Komite ng MIT sa AI: nauna ang teknolohiya bago umangkop ang paaralan

TL;DR. Pagkatapos ng limang buwan, iniulat ng komite ng MIT sa AI na madalas at malawak ang paggamit ng AI ng mga estudyante, at kalituhan sa patakaran ang hinaing nila.

Mga Pangunahing Punto

Isang komiteng may atas, may orasan at walang nakapirming tesis. Karamihan ng ulat ng institusyon tungkol sa bagong teknolohiya ay dumarating kapag tapos na ang pagtatalo sa isip ng mga sumulat.
Madalas, malawak at halo-halo ang damdamin. Ang unang natuklasan ang nagpapaapura sa lahat ng iba pa.
Mga palatandaang gumagalaw ang mga pundasyon. Ang pinakakapansin-pansing bahagi ng mga natuklasan ay isang listahan ng maaaring ginagawa ng AI sa karanasang pang-edukasyon sa MIT.
Nagbabago mismo ang kailangang malaman ng mga estudyante. Maaaring matapos ng mambabasa ang naunang bahagi na naniniwalang pandaraya ang problema, at malulutas ito ng mas mahigpit na sistema ng pagtatasa.

Hindi itinuturing ng ad hoc na komite ng MIT sa AI ang generative AI bilang problema sa kasangkapan na matatapalan ng isang patakaran. Itinuturing ito ng ulat bilang pagsubok sa kung para saan ang edukasyon sa MIT, at iginigiit nitong hindi maaaring idahilan ang kawalang-katiyakan para hindi kumilos.

Isang komiteng may atas, may orasan at walang nakapirming tesis #

Karamihan ng ulat ng institusyon tungkol sa bagong teknolohiya ay dumarating kapag tapos na ang pagtatalo sa isip ng mga sumulat. Iba ang sinasabi ng ulat na ito tungkol sa sarili nito. Nagdala ang Ad Hoc Committee on AI Use in Teaching, Learning, and Research Training ng malawak na hanay ng karanasan at walang nakapirming tesis sa gawain, at inilalarawan nito ang sarili nitong trabaho bilang maikli pero masinsin. Pahayag iyon tungkol sa pamamaraan, at mahalaga ito sa kung paano dapat basahin ang mga natuklasan: ang mga konklusyong kasunod ay iniharap bilang bagay na narating ng komite, hindi bagay na pinagsikapan nitong patunayan.

Maikli ang panahon. Noong Enero 2026, inatasan ng Chancellor na si Melissa Nobles, ng Provost na si Anantha Chandrakasan at ng Faculty Chair na si Roger Levy ang komite. Dumaan ito sa limang buwan ng mga pulong, pananaliksik at pakikipag-ugnayan sa buong komunidad ng MIT. Ang nakasaad na layunin ay unawain ang papel ng generative AI sa buhay at misyong pang-edukasyon ng Institute, at magrekomenda kung paano haharapin ang mga hamon at pagkakataong dala nito.

May tatlong bahagi ang atas, at sulit silang basahin nang magkakasama dahil humihila sila sa magkakaibang direksyon. Hiniling sa komite na suriin ang kasalukuyang paggamit ng AI sa MIT, na isang gawaing naglalarawan. Hiniling dito na tukuyin ang mga inobasyon sa pagtuturo at pagtatasa sa mga estudyante, na isang gawaing panggalugad. At hiniling dito na magmungkahi ng patakaran sa paggamit ng AI, na isang gawaing normatibo. Ang grupong gumagawa ng una nang wala ang ikatlo ay nakabubuo ng isang survey. Ang grupong gumagawa ng ikatlo nang wala ang una ay nakabubuo ng aklat ng mga patakaran na hindi pinapansin ng mga estudyante. Sinusubukan ng ulat ang tatlo, at sinusundan ng natitirang bahagi ng artikulong ito ang ganoong pagkakasunod: kung ano ang nangyayari, kung ano ang nagbabago, at kung ano ang sinasabi ng komite na gawin tungkol dito.

Mahalaga rin ang komposisyon. Binubuo ang komite ng mga undergraduate at graduate na estudyante, ng mga guro mula sa bawat paaralan, at ng mga kawani mula sa mga kaugnay na yunit, kabilang ang MIT Libraries at ang Teaching and Learning Lab. Sina Eric Klopfer at Sam Madden ang mga co-chair. Para sa mga tagapagtatag at teknikal na mambabasa na nakaupo na sa mga komiteng pinangingibabawan ng iisang grupo, kapansin-pansin ang halo. Nakaupo ang mga estudyante sa lupong sumusuri sa asal ng mga estudyante. Nasa silid ang mga guro mula sa bawat paaralan, hindi lang mula sa mga paaralang halatang may kinalaman sa AI. Dinala ng mga kawani mula sa mga aklatan at sa teaching lab ang pananaw ng mga yunit na sumusuporta sa pagtuturo araw-araw.

Maingat din ang ulat sa bokabularyo nito, isang maliit pero makahulugang tanda kung paano ito nilalayong gamitin. Saklaw ng "mga tagapagturo" ang mga guro at ang lahat ng iba pang nagtuturo sa MIT. Karamihan ng pagbanggit sa "mga estudyante" ay tumutukoy sa parehong undergraduate at graduate, maliban sa ilang halatang lugar. Mga depinisyon iyon, hindi mga natuklasan, pero pinalalawak nila ang madla. Ang patakarang nakikipag-usap lamang sa mga gurong may tenure ay makaliligtaan ang marami sa mga taong talagang nagpapatakbo ng mga seksyon at nagmamarka ng mga gawa.

