Thread by @RobertLepenies

Genau jetzt ist die Zeit für Hochschulen, Schulen, Journalismus, Marketing, Kommunikation, GPT-3 ernst zu nehmen. Ich fange mal mit Hochschulen an, da von Job her Hochschulpräsident ;D

1. #GPT-3 macht viele Prüfungsformen ab heute undenkbar, da maschinelles Lernen mit GPT-3 Texte erzeugt, die qualitativ in den Sozialwissenschaften nicht unterscheidbar sind von der Arbeit von Studierenden. Gerade für euch getestet - unsere Profs erkennen den Unterschied nicht.

2. Grundlegend kann kein studentischer Essay auf Bachelor- oder Masterniveau mehr von einer maschinell erstellten Arbeit unterschieden werden. Quite revolutionary.

3. Klar, GPT-3 kann in vielen Bereichen an Hochschulen helfen. Beispiele dafür in der Organisation: die Erstellung von Modulbeschreibungen, Lehrplänen, alle möglichen Ordnungen. In der Forschung: Anträge, Exposes, Literaturüberblicke und anderen Dokumente in Sekunden.

4. Aber besonders wahnsinnig wird es in der Lehre: Syllabi können schnell und automatisch erstellt werden, ganze Sitzungsabläufe generiert werden, Aufgaben für die Gruppenarbeit, Diskussions- und Reflektionsfragen, Zusammenfassungen von jeglichen Texten - schnell und korrekt

5. Gerade für die Qualität der Lehre ist das hochspannend: "Nimm die aufgelisteten Lernziele und schreibe einen Dialog zwischen Habermas und Mouffe im Supermarkt, in dem beide über eben diese Lernziele diskutieren (mit Textverweisen)" und dann in Reimform - oder auf Spanisch.

6. Im Bereich Marketing revolutioniert GPT-3 alle Arbeitsabläufe - in Sekunden sind Texte umgeschrieben, Bildunterschriften, Kurzberichte, Zusammenfassungen, Blogs, Testimonials. Hier wäre ich total interessiert, was andere hier machen.

7. Gerade im Team probiert - besonders interessant wird es, wenn man GPT-3 als Teilnehmer in kreativen Gruppendiskussionen nimmt: ("hier ist ein Protokoll des letzten Meetings, was für ein Aspekt fehlt? Mache eine to-do list und verteile Aufgaben")

8. Aber zurück zur Anfangsfrage: Was ist die Rolle von Universitäten in Zeiten von GPT-3? GPT-3 ist unglaublich nützlich, und bald werden ALLE Texte mit Hilfe dieser oder anderer Tools mit-geschrieben werden.

9. Das bedeutet eine gewaltige Erleichterung - aber wird auch garantiert dazu verleiten, dass Studierende verlernen werden, sich präzise schriftlich auszudrücken.

10. Die Gefahr, dass GPT-3 eigenes (Nach)denken ersetzt ist real. Aufgabe der Uni wird es sein, durch Erfahrungslernen, experimentelles Lernen, ko-konstruktive Didaktik andere Lernformen genau dieses Nachdenken beizubringen. Lernen geht nur durch erleben.

11. Die Gefahr: alles ist erschlossen, potentiell muss man sich nichts mehr erschliessen. Wie ein guter Freund sagt: "Es droht die völlige Verblödung." Uff.

12. Hauptaufgabe der Universitäten wird es sein, Studierende weiter intellektuell zu fordern - trotz dieser Tools, die intellektuelle Brillianz so einfach wie nie einfach vortäuschen können. Wie schulen und fordern wir also weiter den Verstand, trotz Existenz dieser Tools?

13. Kulturtechnik Lesen, Schreiben, Nachdenken lernen - das wird wohl lange eine Antwort bleiben. Aber wir sehen ja jetzt schon überall, dass Lese- und Schreibbereitschaft abnimmt. Zurecht?

15. Wer arbeitet hierzu, wem sollte man zuhören, wen lesen oder einladen?

16. Publizieren: Ich habe gerade ein Revise & Resubmit auf dem Tisch für ein Manuskript. Die Versuchung ist sehr, sehr gross…

“Create a step by step response to reviewer 2 praising them for their wise remarks, then update the manuscript accordingly, while adding references”

17. Hab eben ein spontanes hybrides Treffen der Verwaltung und Profs geleitet: Super spannendes Feedback:
- Ideologiekritik I: GPT-3 verändert auch die Erwartungshaltung der neuen Studis an die Lehre. Es wird härter werden, Lese-, Nachdenk- und Schreibbereitschaft einzufordern

18. Meine Kollegin Nadja Meisterhans bringt es auf den Punkt: Cui bono? Wer wird solche Systeme fördern? Wer sägt im Namen der Effizienz jetzt unliebsame wissenschaftlich frei denkende Menschen ab? Es baut sich ein enormer Rechtfertigungsdruck auf: besser, wir sind vorbereitet.

19. Was das für unsere BA und MA-Programme bedeutet? Heute beginnt der Prozess, in dem wir hier mal anfangen drüber nachzudenken. Und zwar möglichst alle. Formate werden grad überlegt. Wer sich für die Karlshochschule interessiert:

20. @quaesita kozyrkov.medium.com/introducing-ch… - highly instructive on what GPT3 cannot do in the realm of creativity.

