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新(xin)智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji)：Aeneas

【新智元導(dao)讀(du)】ChatGPT出(chu)爐(lu)後(hou)，引发了(le)学术界(jie)的(de)大恐(kong)慌(huang)，写论文這(zhe)麽(me)溜(liu)的AI機(ji)器(qi)人(ren)，真(zhen)的不會(hui)被(bei)学生濫(lan)用？

ChatGPT誕(dan)生之(zhi)后，用自(zi)己(ji)強(qiang)悍(han)的文本(ben)創(chuang)作(zuo)能(neng)力(li)，不斷(duan)刷(shua)新著(zhu)(zhe)我(wo)們(men)的认知(zhi)。

AI即(ji)將(jiang)給(gei)大学校(xiao)園(yuan)帶(dai)來(lai)怎(zen)樣(yang)的爆(bao)炸(zha)性(xing)改(gai)變(bian)？似(si)乎(hu)還(hai)沒(mei)人做(zuo)好(hao)準(zhun)備(bei)。

Nature已經(jing)发文，擔(dan)心(xin)ChatGPT会成(cheng)為(wei)学生写论文的工(gong)具(ju)。

無(wu)獨(du)有(you)偶(ou)，壹(yi)位(wei)加(jia)拿(na)大作家(jia)Stephen Marche痛(tong)心疾(ji)首(shou)地呼(hu)籲(xu)：大学的论文已死！

用AI写论文，太(tai)容(rong)易(yi)了

假(jia)設(she)妳(ni)是(shi)一位教(jiao)育(yu)学教授(shou)，你为学术布(bu)置(zhi)了一篇(pian)關(guan)於(yu)学習(xi)風(feng)格(ge)的论文。一位学生提(ti)交(jiao)了一篇文章(zhang)，開(kai)頭(tou)如(ru)下(xia)：

「学习风格」的構(gou)建(jian)是有問(wen)題(ti)的，因(yin)为它(ta)无法(fa)解(jie)釋(shi)学习风格形(xing)成的過(guo)程(cheng)。有些(xie)学生可(ke)能会因为自己独特(te)的经歷(li)，而(er)形成一種(zhong)特殊(shu)的学习方(fang)式(shi)。其(qi)他(ta)人可能会通(tong)过嘗(chang)試(shi)適(shi)應(ying)不太适合(he)他们需(xu)求(qiu)的学习環(huan)境(jing)，来形成特定(ding)的学习方式。最(zui)終(zhong)，我们需要(yao)了解学习方式與(yu)环境和(he)個(ge)人因素(su)之間(jian)的相(xiang)互(hu)作用，以(yi)及(ji)这些因素如何(he)影(ying)響(xiang)我们的学习方式和我们體(ti)驗(yan)的学习類(lei)型(xing)。

通过还是不及格？A-还是B+？

如果(guo)你最终得(de)知，这个学生壓(ya)根(gen)就(jiu)没親(qin)手(shou)写过这篇文章，你又(you)会给出怎样的成績(ji)？

實(shi)際(ji)上(shang)，这篇文章是一位英(ying)國(guo)教授Mike Sharples用GPT-3来生成的。

對(dui)于GPT-3的这篇大作，Sharples认为已经達(da)到(dao)了研(yan)究(jiu)生的水(shui)平(ping)。

Sharples教授希(xi)望(wang)，自己的这个尝试能敦(dun)促(cu)老(lao)師(shi)们「重新去(qu)思(si)考(kao)教学和打(da)分(fen)」。

他說(shuo)，AI会成为学生作弊(bi)的工具，當(dang)然(ran)，它们也(ye)可以成为强大的助(zhu)教，或提高(gao)我们创造(zao)力的工具。

学生：用AI写论文，不算(suan)作弊

在(zai)今(jin)年(nian)5月(yue)，就发生过一件(jian)頗(po)有爭(zheng)議(yi)的事(shi)。

新西(xi)蘭(lan)的一名(ming)学生承认自己是用AI来撰(zhuan)写论文，不过，他是把(ba)它当作語(yu)法和拼(pin)写檢(jian)查(zha)的工具。

