AI 도구를 도입할 때 어떤 선택지와 쟁점을 고려해야 합니까?

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한 학과장에게 AI 튜터링 플랫폼에 대한 견적서 세 장과 금요일 마감이 있습니다. 한 교사는 직원 절반이 이미 쓰고 있는 무료 도구를 쓰고 싶어 합니다. 한 최고정보책임자는 기관이 자체 모델을 운영해야 하는지 질문을 받고도 그 비용이 얼마일지는 답하지 못합니다.

이것들은 세 가지 높이에서 같은 질문입니다. 선택지는 공급업체 목록이 시사하는 것보다 적고, 쟁점은 어떤 제품보다 오래갑니다.

선택은 눈앞의 결정에 맞아야 합니다. 개인은 도구에 무엇을 넣을지를 결정합니다. 기관은 누가 어떤 모델을 어떤 데이터로 얼마의 비용으로 쓸 수 있는지, 그리고 문제가 생겼을 때 누가 답할지를 결정합니다. 잘못된 도입 결정은 대부분 기관 차원의 질문을 개인용 도구로 답하는 데서 나옵니다.

간략한 버전

다섯 가지 규칙이 대부분을 덮습니다.

1. 데이터 경계를 먼저 정하십시오. 나머지는 모두 다시 협상할 수 있지만 그것은 그렇지 않습니다.
2. 맞는 가장 작은 형태를 고르십시오. 파일럿에는 무료 또는 외주 도구, GPU 없이 데이터 통제가 필요할 때는 호스팅 플랫폼, 할당량과 라우팅이 필요할 때는 게이트웨이, 그리고 나머지 셋이 실패할 때만 자체 추론입니다.
3. 좌석당 가격과 종량제 가격을 여러분 자신의 숫자와 비교하십시오. 대부분의 사용량은 보통 소수의 헤비 유저에게서 나오기 때문입니다.
4. 승인된 경로를 승인되지 않은 경로보다 빠르게 만드십시오. EDUCAUSE는 직원과 교수진의 94%가 업무에 AI를 쓰고, 54%가 정책을 인지하며, 56%가 기관이 제공하지 않는 도구를 쓴다고 발견했습니다.
5. 그다음 어떤 증거가 있으면 중단할지를 미리 정하십시오. 종료 기준 없는 도입은 기본값으로 영구화되기 때문입니다.

개인 차원에서

교수자나 학생은 교수 결정보다 데이터 결정을 먼저 합니다. 학생 이름, IEP 세부 정보, 징계 기록, 미발표 연구가 책임을 만듭니다. 그러므로 먼저 가리고, 도구가 그래도 제 역할을 하는지 확인하십시오. 그다음 약관을 읽으십시오. 보존, 입력에 대한 훈련, 하위 처리업체는 보통 아무도 열지 않는 문서에 있으며, 5분 안에 답을 찾을 수 없다면 알 수 없는 것으로 취급하십시오.

도구가 무엇을 잘하는지 아십시오. 생성된 텍스트는 초안 작성, 재구성, 요약에서 가장 강하고, 산술, 인용, 최신 사실이 필요한 모든 것에서 가장 약합니다. 비용도 아십시오. 무료 요금제가 무료인 것은 사용량이 곧 상품이기 때문이거나 요금제가 바뀔 것이기 때문이며, 둘 다 종료를 염두에 둘 이유입니다.

두 가지 질문이 남습니다. 또 누가 영향을 받는가입니다. 강좌를 재편하는 도구는 그 강좌의 학생에 대한 결정이기 때문입니다. 그리고 허용되는가입니다. 정책이 있으면 한 번 읽고, 없으면 Shadow AI 증거가 시사하는 바는 여러분이 이미 기본값으로 정책을 만들고 있다는 것입니다.

노골적인 휴리스틱: 승인된 도구가 손에 닿으면 그것을 쓰고, 닿지 않으면 무엇을 왜 했는지 적어 두십시오. 그 기록이 나중에 판단이 문제 될 때 여러분을 보호합니다.

기관 차원에서

기관은 한 번의 구매로 서비스, 데이터 흐름, 지원 의무, 정치적 약속을 삽니다. 실제 메뉴는 여섯 가지 형태로 이루어지며, 대부분의 기관은 그것을 모른 채 두세 가지에 속해 있습니다.

가장 쉬운 시작은 무료 외주 도구입니다. Contact North의 AI Tutor Pro는 계정이 필요 없고, Playlab은 교육자가 자신의 교육과정에 근거한 앱을 만들게 하면서 모델은 공급업체가 호스팅합니다. 둘 다 파일럿에는 괜찮고 정착에는 나쁩니다. 감사 추적도, 할당량 통제도 없고 약관은 바뀔 수 있습니다.

상용 테넌트의 좌석을 사는 것, 즉 ChatGPT Edu, Microsoft 365 Copilot, Google Gemini for Education 중 무엇이든 빠른 조달, SSO, 관리자 콘솔을 가져오지만 모델 선택과 보존은 공급업체에 남깁니다.