Madalas, malawak at halo-halo ang damdamin #

Ang unang natuklasan ang nagpapaapura sa lahat ng iba pa. Madalas at malawakang gumagamit ng AI ang mga estudyante ng MIT. Hindi ito iniharap ng ulat bilang alalahanin o tagumpay. Iniharap ito bilang batayang katotohanan na kailangang isaalang-alang ng anumang patakaran, at ipinares ito sa paglalarawan ng nararamdaman ng mga estudyante tungkol dito, na lubhang halo-halo.

Malawak ang saklaw ng damdamin. Sa isang panig, inililista ng ulat ang pagkamausisa, malikhaing inspirasyon at pasasalamat. Sa kabila, inililista nito ang pagsuko, pag-aalala at pagkabalisa. Madaling basahin ang mga iyon bilang dalawang kampo, ang masisigasig at ang nag-aalala. May iminumungkahing hindi gaanong maayos ang pananalita: inilalarawan ng saklaw ang damdamin sa loob ng isang populasyon ng estudyante na malawakang gumagamit ng teknolohiya, kaya posibleng magtaglay ang iisang estudyante ng higit sa isa sa mga iyon. Hindi iyon tahasang sinasabi ng ulat, at nararapat mag-ingat dito. Ang naitatag ng pahayag ay ang pagkalat, hindi kung paano nakapuwesto ang bawat indibidwal dito.

Punto ng Edukasyon	Tradisyonal na Palagay ng Institusyon	Nakitang Realidad sa Ilalim ng Malawakang AI
Mga Problem Set (p-set)	Mag-isang pakikipagbuno at palatandaan ng kahusayang kognitibo	Mabilis na pagkumpleto gamit ang LLM; panganib ng mababaw na kahusayan nang walang malalim na paglutas ng problema
Mga Take-Home na Pagsusulit	Sukat na nakabatay sa tiwala ng pinagsamang pag-unawa	Kolaborasyong hindi mapatunayan; pagguho ng pagtatasa sa bawat estudyante
Office Hours at mga TA	Pormatibong diyalogo kasama ang mga guro at teaching assistant	Bumababang pagdalo habang awtomatikong bumabaling ang mga estudyante sa mga LLM tutor na nakikipag-usap
Mga Kolaboratibong Study Group	Pangangatwiran ng magkakapantay at sama-samang pagtuklas	Hindi pantay na pag-aampon ng kasangkapan na lumilikha ng hinanakit sa kapwa at alitan sa pagtatasa
Pananaliksik ng Undergraduate (UROP)	Maagang paglubog sa disenyong eksperimental at sa literatura	Mabilis na sintetikong pagrepaso ng literatura na may mas mataas na panganib ng hindi napatunayang, gawa-gawang sanggunian

Ganoon din kalawak ang pagkakaiba ng mga tagapagturo, bagaman sa ibang aksis. Ang kanilang saloobin ay mula sa masigasig na paggalugad at lumalaking pagsandal sa AI hanggang sa pag-aalinlangan, paghihinala at "pagtanggi sa AI". Ang pariralang "lumalaking pagsandal" ang dapat pansinin. Hindi lang inilalarawan ng ulat ang isang grupo ng mga nag-eeksperimento sa isang dulo at mga umiiwas sa kabila. Kahit ilang tagapagturo ay nagsisimulang umasa sa mga kasangkapan sa sarili nilang trabaho, habang ang iba ay nagpasyang hindi talaga makisangkot.

Pagtabihin ang dalawang grupo at lilitaw ang isang estrukturang problema. Malawakang gumagamit ng AI ang mga estudyante. Sumasaklaw ang mga tagapagturo sa buong hanay mula sa pagsandal hanggang sa pagtanggi. Ang estudyanteng lumilipat sa pagitan ng dalawang asignatura ay maaaring makaharap ng dalawang tagapagturo sa magkabilang dulo ng hanay na iyon. Direktang itinatala ng ulat ang kahihinatnan: nalilito at nag-aalala ang mga estudyante dahil kulang ang kalinawan, pagkakapare-pareho at katwiran tungkol sa paggamit ng AI, sa loob ng isang asignatura at sa buong kurikulum.

Nararapat basahin nang malapitan ang pangungusap na iyon, dahil tatlong magkakaibang kabiguan ang pinangangalanan nito. Ang kalinawan ay kung mauunawaan ba ang patakaran. Ang pagkakapare-pareho ay kung pareho ba ang patakaran sa bawat lugar. Ang katwiran ay kung may nagpaliwanag ba kung bakit umiiral ang patakaran. Maaaring mabigo ang isang patakaran sa alinman sa mga ito nang hiwalay. Maaaring malinaw pero arbitraryo ang isang patakaran, o pare-pareho pero walang paliwanag. Saklaw ng reklamo ng mga estudyante, ayon sa itinala ng ulat, ang tatlo, at umiiral ito kapwa sa loob ng iisang asignatura at sa buong kurikulum.

