AI-verktyg för både anställda och studenter vid LiU – vad innebär det?

Nu gäller det att hålla ordning på namnen – fort går det, och alltid en pedagogisk utmaning att lära andra om nya verktyg som inte ens behåller samma namn i mer än några månader. Och för att göra det lite mer knepigt – de namn vi nu ska hålla reda på är väldigt snarlika.

Jag pratar om de AI-verktyg som Microsoft erbjuder anställda och studenter vid LiU som bygger på chatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer).

  1. Microsoft Copilot (tidigare Bing Chat) går att använda som anställd och nu även som student vid LiU genom att logga in med ditt LiU-id: https://copilot.microsoft.com/
  2. Från januari 2024 erbjuds 300 anställda vid LiU att bli testpiloter av Microsoft 365 Copilot – dvs en copilot integrerad i Microsofts program: Outlook, Word, Powerpoint m.m.

För att kunna använda den här typen av AI-verktyg behövs kunskap om det som kallas “prompt engineering” – du behöver kunna föra ett samtal med din hjälpsamma chatbot och ge den rätt sorts instruktioner. Frågan är – hur gör jag det? Här följer några grundläggande tips – men bäst är att pröva sig fram och saknar du idéer i början: tänk ut olika roller du kan tänkas ha, med behov av svar från en chatbot.

Var tydlig i dina instruktioner

Exempel Middag

  1. Vad ska jag äta till middag?
  2. Vad ska jag äta till middag som tar max 20 minuter att laga?
  3. Vad ska jag äta till middag som tar max 20 minuter att laga? Jag äter gärna medelhavsinspirerad mat men klarar inte av färsk koriander. Utgå från grönsaker det är säsong för i Sverige i januari.

Vad visar detta exempel? Chatbotten är ingen tankeläsare, ju mer specifika detaljer desto mer relevans i de svar som levereras.

Vem är det som ger instruktionen?

Fundera över hur du beskriver dig själv, din utgångspunkt och behov i relation till den instruktion du ger chatboten. Det går även att be chatbotten att anta en specifik roll när den ska leverera sitt svar.

Exempel Middag

  1. Vad ska jag äta till middag som tar max 20 minuter att laga? Utgå från grönsaker det är säsong för i Sverige i januari. Ge även förslag på efterrätt som passar en laktosintolerant person.
  2. Ge förslag som passar en kvinna som styrketränar 3 ggr i veckan.
  3. Ge förslag som passar en familj där ett barn har svårt för såser. Svara så att en 10-åring med viss erfarenhet av matlagning kan laga middagen.

Exempel Kurs i programmering

  1. Skapa en kursplan i grundläggande programmering för årskurs 5. Kursen ska genomföras på två veckor fördelat på 1 timme x 10 veckodagar. Kursen använder sig av Scratch.
  2. Skriv ett välkomstbrev som om du vore läraren i kursen som även inkluderar en första övningsuppgift i Scratch.
  3. Skriv en vänlig utvärdering av kursen i grundläggande programmering för årskurs 5 som om du vore en pojke i årskurs 5 som hellre arbetat i Roblox Studio än Scratch.

Ge exempel på vad du menar

Exempel Kurs i programmering

Ge förslag på övningar till en kurs i grundläggande programmering i Scratch för årskurs 5 som kompletterar dessa (klistra in instruktionen från Digitala lektioner: Gör och förstå geometriska figurer med Scratch). Skriv svar i punktform.

Portionera ut instruktionen

Jobba successivt och i dialog med chatbotten. Ju längre instruktion i en och samma prompt – desto större risk för syftningsfel. Det är bättre att ta lite i taget, utvärdera resultatet, be om ändringar enligt dina önskemål och fortsätta tills du är nöjd med resultatet.

Förbättra resultatet tillsammans

…med chatbotten. I detta ingår även att du ger exempel på vad du menar. Utgångspunkten är det du redan skrivit eller skapat och du skriver instruktioner som syftar till att bearbeta och förhoppningsvis förbättra något tillsammans med chatbotten. Det är dock viktigt att kolla av om detaljer såsom antal ord eller specifika stil och genreval verkligen stämmer med det du strävar efter.