因此(ci)，这名学生受(shou)到了處(chu)罚，但(dan)他很(hen)委(wei)屈(qu)。

「我是个好学生，我去上所(suo)有的課(ke)，聽(ting)所有的講(jiang)座(zuo)，读了所有閱(yue)读材(cai)料(liao)，但就因为我没有足(zu)夠(gou)雄(xiong)辯(bian)地写作，就判(pan)定我該(gai)受处罚，这是不对的。」

的確(que)，很多(duo)使(shi)用AI做作業(ye)的学生並(bing)不覺(jiao)得自己在作弊，因为通常(chang)大学的学生指(zhi)南(nan)裏(li)只(zhi)会規(gui)定：不能讓(rang)別(bie)人代(dai)写作业。但GPT-3不是「别人」，它是一个AI。

AIGC令(ling)人驚(jing)嘆(tan)，也令人害(hai)怕(pa)

現(xian)在，没人可以忽(hu)視(shi)这一點(dian)：AIGC的宇(yu)宙(zhou)正(zheng)在快(kuai)速(su)膨(peng)脹(zhang)。

去年12月，OpenAI发布了一个名为ChatGPT的高級(ji)聊(liao)天(tian)AI，它在互聯(lian)網(wang)上掀(xian)起(qi)了新一輪(lun)惊叹的浪(lang)潮(chao)。

谷(gu)歌(ge)发布了新的应用，这些应用允(yun)許(xu)人们用文本描(miao)述(shu)概(gai)念(nian)，并将它们呈(cheng)现为圖(tu)像(xiang)。

创意(yi)人工智能公(gong)司(si)Jasper在10月份(fen)獲(huo)得了15億(yi)美(mei)元的估(gu)值(zhi)……

现在，離(li)学生们自己找(zhao)到文本生成器的時(shi)间，不会太長(chang)了。

人文教育会迎(ying)来怎样的改变？

在人文教育中(zhong)，论文——尤(you)其是本科(ke)论文——一直(zhi)是核(he)心。

就是通过论文，我们去教学生们应该如何研究，如何思考，如何写作。

而现在，这个傳(chuan)統(tong)即将被徹(che)底(di)顛(dian)覆(fu)。

上周(zhou)，多倫(lun)多大学的副(fu)教授Kevin Bryan在推(tui)特上，对ChatGPT的出现表(biao)示(shi)震惊：「你不能再(zai)布置带回(hui)家的考试或家庭(ting)作业了……即使在涉(she)及跨(kua)領(ling)域(yu)知識(shi)的特定问题上，ChatGPT的回答(da)都(dou)太棒(bang)了。」

顯(xian)然，构建语言(yan)技(ji)术的工程师和教育工作者(zhe)，都还没有为ChatGPT造出的后果做好准备。

长期(qi)以来，人文主(zhu)義(yi)者和技术專(zhuan)家之间一直存(cun)在鴻(hong)溝(gou)。

在1950 年代，C. P. Snow发表了他著名的演(yan)讲，隨(sui)后发表了论文「兩(liang)种文化(hua)」，将人文和科学共(gong)同(tong)体描述为两个彼(bi)此失(shi)去联系(xi)的部(bu)落(luo)。

「人文知识分子(zi)在一極(ji)，科学家在另(ling)一极，」Snow写道。

「两者之间存在相互不理(li)解的鸿沟——（尤其是在年輕(qing)人中）他们会充(chong)滿(man)敵(di)意，彼此厭(yan)惡(e)，但最重要的是，他们之间缺(que)乏(fa)理解。他们对彼此有一种奇(qi)怪(guai)的扭(niu)曲(qu)形象(xiang)。」

Snow的论点是对一种知识世(shi)界主义的呼吁：文人忽视了熱(re)力学定律(lv)的基(ji)本見(jian)解，而科学家们忽视了莎(sha)士(shi)比(bi)亞(ya)和狄(di)更(geng)斯(si)的榮(rong)耀(yao)。

而Snow发现的这种裂(lie)痕(hen)，恐怕只会越(yue)来越深(shen)。

在现代的科技世界中，證(zheng)明(ming)人文教育存在價(jia)值的证據(ju)，正在逐(zhu)漸(jian)流(liu)失。

SBF和馬(ma)斯克(ke)的傲(ao)慢(man)

