है।
00:03:21आपके बारे में क्या एफ्रेम?
00:03:23खैर, मैंने अपना करियर शिक्षा जगत में शुरू किया था।
00:03:25मैंने भौतिकी,
00:03:26गणित का अध्ययन किया,
00:03:27और मुझे लगा कि मैं टेक में स्विच करने से पहले अपने जीवन का अधिकांश समय शोध कर रहा होऊंगा।
00:03:33और जब मैं MIT में था तब मैंने कक्षाएँ पढ़ाई हैं,
00:03:35मैं सहायक संकाय में रहा हूँ,
00:03:37इसलिए शिक्षा कुछ ऐसी है जिसमें मुझे हमेशा दिलचस्पी रही है।
00:03:40जब AI और शिक्षा की बात आती है,
00:03:41तो मेरे खुद के दो बच्चे कॉलेज में हैं,
00:03:43इसलिए मैं हर दिन चिंता करता हूँ कि वे क्या सीख रहे हैं,
00:03:46वे कैसे सीख रहे हैं,
00:03:47वे स्नातक होने के बाद क्या करेंगे।
00:03:49मैं इसके बारे में भी बहुत उत्साही हूँ,
00:03:51मुझे यकीन है कि हम बाद में इस पर बात करेंगे,
00:03:54संस्थान अपनी शिक्षा में AI से कैसे निपटते हैं?
00:03:57तो यहाँ बहुत सारी चीज़ें हैं जो व्यक्तिगत हैं,
00:03:59लेकिन समाज को आगे देखने जैसी भी हैं।
00:04:01यह क्या है,
00:04:02आप जानते हैं,
00:04:02AI का शिक्षा के लिए क्या मतलब है जिसमें मुझे वास्तव में दिलचस्पी है?
00:04:05मेरा मतलब है,
00:04:05मुझे लगता है कि आप और मैं दोनों के जीवन में बच्चे होना सबसे दिलचस्प चिंताजनक चीजों में से एक है,
00:04:11जहाँ यह आपके लिए अभी इतना वास्तविक बनाता है,
00:04:14है ना?
00:04:15और मुझे लगता है कि आपके बच्चे कॉलेज की उम्र के हैं और इसलिए वे यह पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं कि वे अपने जीवन में क्या कर रहे हैं।
00:04:20और फिर मेरे बच्चे छोटे हैं,
00:04:21लेकिन मैं इसे क्षितिज पर देखता हूँ कि बहुत जल्द मजबूत निर्णय बिंदु हैं जहाँ आप यह तय कर सकते हैं कि इस तरह की सोच को कैसे पोषित करना शुरू करें।
00:04:30और मुझे लगता है कि अगर आप इसे जल्दी नहीं पकड़ते हैं,
00:04:32यही कारण है कि हम सभी विभिन्न उम्र में शिक्षा की परवाह करते हैं,
00:04:35कि यह बहुत बुरी तरह जा सकता है और बढ़ सकता है,
00:04:38है ना?
00:04:38हाँ।
00:04:39मुझे लगता है कि यह बहुत कुछ इस बात पर हिट कर रहा है कि मैं पहले स्थान पर शिक्षा में क्यों आया,
00:04:43जो यह है कि मेरा यह बहुत गहरा विश्वास है कि शिक्षा सबसे महत्वपूर्ण चीजों में से एक है जो हम अपने समाज में परिवर्तन लाने के लिए कर सकते हैं।
00:04:48मुझे लगता है कि अधिकांश लोग इस पर सहमत हो सकते हैं।
00:04:50और जब मैं कक्षा से टेक में गया,
00:04:52तो यह इसलिए था क्योंकि मैं उन संगठनों के लिए काम करना चाहता था जो उस परिवर्तन को बड़े पैमाने पर कर सकें।
00:04:56मुझे लगता है कि हमारी शिक्षा प्रणाली के साथ कुछ चीजें हैं जिन्हें मैं ठीक करूँगा अगर मेरे पास जादू की छड़ी होती।
00:05:00और मैं उम्मीद कर रहा हूँ कि AI उस परिवर्तन को बेहतर के लिए तेज करने में मदद कर सकता है,
00:05:04लेकिन यह भी पहचानते हुए कि हमारी एक बड़ी जिम्मेदारी है यह सुनिश्चित करने की कि वह परिवर्तन आज और फिर,
00:05:09आप जानते हैं,
00:05:09भविष्य में 10 साल बाद अच्छी तरह से हो।
00:05:11एक प्रोफेसर का एक शानदार उद्धरण था जिससे मैंने किसी बिंदु पर बात की थी जहाँ वे कह रहे थे कि शिक्षा जगत में सभी समस्याएँ एक संस्थान के रूप में कुछ समय से मौजूद हैं।
00:05:22बस यह है कि AI वह मजबूर करने वाला कार्य है जो सभी को इससे अभी निपटने के लिए बनाता है बजाय इसे नीचे रखते रहने के,
00:05:26मुझे लगता है,
00:05:27सड़क पर कैन को लात मारने के,
00:05:28है ना?
00:05:29हाँ।
00:05:30हाँ।
00:05:31तो मैं इससे निपटने के लिए उत्साहित हूँ।
00:05:32मुझे अभी एहसास हो रहा है कि हमारे पास इस तरफ माता-पिता हैं और पहले,
00:05:35हम यहाँ दृष्टिकोणों का एक अच्छा सेट लाते हैं और हाँ,
00:05:38मुझे लगता है कि मेरी ओर से भी मेरे माता-पिता शिक्षक हैं और इसलिए यह हमेशा उन्हें देखना और वह करना चाहना था जो उन्होंने किया।
00:05:45लेकिन मुझे लगता है कि इस बातचीत को कुछ शोध में भी आधारित करना उपयोगी है जिस पर हम सभी यहाँ काम कर रहे हैं।
00:05:51और इसलिए मुझे लगता है कि पिछले साल के अंत में Anthropic में हमारी सामाजिक प्रभाव टीम ने सभी तरीकों पर शोध किया था,
00:05:58आप जानते हैं,
00:05:59उपयोगकर्ता Claude का उपयोग कैसे कर रहे हैं और पाया कि कुछ शीर्ष उपयोग शिक्षा में थे।
00:06:05मुझे लगता है कि हमने इसे कुछ हद तक सभी चैटबॉट्स में देखा था,
00:06:08लेकिन मुझे लगता है कि यह हमारे लिए एक वेक-अप कॉल भी था क्योंकि,
00:06:11आप जानते हैं,
00:06:11इसके बारे में दिलचस्प क्या है कि ये LLMs,
00:06:13जैसा कि हम सभी जानते हैं,
00:06:14शिक्षा को ध्यान में रखते हुए नहीं बनाए गए थे,
00:06:16बहुत ज्यादा प्रश्नों के उत्तर देने पर।
00:06:18उन्हें उस तरह से फाइन-ट्यून किया जाता है।
00:06:19वे, आप जानते हैं, इन उत्पादकता कार्यों के लिए हैं।
00:06:22और फिर यह एक तरह की दिलचस्प उभरती हुई,
00:06:24आप जानते हैं,
00:06:25घटना है कि वे शिक्षा के लिए बहुत मददगार हैं,
00:06:27संभावित रूप से कभी-कभी लोगों की सीखने के लिए विनाशकारी भी हैं।
00:06:31और इसलिए हमने, आप जानते हैं, उसमें गहराई से खोदना शुरू किया।
00:06:33लेकिन मुझे लगता है कि शोध में जो बात सामने आई वह एक आँकड़ा है जो हमेशा सामने आता है वह है Claude पर 47% छात्र इंटरैक्शन बहुत सीधे लेन-देन प्रकार के इंटरैक्शन थे जिनमें कम जुड़ाव था।
00:06:46मुझे लगता है कि मुझे पता है कि जब मैगी और मैं पहले डेटा देख रहे थे,
00:06:49तो यह एक तरह का वेक-अप कॉल था क्योंकि,
00:06:51फिर से,
00:06:52हमारे पास इन सभी अविश्वसनीय तरीके हैं कि आप इसे सुकरात शिक्षक के रूप में उपयोग कर सकते हैं।
00:06:56लेकिन फिर यह देखना कि कुछ मामलों में,
00:06:57आप जानते हैं,
00:06:57लोग इसका उपयोग सिर्फ अपना होमवर्क करने के लिए कर रहे हैं।
00:07:00और मैं एक शिक्षक के रूप में जानता हूं कि मैं उन विभिन्न संज्ञानात्मक कौशलों के बारे में सोचता हूं जो मैं चाहता हूं कि मेरे छात्र सीखें,
00:07:08और बेसिक स्तर पर,
00:07:09यह किसी तथ्य को याद रखना और कुछ ज्ञान को समझना हो सकता है,
00:07:13लेकिन फिर आप अंततः उन्हें संश्लेषण और सृजन के स्तर तक पहुंचाना चाहते हैं।
00:07:18बेशक, हम इसे ब्लूम की वर्गीकरण प्रणाली कहते हैं।
00:07:20लेकिन डेटा में जो हमने देखा वह मेरे विचार से बहुत दिलचस्प था कि हमने इन वार्तालापों में Claude की बातचीत का अध्ययन करना शुरू किया और देखा कि Claude इन संज्ञानात्मक कार्यों में कितना अच्छा प्रदर्शन कर रहा है और पाया कि Claude सृजन और विश्लेषण के इन शीर्ष स्तरों पर प्रदर्शन कर रहा था,
00:07:36जब फिर से,
00:07:37एक शिक्षक के रूप में,
00:07:38यही आप चाहते हैं कि आपके छात्र करें।
00:07:40हां,
00:07:40मुझे लगता है कि छात्र इस पर एक तरह से पलटवार कर रहे हैं जो हमें शिक्षकों के रूप में चिंतित करता है।
00:07:46और मुझे नहीं पता कि यह जरूरी है,
00:07:48मुझे लगता है कि पहली प्रतिक्रिया यह है कि यह एक बुरी बात है,
00:07:52लेकिन मुझे लगता है कि जो मैं हमें और दुनिया को सोचने के लिए चुनौती देना चाहता हूं वह यह है कि क्या कोई नई वर्गीकरण प्रणाली है जहां यह आधार रेखा है और आप उस पर कुछ नया बना सकते हैं जो AI से पहले संभव नहीं था।
00:08:06हमने यह भी खोजा है कि शिक्षक इसका उपयोग कैसे कर रहे हैं और वे पाठ योजनाएं बनाने,
00:08:11ग्रेडिंग के लिए इसके साथ प्रयोग कर रहे हैं।
00:08:14मुझे लगता है कि यह एक Northeastern प्रोफेसर थे जिन्होंने हमें बताया कि वे फिर कभी पारंपरिक निबंध को मंजूरी नहीं देंगे क्योंकि उनके पास बहुत सारे छात्र थे जो इन AI असाइनमेंट को जमा कर रहे थे।
00:08:26चाहे वे Claude का उपयोग करें या नहीं,
00:08:28हम नहीं जानते,
00:08:29लेकिन मुझे लगता है कि इससे हमारे लिए बहुत सारे सवाल उठे।
00:08:32मुझे लगता है कि आपने वास्तव में उन दो चीजों को छुआ है जिनके बारे में हम शिक्षकों के साथ बहुत बात करते हैं,
00:08:37जो कि AI छात्रों के सीखने के तरीके को बदल रहा है और साथ ही उन्हें क्या सीखने की जरूरत है,
00:08:42सही?