Exempel 

Skriv en sammanfattning av denna text <inklistrad text> på max 200 ord.  = Det är inte säkert att antalet ord stämmer.

Gör den här texten mer sammanhängande <inklistrad text> = Blev den bättre eller…t o m sämre?

Ge förslag på andra sätt att beskriva detta <inklistrad text> = Ett sätt att komma åt språkliga tics eller överanvända uttryck?

Skriv om detta <inklistrad text> så det blir en sonett = Blev det verkligen en sonett enligt konstens alla regler?


Jag stannar här, och lämnar över testandet till er – det är ändå bäst att lära sig genom att använda sin egna, högst konkreta situation för att förstå och se möjligheterna med AI-verktyg inom högre utbildning.

Lycka till!

Lucka 8: Konst och stilar gestaltade med generativ AI

(eller – vad jag lärt mig genom att testa bildgeneratorn Musavir samt DALL-E via Bing)

Konst och visuell kommunikation är något jag både genom studier, arbetsliv och fritidsintressen hållit levande genom åren. Att då utforska generativ AI med ett mer visuellt fokus kändes rätt naturligt, även om det inte är riktigt lika lätt att använda gratistjänster som det är med chatGPT. I sitt grundutförande använder sig de flesta bildorienterade tjänster av tokens eller credits, du har ett antal att använda per vecka och efter det får du betala (alternativt vänta rätt länge på ditt sökresultat.

De tjänster jag testat hittills är:

  • Midjourney (kräver att du använder Discord)
  • Musavir (Google-konto mfl)
  • DALL-E via Bing (Microsoftkonto)
  • Starryai (Google-konto mfl)

Jag har väl inte varit jätteimponerad av DALL-E via Bing men testade den och Musavir för att se vad generativ AI kan ge för resultat på en prompt som i grunden är den samma men som modifieras i relation till konsthistoriens genrer, stilar och konstnärer.

Grundprompt

A still life painting of a wooden table standing in a kitchen, there is a vase on the table with wildflowers in it.

A still life painting of a wooden table standing in a kitchen, there is a vase on the table with wild flowers in it. AI-generated image from Musavir.
Musavirs version
A still life painting of a wooden table standing in a kitchen, there is a vase on the table with wild flowers in it. AI-generated image from DALL-E
DALL-E

Van Gogh

A still life painting of a wooden table standing in a kitchen, there is a vase on the table with wildflowers in it. In the style of Van Gogh.

A still life painting of a wooden table standing in a kitchen, there is a vase on the table with wildflowers in it. In the style of Van Gogh. AI-generated image.
Musavir

Renaissance style

A still life painting of a wooden table standing in a kitchen, there is a vase on the table with wildflowers in it. In renaissance style.

A still life painting of a wooden table standing in a kitchen, there is a vase on the table with wildflowers in it. In renaissance style. AI-generated image.
Musavir

Crayon drawing by a 8-year-old

A still life crayon drawing of a wooden table standing in a kitchen, there is a vase on the table with wildflowers in it, made by a 8-year-old.

A still life crayon drawing of a wooden table standing in a kitchen, there is a vase on the table with wildflowers in it, made by a 8-year-old. AI-generated image

Pixel art

A still life painting of a wooden table standing in a kitchen, there is a vase on the table with wildflowers in it. As pixel art.

A still life painting of a wooden table standing in a kitchen, there is a vase on the table with wildflowers in it. As pixel art. AI-generated image.

Print by Andy Warhol

A still life painting of a wooden table standing in a kitchen, there is a vase on the table with wildflowers in it. As a print by Andy Warhol.

A still life painting of a wooden table standing in a kitchen, there is a vase on the table with wildflowers in it. As a print by Andy Warhol. AI-generated image.

Saker som inte funkade

Varken Musavir eller DALL-E klarade i det här experimentet att gestalta Duchamp, dadaism, surrealism, folk art, Turners akvareller eller materialval så som pencil art.