May mas nakapagbibigay-pag-asang natuklasan sa tabi nito. Inilalarawan ng ulat ang malawakang hangarin ng mga tagapagturo na magbahagi ng mga karanasan, ideya at teknik. Sa isang komunidad na ganito katalas ang pagkakaiba ng saloobin, yaman ang kagustuhang magkumpara ng mga tala. Ipinahihiwatig nito na hindi ang matigas na uri ang hindi pagkakasundo, kung saan tumigil nang makinig ang bawat panig. Kung magagawang pagkakapare-pareho na hinahanap ng mga estudyante ang kagustuhang iyon ay tanong na ibinabangon ng mga natuklasan sa halip na sinasagot.

Mga palatandaang gumagalaw ang mga pundasyon #

Ang pinakakapansin-pansing bahagi ng mga natuklasan ay isang listahan ng maaaring ginagawa ng AI sa karanasang pang-edukasyon sa MIT. Bawat aytem ay inihaharap bilang palatandaan, at sinadya ang ganoong pagkakabalangkas. Hindi sinasabi ng komite na nasukat na nito ang mga epektong ito. Iniuulat nitong may mga palatandaan ng mga ito, at dapat ganoon din ang paninindigan ng maingat na mambabasa.

Ang pangunahing palatandaan ay binabaligtad ng AI ang mga pundasyong elemento ng karanasang pang-edukasyon sa MIT, lalo na para sa mga undergraduate. Pinangangalanan ng ulat ang mga elemento: ang p-set, ang take-home exam at ang mga UROP, pagkatapos ang office hours at ang study group. Hindi ito mga katangiang nasa gilid. Ang problem set ang pang-araw-araw na yunit ng trabaho. Ang take-home exam ay isang anyo ng tiwala. Ang mga UROP ang daan kung saan pumapasok sa pananaliksik ang mga undergraduate. Ang office hours at ang mga study group ang lugar kung saan nagiging panlipunan ang pagkatuto. Kapag sinabi ng ulat na binabaligtad ang mga ito, pinangangalanan nito ang mga bahaging pumapasan sa bigat ng karanasan ng undergraduate.

Sumusunod ang ilan pang palatandaan, at sulit na sabihin ang bawat isa nang hiwalay dahil bawat isa ay tumuturo sa ibang uri ng kawalan.

May mga palatandaang pinalalala ng AI ang pagkakahiwalay. Nakasalalay ang mga study group at office hours sa pagbaling ng mga tao sa isa't isa. Kung laging may kayang katulong na naroon, maaaring humina ang dahilan para gawin iyon. Hindi inilalatag ng ulat ang mekanismong iyon, kaya hindi ito dapat igiit bilang mekanismo. Ang palatandaan ay pagkakahiwalay, at ipinahihiwatig ng mga binanggit na elemento kung saan ito maaaring lumitaw.

May mga palatandaang pinahihina ng AI ang kahusayan at kumpiyansa ng mga estudyante. Dalawang magkaibang bagay ang mga ito. Ang kahusayan ay tungkol sa kung ano ang talagang kayang gawin ng estudyante. Ang kumpiyansa ay tungkol sa kung ano ang paniniwala ng estudyante na kaya niyang gawin. Pinagsasama ng ulat ang dalawa, at paalala ang pagpapares na maaaring tumakbo sa dalawang direksyon ang pinsala: ang estudyanteng ipinasa sa iba ang trabaho ay maaaring walang kasanayan, at ang estudyanteng may kasanayan ay maaaring magduda rito.

May mga palatandaang inuuk-ok ng AI ang "kontratang panlipunan" sa pagitan ng mga tagapagturo at mga estudyante. Sa ulat ang mga panipi sa paligid ng parirala. Ang ibig sabihin, sa simpleng salita, ay may dalang mga palagay ang dalawang panig tungkol sa gagawin ng bawat isa, at nakakita ang ulat ng mga palatandaang humihina ang mga palagay na iyon. Tugma iyon sa kalituhan ng mga estudyante tungkol sa mga patakaran: kung walang makapagsabi kung ano ang inaasahan, halos walang matatayuan ang kontrata.

May mga palatandaang lubhang pinahihirap ng AI ang pagtatasa sa pag-unlad ng mga estudyante. May halatang praktikal na talim ito. Ang mga marka, ang feedback at ang pasya kung handa na ang isang tao na magpatuloy ay pawang nakasalalay sa kakayahang malaman kung ano ang nauunawaan ng estudyante. Kung hindi na mapagkakatiwalaang sumasalamin ang gawa sa estudyante, tumitigil sa paggana ang instrumento.

Panghuli, may mga palatandaang hinahamon ng AI ang ilang dekada ng natatanging pamantayan at pagpapahalaga ng komunidad ng MIT tungkol sa higpit, sa malikhaing alitang kailangan sa pagkatuto, sa sama-samang paglutas ng problema at sa personal na integridad. Ito ang pinakamalawak sa mga palatandaan at maaaring sabihing pinakamabigat ang kahihinatnan. Sulit pag-isipan ang pariralang "malikhaing alitan": ang sinasabi ay may ilang hirap na kailangang sangkap ng pagkatuto, at ang kasangkapang nag-aalis ng hirap ay maaaring mag-alis ng isang bagay na pinoprotektahan ng mga pamantayan.

Wala sa mga ito ang sinabing tiyak na. Lahat ay may pasubali, at ang tamang tindig ng mambabasa ay seryosohin ang mga palatandaan nang hindi ginagawang nasukat na epekto. Ang pagkakaibang iyon mismo ang pinapanatili ng mahusay na komite at nawawala sa tamad na buod.