00:08:42जैसे मुझे वास्तव में नहीं पता कि क्या यह महत्वपूर्ण है कि छात्रों के पास वही याददाश्त हो जो उन्हें 10 साल पहले की तरह रखनी पड़ती क्योंकि उनके पास AI उपकरण आसानी से उपलब्ध हैं या सिद्धांत रूप में उनके पास AI उपकरण आसानी से उपलब्ध होने चाहिए।
00:08:54और फिर,
00:08:54जब आप शिक्षा के उच्च स्तरों पर पहुंचते हैं,
00:08:56तो संभावित रूप से ऐसे कौशल हैं जो हम आज सिखा रहे हैं जो भविष्य में उतने महत्वपूर्ण नहीं होंगे।
00:09:01और इसलिए यह शिक्षकों के लिए बहुत कुछ है जिससे निपटना है।
00:09:03मैं आप सभी से सुनना पसंद करूंगा।
00:09:05एक चीज क्या है जिसके बारे में आप वास्तव में उत्साहित हैं कि AI शिक्षण और सीखने को कैसे बदल सकता है?
00:09:10मुझे लगता है कि एक चीज जो वास्तव में मेरे लिए खड़ी है वह है इंटरैक्टिव सीखने के अनुभव।
00:09:15मेरे पास एक बहुत ही स्पष्ट याद है जब मैं कक्षा में था,
00:09:18मेरे छात्रों ने एक वायरस सिम्युलेटर गेम किया था जो पूरी तरह से प्रोग्राम किया गया था।
00:09:22वे वायरस थे और उन्होंने कोशिका में काम किया और उन्होंने प्रतिकृति बनाई और उस दिन मैंने अपनी कक्षा से जो जुड़ाव देखा वह किसी भी अन्य चीज से अलग था।
00:09:29और मुझे लगता है कि अधिकांश शिक्षकों ने ऐसा कुछ देखा है,
00:09:31लेकिन AI वास्तव में आपको किसी भी विषय के साथ बड़े पैमाने पर ऐसा करने देता है,
00:09:34है ना?
00:09:34जैसे कल्पना करें कि आप किसी ऐतिहासिक व्यक्ति से बात कर रहे हैं और शिक्क सही उपकरणों के साथ इसके आसपास बहुत सारी सुरक्षा व्यवस्था लगा सकते हैं,
00:09:41लेकिन मैं बस समय के साथ उस स्थान को विकसित होते देखने के लिए बहुत उत्साहित हूं।
00:09:45मुझे लगता है कि इंटरैक्टिविटी मेरे लिए भी वास्तव में दिलचस्प है।
00:09:47AI से आपको इतनी सहायता मिल सकती है जो संसाधनों के मामले में वास्तव में कठिन है,
00:09:54विशेष रूप से कम संसाधन वाले क्षेत्रों में जहां कई छात्रों के पास एक व्यक्तिगत करियर कोच तक पहुंच नहीं है जो आपको सिखा सकता है कि किसी संगठन में उचित साक्षात्कार कैसे करें।
00:10:08और Claude जैसी AI की शक्ति के साथ,
00:10:09आप नौकरी की सूची,
00:10:10अपना रेज़्यूमे इत्यादि अपलोड कर सकते हैं और बस Claude से इन चीजों के माध्यम से रोल प्ले करने में आपकी मदद करने के लिए कह सकते हैं।
00:10:17मुझे लगता है कि बहुत सारे वास्तव में आकर्षक,
00:10:19दिलचस्प रोल प्ले अनुभव हैं,
00:10:21चाहे किसी मृत ऐतिहासिक व्यक्ति के साथ हो या किसी प्रकार की कोचिंग स्थिति के साथ जो वास्तव में आपको बहुत सारे अनुभवों के माध्यम से मदद कर सकती है जहां एक बाहरी दृष्टिकोण बहुत मदद होगा।
00:10:32बस वास्तव में उस दूसरे इंसान को अपने साथ बैठने के लिए समय निकालना बहुत मुश्किल है,
00:10:36विशेष रूप से कम संसाधन वाले क्षेत्रों में।
00:10:39उससे संबंधित,
00:10:39मैं इस बात से बहुत उत्साहित हूं कि शिक्षक इसके साथ अपने मूल्यांकन को कैसे बदल रहे हैं।
00:10:43मैं कुछ हफ्ते पहले एक शिक्षक से बात कर रहा था जिन्होंने एक बार,
00:10:47मुझे लगता है कि महामारी के दौरान Zoom पर समय लिया था और मूल रूप से सभी छात्रों के साथ मौखिक साक्षात्कार किए थे और वास्तव में उन्हें अधिक समग्र तरीके से मूल्यांकन किया था।
00:10:57लेकिन निश्चित रूप से, यह बहुत अच्छी तरह से स्केल नहीं हुआ।
00:10:59और इसलिए इसे करना बंद कर दिया।
00:11:01लेकिन फिर इन AI उपकरणों के आने के साथ,
00:11:03अब एक ही रूब्रिक का उपयोग करने में सक्षम था और नियमित आधार पर सभी छात्रों को एक चैट बॉट के साथ आगे-पीछे इस प्रकार के मूल्यांकन करना शुरू कर दिया।
00:11:13और फिर प्रोफेसर,
00:11:14शिक्षक उनकी समीक्षा करने और AI के साथ आगे-पीछे जाने की उस प्रक्रिया के आधार पर उनका मूल्यांकन करने में सक्षम है।
00:11:21मुझे लगता है कि मूल्यांकन AI का एक बहुत ही दिलचस्प उपयोग है।
00:11:24मैं भविष्य में कल्पना कर सकता हूं जहां यह समय में एक विशिष्ट क्षण नहीं है जहां आप मूल्यांकन कर सकते हैं,
00:11:29बल्कि AI के साथ बातचीत की एक निरंतरता है जो इस बात की बहुत गहरी समझ विकसित करती है कि क्या आप वास्तव में इस बीजगणित या अवधारणा के पीछे की अवधारणा को समझते हैं या नहीं।
00:11:38एक चीज जिसके बारे में मैं वास्तव में उत्साहित हूं वह यह है कि मैं यह व्यक्तिगत शिक्षा प्रदान कर सकता हूं।
00:11:43एक-पर-एक ट्यूटरिंग पर एक शोध किया गया था।
00:11:46और उन्होंने जो पाया वह यह है कि औसतन,
00:11:48एक-पर-एक ट्यूटरिंग वाला औसत छात्र उन छात्रों के 98वें प्रतिशतक से बेहतर है जिनके पास एक-पर-एक ट्यूटरिंग नहीं थी या सिर्फ एक कक्षा सेटअप था।
00:11:57और वह मानव ट्यूटरिंग के साथ था।
00:11:58वह मनुष्यों के साथ है।
00:11:59स्केल करना मुश्किल है।
00:12:00बिल्कुल।
00:12:01स्केल करना मुश्किल है।
00:12:02मान लीजिए शायद एक दिन में एक घंटे की एक-पर-एक ट्यूटरिंग।
00:12:04AI के साथ,
00:12:05आपको निरंतर एक-पर-एक ट्यूटरिंग मिलती है,
00:12:08और यह दुनिया भर में सभी के लिए उपलब्ध है।
00:12:11इसलिए मुझे लगता है कि दुनिया और लोगों के सीखने के तरीके को बदलने की बहुत बड़ी क्षमता है।
00:12:16हां, मैं सहमत हूं।
00:12:17मुझे लगता है कि निश्चित रूप से बहुत सारी चुनौतियां हैं जैसा कि लोगों ने अध्ययनों में देखा है और आप इस सब को कैसे दोहराते हैं।
00:12:22लेकिन मुझे लगता है कि यह एक बहुत ही उपयोगी उत्तर तारा है कि क्या संभव हो सकता है यदि आपके पास एक बहुत ही व्यक्तिगत लेकिन व्यक्तिगत प्रकार का ट्यूटरिंग अनुभव हो सकता है।
00:12:31बिल्कुल।
00:12:32मुझे लगता है कि आज हमारे पास कक्षाएं हैं जो शायद उन छात्रों द्वारा अलग की जाती हैं जो शीर्ष पर हैं या,
00:12:37आप जानते हैं,
00:12:38आप एक AP क्लास लेते हैं यदि आप उस छात्र समूह में हैं या नहीं।
00:12:41लेकिन AI के साथ, हर छात्र की अपनी यात्रा हो सकती है।
00:12:44जो आगे बढ़ने में सक्षम हैं वे बहुत जल्दी आगे बढ़ सकते हैं,
00:12:46और जिन्हें मदद की ज़रूरत है उन्हें वह व्यक्तिगत मदद मिल सकती है।
00:12:48यह मुझे एक वास्तव में दिलचस्प उपयोग के मामले की याद दिलाता है जिसके बारे में मैंने एक शिक्षक से बात की थी जहां आप हमेशा छात्रों से वहीं मिलना चाहते हैं जहां वे सबसे अधिक रुचि रखते हैं,
00:12:55है ना?
00:12:56जैसे यह एक बहुत ही विशिष्ट कहानी प्रकार का दृष्टिकोण है जहां यह है,
00:12:59आपका पसंदीदा विषय क्या है,
00:13:00और फिर हम सभी विषयों को उससे मेल खाएंगे।
00:13:02यह स्केल करना वास्तव में कठिन है, सही?