Men – det är som det brukar med generativ AI, det som inte alls funkar idag kan mycket väl ha förbättrats avsevärt om några år. Det jag funderar över i nästa steg är om det går att använda dessa bilder för att se, jämföra och värdera i relation till konsthistoriens klassiker. Vad ÄR det som definierar Van Gogh? På vilka grunder har en bild som ska gestalta renässanskonst gjort ett urval av färger, former, skuggor? Känner vi igen något från kända konstverk? Vilka stilar prickar ett AI in perfekt och vilka är för komplexa eller underrepresenterade i träningsdatat för att ge bra resultat?

Fnys inte åt fnösket

Photo by Benjamin DeYoung on Unsplash

När tändstickorna tog över marknaden under andra hälften av 1800-talet försvann så småningom kunskapen om hur man gör upp eld från grunden, åtminstone hos de flesta. Därigenom försvann också en del av kulturen. Ingen behövde längre veta vilka träd man skulle plantera och hur man skulle behandla dem för att odla fnösktickor. Ingen behövde heller veta hur man rensar, kokar och manglar den skördade tickan. Gjorde det något att nästan alla glömde bort hur vi gjort upp eld de senaste tusen åren? Varje förändring innebär en risk att förlora något och en chans att vinna något annat. Tack vare vår moderna, offentligt finansierade museiverksamhet behöver vi nuförtiden inte vara särskilt oroliga för att väsentlig kunskap ska gå helt och hållet förlorad. Fnöske och flinta är idag något vi hittar på Skansen.

Det finns säkert många som även idag kan göra upp eld på mer eller mindre gammalmodiga sätt. Man kan göra det som en kul grej i scouterna, men det kan också ha en djupare mening. Du kan känna en koppling till dina förfäder, känna att du är en del av ett större sammanhang, av en lång tradition som sträcker sig tusentals år bakåt i tiden. Det är en känsla som du antagligen inte får av en tändsticka eller en tändare. Du kan också känna dig förberedd inför den stora kollapsen, när civilisationen bryter samman. Men – handen på hjärtat – vi kommer nog aldrig återgå till en tid när vi i någon större skala tänder elden med eldstål.

Kanske står vi nu inför ett liknande kulturellt skifte. Kanske kommer kunskapen om hur man skriver en text från grunden inte längre att finnas hos de breda folklagren i framtiden. Med hjälp av olika AI-tekniker kommer vi kanske i framtiden inte att behöva hålla i pennan eller trycka på tangenterna. Vi kan diktera, gestikulera eller kanske bara tänka lite diffust, och så formas en sammanhållen berättelse. Och den kanske inte ens uttrycks i gammaldags bokstäver. Det händer nog inte imorgon. Det kanske till och med dröjer tills du har gått i pension. Du kommer kanske sitta på hemmet och tänka tillbaka på den gamla goda tiden när du använde reservoarpennor, skrivmaskiner, bärbara datorer, smarta telefoner. Hur det än blir kommer viss kunskap, vissa förmågor att bli mindre viktiga i framtiden.

Vilken av de tekniker som du använder dagligen kommer först hamna på museum?

AI för lärare

Det är svårt att sia om exakt när och hur AI kommer förändra vårt sätt att arbeta. Enligt Gartners “Hype Cycle” befinner sig AI just nu på toppen av uppblåsta förväntningar och kommer inte bli produktivt förrän om 5-10 år. Jag kan hålla med om att förväntningarna ibland är överdrivna, men det finns många som gör produktiva saker med generativ AI redan nu. Det gamla sättet att tänka kring innovationer känns förlegat i ljuset av de snabba förändringar vi sett det senaste året.

När man ser exempel på AI-tjänster som kan skapa företagsloggor eller generera influencerinlägg är det lätt att avfärda generativ AI som något ytligt. Dessa leksaksverktyg påverkar inte oss på universitetet, för vi sysslar med “riktig” kunskap, sådan som endast kan uppnås efter långa och intensiva studier. Om man på det sättet körsbärsplockar de allra töntigaste exemplen är det klart att ingen blir intresserad av AI, men om vi tittar lite djupare på tekniken bakom dessa tjänster har vi all anledning att ta ett par steg tillbaka och fundera över hur högre utbildning och forskning kommer påverkas.

