ChatGPT 不从娃娃挠起，只会催生更多被困住的「孔乙己」
片子《灭亡诗社》里的威尔顿预备学院，以其沉稳凝重的教学风气和较高的升学率闻名。
文学教师约翰·基丁的到来好像一阵春风，一反传统名校的严厉刻板。他的核心思惟就是：「我始末认为教导的底子在于学会自我根究。」
而在现实中，年级越高，举手越少，是不言自明的奥秘。鸦雀无声的课堂里，学生们习惯垂头回避教师的目光，乐于发问成了一种稀缺操行。
在硅谷一所膏火 20 万的学校，空降的 GPT-4 同样承载了人类教师的期看，他们期看学生们可以向它提出更多「愚笨」的问题。
让 GPT4 当教师，硅谷赶了个大早
地处硅谷的 Khan Lab 私立学校，比来来了一位新教师 Khanmigo。
那是一位 AI 教师，基于 GPT-4，由学校与 OpenAI 协做开发。
学校开创人 Salman Khan 本来也是搞手艺的，后来才转型成了教导工做者。他认为 AI 的益处远远大于风险，看到马斯克等人签订联名信喊停研究时，以至迷惘「我们为什么要放慢速度」。
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在如许一所学校拥有一位 AI 教师，意味着什么？
Khanmigo 被定位为「导师」，往往不会间接给出谜底，以至还有学生嫌它太烦琐。在一位 8 岁的学生看来，Khanmigo 对数学题给出的阐明，比他写在纸上的更详尽，有时挺招人烦。
好在效果总体积极。人类教师们欣喜地发现，学生们向 Khanmigo 提出的问题，比起他们公开提问的要多。
别的，像 ChatGPT 一样，Khanmigo 会给学生们打预防针，声明本身可能会犯错误。学生们能够对它的答复点赞或点踩，便利之后再做改进。
AI 教师的职业生活生计才刚刚起步，更多细节还待发现。但它起首呈现在硅谷，并非偶尔。
一方面，良多学生家长自己就在硅谷或 AI 行业工做，他们的孩子很可能已经熟悉了 ChatGPT。手艺话题以至是课堂的一部门，三年级的小伴侣也能对聊天机器人滚滚不停。
另一方面，硅谷的教导资本也并不是别处可比，Khan Lab 所在的帕洛阿尔托地域，家庭收进中位数接近 19.5 万美圆，Khan Lab 的师生比例为 1 比 10，每年膏火超越 3.1 万美圆。
关于那些家长来说，将 AI 引进课堂没什么问题，但必需有愈加缜密的提防办法。Khan Lab 也确实那么做了，破费了数千小时为 Khanmigo 建造内容护栏，固然仍是达不到百分百平安，但它的审核和过滤功用以至比 ChatGPT 更强大。
Khanmigo 还会提醒学生，教师们能够看到他们之间的聊天内容。假设学生们输进脏话、暴力倾向等不良内容，教师和家长就会收到警报。
AI 胡编乱造的可能性，也频频被人类教师们「耳提面命」。他们告诉学生，Khanmigo 不是一种魔法，它只是一个需要核实的信息来源。
我们适应了计算器，我们也应适应 AI
在美国的教导行业中，那其实是一场逆势而行。
纽约市的公立学校在 1 月初制止利用 ChatGPT，原因是担忧学生做弊，并认为 AI 倒霉于培育提拔责备性思维息争决问题的才能。包罗西雅图、洛杉矶等在内的其他城市，也有学校限造了拜候 AI。
但 OpenAI 首席施行官 Sam Altman，应该会为 Khanmigo 喊好。
本年 1 月，AI 对教导的危害已经被翻来覆往地强调，包罗胡编乱造、滋长剽窃和做弊行为、让学生妄想捷径从而损害思维才能等等。
Altman 则淡定地回应，应该将新手艺融进生活，包罗学校课堂。
AI 生成是我们都需要适应的工具。我们适应了计算器，它也改动了我们在数学课上测试的内容。毫无疑问，AI 是一个更极端的版本，但它的益处也更极端。
AI 生成是我们都需要适应的工具。我们适应了计算器，它也改动了我们在数学课上测试的内容。毫无疑问，AI 是一个更极端的版本，但它的益处也更极端。
更消极地说，就算千方百计地阻拦学生用 AI 剽窃和做弊，见招拆招的办法也总比困难多。