Nagbabago mismo ang kailangang malaman ng mga estudyante #

Maaaring matapos ng mambabasa ang naunang bahagi na naniniwalang pandaraya ang problema, at malulutas ito ng mas mahigpit na sistema ng pagtatasa. Tinatanggihan ng ulat ang ganoong pagkakabalangkas sa dalawang paraan.

Una, tahasan nitong sinasabing binabago ng AI ang kailangang malaman ng mga estudyante at ang kailangan nilang malaman kung paano gawin. Hindi ito pahayag na may pasubali sa pinagmulan. Resulta itong sinabi bilang katotohanan. Ang ibig sabihin ay hindi lang ang problema na maaaring lampasan ng mga estudyante ang kasalukuyang mga gawain. Maaaring mali mismo ang tinatarget ng mga gawain kung lumipat na ang mga pinagbabatayang kasanayan.

Ikalawa, humahango ito ng kahihinatnan para sa kurikulum. Malamang na kailangang muling suriin at posibleng baguhin nang lubusan ang bawat asignaturang itinuturo sa MIT upang maging "AI-aware" ang pagtuturo, pagkatuto at pagtatasa. Totoo ang pasubali: ang "malamang na kailangan" at "posibleng baguhin nang lubusan" ay hindi mga utos. Pero kabuuan ang saklaw. Sinasabi nitong bawat asignatura. Pambihirang laki iyon ng pahayag para sa isang dokumento ng institusyon, dahil karamihan ng panukalang reporma ay pumipili lamang ng ilang departamento o ilang kurso.

Sa ulat mismo ang pariralang "AI-aware", at maingat itong pinili. Hindi nito sinasabing AI-enabled, na magpapahiwatig ng pag-aampon, o AI-proof, na magpapahiwatig ng depensa. Ang kamalayan ay paunang kondisyon ng alinmang tugon. Maaaring muling suriin ang isang asignatura at pagkatapos ay magpasyang higpitan ang AI, hingin ito, o huwag pansinin dahil sa mabubuting dahilan, pero hindi nito magagawa nang mahusay ang pagpiling iyon nang hindi muna nauunawaan kung paano nakaaapekto ang kasangkapan sa itinuturo at tinatasa. Kaugnay rin ito ng reklamo ng mga estudyante tungkol sa katwiran. Ang asignaturang AI-aware ay iyong kayang ipaliwanag ng mga tagapagturo ang kanilang paninindigan.

Lumalampas pa sa kurikulum ang komite. Ayon dito, hinihingi ng pagdating ng AI ang mas malawak at holistikong muling pagtatasa sa kalikasan, saklaw at layunin ng mas mataas na edukasyon ngayon. Pahayag iyong ipinakita sa pinagmulan, sinabi nang walang pasubali, at inililipat nito ang ulat mula sa disenyo ng kurso tungo sa layunin ng institusyon. Sinasabi rin ng komite na dapat harapin ng komunidad ng Institute, lalo na ng mga guro, ang mas malalalim na tanong tungkol sa estruktura, kahulugan at halaga ng edukasyon sa MIT, at isa lamang ang AI sa ilang salik na nagpapakumplika sa misyon ng Institute.

Madaling laktawan ang huling sugnay na iyon, at hindi dapat. Isa ang AI sa ilang salik. Hindi sinasabi ng komite na ang AI lamang ang nagpatanong sa misyon. Sinasabi nitong dumarating ang AI sa isang hanay ng umiiral nang komplikasyon at pinatatalas nito ang mga iyon. Para sa sinumang bumubuo ng teknolohiyang pang-edukasyon, kapaki-pakinabang na pagtutuwid iyon: ang mamimili ay hindi institusyong may malinis na problemang malulutas ng isang produkto, kundi isang nasa kalagitnaan ng mas malaking usapan tungkol sa kung para saan ito.

Mga praktikal na alalahanin at ang mga tanong sa labas ng silid-aralan #

Hindi nililimitahan ng ulat ang sarili sa pedagohiya. Inililista nito ang mga praktikal na alalahanin ng komunidad, at inihihiwalay ang mga ito sa mas malawak na tanong ng lipunan, na makatwirang paghahati.

Sa praktikal na panig, nagdudulot ang AI ng malalaking alalahanin mula sa privacy at pagiging kumpidensyal ng datos hanggang sa mga tanong tungkol sa hindi pantay na akses, bias, pagkamakatarungan at pananagutan. Tingnan ang mga ito nang dala-dalawa. Ang privacy at pagiging kumpidensyal ay tungkol sa nangyayari sa impormasyong pumapasok sa isang kasangkapan: gawa ng estudyante, materyal ng pananaliksik, anumang ayaw ng mananaliksik na lumabas ng gusali. Ang hindi pantay na akses, bias, pagkamakatarungan at pananagutan ay tungkol sa kung sino ang nakikinabang at sino ang napipinsala, at kung sino ang mananagot kapag may nagkamali. Sa kapaligiran ng pagsasanay sa pananaliksik, kumakagat ang dalawang kumpol. Hindi kumpleto ang patakarang nag-uutos sa lahat na gumamit ng isang kasangkapan nang hindi tinutugunan ang pagiging kumpidensyal, at ang patakarang nagbabalewala sa hindi pantay na akses ay nanganganib gawing kalamangan ang anumang subscription na kayang bayaran ng estudyante. Ang ikalawang halimbawa ay paglalarawan ng alalahanin, hindi natuklasan ng ulat, na naglalahad lamang ng isyu sa pangkalahatang termino sa itaas.