00:13:04लेकिन एक शिक्षक था जिससे मैंने बात की थी जो बस ऐसा था,
00:13:06मैंने अपने छात्रों से पूछा कि उनकी पसंदीदा चीजें क्या हैं।
00:13:08वे मुझे एक छोटी सी कहानी बताते हैं।
00:13:09और फिर अब हर एक हैंडआउट जिसमें आपके पास समान गणित की अवधारणाएं हैं,
00:13:12शायद समान समस्याएं भी हैं,
00:13:13लेकिन यह ऐसा है जैसे प्रत्येक हैंडआउट प्रत्येक छात्र के लिए बनाया गया है।
00:13:17और यह बिल्कुल उनकी रुचियों के अनुसार है।
00:13:20इसमें एक कहानी है जो उनके लिए आकर्षक है,
00:13:21वे समस्याएं हैं जिनकी वे वास्तव में परवाह करते हैं।
00:13:23और जैसे उसने जुड़ाव में वृद्धि देखी है,
00:13:26क्योंकि अचानक इन छात्रों के पास कक्षा में हर विषय के माध्यम से एक थ्रू लाइन है।
00:13:31यह खुद पर एक तरह से बना रहा है जो उनकी रुचियों के लिए सुपर व्यक्तिगत है,
00:13:35जैसे अगर वह हर कक्षा में होता,
00:13:36तो कल्पना करें कि छात्र कितना झुक जाएंगे।
00:13:38यह मुख्य बात है।
00:13:39बिल्कुल।
00:13:40हां।
00:13:41तो आप इस सवाल के बारे में कैसे सोच रहे हैं कि AI के युग में क्या सीखने लायक है?
00:13:45किसी ऐसे व्यक्ति के रूप में जो उत्पाद में है,
00:13:47उत्पाद विकास में,
00:13:48जो मैं देखता हूं वह उत्पाद परत की यह अनुपस्थिति है जो छात्रों और शिक्षकों दोनों को AI का बहुत प्रभावी ढंग से उपयोग करने में मदद करेगी।
00:13:55उदाहरण के लिए, मेरी बेटी की कक्षा, वह Python ले रही है।
00:13:58तो मेरे दोनों बच्चे कंप्यूटर साइंस की पढ़ाई कर रहे हैं,
00:14:00इसलिए उनकी परीक्षाओं के लिए यह बहुत प्रासंगिक है,
00:14:03Python लिखने के लिए,
00:14:04वे चाहते हैं कि वे कागज के एक टुकड़े पर लिखें क्योंकि उन्हें धोखाधड़ी का डर है।
00:14:08खैर,
00:14:08अभी यह इतना चुनौतीपूर्ण इसलिए है क्योंकि छात्रों के लिए सीखने के लिए कोई उत्पाद नहीं हैं।
00:14:14शिक्षकों के उपयोग के लिए भी कोई उत्पाद नहीं हैं,
00:14:16होमवर्क ग्रेड करने के लिए कोई साइन नहीं था।
00:14:18ये सभी बहुत हल्के काम हैं,
00:14:20जैसे कि हम एक उत्पाद पेशकश के रूप में क्या कर सकते हैं,
00:14:24लेकिन LLMs के ऊपर बनाए गए एक जानबूझकर उत्पाद की अनुपस्थिति में,
00:14:28हम जो तकनीक बना रहे हैं उसके बारे में बहुत अनिश्चितता,
00:14:31भय और दुरुपयोग सामने आता है।
00:14:33तो यह मेरा इस पर विचार है,
00:14:36कि थोड़े से उत्पाद सोच के समर्थन के साथ,
00:14:40अनिश्चितता और धोखाधड़ी और इसी तरह की बहुत सी चीजों को कम किया जा सकता है।
00:14:48और जिन चीजों के साथ मैं संघर्ष करता हूं उनमें से एक यह है कि,
00:14:50हम नौकरियां कैसे बदल रही हैं इससे पीछे जा सकते हैं और यह सोचना शुरू कर सकते हैं कि विश्वविद्यालय शिक्षा को कैसे बदलना चाहिए।
00:14:56लेकिन फिर जब हम आपके बच्चों की उम्र के बच्चों के बारे में सोचते हैं,
00:15:01K-12 में,
00:15:01यह एक और भी कठिन सवाल है कि कौन से कौशल,
00:15:04टिकाऊ कौशल होंगे जिनकी उन्हें अब से वर्षों बाद आवश्यकता होगी।
00:15:08तो मेरे पास जवाब नहीं है,
00:15:09लेकिन मैं हमेशा आपकी ओर देखता हूं,
00:15:11मैं आपकी ओर भी देखता हूं,
00:15:12मैगी।
00:15:12ओह यार, यह एक चुनौतीपूर्ण सवाल है।
00:15:14मुझे लगता है कि जो चीज उन शिक्षकों के साथ बहुत गूंजती है जिनसे मैं बात करता हूं वह यह है कि आप युवा मन को मनुष्यों की दुनिया में अपने आसपास की दुनिया के बारे में आलोचनात्मक रूप से सोचने के बारे में जो बहुत सारे कौशल सिखाते हैं,
00:15:26वे AI की दुनिया में काफी लागू हो सकते हैं,
00:15:29खासकर आपको प्रस्तुत किए गए तथ्यों के बारे में आलोचनात्मक सोच की दुनिया में।
00:15:33विकास का एक चरण होता है जहां आप हर एक चीज पर भरोसा करने से लेकर यह सोचना शुरू करते हैं कि,
00:15:38आपको यह विश्वास करने के लिए और क्या चीजें जाननी होंगी कि यह सच है?
00:15:42मेरे बच्चों के साथ,
00:15:43यह एक दो-भाग वाला ढांचा है जहां पहला भाग सिर्फ शिक्षा का महत्व है,
00:15:46मुझे लगता है कि पहले से कहीं ज्यादा महत्वपूर्ण है जहां आप नहीं बता सकते कि एक AI गणित में खराब है,
00:15:50अगर आप गणित में खराब हैं,
00:15:52या आप वास्तव में सही उत्तर नहीं जानते हैं।
00:15:54हम उस चरण में नहीं हैं जहां AI हमेशा विश्वसनीय है,
00:15:56जैसे कैलकुलेटर या कुछ और।
00:15:57और इसलिए बस इसे समझना और इस बात पर जोर देना कि सीखना,
00:16:01पढ़ना,
00:16:01लिखना,
00:16:02विज्ञान,
00:16:02गणित,
00:16:03और इसी तरह की चीजें अभी भी बहुत महत्वपूर्ण हैं।
00:16:06और बाद वाला हिस्सा उन्हें जानकारी के आलोचनात्मक उपभोक्ताओं में विकसित करना है जहां यह केवल इस बारे में नहीं है कि मुझे दिया गया तथ्य क्या है,
00:16:16बल्कि ऐसा क्यों है?
00:16:18मैं कैसे भरोसा करूं कि यह सच है?
00:16:20मुझे यह सुनिश्चित करने के लिए कि मैं यहां जो सीख रहा हूं उसकी पुष्टि कर सकता हूं,
00:16:23मुझे और कौन से क्षेत्रों की जांच करनी होगी?
00:16:25और इस तरह का आलोचनात्मक सोच कौशल आप काफी कम उम्र से विकसित कर सकते हैं,
00:16:29चाहे आपको जानकारी AI दे रहा हो या कोई अन्य इंसान आपको जानकारी दे रहा हो।
00:16:33इस तरह की आलोचनात्मक सोच,
00:16:34मुझे लगता है,
00:16:35कम उम्र में पाने के लिए सबसे महत्वपूर्ण चीजों में से एक है।
00:16:38वह संशयवाद, जिज्ञासा और संयोजन है।
00:16:39बिल्कुल।
00:16:40और मैं इस पर जोड़ना चाहता हूं क्योंकि मुझे लगता है कि बहुत सारे शिक्षक और माता-पिता जिनसे मैं बात करता हूं,
00:16:45उन्हें जवाब देने और अपने बच्चों को क्या सिखाना है यह जानने और अपनी कक्षा में पाठ कैसे संचालित करना है यह जानने के लिए वास्तव में तीव्र दबाव महसूस होता है।
00:16:51और मुझे लगता है कि बच्चे उससे कहीं ज्यादा स्मार्ट हैं जितना हम उन्हें श्रेय देते हैं।
00:16:54और इसलिए चाहे वह आपके छात्र हों या आपके वास्तविक बच्चे हों,
00:16:57उनके साथ बैठने और उनके साथ सीखने,
00:16:59AI से कुछ पूछने,
00:16:59और फिर उससे जो निकलता है उसका एक साथ मूल्यांकन करने और बच्चों को चिंतन करने और AI के साथ बातचीत करने के लिए अपने स्वयं के ढांचे बनाने देने में कुछ वास्तव में गहरा है जो मुझे लगता है वास्तव में,
00:17:08वास्तव में शक्तिशाली है।
00:17:10और हम सभी यहां हमारे पास जवाब नहीं हैं,
00:17:12इसलिए किसी के पास नहीं हैं।
00:17:13जाहिर है,
00:17:14हम यह पता लगाने के लिए वास्तव में कड़ी मेहनत कर रहे हैं कि वे क्या हैं,
00:17:17लेकिन मुझे लगता है कि किसी भी उम्र में उस चिंतन को प्रोत्साहित करना,
00:17:20जहां भी यह विकासात्मक रूप से उपयुक्त है,
00:17:21लोग अभी सबसे अच्छी चीजों में से एक कर सकते हैं।
00:17:24आप जानते हैं,
00:17:24मैं अपने बच्चों के साथ बैठने और AI के माध्यम से एक साथ जाने की सिफारिश करता हूं,
00:17:28है ना?
00:17:28जैसे एक सवाल पूछें और फिर कहें,
00:17:30अच्छा,
00:17:30यह वास्तव में आत्मविश्वास से कहा गया था,
00:17:32लेकिन क्या यह काफी है?
00:17:33जब कोई आत्मविश्वास से कुछ कहता है,
00:17:35तो क्या यह आपके लिए यह विश्वास करने के लिए काफी है?
00:17:37और उम्मीद है कि जवाब ना है, है ना?
00:17:39आप और क्या जांच सकते हैं?
00:17:40क्या आप कहीं और देख सकते हैं?
00:17:42आपको इस बारे में सोचने के लिए किस जानकारी की आवश्यकता है और वास्तव में आंतरिक रूप से यह समझने के लिए कि यह सही है या नहीं?
00:17:48वह अभ्यास, मुझे लगता है, बेहद फलदायी है।
00:17:49और मुझे लगता है कि विपरीत पक्ष यह प्रदर्शित करना है कि कुछ न जानना कैसा होता है।
00:17:55मुझे लगता है कि बहुत बार,
00:17:57अपने बच्चों के लिए अनिश्चितता दिखाना और मॉडल करना,
00:18:00जब आप कुछ नहीं जानते हैं,
00:18:02तो उसे पता लगाने की आपकी अपनी प्रक्रिया क्या है,
00:18:05है ना?
00:18:05सीखने की आपकी प्रक्रिया क्या है?