Sam Bankman-Fried是加密(mi)貨(huo)幣(bi)交易所FTX的创始(shi)人，他在幾(ji)天內(nei)失去了160亿美元的財(cai)產(chan)——他就是一个以驕(jiao)傲著稱(cheng)的文盲(mang)。

「我永(yong)遠(yuan)不会打开一本書(shu)，」他曾(zeng)对一位采(cai)訪(fang)者说。「我不是说没有一本书值得一读，但我差(cha)不多就是这个意思。」

马斯克和推特就是另一个很好的例(li)子。

马斯克有一个完(wan)美運(yun)轉(zhuan)的工程师头腦(nao)，但他处理相对簡(jian)單(dan)的文学概念时，比如模(mo)仿(fang)和諷(feng)刺(ci)时，就显得相当笨(ben)拙(zhuo)，連(lian)带着我们这些看(kan)客(ke)都觉得痛苦(ku)。

当然了，他那(na)么忙(mang)碌(lu)的头脑里，可能從(cong)未(wei)想(xiang)过这些概念，也没有想过人其实有很多事情(qing)需要考慮(lv)。

现在的年轻男(nan)女(nv)们正在重塑(su)社(she)会和历史(shi)，然而，在这个充斥(chi)着社交媒(mei)体的时代，他们对社会和历史问题都表现出了非(fei)同尋(xun)常的无知。

马克紮(zha)克伯(bo)格似乎读过很多关于凱(kai)撒(sa)奧(ao)古(gu)斯都的文章，但他也应该读读17世紀(ji)的歐(ou)洲(zhou)对小(xiao)冊(ce)子印(yin)刷机的監(jian)管(guan)——它可能使美国免(mian)于社会信(xin)任(ren)的毀(hui)滅(mie)。

我们所见证的这些失敗(bai)，并非源(yuan)于吝(lin)嗇(se)甚(shen)至(zhi)貪(tan)婪(lan)，而是源于故(gu)意的遺(yi)忘(wang)。

工程师们没有意识到人文主义问题——比如解释学、言论自由(you)的历史偶然性、道德(de)譜(pu)系——是具有真实后果的真实问题。

没錯(cuo)，每(mei)个人都有權(quan)对政(zheng)治(zhi)和文化发表自己的看法，但意见不同于有根据的理解。

如果把復(fu)雜(za)的问题，当作对每个人都显而易见的问题，无疑(yi)会走(zou)向(xiang)災(zai)難(nan)——很快，你就会損(sun)失數(shu)十(shi)亿美元。

人文学科在「軟(ruan)自殺(sha)」

因为技术专家忽视了人文主义问题，因此人文主义者以「软自杀」的方式，去迎接(jie)过去50年的技术革(ge)命(ming)。

截(jie)至2017年，英语专业的人数自1990年代以来几乎減(jian)半(ban)。

僅(jin)自2007年以来，历史专业的入(ru)学率(lv)就下降(jiang)了45%。

不用说，人文主义者对技术的理解充其量(liang)是片(pian)面(mian)的。

但更重要的是，盡(jin)管技术改变了周圍(wei)的整(zheng)个世界，人文学科几十年来并没有从根本上改变他们的方法。

他们仍(reng)在像1979年那样，让元敘(xu)事爆炸，这是一种充满自我挫(cuo)败的練(lian)习。

在以技术为中心的世界中，语言很重要，聲(sheng)音(yin)和风格很重要，口(kou)才(cai)研究很重要，历史很重要，道德体系很重要。

但这就要求人文主义者去解释它们为什(shen)么重要，而不是不断地破(po)壞(huai)他们自己的知识基礎(chu)。

人文学科给学生的承諾(nuo)是：一个通往(wang)无关緊(jin)要的、自我消(xiao)耗(hao)的未来的旅(lv)程；与此同时，他们想知道为什么入学率在下降。