Sa labas ng kampus, binabanggit ng ulat na nagbabangon ng mga tanong panlipunan ang paglago ng AI. Kabilang dito ang epekto sa kapaligiran ng mga data center ng AI, ang paggamit ng intelektwal na ari-arian at ng training data, at ang kabuuang epekto sa tao ng teknolohiya at ng industriya. Ito ang mga tanong na hindi kayang lutasin ng isang unibersidad nang mag-isa, pero mga tanong pa rin itong itatanong sa mga kasapi nito, at ibabangon ng mga estudyante. Ang pagsama sa mga ito sa ulat ay pagkilala na ang pagtuturo tungkol sa AI, at gamit ang AI, ay nangyayari sa loob ng kontekstong may opinyon ang mga tao.

Sulit pansinin kung ano ang ginagawa ng ulat sa mga alalahaning ito sa estruktura: inilalahad ang mga ito bilang katotohanan tungkol sa sitwasyon, hindi bilang argumento para sa isang partikular na paninindigan. Hindi sinasabi ng komite na dahil sa epekto sa kapaligiran ng mga data center, dapat higpitan ng MIT ang paggamit. Sinasabi nitong umiiral ang mga tanong. Bagay ang pagpipigil na iyon sa isang dokumentong isinulat upang gabayan ang komunidad na may malawak na hanay ng pananaw, at pinananatili nitong nakatali ang mga rekomendasyon sa mga natuklasan sa halip na sa ideolohiya.

Pinananatili rin ng ulat na nakikita ang sarili nitong kababaang-loob. Hinaharap din ng ibang institusyong pang-edukasyon ang kaparehong mga tanong tungkol sa AI, at mukhang walang sinumang nakaisip na ng lahat. May pasubali ang pangungusap na iyon, at nararapat: tapat na gumagawa ng trabaho ang "mukhang". Inilalagay nito ang MIT kasama ng mga kapantay sa halip na nauuna sa kanila, at hinaharangan nito ang tuksong ituring ang paraan ng ibang institusyon bilang handang sagot.

Isang teknolohiyang dumating sa siksik na orasan #

Ang pinakakapaki-pakinabang na bahagi ng ulat sa pagsusuri, para sa mga mambabasang nasa labas ng mas mataas na edukasyon, ay ang paliwanag nito kung bakit iba ang pakiramdam sa teknolohiyang ito. Nag-aalok ito ng simpleng modelo kung paano dumarating ang mga inobasyon.

May mga inobasyong teknolohikal na unti-unting lumilitaw. Habang sabay na umuunlad ang lipunan at teknolohiya, pinalalambot ng magkatuwang na pag-aangkop ang epekto. Nagbibigay ng halimbawa ang pinagmulan: ang computer, na inilarawan bilang pinagmulan at pangunahing tagapagpaandar ng AI, ay akma sa padrong ito. Sa paglipas ng panahon, natutunan ng mga institusyon na magturo gamit ang computer, tasahin ang mga gawang nilikha gamit ito, at magtakda ng mga pamantayan sa paggamit nito. Sapat na bagal ang pag-aangkop para maging magkatuwang.

Ang ibang inobasyon ay biglang dumarating, nagiging makabuluhan sa lipunan bago magkaroon ng panahon ang mga indibidwal at institusyon na umangkop. Ang argumento ng ulat ay kabilang ang generative AI sa ikalawang grupong ito.

Upang patunayan ito, nagtatakda ito ng petsa. May hilig ang lipunan na itakda ang "pagsilang" ng bagong teknolohiya sa sandaling madali na itong magamit. Sa sukatang iyon, "isinilang" ang generative na artificial intelligence sa paglabas ng ChatGPT noong huling bahagi ng 2022. Kaya wala pang apat na taong gulang ang pakikisalamuha ng publiko sa generative AI. Sa panahong iyon, ayon sa pinagmulan, nakaipon ito ng mahigit isang bilyong user.

Pagsamahin ang dalawang numerong iyon: wala pang apat na taon, at mahigit isang bilyong user. Hindi na kailangang magsabi pa ng ulat para maipahayag ang punto. Ang teknolohiyang umabot mula sa paglabas hanggang isang bilyong user sa loob ng wala pang apat na taon ay hindi nagbigay sa mga komite ng kurikulum, sa mga nagdidisenyo ng pagtatasa o sa mga tanggapan ng patakaran ng uri ng ilang-taong palugit na ibinigay ng computer.

Nagdaragdag ang ulat ng dalawa pang obserbasyon. Ang mga kumpanyang nagbebenta ng teknolohiyang AI ay nangingibabaw na sa mga ulo ng balita, sa stock market at sa kamalayan ng publiko. At sumusulong ang AI sa halos bawat larangan sa isang takdang panahong masyadong siksik para maayos na maobserbahan at masuri ng lipunan ang mga epekto nito at pagkatapos ay unti-unting umangkop.

Kung babasahin nang maingat, inilalatag ng huling pangungusap ang apat na hakbang na karaniwang kailangan ng unti-unting pag-aangkop: obserbahan ang mga epekto, suriin ang mga ito, pagkatapos ay umangkop, at gawin ito nang unti-unti. Ang sinasabi ay masyadong siksik ang takdang panahon para sa ganoong pagkakasunod. Tumpak na paglalahad iyon ng problema. Hindi ito na masama ang AI, o na mabuti ito. Ito ay hindi akma sa bilis ang karaniwang paraan ng lipunan sa pagtanggap ng bagong kasangkapan, ang pagmamasid at pagkatuto bago kumilos.