직접 호스팅하는 플랫폼은 데이터를 더 가까이 둡니다. Amplify GenAI는 여러분 자신의 AWS 계정에 배포되며, Vanderbilt의 파일럿은 1,300명 사용자에서 사용자당 월 약 $3, 그중 절반은 토큰 비용이 $1 미만이라고 보고했습니다. 그것은 GPU 없이 데이터 통제를 삽니다.

혼합 공급자 위의 게이트웨이는 여러 곳 앞에 하나의 정문을 둡니다. 할당량, SSO, 로깅, 지역 라우팅을 담당합니다. Fontys는 300명 사용자를 위해 월 $500 상한으로 하나를 운영했고 그 상한은 한 번도 넘지 않았으며, MindRouter는 역할 가중 스케줄링과 에너지 계량을 더합니다.

자체 추론은 가장 비싼 형태이자 가장 독립적인 형태입니다. Purdue의 두 서비스는 10개 이상의 오픈 소스 모델에서 1,000명이 넘는 사용자에게 도달했고, 인력 비용을 빼고 하드웨어에 약 $100,000이 들었습니다. 그것은 공급업체의 허락 없이 규제 기관에 답합니다.

마지막 형태는 이미 운영 중인 도구 안의 AI입니다. Moodle 문제 유형, 토론 플랫폼의 AI 파트너, 에세이 피드백 도구. 수고는 적고 변화는 강좌별로 일어나지만 중앙에서 배우는 것은 거의 없습니다.

사라지지 않는 쟁점들

데이터 보호가 먼저입니다. 중요한 것은 이제 이전에는 없던 어떤 기록이 존재하는지, 그것이 어디에 있는지, 누가 검색할 수 있는지입니다. 학급 명단을 받는 도구는 계약이 무엇이라고 하든 기관 기록을 만들어 냈습니다.

다음은 신원과 접근입니다. 대규모로 쓰이는 모든 것은 SSO, 역할 기반 접근, 오프보딩이 필요하며, 퇴사 직원의 계정을 해제할 수 없는 도구는 그 데이터가 담긴 상시 계정을 남깁니다.

비용은 가격이 어떻게 계산되는지에 달려 있습니다. 좌석당 가격은 인원수를 보상하고 종량제 가격은 사용량을 보상합니다. 보통 소수 사용자가 대부분의 토큰을 만들어 내므로, 좌석당 가격은 헤비 유저가 다른 곳으로 갈 때까지 싸 보입니다.

측정은 보통 빠진 조각입니다. EDUCAUSE는 업무 관련 AI 전략이 있는 곳이 92%, 투자수익률을 측정하는 곳이 13%라고 발견했습니다. 도구가 무엇을 대체했는지 말할 수 없다면 갱신을 변호할 수 없습니다.

형평성과 접근성은 나중에 고치는 것이 아니라 조달에 속합니다. 빠른 연결, 유료 요금제, 영어 유창성을 요구하는 도구는 그 이익을 고르지 않게 퍼뜨립니다.

학문적 진실성은 평가가 무엇을 측정하는지를 바꿉니다. 도구가 과제를 완수할 수 있을 때, 수정이 필요한 것은 과제입니다.

인력과 공급업체 의존은 가격만큼 중요합니다. 위의 모든 형태는 무료인 것 말고는 소유자가 필요하며, 흔한 실패는 네 번째나 다섯 번째 형태를 사서 이미 바쁜 사람에게 맡기는 것입니다. 갱신 때, 가격 변경 때, 모델 지원 종료 때 무슨 일이 일어나는지 물으십시오. 게이트웨이 형태가 존재하는 이유는 그 답이 마이그레이션이 아니라 라우팅 변경이 되게 하기 위해서입니다.

좋은 첫해는 어떤 모습인가

무엇이든 출시되기 전에 두세 가지 측정치를 고르십시오. 누가 썼는지, 무엇에 썼는지, 활성 사용자당 비용은 얼마였는지, 업무에서 무엇이 바뀌었는지. 그 숫자를 만들 수 없는 파일럿은 예산이 붙은 데모입니다.

경계 조건도 동시에 점검하십시오. 도구가 학생 기록을 건드렸다면 데이터 흐름이 프라이버시 사무소에 말한 것과 일치했습니까? 사용량이 측정되지 않았다면 도구가 보고할 수 없어서였습니까, 아무도 묻지 않아서였습니까?

승인된 경로를 짧게 유지하십시오. EDUCAUSE 수치는 사람들이 승인 경로가 과제보다 오래 걸리기 때문에 거버넌스를 우회한다는 것을 시사합니다. 모델 카드와 당일 접근이 있는 게이트웨이는 IT 편의만큼이나 거버넌스 도구입니다.

흔한 실수

문제를 정의하기 전에 플랫폼을 사면 사용 통계와 거의 아무것도 남지 않습니다. 무료를 전략으로 취급하는 것은 파일럿에는 통하고 인프라로는 실패합니다. 로컬 모델은 누가 소환될 수 있는지를 바꾸지만 프롬프트가 보존되는지는 결정하지 않습니다. 효과 대신 만족도를 측정하면 "교사들이 좋아했다"를 그것이 아닌 발견으로 바꿉니다. 그리고 실행 가능한 경로 없이 발표된 정책은 규칙이 아니라 선호를 기술합니다.