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生成式人工智能使用方法（二）

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學生如何在作業和考試中使用生成式人工智能 使用生成式人工智能來解決數學作業和考試問題應謹慎對待。雖然人工智能可以是解決數學問題的強大工具，但重要的是要理解基本概念和原則，並將人工智能工具作為自己知識和技能的補充。此外，檢查人工智能工具生成的解決方案以確保準確性，並理解解決方案的生成方式也很重要。 • 理解問題：在使用生成式人工智能來解決編碼/數學問題之前，重要的是要閱讀並理解問題陳述和要求。這將幫助您有效地使用人工智能工具，並確保生成的解決方案符合要求。 • 選擇正確的工具：有許多不同的生成式人工智能工具可用於編碼，選擇最適合您要解決的問題的工具非常重要。 • 有效使用工具：選擇了人工智能工具後，重要的是要有效地使用它來生成解決方案。這可能涉及輸入一些初始代碼或提供一些上下文供工具使用。確保您了解工具的工作方式以及任何可能的限制。 • 檢查解決方案：即使人工智能工具生成了解決方案，仔細檢查它以確保其正確並符合問題的要求也很重要。如果人工智能工具生成的解決方案不正確或不完整，您可能需要修改它或添加其他信息以使其正常工作。 • 理解解決方案：即使人工智能工具生成了解決方案，了解解決方案的工作方式和正確性也很重要。這將幫助您從解決方案中學習並將知識應用於未來的編碼問題中。如果您不理解解決方案的工作原理，您可能會在使用相同方法解決其他問題或修改解決方案以滿足不同要求時遇到麻煩。 • 將人工智能作為學習工具：生成式人工智能可以是編碼的強大學習工具，幫助學生解決複雜問題並學習新的編碼技巧。然而，重要的是將人工智能作為自己理解和技能的補充，而不是替代品。確保花時間了解人工智能工具的工作方式以及為什麼它生成了它所做的解決方案，並使用獲得的知識來提高自己的編碼能力。 此指引是基於由ChatGPT（由gpt-3.5-turbo提供動力）的回應所開發的。 利用生成式人工智慧協助的評分方案 每個作業和考試問題，學生必須提交兩個答案。第一個解答是由生成式人工智慧產生，必須包括提示或查詢以及軟體輸出。此提交可以是文字、複製並貼上，或使用截圖工具捕捉圖像。第二個解答必須是學生自己的工作，可以是與生成式人工智慧產生的解答相同，也可以是基於軟體輸出的不同解答。 每個問題的評分方案如下： • 如果學生的解答是正確的，問題將獲得滿分，無論是否與生成式人工智慧產生的解答相同。 • 如果學生的解答是錯誤（「...
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生成式人工智能使用方法（一）

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最近，科大發送了一封電子郵件，鼓勵我們擁抱人工智能技術，長遠來說使用它們來幫助學生學習。因此，本周要求所有老師考慮如何應對學生使用生成式人工智能技術（例如ChatGPT或Notion AI）。我認為這些技術非常強大，學生應該盡早學習如何使用它們來幫助他們的學習。所以，當學校要求我們決定是否允許學生使用這些技術時，我非常支持。然而，由於學校沒有提供任何關於如何把生成式人工智能技術整合到現有課程或如何調整成績安排的指導，因此我們有責任根據我們所教授的課程為學生設計合適的指引。 本學期，我教授的科目都與報告有關，學生不需要做任何功課或參加任何考試，只需提交一份研究報告。如果允許學生使用生成人工智能技術，是否意味著他們只需按一個按鈕就能讓人工智能寫出整份報告呢？下學期，我將教授一門應用電腦學習的微積分課程，我允許學生在考試時使用網絡搜索任何相關的資訊。在上學期第一次開設這門課程時，生成人工智能技術的計算能力還不夠強，因此我允許學生使用任何可用的支援。但在下學期，當學生被允許使用生成式人工智能技術在網上搜索如何解決數學問題時，我應該如何處理？是否應該允許他們使用？ 因此我編寫了兩份指引：一份簡要介紹學生如何使用這項新技術來幫助他們撰寫學習報告，另一份為我下學期教授的微積分課程設計的評分標準。
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與ChatGPT對話（二）