Para sa isang tagapagtatag, may aral dito tungkol sa kustomer. Hindi mabagal ang institusyong nasa ganitong posisyon dahil matigas ang ulo nito. Mabagal ito dahil ipinapalagay ng normal nitong proseso ang isang orasang hindi na umiiral. Ang mga produkto at serbisyong tumutulong sa mga institusyon na kumilos nang makatwiran sa ilalim ng pagkasiksik, sa halip na mga nagpapalagay na nagkaroon na sila ng panahon para pag-aralan ang usapin, ang tumutugon sa aktwal na kalagayang inilalarawan ng ulat. Argumento iyon para sa pagkakabalangkas ng ulat, hindi pahayag ng ulat tungkol sa merkado.

Walong prinsipyo, iniaalok nang may kababaang-loob #

Matapos ilarawan ang sitwasyon, bumabaling ang ulat sa kung ano ang gagawin nito tungkol dito. Nagsisimula ito sa pagtukoy sa walong prinsipyong sinandalan ng komite at inaasahan nitong gagabay sa Institute sa gawaing darating. Limitado rito ang mga pahayag ng pinagmulan: sinasabi nitong walo ang mga ito, at inilalahad ang una. Wala sa materyal na makukuha ang natitira, at hindi huhulaan ng artikulong ito ang mga iyon.

Ang unang prinsipyo ay iniaalok ng komite ang mga panukala nito sa diwa ng kababaang-loob. Pambihirang panimula ito. Ang ulat na kalalarawan lang ng sitwasyon bilang apurahan ay maaaring asahang magbukas ng mga prinsipyo nito sa determinasyon. Sa halip, nagbubukas ito sa pahayag ng mga hangganan, at agad nitong ipinaliliwanag kung ano ang ibig sabihin ng kababaang-loob sa praktika: hindi maiiwasan ang mga pagwawasto ng direksyon, marahil malalaki pa, habang patuloy na umuunlad ang teknolohiya at nag-eeksperimento at natututo ang Institute.

May pasubali ang pangungusap na iyon, at tapat ito. Hindi nangangako ang komite na makaliligtas ang mga rekomendasyon nito sa susunod na ilang taon. Sinasabi nito, nang pauna, na malamang na kailangang baguhin ang ilan sa mga ito, at dapat asahan ng Institute na matuto sa paggawa. Matinong paninindigan ito para sa isang dokumentong nilikha sa limang-buwang takdang panahon tungkol sa teknolohiyang wala pang apat na taong gulang. Ginagawa rin nitong mas madaling pagkatiwalaan ang ulat. Ang komiteng nagsasabing ito na ang huling salita ay pasisinungalingan ng ebidensyang kailalahad lang nito tungkol sa bilis ng pagbabago.

Gayunman, hindi pinahihintulutang maging paralisis ang kababaang-loob. Tahasan ang pinagmulan: hindi maaaring idahilan ang kawalang-katiyakan para hindi kumilos. At kasingtatag ding sinabi ang estratehikong tindig. Nangangailangan ang mga hamong dala ng AI sa pagtuturo at pagkatuto ng isang matapang na estratehikong tugon, saanman at lalo na sa MIT.

Pinakamainam basahin nang magkapares ang dalawang pahayag na ito. Nililimitahan ng una ang kumpiyansa sa anumang partikular na sagot. Tumatanggi ang ikalawa na hayaang maging dahilan ang limitasyong iyon para maghintay. Magkasama nilang inilalarawan ang isang paraan ng paggawa: kumilos, magmasid, magwasto. Ito rin ang paraang pinahintulutan ng unti-unting pag-aampon ng teknolohiya na sundin ng lipunan sa loob ng mga dekada, isiniksik sa haba ng siklo ng pagpaplano ng isang institusyon.

Naglalahad din ang komite ng paniniwala tungkol sa papel ng Institute. May pananagutan ang MIT na manguna, sabi nito. Paniniwala ang pananalita, hindi natuklasan, at dapat itong basahin nang ganoon. Walang anuman sa materyal na nagsasabi kung ano ang hitsura ng pangunguna sa kongkretong termino, at hindi ito dapat imbentuhin ng artikulong humuhugot sa pinagmulang ito. Gayunman, ipinaliliwanag ng paniniwala ang "matapang" sa "matapang na estratehikong tugon". Ang institusyong naniniwalang dapat itong manguna ay hindi maaaring ituring na katanggap-tanggap ang tindig na maghintay at tumingin.

Mga rekomendasyon at ang gawaing bukas pa #

Nangangako ang ulat na magrekomenda ng mga agaran at pangmatagalang hakbang para sa mga tagapagturo at sa administrasyon. Makahulugan mismo ang paghahating iyon. Ang mga tagapagturo ang nagpapasya kung ano ang nangyayari sa isang partikular na asignatura, at ipinahihiwatig ng mga natuklasan na kailangan nila ng puwang at suporta para gumawa ng mga pasyang AI-aware. Ang administrasyon ang lupong kayang tugunan ang mga isyung hindi kaya ng iisang tagapagturo: pagkakapare-pareho sa buong kurikulum, patakaran, at ang mga praktikal na alalahanin tungkol sa privacy, akses at pananagutan. Kinikilala ng hati sa agaran at pangmatagalan na may mga bagay na magagawa sa terminong ito habang ang iba ay nangangailangan ng tuloy-tuloy na pagsisikap.