近(jin)一半的人文学科畢(bi)业生后悔(hui)自己選(xuan)擇(ze)的专业，这有什么奇怪的嗎(ma)？

人文学科在技术世界的价值

我们可以从喬(qiao)布斯和马斯克的區(qu)别，看出人文学科在技术世界中的价值。

史蒂(di)夫(fu)·乔布斯时常强調(tiao)，Apple的成功(gong)在很大程度(du)上歸(gui)功于他在里德学院(yuan)輟(chuo)学时，在那里玩(wan)的莎士比亚和现代舞(wu)，以及那个著名的为Mac的设計(ji)提供(gong)了美学基础的书法课。

「我们这个行(xing)业的很多人，都没有足够多样化的经历。所以他们没有足够的点来形成连接，他们最终得到的，是非常線(xian)性的解決(jue)方案(an)，而没有对问题的廣(guang)泛(fan)看法，」乔布斯说。

「对人类体验的理解越广泛，我们的设计就会越好。」 蘋(ping)果是一家人文科技公司。它也是世界上最大的公司。

尽管人文教育具有明显的价值，但它的衰(shuai)落仍在繼(ji)續(xu)。

10年来，STEM高歌猛(meng)進(jin)，人文学科在崩(beng)塌(ta)。

计算机科学专业的学生人数，现在几乎与所有人文学科的学生人数總(zong)和相同。

工程师和人文主义者都需要彼此

而现在，又有了GPT-3，有了ChatGPT。

自然语言处理给学术人文学科带来了一系列(lie)前(qian)所未有的问题，这个学科已经岌(ji)岌可危(wei)：人文学科是根据论文来評(ping)判本科的生。他们根据论文的作文授予(yu)博(bo)士学位。

当这两个过程都可以自動(dong)化时，会发生什么？

根据我作为前莎士比亚教授的经验，我认为学术界需要10年时间才能面对这个新现实：学生需要两年时间才能弄(nong)清(qing)楚(chu)技术，教授需要三(san)年时间才能认识到学生正在使用该技术 ，然后是五(wu)年的时间，让大学管理者决定该做些什么。

教师已经是世界上工作最过度、报酬(chou)最低(di)的人群(qun)之一。他们已经在处理危机中的人文学科。而现在这样的改变，更令他们值得同情。

然而，尽管目(mu)前存在巨(ju)大分歧(qi)，但自然语言处理将迫(po)使工程师和人文主义者走到一起。

不管发生什么事，他们都将需要彼此。

计算机科学家将需要基本的、系统的基础人文主义教育：语言哲(zhe)学、社会学、历史学和伦理学不再是有趣(qu)的理论。

它们对于确定聊天机器人的道德和创造性使用至关重要。

人文主义者需要了解自然语言处理，因为它是语言的未来，但也因为这里不仅仅存在破坏的可能性。自然语言处理可以闡(chan)明大量的学术问题。

它将澄(cheng)清分类和文学年代的问题，这是任何设计出来的系统都无法解决的。

例如，大型语言模型中的參(can)数，要比确定莎士比亚创作了哪(na)些戲(xi)劇(ju)的系统复杂得多。

它甚至可以允许某(mou)些类型的修(xiu)复，通过文本預(yu)測(ce)模型填(tian)補(bu)损坏文本中的空(kong)白(bai)。

它将重新表述文学风格和语言学的问题。

如果你能教一臺(tai)机器像Samuel Taylor Coleridge那样写作，那台机器一定能够以某种方式告(gao)訴(su)你Samuel Taylor Coleridge是如何写作的。

人文主义与技术之间的联系，将需要具有广闊(kuo)视野(ye)和超(chao)越其领域的興(xing)趣的人来完成。

在存在合作空间之前，雙(shuang)方都必(bi)須(xu)邁(mai)出对受过高等(deng)教育的人来说最困(kun)难的一步(bu)：了解他们需要对方，并承认他们其实是无知的。

这很难，但这真的是智慧(hui)的开端(duan)，无论我们碰(peng)巧(qiao)生活(huo)在哪个技术时代。

参考資(zi)料：

https://www.theatlantic.com/technology/archive/2022/12/chatgpt-ai-writing-college-student-essays/672371/返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查看更多

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