Un ghid al profesorului pentru sustenabilitatea AI

Învățați sustenabilitatea AI ca o întrebare cu dovezi, nu o regulă conform căreia fiecare prompt este bun sau rău. Serviciile AI folosesc energie electrică, apă de răcire și echipamente fizice, dar o „interogare” nu are o amprentă fixă. Dimensiunea modelului, sarcina, lungimea răspunsului, hardware-ul, costul general al centrului de date și sursa de electricitate contează.

Elevii ar trebui să fie capabili să distingă energia de carbon și apă, să urmărească o revendicare la sursa acesteia, să explice incertitudinea și să aleagă un instrument proporțional. Evitați să-i faceți pe tineri să se simtă responsabili pentru deciziile de infrastructură controlate de furnizori și instituții. Alegerile personale pot reduce risipa; achizițiile, proiectarea produselor și politicile publice modelează sistemul mai larg. Scopul clasei este o agenție informată: folosiți inteligența artificială atunci când sprijină învățarea, puneți la îndoială marketingul de mediu nesuportat și recunoașteți când este suficient software-ul obișnuit.

Stabiliți un model comun clar

Începeți cu o descriere fizică. Un prompt călătorește la un centru de date, este convertit în jetoane și procesat de cipuri specializate. Modelul citește intrarea și generează ieșire, de obicei câte un jeton la un moment dat. Rețeaua, memoria, răcirea și conversia puterii susțin acest lucru. Ce se întâmplă când trimiteți un mesaj AI oferă o secvență prietenoasă pentru elevi.

Apoi separați trei termeni pe tablă. Energia este energie electrică consumată. Carbonul operațional depinde de modul în care este generată acea electricitate; o contabilitate mai largă a carbonului poate include producția și construcțiile. Apa poate fi folosită pentru răcire, generarea de energie și fabricarea cipurilor, cu efecte locale care depind de deficit și de timp.

Agenția Internațională pentru Energie Raport Energie și AI este o sursă puternică la nivel de sistem. Acesta acoperă centrele de date, mai degrabă decât să pretindă că fiecare watt poate fi alocat cu grijă unei singure întrebări din clasă. Această distincție îi ajută pe elevi să țină împreună două idei: un mesaj text obișnuit poate fi mic, în timp ce cererea agregată care se extinde rapid poate încă să conteze.

Învață incertitudinea fără a preda neputința

Numerele nu sunt de acord pentru că limitele lor nu sunt de acord. O sursă poate măsura acceleratorul în timpul calculului activ; un altul poate include mașini inactive, procesoare, memorie, răcire și pierderi de putere. O medie de furnizor poate combina multe modele și lungimi de solicitare. O estimare de cercetare poate modela hardware pe care nu îl poate observa direct.

Oferiți elevilor o carte sursă cu patru coloane: produs și data; măsurat sau estimat; limita inclusă; informații lipsă. Cereți-le să păstreze etichete precum „mediană”, „medie” și „scenariu”. Nu ar trebui niciodată să facă o medie a cifrelor contradictorii doar pentru a produce un răspuns ordonat.

Google studiul primar al lui Gemini Aplicațiile sunt utile pentru că sunt metoda include cipuri active, capacitate inactivă, sisteme gazdă și supraîncărcarea centrului de date. De asemenea, se limitează la Google produsul, perioada de timp și limita aleasă. Acea combinație – utilă și limitată – este tonul de modelat.

Treechat lui metodologie de asemenea, descrie o estimare operațională bazată pe model, nu o citire directă a contorului sau o declarație completă a ciclului de viață.

Folosiți mesaje de discuție care expun compromisuri

Următoarele solicitări funcționează în perechi, seminarii sau un bilet de ieșire scris:

• Un model mic dă un răspuns slab de două ori; un model mai mare răspunde corect o dată. Care este alegerea mai durabilă și ce dovezi lipsesc?
• Ar trebui o școală să prefere un instrument cu o estimare scăzută per-prompt sau unul care publică emisii totale anuale mai mici? Pot conta ambele valori?
• Utilizarea apei pentru răcire este întotdeauna dăunătoare sau sursa, sezonul, deficitul și metodele alternative de răcire schimbă judecata?
• Dacă o companie finanțează plantarea de copaci, de ce ați avea nevoie înainte de a-și numi AI „neutru în carbon”?
• Cine are mai mult control asupra amprentei AI: un student, un profesor, un cumpărător de școală, un furnizor de cloud sau un organism de reglementare a energiei electrice?
• Când o explicație generată de inteligență artificială adaugă suficientă valoare educațională pentru a justifica folosirea ei în loc de căutare sau de un manual?