00:18:07मुझे लगता है कि मैं अपने बच्चों को जो देना चाहता हूं वह यह है कि जवाब खोजना आपकी सीखने की यात्रा की शुरुआत भर है।
00:18:15और मुझे लगता है कि कई संस्थानों,
00:18:16स्कूलों,
00:18:17और इसी तरह के लिए,
00:18:18जवाब तक पहुंचना वास्तव में वही है जो हम अभी परीक्षण कर रहे हैं।
00:18:21लेकिन अगर हम उसे किसी की यात्रा की शुरुआत बनाते हैं,
00:18:23खासकर AI के साथ सीखना,
00:18:24तो मुझे लगता है कि यह दरवाजों की एक पूरी श्रृंखला खोलता है।
00:18:27और इसलिए हां,
00:18:28घर पर,
00:18:28मैं कुछ खोजने के लिए अपनी प्रक्रिया दिखाने की कोशिश करता हूं और यह कि वयस्कों के पास हमेशा जवाब नहीं होते हैं,
00:18:34बच्चे बहुत स्मार्ट होते हैं और वे अपने तरीके से जवाब खोजने में सक्षम होते हैं जिनमें अगर हम बस बात करें और सही सवाल पूछें,
00:18:40तो वे खुद के लिए पता लगाने में सक्षम होंगे कि क्या सच है और क्या नहीं है और सिर्फ अंकित मूल्य पर चीजों पर भरोसा नहीं करेंगे।
00:18:46हां।
00:18:47और मुझे पसंद है कि आपने उस समस्या के माध्यम से काम करने के तरीके को कैसे प्रस्तुत किया।
00:18:52अनिश्चितता को मॉडल करना इतनी महत्वपूर्ण चीज है कि हम सभी अनिश्चित हैं।
00:18:55तो चलिए इसका अपने फायदे के लिए उपयोग करें।
00:18:56और हम ऐसा पर्याप्त रूप से नहीं करते हैं।
00:18:58मुझे लगता है कि हम इस तरह के आत्मविश्वास को प्रस्तुत करना चाहते हैं।
00:19:00और मुझे लगता है कि कभी-कभी यह एक बच्चे के विकास के लिए हानिकारक हो सकता है कि उन्हें बस हर किसी की बात पर भरोसा करने के लिए कहें,
00:19:07या उनके आसपास के वयस्क हमेशा जानते हैं कि वे किस बारे में बात कर रहे हैं।
00:19:10क्योंकि मुझे लगता है कि यह उन्हें देता है,
00:19:12यह एक बैसाखी है,
00:19:13है ना?
00:19:14वास्तव में अपने लिए सच के बारे में सोचने और अपना खुद का सच परिभाषित करने की जरूरत नहीं है।
00:19:19मुझे लगता है कि एक चीज जो अपरिवर्तित रहती है वह यह है कि मानव चीजें कैसे सीखती हैं,
00:19:23है ना?
00:19:23हम पहले बुनियादी चीजें सीखते हैं,
00:19:25हम जोड़,
00:19:25घटाव सीखते हैं और यह निर्माण करता रहता है।
00:19:27तो यह सच रहेगा चाहे हमारे पास AI हो,
00:19:30आज की पीढ़ी की AI हो या अगली पीढ़ी की AI।
00:19:32तो मुझे लगता है कि मैं जहां देखता हूं,
00:19:34मुझे नहीं पता कि अध्ययन करने के लिए सही क्षेत्र क्या है।
00:19:37लेकिन किसी भी तरह से,
00:19:38हमें अभी भी सीखने की इस प्रक्रिया से गुजरना होगा।
00:19:40और मुझे लगता है कि अब बड़ा वादा यह है कि आप वास्तव में अपनी सीख को आगे बढ़ाने के लिए,
00:19:44अधिक समझ हासिल करने के लिए AI का उपयोग कर सकते हैं।
00:19:46शायद दो अलग तरीकों से समझ।
00:19:48एक तरीके से,
00:19:49व्यक्तिगत रूप से मैंने भौतिकी का अध्ययन किया क्योंकि मैं एक बच्चे के रूप में बहुत जिज्ञासु था।
00:19:53लेकिन अगर आप एक जिज्ञासु व्यक्ति हैं और दुनिया के बारे में सीखना चाहते हैं,
00:19:57हे भगवान,
00:19:58अब क्या अवसर है।
00:19:59क्योंकि AI आपको किसी भी चीज के बारे में सिखा सकता है जो आप जानना चाहते हैं।
00:20:01लेकिन अगर आप करियर के बारे में सोच रहे हैं,
00:20:02जैसे आगे क्या होता है,
00:20:03मैं कैसे जीविकोपार्जन करूं?
00:20:05इससे कोई फर्क नहीं पड़ता,
00:20:06हमें खुद को आप प्लस AI की तरह एक अधिक सक्षम कर्मचारी बनाने के लिए AI तकनीक का उपयोग करने में सक्षम होना होगा।
00:20:13मैं सहमत हूं।
00:20:14हालांकि मुझे लगता है कि कुछ बुनियादी बातें बदल रही हैं उस क्रम के संदर्भ में जिसमें हम चीजें सीखते हैं।
00:20:19एक उदाहरण जिस पर मैं वापस जाता हूं जैसा कि आपने प्रोग्रामिंग और कंप्यूटर विज्ञान के बारे में बात की।
00:20:24जब मैंने प्रोग्राम करना सीखा,
00:20:26शायद आपके समान,
00:20:27मैंने अपने CS शिक्षा का 90% कोड लिखना और एल्गोरिदम लिखना सीखने में बिताया।
00:20:32और फिर शायद मेरे समय का 10% अन्य लोगों के कोड को पढ़ना और इसकी समीक्षा करना सीखने में।
00:20:36और फिर अब,
00:20:37निश्चित रूप से,
00:20:38Enthropic में,
00:20:38जब मैं सभी कोडिंग एजेंटों और Claude Code और उन सभी के साथ प्रोग्राम करता हूं,
00:20:43तो मैं शायद अपने समय का 10% कोड लिखने में बिताता हूं,
00:20:46लेकिन अपने समय का 90% कोड पढ़ने में।
00:20:48और इसलिए इसने मुझे आश्चर्यचकित किया है,
00:20:50आप जानते हैं,
00:20:51हम आमतौर पर लिखने से पहले पढ़ना सीखते हैं बच्चों के रूप में।
00:20:55सही।
00:20:56लेकिन फिर कोडिंग के साथ,
00:20:57हम अक्सर लिखने में अधिक समय बिताते हैं और फिर पढ़ने में।
00:20:59और इसलिए यह मुझे सोचने पर मजबूर कर रहा है,
00:21:01जैसे,
00:21:02क्या हमें उन बुनियादी बातों पर फिर से विचार करना होगा और शायद CS छात्रों की शिक्षा का एक मुख्य हिस्सा यह होना चाहिए कि वे कोड पढ़ने और अच्छे कोड को खराब कोड से अलग करने और इन सभी चीज़ों के बारे में सोचें।
00:21:12तो मैं चाहता हूं कि हम इस बात पर वापस आएं कि Anthropic यहां क्या कर रहा है?
00:21:16मुझे लगता है कि यह महत्वपूर्ण है और हम सभी जानते हैं,
00:21:18बेशक,
00:21:19कि यहां हमारी एक जिम्मेदारी है।
00:21:21हम इस तकनीक का निर्माण कर रहे हैं जो शिक्षा प्रणाली पर यह प्रभाव डाल रही है,
00:21:25भले ही हमने शुरुआत में इसे इस तरह नहीं सोचा था।
00:21:28और इसलिए हमारी एक कंपनी के रूप में,
00:21:30एक सार्वजनिक लाभ निगम के रूप में जिम्मेदारी है,
00:21:32लेकिन विशेष रूप से इस कंपनी में काम करने वाले व्यक्तियों के रूप में,
00:21:35पूर्व शिक्षकों के रूप में।
00:21:36और इसलिए मुझे लगता है कि यह उपयोगी होगा कि हम इस बारे में बात करें कि हम क्या-क्या कर रहे हैं?
00:21:40हम किन चीज़ों से जूझ रहे हैं?
00:21:42मुझे नहीं पता,
00:21:42Zoe या Maggie,
00:21:43क्या आप AI प्रवीणता के साथ हमारे द्वारा किए जा रहे कुछ काम के बारे में बात करना चाहेंगे?
00:21:46हां।
00:21:47हां।
00:21:48शुरुआत करने में खुशी होगी।
00:21:49तो मैं शिक्षा सामग्री पर काम करती हूं।
00:21:50तो यह मुख्य तरीकों में से एक है जिससे मैं इस क्षेत्र में बदलाव ला सकती हूं।
00:21:53तो जिन चीज़ों को लेकर मैं वाकई उत्साहित हूं उनमें से एक हमारे AI प्रवीणता पाठ्यक्रम हैं।
00:21:56हमने दो प्रोफेसरों,
00:21:57Joe Feller और Rick Daken के साथ साझेदारी की,
00:21:59जिन्होंने AI का उपयोग करने के बारे में सोचने के लिए यह वास्तव में बेहतरीन ढांचा बनाया।
00:22:03और इसमें जो बात शानदार है वह यह है कि हम आज उपलब्ध उत्पादों और प्रॉम्प्टिंग और इस तरह के सभी हैक्स से एक कदम पीछे हट रहे हैं जो आप वहां देखते हैं।
00:22:11उनमें से बहुत सारे हैं।
00:22:12और उनमें से बहुत सारे हैं।
00:22:13सही है।
00:22:14यह काफी भारी है।
00:22:15सही है।
00:22:16और वे इतनी तेजी से पुराने हो जाते हैं।
00:22:17और इसलिए यहां विचार यह है कि हम लोगों को एक ऐसा उपकरण देना चाहते हैं जिसका उपयोग वे AI के साथ हो रहे अपने इंटरैक्शन को समझने के लिए कर सकें और ऐसे इंटरैक्शन की ओर काम कर सकें जो कुशल,
00:22:26प्रभावी,
00:22:26नैतिक और सुरक्षित हों।
00:22:27यही AI प्रवीणता की परिभाषा है।
00:22:29तो हमारे पास यह मुख्य पाठ्यक्रम है जो मुझे लगता है कि काफी बढ़िया है।
00:22:32और फिर हमने शिक्षकों और छात्रों के लिए भी स्पिनऑफ पाठ्यक्रम बनाए हैं,
00:22:36साथ ही उन शिक्षकों के लिए एक लंबा पाठ्यक्रम भी है जो AI प्रवीणता सिखाने में रुचि रखते हैं।
00:22:40और इसलिए विचार यह है कि जो भी इन पाठ्यक्रमों में से किसी एक से गुजरता है वह अपने स्वयं के AI इंटरैक्शन का आकलन करने के लिए बेहतर तरीके से सुसज्जित हो जाता है।
00:22:48मैंने पहले अपने छात्रों के साथ सीखने और अपने AI इंटरैक्शन पर चिंतन करने की शक्ति के बारे में बात की थी।
00:22:53और इसके मूल में, यह पाठ्यक्रम वास्तव में इसी बारे में है।
00:22:55यह सिर्फ सभी को - शिक्षकों,
00:22:57छात्रों,
00:22:57माता-पिता को याद दिला रहा है कि उनके AI इंटरैक्शन में उनकी स्वायत्तता है।
00:23:01तो यह एक चीज़ है जिसको लेकर मैं उत्साहित हूं।
00:23:03हां।
00:23:04मुझे लगता है कि हमारे AI प्रवीणता कार्य के बारे में दिलचस्प बात यह है कि हम बुनियादी बातों पर एक कदम पीछे हट रहे हैं।
00:23:08जब हमने इस AI प्रवीणता के काम की शुरुआत बहुत पहले की थी,
00:23:11मुझे नहीं पता Drew,
00:23:12क्या आपको याद है,
00:23:13जो सवाल हम जवाब देने की कोशिश कर रहे थे वह था,
00:23:15इन सभी प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग टिप्स और इसी तरह की चीज़ों में,
00:23:17वे अन्य मनुष्यों द्वारा विकसित की गई हैं,
00:23:19सही?
