Gervigreind, djúpfölsun og upplýsingaóreiða

Tilgangur

Að nemendur öðlist djúpan skilning á hvernig gervigreind og djúpfölsun (deepfakes) ógna upplýsingavistkerfi samfélagsins og hvernig hægt er að bregðast við á ábyrgan hátt.

Hæfniviðmið og námsmarkmið

Hæfniviðmið

Nemandi getur greint, borið saman og metið á gagnrýninn hátt trúverðugleika og áreiðanleika gagna, upplýsinga og stafræns efnis

Námsmarkmið:

1.1: Nemandi getur greint einkenni djúpfölsunar í myndum, hljóði og myndböndum
1.2: Nemandi getur rætt samfélagslegar, pólitískar og siðferðilegar afleiðingar gervigreindarbúins efnis
1.3: Nemandi getur þróað leiðbeiningar fyrir sjálfan sig og aðra um hvernig á að meta gervigreindarbúið efni

Getustig og forsendur nemenda

Lestur: Framúrskarandi lestrar- og greiningarfærni.
Tækni: Örugg færni í netnotkun og gagnrýnni miðlanotkun.
Aðrar forsendur: Nemendur þurfa reynslu af gervigreindargreiningu og falsfréttum frá fyrri árgöngum.

Lýsing á kennslustund

Nemendur rannsaka hvernig gervigreind er notuð til að búa til sannfærandi en falskar upplýsingar: texta, myndir, hljóð og myndbönd (deepfakes). Þeir greina raunveruleg tilvik, meta samfélagslegar afleiðingar og þróa eigin leiðbeiningar um hvernig á að greina og bregðast við gervigreindarbúnu efni.

Verkefnalýsing:

Kennarinn sýnir þrjú dæmi um gervigreindarbúið efni: (1) texta sem inniheldur tilbúnar staðhæfingar og falskar tilvísanir, (2) AI-myndir sem líta út eins og ljósmyndir, (3) deepfake-myndskeið af þekktri persónu. Nemendur greina hvert dæmi og leita að vísbendingum um fölsun. Kennarinn kynnir raunverulegt tilvik þar sem deepfake hafði alvarlegar afleiðingar (t.d. pólitísk áróðursmyndbönd eða fjársvik). Nemendur rannsaka tilvikið í pörum og skrifa greiningu. Í seinni hlutanum vinna nemendur í litlum hópum að því að þróa „Leiðbeiningar um gervigreindarlæsi” — handbók sem útskýrir hvernig á að greina og bregðast við gervigreindarbúnu efni. Hópar kynna leiðbeiningar sínar og bekkurinn ræðir bestu aðferðirnar saman.

Verkfæri og hugbúnaður

Tölvur með nettengingu — Tækjabúnaður

Nemendur þurfa aðgang til rannsóknar og greiningar á gervigreindarefni.

Dæmi um deepfakes og gervigreindarefni — Námsefni

Raunveruleg dæmi gera greininguna áþreifanlega og áhugaverða.

Google Docs eða Microsoft Word — Hugbúnaður

Til ritunar leiðbeininga og greiningar.

Kennsluaðferðir

Tilfellisrannsókn (case study)

Nemendur rannsaka raunveruleg tilvik þar sem deepfakes eða gervigreindarefni hafði alvarlegar afleiðingar.

Rannsóknargrundvöllur: Tilfellisrannsóknir tengja nám við raunveruleikann og dýpka skilning á flóknum samfélagslegum málefnum (Yin, 2018).

Hönnunarhugsun (design thinking)

Nemendur þróa eigin leiðbeiningar til að bregðast við gervigreindarbúnu efni.

Rannsóknargrundvöllur: Hönnunarhugsun þjálfar nemendur í lausnamiðaðri og skapandi nálgun á flókin vandamál (Brown, 2008).

Matsaðferðir

Nemendur greina réttilega einkenni gervigreindarbúins efnis í dæmunum.
Tilfellisrannsóknin er ítarleg og vel rökstudd.
Leiðbeiningarnar eru raunhæfar, skýrar og sýna djúpan skilning á efninu.

Aðlögun

Aukin áskorun

Nemendur rannsaka tæknilegar lausnir til greiningar á deepfakes (t.d. lýsigögn, tæknilegar vísbendingar) og skrifa fræðilega greiningu.

Stuðningur

Kennarinn veitir nemendum greinilega merkt dæmi og leiðbeinandi spurningar til greiningar.

Þverfaglegar tengingar

Samfélagsfræði: Lýðræði, pólitísk áróður og upplýsingaöryggi.
Tölvunarfræði: Gervigreind, vélanám og takmarkanir tækni.
Siðfræði: Siðferðileg ábyrgð í stafrænum heimi.