Nu notați elevii când ajung la un răspuns moral aprobat. Notați calitatea limitei, dovezilor și raționamentului. The Întrebări frecvente privind impactul asupra mediului AI poate servi ca referință de pornire, nu ca foaie de răspuns.

Încercați două activități sincere în clasă

Pentru un audit al revendicărilor, dați grupurilor o postare socială sau un titlu despre apă, energie sau copaci AI. Elevii localizează sursa originală și identifică produsul, anul, unitatea, numitorul și excluderile. Ei rescriu titlul astfel încât să rămână exact. Acest lucru învață alfabetizarea media fără a avea nevoie de acces la datele furnizorilor privați.

Pentru un exercițiu de proiectare a sarcinilor, setați un singur obiectiv de învățare - poate explicați fotosinteza unui elev mai tânăr. Grupurile proiectează trei rute: fără IA generativă, un model text mic și un asistent cu funcții grele. Ei prezic ce pași adaugă valoare, ce date vor fi trimise și ce părți necesită probabil mai mult calcul. Apoi evaluează calitatea răspunsului și își revizuiesc predicția.

Nu prezentați timpul de răspuns, citirea bateriei dispozitivului sau pictograma interfeței unui furnizor ca măsurătoare directă a energiei. Dacă nu există o dezvăluire comparabilă, „nu putem determina câștigătorul” este o constatare de succes. ale UNESCO Cadrul de competențe AI pentru profesori plasează sustenabilitatea alături de agenție umană, etică, fundamente și pedagogie; activitatea ar trebui să mențină acele obiective împreună.

Stabiliți o practică proporțională în clasă

O normă viabilă este: folosiți instrumentul aprobat cel mai puțin complex care îndeplinește scopul învățării. Căutați surse. Folosește un calculator pentru aritmetică. Utilizați un model mic pentru sprijinul de rutină a limbajului. Rezervați sisteme mai mari de raționament, imagine sau cercetare pentru sarcinile în care capacitatea lor este relevantă.

Solicitați rezultate concise, decupați contextul irelevant și evitați generarea multor variante de unică folosință. Dar nu transformați numărarea jetoanelor într-o diagramă de comportament și nu pedepsiți un cursant care are nevoie de tehnologie de asistență. Accesibilitatea, suportul lingvistic și siguranța pot justifica calculul. Durabilitatea este o considerație în pedagogia bună, nu un concurs de raționalizare.

Fiți explicit cu privire la confidențialitate și evaluare. Urmați politica instituțională, evitați să încărcați informații personale despre studenți și spuneți studenților când este permis suportul AI și cum ar trebui să fie recunoscut. ale UNESCO îndrumări pentru IA generativă în educație și cercetare recomandă utilizarea adecvată vârstei, centrată pe om și atenție la protecția datelor.

Pune întrebări mai bune instituției tale

Nu ar trebui să se aștepte ca profesorii să auditeze singuri un serviciu cloud global. Întrebați echipele de achiziții dacă furnizorii dezvăluie opțiunile de model, energia specifică sarcinii, cheltuielile generale ale centrului de date, limitele apei și impactul anual absolut. Întrebați dacă interfața permite utilizatorilor să aleagă un model mai mic și dacă face vizibile apelurile de instrumente.

Includeți studenții în această anchetă. Ei pot redacta întrebări, pot compara răspunsurile furnizorilor și pot identifica unde afirmațiile de marketing depășesc dovezile. Al nostru ghidul elevului pentru impactul AI asupra mediului le oferă o listă de verificare paralelă, în timp ce alegerea unui asistent AI în funcție de consumul de energie explică de ce numai numele modelelor sunt insuficiente.

Păstrați răspunsurile și revizuiți-le atunci când contractele, instrumentele sau dezvăluirile furnizorilor se schimbă.

Terminați cu agenție, mai degrabă decât cu alarmă. O clasă responsabilă poate folosi inteligența artificială cu atenție, poate cere o dezvăluire mai clară și poate recunoaște în continuare incertitudinea. Lecția nu este „niciodată să nu întrebi”. Este „înțelegeți locul de muncă, folosiți instrumentul potrivit și păstrați dovezile atașate fiecărei revendicări”.