00:23:19और ऐसा नहीं है कि हम Anthropic में बाहर के सभी लोगों की तुलना में अधिक महाशक्तियां रखते हैं।
00:23:23हमारे पास बस मॉडल्स के बारे में सोचने का एक अलग तरीका है।
00:23:26और यह है कि आप किसी को वह मानसिकता कैसे सिखाते हैं?
00:23:29क्योंकि Zoe की बात के अनुसार, यह हम सभी में है।
00:23:31यह इतना फिल्मी लगता है,
00:23:33लेकिन हममें वह क्षमता है कि हम आलोचनात्मक विचारक बनें जो इससे जुड़ें।
00:23:37और मुझे लगता है कि कभी-कभी इसे सही करने की आवश्यकता का डर हमारी सिर्फ प्रयोग करने की क्षमता को दबा देता है।
00:23:43और AI प्रवीणता के बारे में मुझे जो पसंद है वह यह है कि हम प्रयोग के लिए दरवाजा खोल रहे हैं और कह रहे हैं,
00:23:46आप इन चीज़ों को आज़मा सकते हैं।
00:23:47हो सकता है कि वे आपके लिए काम न करें।
00:23:49और जब वे आपके लिए काम नहीं करते हैं और जब आपको AI का उपयोग नहीं करना चाहिए,
00:23:53यह सीखना उतना ही महत्वपूर्ण है जितना कि यह सीखना कि आप इसका उपयोग कब कर सकते हैं।
00:23:56और कुछ है जो हम शिक्षा टीम में हर समय कहते हैं,
00:23:59जो मुझे लगता है कि बहुत गूंजता है,
00:24:02वह यह है कि हम दस लाख लोगों को AI का उपयोग न करना सिखाना पसंद करेंगे बजाय इसके कि एक अरब लोगों को तकनीक पर निर्भर होते देखें,
00:24:10सही?
00:24:10और व्यवहार में,
00:24:11यह काफी कठिन हो सकता है,
00:24:12लेकिन AI प्रवीणता,
00:24:13मुझे लगता है कि एक बहुत ठोस शुरुआत है।
00:24:15मुझे अभी भी याद है जब मैंने पहली बार आपको यह कहते सुना तो मैं बहुत खुश था और मुझे पता था कि मैं सही कंपनी में आ गया हूं क्योंकि यहां मैं एक AI लैब में था और Maggie कह रही थी,
00:24:23हां,
00:24:23मुझे नहीं लगता कि हमें इस मामले में AI का उपयोग करना चाहिए,
00:24:26या चलिए लोगों को सिखाएं कि AI का उपयोग कैसे न करें।
00:24:28यह उन्हें खुद निर्णय लेने के लिए उपकरण देने जैसा है।
00:24:31हर बार आलोचनात्मक सोच की ओर वापस।
00:24:34लेकिन मुझे लगता है,
00:24:34बेशक,
00:24:35इसका एक हिस्सा शिक्षा और प्रशिक्षण और जागरूकता का है,
00:24:37लेकिन हम उत्पाद और मॉडल भी बना रहे हैं जिनका वास्तविक दुनिया में उपयोग किया जाता है।
00:24:41और इसलिए मुझे लगता है कि Efrem,
00:24:43आप और आपकी टीम ने लर्निंग मोड पर जो काम किया है वह इसका एक वास्तव में महत्वपूर्ण हिस्सा है।
00:24:46तो हम चाहेंगे कि आप इस बारे में अधिक साझा करें कि यह कैसे सामने आया?
00:24:49तो लर्निंग मोड सुविधाओं का एक सेट है जो Claude को छात्रों के लिए एक ट्यूटर के रूप में स्थापित करता है।
00:24:55छात्र आ सकते हैं और उदाहरण के लिए,
00:24:57अपने असाइनमेंट अपलोड कर सकते हैं और उनके सवालों का स्पष्ट रूप से जवाब देने के बजाय,
00:25:01यह छात्रों को उनकी कक्षा में शामिल सामग्री के माध्यम से मदद करेगा।
00:25:05यह उन्हें सवाल का जवाब देने के तरीके के बारे में मार्गदर्शन करेगा।
00:25:07यह उन्हें ट्यूटर करेगा।
00:25:08यह उन्हें परीक्षाओं की तैयारी करने में भी मदद करेगा,
00:25:10उदाहरण के लिए,
00:25:11उन्हें उस सामग्री के आधार पर फ्लैशकार्ड दिखाकर जो उन्होंने अपलोड की है।
00:25:14यह वास्तव में बहुत ही जमीनी स्तर का प्रयास है।
00:25:16तो कंपनी में बहुत सारे लोग हैं जो शिक्षा के बारे में वास्तव में भावुक हैं और मुख्य उत्पाद लाइन में शिक्षा उपकरण जोड़ना चाहते थे।
00:25:22तो लर्निंग मोड के साथ,
00:25:24हमने जो किया है वह यह है कि यहां-वहां वास्तव में छोटी सुविधाएं जोड़ी हैं,
00:25:28लेकिन छात्रों को सीखने में मदद करने में वास्तव में अच्छा होने के लिए Claude ऐप को तैयार किया है।
00:25:34इसी दौरान,
00:25:35हमने कुछ और सुविधाएं भी जोड़ी हैं जैसे कि परियोजनाओं में कितनी सामग्री जोड़ी जा सकती है इसका विस्तार करना ताकि अधिक से अधिक सामग्री वहां जा सके,
00:25:42कक्षा प्रबंधन प्रणालियों से जुड़ना ताकि सामग्री आसानी से अंदर और बाहर प्रवाहित हो सके।
00:25:46तो यह सिर्फ शुरुआती बिंदु है कि मुझे लगता है कि भविष्य में यह क्या हो सकता है।
00:25:52मुझे लगता है कि जो दिलचस्प है वह कुछ शुरुआती शोध है जो लर्निंग मोड की ओर ले गया,
00:25:56हम विश्वविद्यालय के छात्रों का साक्षात्कार कर रहे थे और हमें किसी तरह पता था कि शिक्षक किसी प्रकार का लर्निंग मोड चाहते थे,
00:26:03वे लगातार कहते रहे,
00:26:04आपका लर्निंग मोड कहां है?
00:26:05और इसलिए मैं सोच रहा था, ठीक है, अब हमें इसे बनाना होगा।
00:26:08लेकिन वास्तव में छात्रों ने थे जिन्होंने मुझे लगता है कि हमारे लिए इस बात को वास्तव में घर ले आए क्योंकि वे,
00:26:13बेशक,
00:26:13एक अलग शब्द का उपयोग करते हैं,
00:26:15जो ब्रेन रॉट है,
00:26:15लेकिन हमने उन्हें ब्रेन रॉट के बारे में बात करते सुना और उन्हें एहसास हुआ कि अल्पावधि में,
00:26:20यह AI चैटबॉट्स का उपयोग करके उन्हें केवल एक असाइनमेंट खत्म करने में मदद कर सकता है।
00:26:24लेकिन जब वास्तव में उनकी मिडटर्म के लिए अध्ययन करने और अवधारणाओं को समझने और आंतरिक बनाने की बात आती है,
00:26:29तो वे Claude का एक ऐसा संस्करण चाहते थे जहां उन्हें इसे इन सभी विभिन्न तरीकों से प्रॉम्प्ट नहीं करना पड़े।
00:26:34बिल्कुल।
00:26:35वे सिर्फ इसे एक असाइनमेंट नहीं देना चाहते थे।
00:26:36यह सिर्फ जवाब नहीं देता।
00:26:37सही है।
00:26:38और असाइनमेंट देने के बजाय,
00:26:39यह आपको उत्तरों के माध्यम से मार्गदर्शन करता है।
00:26:40यदि वे फाइनल के लिए अध्ययन कर रहे हैं,
00:26:42तो आप उन्हें बस एक फ्लैशकार्ड दिखा सकते हैं जो उन्हें सामग्री को याद रखने और सीखने में मदद करता है।
00:26:46तो लर्निंग मोड यही है,
00:26:47क्या यह सिर्फ Claude में इंटरफेस को पूरी तरह से बदल देता है ताकि यह सीखने पर केंद्रित हो।
00:26:51और इस पहले संस्करण को बनाने में कितना समय लगा?
00:26:54तो शुरुआती संस्करण में वास्तव में बहुत कम समय लगा।
00:26:56कई लोग हैं जो इस क्षमता को जोड़ने के बारे में बेहद भावुक हैं।
00:27:00शुरू से अंत तक हमें लगभग दो सप्ताह लगे।
00:27:04और यह अद्भुत था।
00:27:05अविश्वसनीय।
00:27:06हां।
00:27:07इसका दूसरा पहलू,
00:27:08बेशक,
00:27:08है,
00:27:09आप जानते हैं,
00:27:09हम इन प्रशिक्षण कार्यक्रमों पर काम कर सकते हैं,
00:27:11हम अपने उत्पादों और अपने मॉडल में सुधार कर सकते हैं,
00:27:13लेकिन फिर बेशक यह है कि हम बाहरी दुनिया के साथ कैसे साझेदारी करें?
00:27:15हम बस, हम एक टेक कंपनी हैं।
00:27:16हम इस बहुत व्यापक पारिस्थितिकी तंत्र का एक छोटा हिस्सा हैं।
00:27:19और इसलिए आपने बहुत सारा काम किया है जो हमने शिक्षक संघ,
00:27:22AFT जैसी संस्थाओं के साथ साझेदारी करते हुए किया है।
00:27:24हम उन साझेदारियों में क्या शामिल होता है और हम उन पर इतना ध्यान क्यों केंद्रित कर रहे हैं,
00:27:28इसके बारे में अधिक सुनना पसंद करेंगे?