Många har uttryckt oro inför hur generativ AI påverkar tillförlitligheten hos hemtentor. Och det är klart att om studenterna har tillgång till tjänster som snabbt kan generera grammatiskt korrekt text som i många fall dessutom även är innehållsmässigt okej, så kan vi inte i framtiden lita särskilt mycket på hemtentor. Vi behöver hitta sätt att tänka om när det gäller examination, och det är något som har diskuterats flitigt under det senaste året.

Men det är nästan mer intressant att fundera över hur vårt arbete som lärare kan underlättas genom generativ AI. Jag tror att vi först behöver försöka tillämpa AI själva, innan vi kan förstå tekniken tillräckligt bra för att kunna säga till studenterna vad de får och inte får använda. Och här måste vi tänka utifrån flera horisonter. För det första behöver vi fundera över vad vi kan göra redan idag, med de tjänster som finns här och nu. För det andra behöver vi fundera över vilka tjänster som kanske finns imorgon. Och vilka tjänster vi själva vill vara med och utveckla.

Det sägs ibland att AI i framtiden kommer ersätta X% av alla jobb, och många värden på X har kastats runt i debatten. Men det betyder inte nödvändigtvis att X% av alla anställda kommer sparkas. Det innebär snarare att av de tusen olika sysslor som du ägnar dig åt under en arbetsdag, så kan X% av dessa effektiviseras och kanske försvinna helt om du tar hjälp av olika AI-tjänster. Tänk efter själv. Hur många gånger under en arbetsdag producerar du text i olika former? Vid alla sådana tillfällen kan du ta hjälp av en generativ AI. Du kanske inte delegerar uppgiften helt och hållet till en AI, utan att titta på resultatet, men du kan ta hjälp av en AI för att generera idéer och utkast, omformulera på ett enklare eller mer formellt sätt, o.s.v. Du blir helt enkelt mer effektiv, på samma sätt som vi alla blev lite mer effektiva genom att använda skrivmaskiner, ordbehandlare, miniräknare, e-post, etc. Jag vet att ordet “effektiv” får det att klia hos många lärare som gärna börjar mumla något om NPM, men se det som en möjlighet att göra din vardag lite mindre stressande.

Vi är många som har provat att diskutera med ChatGPT, mest eftersom det var den tjänst som först slog igenom på bred front. Men i dess kölvatten har en lång rad mer specialiserade tjänster dykt upp. Bakom en del av dem hittar vi förstås entreprenörer som vill tjäna storkovan på den senaste trenden, men många är skapade av enskilda entusiaster eller små företag som brinner för att stödja en viss grupp. Inom utbildningssektorn finns det många nya verktyg som, även om de just nu inte känns klockrena för universitetslärare, ändå indikerar vart utvecklingen är på väg.

Jag har testat ett sådant verktyg som heter Eduaide. Det finns i en begränsad gratisversion som är ganska lätt att använda. Hela idén med Eduaide är att hjälpa lärare som behöver planera, genomföra och examinera elever eller studenter. Tjänsten verkar främst inriktad mot grundskola och är begränsad till några ämnen, men konceptet är intressant.

Screenshot of the Eduaide service

Eduaide innehåller flera olika verktyg. Det finns en Content Generator som kan skapa ett femtiotal olika typer av innehåll. Jag kan få en lektionsöversikt, en bedömningsmatris, skisser för presentationer, övningar, projekt, självtester, m.m. Sedan finns det en Teaching Assistant som kan hjälpa mig att formulera kursplaner eller nyhetsbrev, anpassa material för studenter med särskilda behov eller generera aktiviteter för team building. Feedback Bot kan ta emot en students svar och, baserat på kriterier som jag själv bestämmer, generera förslag till återkoppling. Assessment Builder skapar examinationsfrågor av olika slag och sist men inte minst finns en chat där jag kan bolla allmänna idéer med systemet. Det mesta som systemet genererar behöver förstås bearbetas för att kunna användas i klassrummet, men för de ämnen som jag testat får jag rätt bra förslag på lektionsplaneringar, övningsuppgifter och provfrågor, även om det mesta är på en lite för låg taxonomisk nivå för högre utbildning.

