多伦多大学人工智能任务组于2024年春季成立，旨在应对生成式人工智能（GenAI）的出现，并制定一项全面的愿景和战略。报告强调了人工智能的变革潜力及其带来的机遇与风险，并提出了成为“人工智能就绪”的机构的建议。
当前形势：
- 生成式人工智能（GenAI）及其他机器学习（ML）技术能够预测、描述和利用数据中的模式，生成文本、图像等信息，并用于规划、预测、任务自动化和增强以及数据分析。
- 多伦多大学在人工智能研究方面具有悠久历史，但GenAI对高等教育的影响始于2022年底。
- 大学已采取初步行动，包括成立咨询小组、开发资源与指南，但挑战仍存在，尤其是在评估包含写作和编程的学科的学习方面。
工作组的建议：
- 成立六个工作组，分别探讨人工智能对教学与学习、研究、学生服务、人才战略与行政管理、运营与规划以及技术、数据治理与数字信任的影响。
- 各工作组提出了针对不同领域的建议，例如重新设计评估以强调批判性思维、开发人工智能素养计划、创建人工智能辅导系统的标准等。
机遇与风险：
- 人工智能在大学中的应用存在广泛机遇，包括个性化学习支持、简化的研究流程、提升的学生服务以及改进的管理效率。
- 同时，也存在风险，如人工智能输出的质量、准确性和性质，对环境的影响，信息安全，以及人工智能侵蚀人类机会和关系的可能性。
大学框架、指南、政策及原则：
- 许多大学已制定指南、框架和政策，描述了在学术活动中使用GenAI的适当方式或其他考虑因素。
- 多伦多大学应考虑现有的政策（例如学术诚信政策）在人工智能存在的情况下如何以新的方式被解释或实施。
一所大学“AI准备好了”意味着什么：
- 人工智能就绪的机构能够按照自身的价值观和优先事项来应对人工智能的机会和风险，并快速响应人工智能发展。
- 多伦多大学应将大学社区、公众和更广泛的世界福祉置于中心，确保人工智能的使用符合大学使命、价值观和优先事项。
想象2030：U of T活动的未来状态：
- 2030年的教学与学习：学生将能识别AI使用是导致技能退化还是支持学习，教师将利用AI工具支持学生学习，并重新设计评估方式。
- 2030年研究：研究人员将利用AI进行知识翻译和解释，研究管理流程将通过人工智能支持得到精简，研究生将接受有关在研究中负责任和批判性地使用AI的指导。
- 2030年管理与运营：人工智能将以支持大学使命、价值观和社区的方式融入行政工作，自动化或加速事务性任务，并支持人类判断和专业发展。
- 2030年学生服务：人工智能将以支持大学使命、价值观和社区的方式融入学生服务，加速转学学分评估，促进案件管理，并增强排课和招生计划的制定。
建议：
- 支持和发展多伦多大学的AI专业知识。
- 建立人工智能采用表（AIAT）并采用既定流程。
- 开发“AI厨房”和AI工具的可用性。
- 通过人工智能响应团队提供人工智能支持。
领导力机遇：
- 多伦多大学应利用其人工智能专业知识、数据治理框架和可持续发展承诺，在高等教育领域成为负责任人工智能使用的领跑者。
- 大学应召集学者和专家来共同探讨人工智能问题，并为塑造许多学科和专业领域人工智能的使用方向及新兴规范做出贡献。
结论：
多伦多大学应优先推进人类知识和社会发展，并利用技术与我们的使命保持一致。通过专家指导、素养提升、支持和技术手段，该大学将能够研究和实验人工智能，同时强调数字信任和基于原则的使用。