00:27:29हां।
00:27:30मेरा मतलब है, आप और मैं दोनों।
00:27:31लेकिन हां,
00:27:32मुझे लगता है,
00:27:32फिर से,
00:27:33जिस चीज़ को लेकर हम उत्साहित हैं वह यह है कि हमारा कक्षा का अनुभव है।
00:27:35मेरा अपेक्षाकृत पुराना है।
00:27:36मैं COVID से पहले कक्षा में था।
00:27:38मुझे पता है कि वहां बाहर एक बिल्कुल अलग दुनिया है।
00:27:40कोविड से पहले, AI से पहले।
00:27:41कोविड से पहले, AI से पहले।
00:27:42अब तो वो सब मायने ही नहीं रखता।
00:27:46लेकिन हमें इन संस्थाओं के साथ साझेदारी करने का मौका मिलता है,
00:27:48उन शिक्षकों से सीखने का जो वास्तव में कक्षा में पढ़ाते हैं और उन प्रोफेसरों से जो विश्वविद्यालयों में हैं - ताकि हम समझ सकें कि उनके स्कूलों में वास्तव में क्या समस्याएं हैं और क्या चीजें सचमुच अच्छा काम कर रही हैं।
00:27:57और हम दोनों तरफ ध्यान देते हैं - चाहे वो शिक्षकों को प्रशिक्षित करने के लिए शैक्षिक सामग्री हो या फिर ऐसे उत्पाद समाधान हों जो उन्हें अधिक स्वायत्तता और उपकरण देते हैं।
00:28:06तो हां।
00:28:07और इस सबके केंद्र में यह है कि - यह एक सामूहिक मुद्दा है,
00:28:11है ना?
00:28:12पूरी मानवता से जुड़ा एक सामूहिक मुद्दा।
00:28:14और हम इसे हल करने के लिए जो कुछ भी चाहिए,
00:28:17वो सब जानने से बहुत दूर हैं।
00:28:19इसलिए मुझे लगता है कि हमारे सभी कामों की मुख्य धारा यही है - इस बातचीत में और लोगों को शामिल करना।
00:28:24जैसे अगर काफी लोग AI फ्लूएंसी कोर्स करें,
00:28:26तो हमारी उम्मीद है कि फिर वे उस ज्ञान को अपनी संस्थाओं में ले जाएं और ये बातचीत शुरू करें।
00:28:30और जैसा Zoe ने पहले कहा,
00:28:32विद्यार्थी वाकई बहुत समझदार हैं और वे ब्रेन रॉट से बचना भी चाहते हैं।
00:28:37हमें सबसे बेहतरीन फीडबैक हमारे विद्यार्थी उपयोगकर्ताओं से मिलता है,
00:28:40जिन्हें मुझे लगता है कि हम कभी-कभी उतना श्रेय नहीं देते - हम सोचते हैं कि वे निश्चित रूप से इससे धोखाधड़ी करना चाहेंगे।
00:28:45यह एक संस्थागत समस्या है,
00:28:47जरूरी नहीं कि मानवीय,
00:28:48मेरा मतलब है,
00:28:49प्रेरणा की समस्या हो।
00:28:51मुझे लगता है कि हमारा सबसे अच्छा फीडबैक,
00:28:53हमारे सभी उत्पाद उपयोगकर्ताओं से,
00:28:55यह दर्शाता है कि वे इन मॉडल्स पर निर्भरता नहीं चाहते।
00:28:59वे चाहते हैं कि AI के साथ इस सहयोग से उनकी अपनी मानवीय क्षमताएं बढ़ें और बेहतर हों।
00:29:06इसलिए मुझे हम पर सामान्य रूप से अपने उत्पादों में बहुत गर्व है कि हम मानक एंगेजमेंट मेट्रिक्स के लिए ऑप्टिमाइज़ नहीं कर रहे - हम रिटेंशन या उत्पाद पर कितना समय बिताया या उत्पाद पर निर्भरता के लिए ऑप्टिमाइज़ करने की कोशिश नहीं कर रहे।
00:29:19और हम अभी और भविष्य में सक्रिय उत्पाद निर्णय लेते हैं जो कभी-कभी वास्तव में उस बेहतर संवर्धित सोच को प्रोत्साहित करते हैं या फिर,
00:29:27ऐसे समय को प्रोत्साहित करते हैं जब आप AI का उपयोग न करें या जैसा बच्चे कहते हैं,
00:29:32टच ग्रास।
00:29:33मैं उत्साहित हूं कि हम उस रास्ते पर आगे बढ़ते रहें।
00:29:34हां।
00:29:35और वास्तव में,
00:29:36Anthropic में शामिल होने पर मेरे लिए सबसे आश्चर्यजनक बातों में से एक यह थी कि यह एक ग्रोथ-ऑप्टिमाइज़्ड कंपनी नहीं है,
00:29:42है ना?
00:29:42ज्यादातर SaaS कंपनियां उपयोगकर्ताओं,
00:29:44रिटेंशन,
00:29:44इन सभी चीजों के लिए ऑप्टिमाइज़ करना चाहती हैं।
00:29:47Anthropic का हमारे उत्पादों में सफलता कैसी दिखती है,
00:29:49इस पर कहीं अधिक व्यापक दृष्टिकोण है,
00:29:50जो मुझे लगता है कि वाकई दिलचस्प है।
00:29:52हमारे उत्पाद विकास में,
00:29:53यह सिर्फ हमारी शिक्षा पहलों के लिए ही सच नहीं है,
00:29:56बल्कि हम जो कुछ भी बनाते हैं उसके लिए सच है।
00:29:58यह उपयोगकर्ताओं को उत्पाद में व्यस्त रखने के बारे में नहीं है।
00:30:00यह वास्तव में इस बारे में है कि AI का लाभकारी रूप से उपयोग किया जाए और समाज पर प्रभाव डाला जाए।
00:30:06जिस चीज पर हमने बात की वह यह है कि AI का कहीं उपयोग करने या न करने का हर निर्णय एक सोचा-समझा चुनाव है।
00:30:12मुझे नहीं लगता कि हम AI के प्रति एक ऐसे रास्ते पर हैं जहां यह हर जगह होगा।
00:30:17और उम्मीद है कि एक कंपनी के रूप में हम जो काम करते हैं और जो चीजें बनाते हैं,
00:30:22अपने उत्पाद को निश्चित तरीकों से बनाने के लिए जो चुनाव करते हैं,
00:30:26वे उदाहरण पेश कर सकते हैं और लोगों को यह महसूस करने के लिए आमंत्रित कर सकते हैं कि सब कुछ एक सोचा-समझा चुनाव है और कभी-कभी नहीं चुनना उतना ही अच्छा और कभी-कभी बेहतर होता है,
00:30:36है ना?
00:30:36मैं ऐसा भविष्य देखने से नफरत करूंगा जहां शिक्षक उन हिस्सों को AI को आउटसोर्स करें जो मुझे लगता है कि वास्तव में अच्छी शिक्षा बनाते हैं,
00:30:43यानी संबंध वाले हिस्से।
00:30:45जब आप वाकई अपने विद्यार्थियों को समझते हैं और उनके साथ समय बिता सकते हैं और AI का उपयोग इतने सारे तरीकों से किया जा सकता है जो शिक्षकों को उस तरह का काम करने के लिए अधिक समय देता है।
00:30:53और मैं उत्साहित हूं कि हम समय के साथ संस्थाओं से बात करें और उनके साथ ऐसे तरीकों पर चर्चा करें जहां हम उस ज्ञान को बढ़ा सकें जो उनके पास पहले से है,
00:31:02है ना?
00:31:02और जिन विशेषज्ञों के साथ हमने साझेदारी की है,
00:31:05उनके पास आमतौर पर एक स्पष्ट राय है कि कब AI सक्रिय रूप से शैक्षिक परिणामों को नुकसान पहुंचा रहा है।
00:31:09और यह सिर्फ हमारा काम है सुनना और इसे या तो हमारे उत्पादों में या हमारे शैक्षिक कार्यक्रम में लागू करने का प्रयास करना।
00:31:15तो हमने AI शिक्षा पर अपने व्यक्तिगत विचारों के बारे में,
00:31:19एक कंपनी के रूप में हम क्या कर रहे हैं इसके बारे में बहुत बात की है,
00:31:23लेकिन हमने इसे निश्चित रूप से हल नहीं किया है।
00:31:26तो ऐसी कौन सी चीजें हैं जिनके बारे में हम अभी भी अनिश्चित हैं?
00:31:28मेरा मतलब है,
00:31:29मुझे इस पर आपके विचार जानने की उत्सुकता होगी,
00:31:30आप जानते हैं,
00:31:30वे कौन सी चीजें हैं जिन्हें हम अभी भी समझने की कोशिश कर रहे हैं?
00:31:32मेरे पास कुछ चीजें हैं,
00:31:33दोनों काफी अलग हैं,
00:31:34लेकिन एक चीज जिसे हमने पहले छुआ था वह है कि AI बदल रहा है कि आपको क्या पढ़ाने की जरूरत है।
00:31:39आपने कोडिंग का जिक्र किया।
00:31:40हम काफी आश्वस्त हैं कि पांच साल में कोडिंग पाठ्यक्रम बहुत अलग दिखेंगे।
00:31:44मुझे यह देखने में दिलचस्पी है कि चीजें कैसे बदलना शुरू होती हैं और क्या कोई फ्रेमवर्क या वास्तव में कुछ भी ऐसा है जिसे हम इन क्षेत्रों में अकादमिक लोगों की मदद के लिए विकसित कर सकें ताकि वे समझ सकें कि भविष्य में किस तरह के कौशल अधिक संवर्धित हो सकते हैं और किस तरह के कौशलों को अतिरिक्त मानवीय सहायता की जरूरत होगी,
00:32:00जैसे समीक्षा या प्रबंधन।
00:32:02मुझे लगता है कि हम कंप्यूटर साइंस जैसे क्षेत्रों में इसे समझना शुरू कर रहे हैं,
00:32:05लेकिन यह बहुत,
00:32:05बहुत शुरुआती है और हम जानते हैं कि यह कहीं अधिक क्षेत्रों को प्रभावित करने वाला है।
00:32:08इसलिए विशेष रूप से उच्च शिक्षा में,
00:32:10यह कुछ ऐसा है जिसमें मुझे दिलचस्पी है।
00:32:11मैं K-12 में विभिन्न टूल्स के बारे में बहुत सारी चिंताएं सुनता हूं और यह समझने की कोशिश कि जब आप उन टूल्स में डेटा डालते हैं तो उसका क्या होता है।
00:32:19और मुझे लगता है कि अभी कक्षाओं में AI टूल्स का बहुत बड़े पैमाने पर प्रसार हो रहा है और शिक्षक और प्रशासक बहुत अच्छे कारणों से वास्तव में अभिभूत हैं।
00:32:27जैसे बहुत सारी अवधारणाएं हैं जो वास्तव में सभी के लिए नई हैं।
00:32:30डेटा गोपनीयता के ऐसे पहलू हैं जो नए हैं और समझना कठिन है।
00:32:33और इसलिए मुझे यह देखने में बहुत दिलचस्पी है कि वह परिदृश्य कैसे विकसित होता है,
00:32:37क्या हमें डेटा गोपनीयता के बारे में अपनी शिक्षा को वास्तव में बढ़ाने की जरूरत है ताकि लोग परिदृश्य का बेहतर आकलन कर सकें या क्या हम इस क्षेत्र में स्पष्ट विजेता देखना शुरू करते हैं,
00:32:45मैं बस यह देखने में बहुत रुचि रखूंगा कि वहां क्या होता है।
00:32:47मुझे लगता है कि इसके अलावा,
00:32:49प्रौद्योगिकी वास्तव में तेजी से बदल रही है।
00:32:51इसलिए एक चिंता,
00:32:52मुझे यकीन नहीं है कि समय के साथ यह कैसे सामने आएगी,
00:32:54वह यह है कि संस्थाएं कैसे अनुकूलित होंगी?