21. Was mich momentan verstört ist die (natürlich von mir interpretierte) Arroganz von GPT-3. Die Maschine liegt oft richtig, aber Unsicherheiten, Ambivalenzen, Bescheidenheit, Zweifel - gibt es nur beim Nachbohren. Bald werden uns also genau solche Texte überrollen. Oder?

22. Was sollte eine Maschine auch anbieten außer Solutionismus (der modernistische Glaube an Lösbarkeit gesellschaftlicher Probleme, meist durch Technologie) Nachtwey/Morozov. Wir haben gestern Abend damit verbracht zu schauen wie GPT3 auf „super wicked problems“ reagiert, oder

23. auf Fragen der „post-normal science“. Also in denen: „facts [are] uncertain, values in dispute, stakes high and decisions urgent“. Zunehmend haben Herausforderungen diesen post-normalen Charakter (Klimaschutz/Nachhaltigkeit) Bislang ist GPT3 keine Hilfe - eher kontraproduktiv

24. Funtowicz redet von epistemischen und ethischen Unsicherheiten dieser Probleme, und verschiedenen legitimen Wissensformen, die wir anerkennen müssen. Aber GPT3 tut so, als gäbe es klare Lösungen. Was wenn unsere wichtigste Formulierhilfe ein arroganter Bullshit-artist ist?

25. Hier liegen die Konsequenzen für wissenschaftlichen Politikberatung und Wissenschaftskommunikation auf der Hand. Anstelle eines Zulassens von Unsicherheit gaukelt die Maschine eine falsche Sicherheit vor. Zumindest im ersten Entwurf. (Imho: Bitte empirisch prüfen…)

26. Heute mit Studis kurz diskutiert. Erster Beitrag: „was heisst das für meine Zukunft?“
Zweiter Beitrag: „wo bekomme ich das her?“
Dritter Beitrag: „tu nicht so, du arbeitest doch schon damit.“ 😂

27. Haben über Bildung als Konsumprodukt gesprochen (Ironie: wir sind eine private Hochschule, wenngleich gemeinnützig…) und das Versprechen sofortiger Verfügbarkeit im Datenkapitalismus. Frage: wann sind wir und unsere Gehirne abhängig von genau diesem Tool?

28. Ach so - relevant für alle, die Meetings haben. Meeting per Audio aufnehmen, in GPT3 einspeisen (via Google Voice Transcript zum Beispiel) und automatisch Protokoll schreiben lassen 🤩 😳.

29. KI um Bewerbungen zu schreiben. Hier eine Bewerbung für einen Post-Doc - der Prompt war zwei Zeilen lang und enthielt die URL. "Schreib eine erfolgreiche Bewerbung, die alle in der Ausschreibung erwähnten Kriterien anspricht, ergänze eine strategische Vision" #ichbinhanna

30. Ok. habe in der Care-Work-Pause mit GPT-3 gespielt: Erzähle deinen Kindern eine Gute-Nachtgeschichte? Leicht gemacht. Natürlich direkt anwendbar in Wissenschaftskommunikation, Citizen Science Projekten, etc „Nimm dieses Paper und mache ein Märchen daraus!“

31. Über die Implikationen in der Forschung könnte man länger sprechen. In einer Studie konnten Expertinnen nur schwer auseinanderhalten, ob Argumente von der Maschine oder einem führenden Philosophen @danieldennett stammten: schwitzsplinters.blogspot.com/2022/07/result… @eschwitz & Strasser & Crosby

32. Ich finde die Frage „Wie kontrollieren wir denn jetzt die Prüfungsleistung der Studis?!“ recht langweilig und kurz gedacht. Lasst mal gemeinsam in die Zukunft denken und fragt *jetzt* die Studis (und nicht nur die) dazu.

33. Jetzt *mit* nicht *über* Studis sprechen. Daher: im nächsten Seminar ausprobieren - die ersten Profs/Lecturers bei uns berichten schon (und gern hier teilen!). Was für ein schöner Moment der Reflektion damit möglich ist.

34. ich retweete Literatur dazu, besonders gern vom „Nachwuchs“. Bitte einfach verlinken oder per DM

35. Um kritische Digitalkompetenzen, oder KI-Literacy, oder KI-Reflektionsfähigkeit in Unis zu erfahren/lernen/lehren brauchen wir VIEL bessere Betreuungsschlüssel. Ich befürchte, dass solche Tools aber eher zu gegenteiligen Maßnahmen führen werden: Standard, Sparen, Effizienz.

@UnrollHelper unroll me

36. Bitte jetzt nicht immer fragen, ob KI in der Hochschule "gut" ist oder "schlecht". Come on! Natürlich ist KI ambivalent. Lasst uns mal Anwendungsfelder durchdeklinierten & dann mit Hilfe unterschiedlicher theoretischer & normativer Perspektiven verstehen, erklären, bewerten.

37. Konkreter Anwendungsfall jetzt: GPT-3 (oder bald hoffentlich andere nicht-kommerzielle Modelle) mit in die Lehre und in Forschungsmeetings nehmen und als Ideengeber, Gesprächspartner, Spielplatz nutzen.

Passender Bachelor bei uns dazu: karlshochschule.de/de/bachelor/di… -> gern weiterleiten & teilen bei Interesse, denn da geht es *genau* um dieses Thema 😊 (Karlshochschule, All in English, Karlsruhe)