Ang hindi kasama sa mga makukuhang pahayag ay ang nilalaman ng mga rekomendasyong iyon, at hindi iyon ibibigay ng artikulong ito. Ang masasabi ay kung paano nililimitahan ng mga natuklasan ang mga ito.

Kung nalilito ang mga estudyante dahil sa hindi pagkakapare-pareho, kailangang tugunan ng mga rekomendasyong nakatuon sa mga tagapagturo kung paano ipinaliliwanag ang mga pasya at, kung nararapat, kung paano iniaayon. Kung gusto ng mga tagapagturo na magbahagi ng mga karanasan, ideya at teknik, kailangang bigyan ng mga rekomendasyon ng mapupuntahan ang hangaring iyon. Kung lalong humihirap ang pagtatasa, malamang na kasama sa mga pangmatagalang hakbang ang muling pag-iisip kung ano ang tinatasa at paano, na tugma sa sariling panawagan ng ulat na muling suriin ang mga asignatura. Mga hinuha ang mga iyon mula sa mga natuklasan tungkol sa kailangang tugunan ng mga rekomendasyon, hindi mga pahayag tungkol sa inirerekomenda ng ulat, at dapat itong hawakan nang magaan.

Ilang bukas na tanong ang ibinabangon ng mga pahayag mismo.

Ang una ay kung paano nagiging ebidensya ang mga palatandaan. Sinasabi ng ulat na may mga palatandaan ng tumaas na pagkakahiwalay, pinahinang kahusayan at kumpiyansa, inuk-ok na kontratang panlipunan, at mas mahirap na pagtatasa. Ang natural na susunod na hakbang ng anumang institusyon ay alamin kung gaano kalaki ang mga epektong iyon at saan sila nakatuon. Minamarkahan ng may-pasubaling pananalita ng ulat ang puwang sa pagitan ng pinaghihinalaan at ng nasukat.

Ang ikalawa ay kung makabubuo ba ng pagkakapare-pareho ang hangarin ng mga tagapagturo na magbahagi nang hindi pinapatag ang tunay na hanay ng mga pananaw. Inilalarawan ng ulat ang mga saloobin mula sa masigasig na paggalugad hanggang sa pagtanggi sa AI. Itinatala rin nito ang hinihingi ng mga estudyante na kalinawan, pagkakapare-pareho at katwiran. Maaaring hindi madaling pagkasunduin ang dalawang katotohanang iyon, at hindi sinasabi ng ulat na madali.

Ang ikatlo ay ang laki ng gawain sa kurikulum. Malaking bilang ng asignatura ang "bawat asignatura", at ang pasubali ng ulat ("malamang na kailangang muling suriin at posibleng baguhin nang lubusan") ay nag-iiwan ng puwang para sa pagkakaiba sa lalim ng rebisyon. Kung paano magtatakda ng mga priyoridad ang isang institusyon sa libu-libong asignatura, sa isang orasang inilalarawan mismo ng ulat bilang siksik, ang praktikal na tanong na iniiwang nakatayo ng mga natuklasan.

Ang ikaapat, at ang pinakadirektang itinuturo ng komite, ay ang mas malalim na hanay ng mga tanong tungkol sa estruktura, kahulugan at halaga ng edukasyon sa MIT. Isa ang AI sa ilang salik na nagpapakumplika sa misyon, at ang mga guro sa partikular ang hinihilingang harapin ang mga tanong na iyon. Maisusulat ang isang patakaran sa loob ng ilang buwan. Ang muling pagtatasang hinihingi ng komite, sa kalikasan, saklaw at layunin ng mas mataas na edukasyon ngayon, ay mas mahabang usapan, at malinaw ang ulat na hindi nito maaaring hintayin ang katiyakan bago magsimula.

Ang linyang pinakamahusay na sumasalo kung saan iniiwan ng ulat ang mga mambabasa nito ay ang sarili nitong linya: hindi maiiwasan ang mga pagwawasto ng direksyon, at hindi maaaring idahilan ang kawalang-katiyakan para hindi kumilos. Ang bukas pa ay kung aling mga pagwawasto ang mauuna, at kung sino sa MIT ang handang gawin ang mga iyon bago makumpleto ang ebidensya.

Ano ang Kahulugan Nito sa Bawat Sektor #

Ang mabilis na pagkalat ng generative AI sa mga piling unibersidad ay maagang palatandaan ng pagkagambala sa mga institusyon sa ilang larangang pang-edukasyon at propesyonal.

Mas mataas na edukasyon at mga unibersidad ng pananaliksik #

Dapat kilalanin ng pamunuan ng mas mataas na edukasyon na hindi maipatutupad at kontraproduktibo ang mga patakarang "pagbabawal sa AI" sa antas ng syllabus. Estruktural ang hamon: kailangang lumipat ang mga pagtatasa ng pagkatuto tungo sa harapang oral na pagtatanggol, sabayang paglutas ng problema, at umuulit na portfolio ng proyekto kung saan sinusuri ang paglalakbay ng pangangatwiran sa halip na suriin lamang ang huling nakasulat na gawa.