00:32:57यह आमतौर पर धीमी गति से चलने वाली होती हैं और जानबूझकर उस तरह से बनाई गई हैं।
00:33:00और प्रौद्योगिकी के बदलाव की गति बहुत तेज रही है।
00:33:03यह अनुमान लगाना कठिन है कि छह महीने बाद या एक साल बाद क्या होगा।
00:33:07इसलिए मुझे लगता है कि बदलाव की यह गति और संस्थाएं आमतौर पर नई प्रौद्योगिकी के साथ कैसे अनुकूलित होती हैं,
00:33:11यह एक ऐसा क्षेत्र है जिसके बारे में मैं अनिश्चित हूं।
00:33:13मुझे हमेशा लगता है कि हर जगह,
00:33:15हर संस्था को AI के साथ कुछ न कुछ करने का बहुत दबाव महसूस होता है,
00:33:19बजाय कुछ न करने के।
00:33:21और आप जानते हैं,
00:33:22मुझे कोई अंदाजा नहीं है कि कैसे संतुलित किया जाए या संगठनों को इस तथ्य को संतुलित करने में मदद की जाए कि यह दबाव वास्तव में असली है,
00:33:28लेकिन जब शिक्षा की बात आती है,
00:33:29तो तेजी से आगे बढ़ना और चीजों को तोड़ना एक विकल्प नहीं है,
00:33:32है ना?
00:33:33और यह व्यक्तिगत शिक्षक के लिए और समग्र रूप से पूरी संस्था के लिए बहुत चुनौतीपूर्ण है।
00:33:38Meg, मैं इसे शिक्षा का अनबंडलिंग कहता हूं।
00:33:42एक तो ज्ञान ही है,
00:33:43जिसमें यह AI वास्तव में व्यक्तिगत शिक्षा प्रदान करने में अच्छा है।
00:33:49लेकिन संस्थाएं सिर्फ ज्ञान से अधिक प्रदान करती हैं,
00:33:51विद्यार्थियों में ज्ञान डालने से अधिक।
00:33:52दूसरा वास्तव में यह है कि मेरे कॉलेज में दो बच्चे हैं,
00:33:55वे वहां सिर्फ सीख ही नहीं रहे हैं,
00:33:57बल्कि वहीं वे बढ़ रहे हैं,
00:33:59परिपक्व हो रहे हैं,
00:34:00जिम्मेदारी सीख रहे हैं।
00:34:02तो जो AI वास्तव में अच्छी तरह से हल करता है वह है ज्ञान,
00:34:06ज्ञान प्रदान करना और सीखना।
00:34:08मुझे लगता है कि आगे चलकर एक समाज के रूप में हमें क्या करना होगा वह यह है कि हम ज्ञान हस्तांतरण वाले हिस्से में AI का लाभ कैसे उठाएं,
00:34:14लेकिन इन संस्थाओं को उन सभी अन्य महान भूमिकाओं के लिए भी बनाए रखें जो वे समाज में निभाती हैं।
00:34:18सही है,
00:34:19कुछ हिस्सों को अलग करना,
00:34:21ताकि एक अच्छे शिक्षक का सफलता मानदंड इस चीज का हर एक हिस्सा करना न हो।
00:34:27लेकिन मुझे लगता है कि आप जो कह रहे हैं वह यह है कि एक चीज को अधिक करें और फिर AI को उन चीजों को संभालने दें जो शायद ज्ञान,
00:34:35जैसे अधिग्रहण उन्मुख हैं,
00:34:36लेकिन मुझे नहीं पता,
00:34:38किसी विद्यार्थी के साथ संबंध नहीं,
00:34:40है ना?
00:34:40सही है, सही है।
00:34:41मेरा मतलब है,
00:34:42उदाहरण के लिए,
00:34:43हमें एक फीडबैक मिला जब हम विश्वविद्यालयों का दौरा कर रहे थे कि AI असाइनमेंट बहुत आकर्षक हैं,
00:34:48यह कुछ ऐसा है जो वे करना चाहेंगे।
00:34:50लेकिन AI असाइनमेंट का मतलब है छात्र AI के साथ काम करें,
00:34:53इसलिए यह बड़े असाइनमेंट सेट हैं जिनमें शायद छह महीने लग सकते हैं,
00:34:56लेकिन वे दो हफ्ते में भी पूरे हो सकते हैं।
00:34:57आप उन्हें ग्रेड कैसे देते हैं?
00:34:58सही।
00:34:59सही।
00:35:00तो AI की बहुत अधिक भागीदारी का मतलब है कि बहुत अधिक सीखना हो सकता है,
00:35:05बहुत जल्दी,
00:35:05जैसे-जैसे आप सीखने के पहलू में AI का लाभ उठाते हैं।
00:35:08बाकी सब चीज़ों का क्या जो वे शिक्षक और संस्थान छात्रों को प्रदान कर रहे हैं?
00:35:13मुझे लगता है कि यहीं पर अनबंडलिंग हो रही है और तकनीक और संस्थानों दोनों से सही तत्वों का लाभ उठाया जा रहा है।
00:35:20हाँ।
00:35:21और मेरा मतलब है,
00:35:22मुझे लगता है कि इसका सबसे अच्छा परिदृश्य बड़े पैमाने पर बर्नआउट को कम करना है,
00:35:26जो अधिकांश शिक्षकों के सामने नंबर एक मुद्दा है।
00:35:28यदि आप अनबंडल करते हैं, तो शायद आप यह कर सकते हैं।
00:35:30सही।
00:35:31जहाँ हर शिक्षक वास्तव में कुछ चीज़ों में बहुत प्रतिभाशाली होता है और वे चीज़ें उन्हें बहुत ऊर्जा देती हैं और वे उसमें असाधारण होते हैं।
00:35:36और क्या हो अगर AI उन चीज़ों में उनका समर्थन कर सके जो उन्हें ऊर्जा नहीं देतीं?
00:35:39और मुझे लगता है कि यह उनके व्यक्तिगत जीवन के लिए और फिर उन छात्रों के लिए भी एक बहुत अधिक संपूर्ण प्रणाली बनाता है जिन्हें वे समर्थन दे रहे हैं।
00:35:45यह बातचीत मुझे AI फ्लुएंसी पाठ्यक्रम के एक हिस्से की याद दिला रही है जो हमारे पास शिक्षकों के लिए है और जो मुझे बेहद आकर्षक लगा,
00:35:53जो है AI को असाइनमेंट,
00:35:55अनुभव आदि में इतना एकीकृत करना और इसके बजाय AI उपयोग को ग्रेड करना शुरू करना और परिणामों को उतना ग्रेड नहीं करना,
00:36:02सही?
00:36:03इस बात पर वापस आते हुए कि आप इन लंबी अवधि की परियोजनाओं के बारे में कैसे सोचते हैं या AI की दुनिया में चीज़ें कैसे अलग हैं,
00:36:09इस तरह की सहभागिता बहुत अलग है और AI फॉरवर्ड है जिस तरह से मैं अधिक संस्थानों को अपनाने के लिए उत्साहित हूँ।
00:36:14मुझे लगता है कि आप बिल्कुल सही हैं,
00:36:15जैसे,
00:36:15आप जानते हैं,
00:36:16हमारी बातचीत में एक चीज़ जो सामने आई है वह यह है कि जब आप ग्रेड देते हैं,
00:36:19तो आप जरूरी नहीं कि सिर्फ अंतिम परिणाम को ग्रेड कर रहे हों,
00:36:21बल्कि यह भी देखते हैं कि छात्र उस परिणाम तक कैसे पहुंचे?
00:36:23उन्होंने तकनीक का उपयोग कैसे किया?
00:36:24आगे-पीछे क्या है?
00:36:25यह भी सीखने का हिस्सा बन जाता है।
00:36:30यहाँ हमारे एक चीफ मार्केटिंग के लोगों ने एक बार मेरे साथ बैठकर कहा था,
00:36:34आप जानते हैं,
00:36:35मुझे लगता है कि AI की असली शक्ति प्रक्रिया है।
00:36:38मुझे लगता है कि वास्तव में हम इसी मूल बात पर पहुँच रहे हैं,
00:36:41सही?
00:36:41हाँ।
00:36:42मैं मॉडल ट्रेनिंग के दृष्टिकोण से भी उत्सुक हूँ कि हम क्या कर सकते हैं,
00:36:47जैसे,
00:36:47मेरी किसी ऐसे व्यक्ति के साथ बहुत अच्छी बातचीत हुई थी जिसने एपिस्टेमिक्स के दर्शन का अध्ययन किया था,
00:36:53सही?
00:36:54जैसे आप कैसे जानते हैं कि कुछ सच है?
00:36:56और उन्होंने इस बारे में एक बेहतरीन बात कही कि AI किसी भी अन्य प्रकार की बुद्धिमत्ता की तुलना में,
00:37:00जिसका मनुष्यों ने सामना किया है,
00:37:02अधिक आसानी से वास्तव में आत्मविश्वास से भरा हो सकता है,
00:37:05सही,
00:37:05या ऐसी चीज़ें कह सकता है जो इतनी यथार्थवादी लगती हैं।
00:37:08और आमतौर पर एक इंसान में,
00:37:09किसी ऐसे व्यक्ति बनने के लिए बहुत करिश्मा और अभ्यास की आवश्यकता होती है जो ऐसा कह सके और सच्ची बातें न कहे।
00:37:15लेकिन AI के साथ,
00:37:16आप इसका सामना हर समय कर रहे हैं और यह पहचानने की हमारी मानवीय क्षमता कि क्या सच है और क्या नहीं,
00:37:21इस बात पर आधारित है कि हम अन्य मनुष्यों में कैसे पहचानते हैं,
00:37:24जो सफल नहीं हो सकती जब आप इसे AI पर लागू कर रहे हों,
00:37:27सही?