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  另外，因為自己在另外一個學期會教授一門用電腦編寫程式去計數的科目，所以也想知道這些聊天機械人是否能夠解答冷門科目上面的數學問題。上一個學期在教授這門科目時，因為容許同學們使用網上編寫程式工具，所以甚至在考試的時候，也容許同學們在網上搜尋答案。自己甚至乎跟同學們說，如果你們問Siri，他可以回答的話你也可以使用他的答案。所以在下一個學期在教這門科目時，我可能就真的要試一下不同的聊天機械人，看看他們是否能夠在我手上拿到一個好Grade。 首先是一條相對比較簡單的題目。 Tim：「python code to compute the distance between two vectors in 100 dimensions」 Sage：「Here's an example of how to compute the distance between two vectors in 100 dimensions using the numpy library: import numpy as np def euclidean_distance(v1, v2):     return np.linalg.norm(v1 - v2) v1 = np.random.rand(100) v2 = np.random.rand(100) distance = euclidean_distance(v1, v2) print("The distance between the vectors is:", distance) This code defines a function euclidean_distance that takes two vectors as input and returns the Euclidean distance between them. The input vectors v1 and v2 are generated using the random.rand function and are 100-dimensional. The function computes the Euclidean distance between the vectors as the magnitude of the diffe...
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與ChatGPT對話（一）

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  如果讀者有留意科技新聞，就會知道最近有一個叫做ChatGPT的人工智能聊天機器人程式非常出名，這個程式運用了一間叫做OpenAI的公司建立的大型語言模型並透過強化學習進行訓練。用家只需要在公司的網頁上註冊一個免費的帳戶，就可以在線上跟聊天機械人通過文字對話。用家可以提問任何問題，這個人工智能程式就會在網頁上自動產生答案來回答。所以這個機械人就好像可以跟人作出互動，一問一答。網上有很多形容的例子，例如可以要求聊天機械人幫我們撰寫一份演講稿，寫一封電郵，閱讀一篇文章然後找出重點，也看過有人要求聊天機械人幫手撰寫Excel的程式，等等。效果其實非常好，有些時候這些回答可能比真人來得更加有效率。想像一下，如果我們要撰寫一份文章，有資料蒐集，整理再慢慢一字一句的在鍵盤上輸入，可能需要幾小時。使用這個聊天機械人，他可能在幾秒內已經可以將工作完成。所以其實網上面已經有討論，指出這些聊天機械人在短時間內其實已經有機會代替一些工種。作為年輕一代的讀者，可能真的需要花一點時間去認識一下這些聊天機械人。 前一陣子自己也想試玩一下，才發現OpenAI現在並不容許用家在香港註冊。很可惜沒有辦法直接使用這個ChatGPT的工具。在網上找一下，發覺有另外一個叫做Poe的程式，背後所使用的也是由OpenAI所開發的程式，在這篇文章裏面就會簡單測試一下這個聊天機械人的數學或者編寫程式的能力。 由於最先測試的其實並不是ChatGPT （她只是其中一款Generative AI）而是其他Generative AI，所以嚴格來說這篇文章應該叫做「與不同generative AI對話」。 自己最先使用的是Poe1.1.9版本內一個叫Dragonfly的機械人。 Tim：「一個圓形直徑10cm他面積是什麼？」 Dragonfly：「一個圓形直徑10cm的面積是314.16平方厘米。」 Tim：「圓形面積點樣計？」 Dragonfly：「圓形的面積是由公式πr²來計算的，其中r是圓形的半徑，π的值為3.14159。所以，如果直徑是10cm，則半徑為5cm，面積為πr²=3.14159x5²=314.16平方厘米。」 Tim：「你再計一次？你好似計錯數」 Dragonfly：「抱歉，我沒有計錯數。圓形的面積是由公式πr²來計算的，其中r是圓形的半徑，π的值為3.14159。所以，如果直徑是10cm，則...
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