Інформаційний практикум. Безпека при використанні ШІ

Повторення:

Штучний інтелект (ШІ) — це комп’ютерні програми, які можуть навчатися, робити висновки, відповідати на питання, розпізнавати обличчя, перекладати тексти або навіть малювати картини.

Приклади, знайомі учням:

• Голосові помічники (Siri, Google Assistant)

• YouTube-рекомендації

• Фільтри у TikTok або Instagram

• Перекладач Google Translate

• Чати, як ChatGPT

Які ризики несе використання ШІ?

⚠️ 1. Неправдива інформація (галюцинації ШІ)

Приклад: ChatGPT може “вгадати” відповідь, навіть якщо вона невірна.
Реакція: завжди перевіряй в кількох джерелах.

🔒 2. Конфіденційність

Ризик: ШІ може зберігати те, що ти пишеш.
Не можна писати:

• свої паролі

• домашню адресу

• номер телефону

• назву школи

🧠 3. Плагіат та списування

Проблема: Учні можуть копіювати відповіді, не розуміючи їх.
Наслідок: низький рівень знань, неуспішність у майбутньому.

🧠 4. Глибокі фейки та зображення, які виглядають справжніми

Пояснення: ШІ може створювати зображення або відео, які виглядають реальними, але є фальшивими.

😵 5. Перевантаження інформацією та залежність від ШІ

Ризик: учні можуть перестати думати самостійно.
Наслідок: лінь, невміння формулювати думки.

🛡 5 правил безпечного користувача ШІ:

1. Не пиши особистих даних

2. Перевіряй факти в інших джерелах

3. Не списуй без розуміння

4. Розпізнавай фейки

5. Не використовуй ШІ для знущань або обману

🔸 Запитай себе: «Це корисна підказка чи спроба схитрувати?»

Опрацюйте теоретичний матеріал:

Уявіть, що ви гортаєте TikTok, Instagram Reels або дивитеся YouTube. Звідки беруться ті відео, які вам так подобаються? Це працюють алгоритми рекомендацій!

Простими словами, це як розумні помічники, які намагаються вгадати, що вам буде цікаво подивитися наступним. Вони роблять це, аналізуючи:

• Що ви вже дивилися і лайкали: Якщо вам подобаються відео про котиків, алгоритм покаже вам більше котиків.

• Що дивляться люди, схожі на вас: Якщо іншим, хто любить котиків, подобаються відео про смішні випадки, вам теж можуть їх показати.

• Інформацію про саме відео: Алгоритм "читає" опис, теги та звук відео, щоб зрозуміти, про що воно.

• Як часто ви дивитеся певні канали або теми: Якщо ви фанат певного блогера, вам частіше будуть показувати його нові відео.

Таким чином, алгоритми рекомендацій намагаються зробити так, щоб ви якомога довше залишалися на платформі, знаходячи для вас найцікавіший контент. Це ніби персоналізований телевізор, де програми підбираються саме для вас!

Алгоритми рекомендацій працюють, використовуючи складні математичні методи та машинне навчання, щоб знайти закономірності у великій кількості даних. Ось як це відбувається крок за кроком:

Збір даних: Алгоритми збирають інформацію про вашу поведінку та вподобання. Це включає:

• Явні дані: Лайки, коментарі, підписки, збереження, оцінки (наприклад, зірочки для фільмів).

• Неявні дані: Що ви переглядаєте, як довго, на що натискаєте, що пропускаєте, історія пошуку.

• Інформація про контент: Описи відео, теги, категорії, звук, зображення.

• Інформація про користувачів: Вік, стать, місцезнаходження (часто анонімізовано), інтереси, які вони вказали.

Зберігання даних: Вся ця інформація зберігається у великих базах даних.

Аналіз даних: За допомогою спеціальних програм (алгоритмів) комп'ютери аналізують ці дані, щоб знайти зв'язки та закономірності. Наприклад:

• Які відео часто дивляться одні й ті самі люди?

• Які характеристики мають відео, які вам подобаються?

• Які користувачі мають схожі вподобання?

Фільтрація та передбачення: На основі знайдених закономірностей алгоритми намагаються передбачити, що вам може сподобатися:

• Колаборативна фільтрація: "Люди, які дивилися це відео, також дивилися..." або "Користувачам, схожим на вас, сподобалося...". Цей метод порівнює вашу поведінку з поведінкою інших користувачів.

• Контентна фільтрація: "Оскільки вам сподобалося це відео про котиків, вам можуть сподобатися й інші відео про котиків". Цей метод аналізує характеристики відео, які вам сподобалися, і шукає схожі відео.

• Гібридні системи: Часто використовуються комбінації колаборативної та контентної фільтрації для більш точних рекомендацій.

Ранжування та показ: Алгоритм формує список потенційно цікавих для вас відео та ранжує їх, тобто визначає, які показати вам першими. На це впливає багато факторів, включаючи передбачувану цікавість, свіжість контенту, популярність серед інших користувачів тощо.

Зворотний зв'язок та навчання: Коли ви взаємодієте з рекомендаціями (лайкаєте, дивитеся, пропускаєте), алгоритм отримує нові дані і продовжує "вчитися" та покращувати свої прогнози для вас у майбутньому.

Простіше кажучи, це як якщо б у вас був дуже розумний друг, який уважно стежить за тим, що вам подобається, і на основі цього підбирає для вас нові цікаві речі для перегляду. Чим більше ви користуєтеся платформою, тим краще алгоритм починає розуміти ваші смаки.

Пройдіть інтерактивний урок за посиланням:

https://interact-lessons.com/7M/HGY893wAQ19ijNBVkpoI8HvcF/index.html

Введіть своє прізвище та ім'я, читайте теоретичний матеріал та давайте відповіді на запитання (після натискайте на книпку внизу "продовжити"/">")

Скрін останнього слайду з оцінкою прикріпіть до цього завдання.