00:37:27यह एक पूरी तरह से अलग चीज़ है जिसे सुलझाना और यह पता लगाना है कि आप कैसे कर सकते हैं,
00:37:32क्या आप AI व्यक्तित्व को उस क्षेत्र से अधिक मिलाते हैं या आप लोगों को सच की पहचान करने का एक नया तरीका सिखाना शुरू करते हैं?
00:37:39और मेरा मतलब है,
00:37:40मेरा हॉट टेक यह है कि मुझे लगता है कि बाद वाला थोड़ा अधिक शक्तिशाली है क्योंकि यह सभी प्रकार के प्रेरक लेखन,
00:37:48प्रेरक सोच के खिलाफ एक अच्छा टीका भी है,
00:37:51चाहे वह AI हो या इंसान।
00:37:53लेकिन वह आलोचनात्मक सोच,
00:37:54इस तथ्य पर वापस जाते हुए कि AI बस हमें उन चीज़ों से समझौता करने के लिए मजबूर कर रहा है जो पहले से मौजूद हैं,
00:37:58मुझे लगता है कि उस आलोचनात्मक सोच को सिखाना वास्तव में कठिन है।
00:38:01हाँ।
00:38:02और यह बाल मनोविज्ञान पर वापस जाता है, सही?
00:38:03जैसे हमारे पास अब डिजिटल नेटिव्स की यह पूरी पीढ़ी है जो स्पैम टेक्स्ट को बहुत स्पष्ट रूप से पहचान सकती है जब कि यह कुछ लोगों के लिए वास्तव में कठिन है।
00:38:10और जैसे, AI नेटिव पीढ़ी क्या है?
00:38:12वह कैसी दिखती है?
00:38:13और बच्चों के विकास पर इसका क्या प्रभाव पड़ता है?
00:38:15जैसे ऐसी चीज़ें हैं जो हम अभी तक नहीं जानते।
00:38:16खैर इसे समाप्त करने के लिए,
00:38:18क्योंकि मुझे लगता है कि हम हमेशा के लिए चल सकते हैं।
00:38:22मैं आप सभी से यह सुनना चाहूँगा कि जैसे-जैसे हम पाँच साल आगे के बारे में सोचते हैं।
00:38:27शिक्षण और सीखने के लिए सफलता कैसी दिखती है?
00:38:29पाँच साल AI की दुनिया में भविष्यवाणी करने का एक पागलपन भरा समय है।
00:38:33मुझे लगता है कि मैं आपको अपनी उम्मीद बताऊंगा, सही?
00:38:35मुझे नहीं पता कि सफलता कैसी दिखती है,
00:38:37लेकिन मुझे पता है कि मुझे क्या उम्मीद है,
00:38:39जो यह है कि शैक्षणिक संस्थानों में,
00:38:41शिक्षकों के पास व्यक्तिगत रूप से रिश्तों और पालन-पोषण के हिस्से में संलग्न होने के लिए बहुत अधिक समय हो।
00:38:48आप जानते हैं,
00:38:48एफ्रेन की बात पर वापस जाते हुए,
00:38:50शायद यह ज्ञान अर्जन का वह हिस्सा नहीं है जिसमें शिक्षक उतना भाग लेते हैं बल्कि उस ज्ञान को आपके जीवन और दुनिया के बड़े पारिस्थितिकी तंत्र में संश्लेषित करना और यह समझना कि किसी भी व्यक्ति को सीखने में सबसे अच्छी तरह से कैसे मदद की जा सकती है।
00:39:06क्योंकि हम अभी भी इस भविष्य में सभी अद्वितीय व्यक्ति हैं और उस विशिष्टता का जश्न मनाना और जोर देना कुछ ऐसा है जिसकी मुझे उम्मीद है कि हम शिक्षा के साथ पहुंच सकते हैं।
00:39:14सही।
00:39:15मुझे लगता है कि पाँच साल बहुत लंबा समय है,
00:39:18लेकिन मुझे लगता है कि मेरे लिए तब तक सफलता यह दिखती है कि ग्रह पर हर व्यक्ति के पास किसी भी समय उनके लिए तैयार एक व्यक्तिगत ट्यूटर हो।
00:39:27और फिर अगर हमने वह संक्रमण सफलतापूर्वक किया है,
00:39:30तो हमारे संस्थान जीवित रहेंगे और हमारे समाज में पहले से ही जो महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहे हैं वह निभा रहे होंगे।
00:39:36मेरे लिए,
00:39:37मुझे लगता है कि यह उस आलोचनात्मक सोच के हिस्से पर वापस जाना है।
00:39:39मैं चाहता हूँ कि हर व्यक्ति,
00:39:41वास्तव में हर छात्र,
00:39:42हर शिक्षक के पास AI का उपयोग करने और सीखने के बारे में साझा शब्दावली और सांस्कृतिक समझ हो।
00:39:48और मुझे लगता है कि AI का उपयोग करने पर बहुत अधिक विवेक और प्रतिबिंब और बस जानबूझकर होना चाहिए।
00:39:54मुझे पता है,
00:39:54मुझे ऐसा लगता है कि मैं इस पर एक टूटे रिकॉर्ड की तरह वापस जाता हूँ,
00:39:58लेकिन क्या यह बेहतरीन नहीं होगा यदि हर एक छात्र यह बता सके कि वे AI का उपयोग कब करना चाहते हैं,
00:40:03कब नहीं करना चाहते और क्यों,
00:40:04जैसे अपनी आदतों और आप कैसे सोचते हैं और आप कैसे सबसे अच्छा सीखते हैं,
00:40:08के बारे में ज्ञान का वह व्यक्तिगतकरण बहुत रोमांचक है।
00:40:11और मैं ऐसा हूँ,
00:40:12यह एक शॉर्टहैंड हेयूरिस्टिक है,
00:40:13मुझे लगता है,
00:40:14इसके लिए कि सफलता कैसी दिख सकती है।
00:40:15या शायद दूसरी ओर,
00:40:16जैसे उन्हें वह निर्णय नहीं लेना पड़े क्योंकि तकनीक उत्पाद है।
00:40:20उत्पाद ही अच्छी तरह से अनुकूलित है।
00:40:21हमें उन दोनों की जरूरत है।
00:40:22हाँ।
00:40:23साथ में।
00:40:24निश्चित रूप से।
00:40:25उत्पाद और अनुभव और शिक्षा सभी को हाथ में हाथ मिलाकर चलना होगा।
00:40:27मुझे लगता है कि वह चीज़ जिस पर मैं वापस जाता रहता हूँ,
00:40:30जो मेरे लिए आशावाद लाती है क्योंकि कुछ दिनों में इस काम में बहुत निराशावाद होता है।
00:40:34नौकरियाँ बदल रही हैं और हमें कोई अंदाज़ा नहीं है कि क्या हो सकता है,
00:40:36आप जानते हैं,
00:40:36हमारी नौकरियाँ।
00:40:37और बहुत व्यक्तिगत ज़िम्मेदारी जो हम किसी भी,
00:40:39आप जानते हैं,
00:40:40घटित होने वाली चीज़ों पर महसूस करते हैं।
00:40:43लेकिन साथ ही,
00:40:43मैं एक ऐसी दुनिया में देखता हूँ जहाँ,
00:40:45आप जानते हैं,
00:40:46बुद्धिमत्ता प्रचुर मात्रा में होती जा रही है और इसे हमेशा कमोडिटाइज़ किया जाता है।
00:40:50मुझे लगता है कि यह अब मनुष्यों के रूप में हमारी परिभाषित विशेषता नहीं रहेगी।
00:40:56और यह किसी बिंदु पर डरावना हो सकता है।
00:40:57लेकिन मुझे यह भी लगता है कि यह मुक्तिदायक है क्योंकि पिछले कुछ सौ वर्षों से,
00:41:01मुझे लगभग ऐसा लगता है कि हमने अपनी कुछ मानवता खो दी है जैसे-जैसे,
00:41:04आप जानते हैं,
00:41:05आपके पास औद्योगिक क्रांति है और हम इन सभी चीज़ों को करने में सक्षम हैं,
00:41:08लेकिन हम कार्यालयों में जाकर कार्य कर रहे हैं और खुद को उस काम से परिभाषित कर रहे हैं जो हम करते हैं।
00:41:13और यह वह चीज़ नहीं हो सकती जो हम सबसे अच्छा कर सकते हैं,
00:41:15आप जानते हैं,
00:41:16अब से पाँच साल बाद।
00:41:17लेकिन ऐसी बहुत सी चीज़ें हैं जो एक शिक्षक करता है जो एक डॉक्टर करता है जो वास्तव में मानवीय हैं जो बुद्धिमत्ता नहीं हैं,
00:41:24आप जानते हैं।
00:41:24और इसलिए मैं लगभग चीज़ों को छीनने के लिए उत्साहित हूँ।
00:41:29और इसलिए हमारे लिए और मुझे लगता है कि हमारी शिक्षा प्रणाली इसके मूल में वास्तव में उस पर ध्यान केंद्रित करती है जो हमें मानव बनाता है।
00:41:35ऑक्सफोर्ड के एक प्रोफेसर ने यह बेहतरीन उद्धरण कहा था जिसके बारे में मैं हर समय सोचता हूँ,
00:41:40जो कहते हैं,
00:41:40"मुझे लगता है कि AI का युग अच्छे सवाल पूछने का युग होगा।"
00:41:44और यह कुछ ऐसा है जो ज़रूरी नहीं कि बहुत कुछ जानने से आता हो,
00:41:47सही?
00:41:48यह सिर्फ जिज्ञासु होने के बारे में है और फिर जो भी जवाब आपको मिलते हैं उनके प्रति थोड़ा समझदार और संशयवादी होने के बारे में है,
00:41:52जो फिर बेहतर सवाल उत्पन्न करते हैं।
00:41:54और मुझे लगता है कि हमारी जेब में AI के व्यक्तिगत ट्यूटर के साथ,
00:41:58सवाल पूछने की दुनिया बेहद खुल गई है और मानव इतिहास में हमारे पास जो भी कभी रहा है उससे कहीं आगे।
00:42:04और हमें बस लोगों को उस मानसिकता की ओर मार्गदर्शन करना होगा जो उन्हें अच्छे सवाल पूछने की अनुमति देती है।
00:42:09किसी समस्या के होने के लिए इससे बेहतर समय कभी नहीं रहा।
00:42:11किसी समस्या के होने के लिए इससे बेहतर समय कभी नहीं रहा, हां।
00:42:12मुझे लगता है कि यह समाप्त करने का एक बिल्कुल सही तरीका है।
00:42:14खैर, आप सभी का धन्यवाद।
00:42:15समय निकालने के लिए धन्यवाद।