The global landscape of academic guidelines for generative AI and Large Language Models

要約

学界における生成人工知能（GAI）および大規模な言語モデル（LLMS）の統合は、潜在的な教育的利益と倫理的考慮事項に関する世界的な言説を促進しました。
肯定的な反応は、共同の創造性、教育へのアクセスの増加、トレーナーと研修生のエンパワーメントなど、いくつかの可能性を強調しています。
しかし、否定的な反応は、倫理的な複雑さ、革新と学問の完全性のバランス、不平等なアクセス、誤った情報のリスクに関する懸念を引き起こします。
グローバルおよび国家指令の体系的な調査とテキストマイニングベースの分析、独立した研究からの洞察、および80の大学レベルのガイドラインを通じて、この研究は、教育におけるGAIとLLMSがもたらす機会と課題についての微妙な理解を提供します。
倫理的な考慮事項に対処し、公平なアクセスと教育結果を確保しながら、これらの技術の利点を活用するバランスの取れたアプローチの重要性を強調しています。
この論文は、アカデミアにおけるGAIとLLMSの統合を導くための責任ある革新と倫理的慣行を促進するための推奨事項で締めくくります。

要約(オリジナル)

The integration of Generative Artificial Intelligence (GAI) and Large Language Models (LLMs) in academia has spurred a global discourse on their potential pedagogical benefits and ethical considerations. Positive reactions highlight some potential, such as collaborative creativity, increased access to education, and empowerment of trainers and trainees. However, negative reactions raise concerns about ethical complexities, balancing innovation and academic integrity, unequal access, and misinformation risks. Through a systematic survey and text-mining-based analysis of global and national directives, insights from independent research, and eighty university-level guidelines, this study provides a nuanced understanding of the opportunities and challenges posed by GAI and LLMs in education. It emphasizes the importance of balanced approaches that harness the benefits of these technologies while addressing ethical considerations and ensuring equitable access and educational outcomes. The paper concludes with recommendations for fostering responsible innovation and ethical practices to guide the integration of GAI and LLMs in academia.

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