Här följer några fler exempel på liknande tjänster. De flesta är inriktade mot grundskolan, men de kan ändå vara intressanta att testa för oss som universitetslärare: Diffit, ConkerCuripodLesson LabMagicSchoolQuestionWellTeach AnythingThe Educator AI. Och stort tack till Organised Educator för alla tips.

Troligen kommer vi inte att använda just ChatGPT så mycket i framtiden. Istället kommer AI att bli en naturlig del i andra verktyg som vi redan använder. I vår kommer vi troligen få tillgång till Microsoft Copilot, vilket alltså innebär att vi kommer ha AI inbyggd i alla våra vanliga kontorsprogramvaror. AI kommer bli lika vanligt, lika självklart och lika irriterande som alla andra verktyg som en gång var nya. Och den som redan nu testar och utforskar möjligheterna kommer ha ett stort försprång i framtiden. Hur kommer du använda AI för att förenkla ditt arbete som lärare under vårterminen 2024?

 

Vad är naturligt?

Meanderslingorna i en flod och rotsystemet hos ett träd är båda resultat av naturliga processer. Vi kan förstås debattera vad som egentligen är “naturligt” tills korna kommer hem, men låt oss för ett ögonblick lämna den intressanta diskussionen därhän. Även om vi kanske inte förstår alla detaljer så inser vi att det någonstans finns en naturvetare som kan förklara för oss exakt vad det är som ligger bakom hur floder och rötter sprider ut sig. Vi tillskriver därför inte dessa processer några intentioner. Det ligger inget medvetande bakom att det ser ut så här. Det bara blir så. Det betyder inte att vi inte kan tycka att det är vackert. De flesta människor har förmågan att bli hänförda av både stora och små företeelser i naturen.

Konst, och andra kulturella artefakter producerade av människor, brukar vi däremot anta är resultatet av ett medvetet arbete, ofta med en tydlig intention. Även om grottmålningarna har flera tusen år på nacken är de med största sannolikhet gjorda av mänsklig hand. Och vi är rätt säkra på att nedanstående text är skriven av en människa, även om han kanske var ett udda exempel med ibland oklara intentioner.

Vi har länge trott oss lätt kunna avgöra vad som är producerat av en människa och vad som är resultatet av en naturlig process. Men med generativ AI kan vi inte längre vara helt säkra. Generativ AI kan producera många olika slags media som är förvillande likt något människoproducerat. Jag bad DALL-E producera “a cave painting, on a wall of stone, with crude images of wild animals in red-brown color” och fick något som mycket väl skulle kunna vara ett foto från någon sydeuropeisk grotta. Jag bad ChatGPT skriva “en kort inledning (runt 200 ord) till en roman och försök få det att låta som att August Strindberg hade skrivit den” och fick en text som visserligen innehåller ett par böjningsfel, men som har någon typ av mörkt stråk i sig.

Någonstans finns en datavetare eller ingenjör som kan förklara för oss exakt vad det är som ligger bakom att DALL-E producerar en grottmålning eller att ChatGPT skriver en inledning till en roman. Det går att bryta ner dessa processer i sina beståndsdelar, till ettor och nollor om man så vill. Det är inget magiskt eller mystiskt. Det är helt naturligt. Generativ AI har inga intentioner, inget medvetande. Intentionen sitter alltid hos den som håller i verktyget. Och mina intentioner med att välja just dessa exempel bland biljoner andra möjliga är att få dig att fundera över vad som egentligen är naturligt, vad som är äkta eller autentiskt. Och jag vill få dig att inse att vi nog behöver definiera om de här orden, eftersom världen numera är lite annorlunda.

Bilder från Wikimedia Commons (Marko Randjic, Vinayaraj, David Stanley).