Mga provider ng EdTech at AI tutoring #

Nahaharap sa isang pedagohikal na dilemma ang mga komersyal na tagabuo ng kasangkapan. Pinabibilis ng mga produktong idinisenyo lamang para gumawa ng mga sagot ang pagkawalang-gana at kognitibong pagkakahiwalay ng mga estudyante. Ang mga plataporma na uunlad sa mga tier-1 na akademikong kapaligiran ay iyong mga naglalapat ng Socratic na pamamaraan, pinananatili ang kognitibong pakikipagbuno habang nagbibigay ng nakatutok na suporta.

Pagkatuto sa negosyo at teknikal na onboarding #

Nahaharap ang mga akademya ng pagsasanay ng korporasyon at mga employer sa teknolohiya sa kaparehong kakulangan sa kahusayan: mga baguhang empleyadong gumagamit ng mga kasangkapang generative para sa code nang hindi nauunawaan ang pinagbabatayang mga paraan ng pagkabigo. Kailangang iangkop ng mga organisasyon ng engineering ang mga modelo ng apprenticeship upang tasahin ang pundasyong debugging at pangangatwirang pang-arkitektura.

Konklusyon #

Namumukod ang ulat ng Ad Hoc Committee ng MIT dahil tumatanggi itong paliitin ang generative AI sa isang abala sa integridad akademiko. Sa pagbalangkas sa teknolohiya bilang stress test sa pangunahing layunin ng edukasyon sa unibersidad, nagbibigay ang komite ng mahinahong mapa: yakapin ang eksperimentasyon sa diwa ng kababaang-loob ng institusyon, habang tumatangging hayaang bigyang-katwiran ng kawalang-katiyakan ang paralisis ng administrasyon. Ang tunay na pagsubok sa susunod na siklong akademiko ay kung kayang idisenyo muli ng mga guro ang kurikulum upang mapanatili ang malalim na kahusayan habang inihahanda ang mga nagtapos para sa isang mundong likas na AI.

Mga Madalas Itanong #

Ipinagbabawal ba ng MIT ang generative AI sa coursework ng mga estudyante?

Hindi. Walang ipinatutupad na pangkalahatang pagbabawal ang MIT. Ang bawat tagapagturo ang nagtatakda ng patakaran para sa kanyang asignatura, mula sa pinagsamang paggamit ng AI sa mga takdang-aralin hanggang sa mga tiyak na pundasyong pagsasanay nang walang AI, at inirerekomenda ng komite ang mas malaking pagkakapare-pareho sa institusyon at malinaw na pedagohikal na katwiran.

Paano naaapektuhan ng generative AI ang tradisyonal na "p-set" (problem set)?

Sa kasaysayan, ang mga problem set ang pangunahing sasakyan sa paglinang ng kognitibong katatagan sa pamamagitan ng mag-isang paglutas ng problema. Dahil laging makukuha ang AI, mabilis na makabubuo ang mga estudyante ng tamang solusyon, na lumilikha ng panganib na mapalitan ng mababaw na pagkumpleto ang tunay na intelektwal na kahusayan.

Ano ang rekomendasyon ng komite tungkol sa pagtatasa?

Binibigyang-diin ng komite na kailangang muling suriin ang mga karaniwang instrumento ng pagtatasa (mga take-home exam, karaniwang nakasulat na problem set). Nakatuon ang mga pangmatagalang solusyon sa sabayang pagtatasa, mga demonstrasyong nakabatay sa proyekto, at muling pagdisenyo ng kurikulum na nagbibigay-gantimpala sa kritikal na pagsusuri kaysa sa mekanikal na paglikha ng output.

Mga Sanggunian #

MIT Ad Hoc Committee, (2026). Huling Ulat tungkol sa Paggamit ng AI sa Pagtuturo, Pagkatuto at Pagsasanay sa Pananaliksik ⧉. Massachusetts Institute of Technology.
MIT Office of the Chancellor and Provost, (2026). Atas sa Ad Hoc Committee tungkol sa Generative AI ⧉. Massachusetts Institute of Technology.
Eric Klopfer and Samuel Madden, (2026). Pagtuturo at Pagkatuto sa Panahon ng Generative AI ⧉. MIT News.

Huling sinuri 2026-09-25.

Huling sinuri 2026-10-27.

Muling i-publish ang artikulong ito

Komite ng MIT sa AI: nauna ang teknolohiya bago umangkop ang paaralan — Sebastien Rousseau

Pagkatapos ng limang buwan, iniulat ng komite ng MIT sa AI na madalas at malawak ang paggamit ng AI ng mga estudyante, at kalituhan sa patakaran ang hinaing nila.

Ang artikulong ito ay nakapailalim sa lisensya ng Creative Commons Attribution 4.0 International. Kailangan ng pagkilala sa canonical URL para sa muling pag-publish.

Komite ng MIT sa AI: nauna ang teknolohiya bago umangkop ang paaralan — Sebastien Rousseau

Pagkatapos ng limang buwan, iniulat ng komite ng MIT sa AI na madalas at malawak ang paggamit ng AI ng mga estudyante, at kalituhan sa patakaran ang hinaing nila.

Originally published at https://sebastienrousseau.com/fil/2026-09-25-komite-ng-mit-ai-nauna-teknolohiya/ by Sebastien Rousseau.
Licensed under CC-BY-4.0.

SEBASTIEN ROUSSEAU FOUNDER · ENGINEER