OpenAI 曾推出过一款 AI 内容检测器，然而它只能利用于文字内容，独一的功用就是从 AI 的角度替你停止揣度，看看那段文字是不是 AI 生成的。从测试成果看，它并非很可靠。
所以 Altman 也认可，不存在完美的 AI 内容检测器，因为「有决心的人总会绕过它们」。
那就是一个既定事实。自 AI 降生那刻起，便很难被完全不准。从 GPT-3.5 到 GPT-4，从微软 copilot 到 ChatGPT 插件，AI 正在渐渐成为社会的根底设备。
我以至觉得，假设 Altman 不是 ChatGPT 之父，生成式 AI 呈现在他的学生期间，他可能也会是最早食螃蟹的那批人，因为他亲口说过：
我本身用它来进修工具，发现它比我过往的其他进修体例更有吸引力。我甘愿让 ChatGPT 教我一些工具，也不肯往读教科书。
我本身用它来进修工具，发现它比我过往的其他进修体例更有吸引力。我甘愿让 ChatGPT 教我一些工具，也不肯往读教科书。
Alaman 对教导的吐槽不无事理，我们或多或少有些共情。
「假设我没读过书，我能够找此外活做，可我又偏偏读过书」，比来「脱不下长衫」的孔乙己文学令人心有戚戚。
然而，本就没有人许诺过，常识必然是有用的，也没有人打包票，学历就是块金字招牌。
「被困住的孔乙己」不等同于「读书无用论」，它在当下有更复杂的含义。此中，死记硬背、刷题机器，成了对教导的一种常见责备。翻到硬币的另一面，责备性思维、创造性思维不成多得。
好比，大学的「职业规划课」常被视为水课，不是说职业规划自己不重要，而是课程的形式有问题，往往是没有创过业的教师对着 PPT 照本宣科，既不领会就业情况的改变，也无法教授简历优化、面试培训等实战身手。听课前一脸懵逼，听课后仍是茫然四顾。
再好比，我在大学读书时，此中有几门课的期末测验，学长学姐传播下来的材料还能原封不动地套用，在被论文占据的期末周是高兴也是哀痛。而最让人痛苦的课堂展现、小组功课、挑战杯竞赛等，几次三番让我不能不自学常识，在血泪教训里晓得理论出实知。
其实，早在 ChatGPT 面世之前，就有学者深思过互联网时代的教导形式。
卡内基梅隆大学传授 Danny Oppenheimer 曾量疑道：
在 Google 搜刮时代，为什么大学测验还只偏重考学生对事实的重述？
在 Google 搜刮时代，为什么大学测验还只偏重考学生对事实的重述？
一方面，阐发和利用才能欠缺了；另一方面，对事实性信息的掌握可能也只是一场错觉。
曾有研究表白，通过 Google 等更快地在线搜集信息，会损害我们获取持久常识，以及回忆事实和信息来源的才能。
现在，从互联网时代到 AIGC 时代，心理学家 Tomas Chamorro-Premuzic 提出了和那位传授类似的看点：
AI 让人根究得更快而不是更伶俐。
AI 让人根究得更快而不是更伶俐。
在 AI 成为人类日常获取常识的次要体例时，它可能会让快速无意识（fast mindlessness）成为我们的次要决策形式。
几乎在每次手艺变化里，所谓的责备性思维、创造性思维都被强调，也确实遭遇着新的危机，电脑打字褫夺学生的写字才能，计算器损害学生的计算才能，AI 痛快让人无法根究了。其实，人类就如许跌跌碰碰地螺旋上升着。
从那个话题延伸开往，其实有良多值得讨论的。但起首要明白，深思 AI 对教导的负面影响，和对 AI 唱反调，并非一回事。当 AI 降生之时，我们就很难一厢情愿地往回看了。
那时候就要来一句废话文学：改动可以改动的，承受不克不及改动的。
AI 能够是谜底的起点，也能够是教导的起点
回根结底，仍是得理论。
当 AI 对教导的负面侵袭还未深进骨髓，我们应该尽早地成立起合理的规则，摸索出抱负的架构。
之前我们说，ChatGPT 生成的内容其实是概率计算的成果，在 ChatGPT 输进文字，模子给出一个最可能的下文。但那已经是上个版本，关于 GPT-4，它不行是揣测下一个词，还拥有对世界的常识，并在那个根底上做出必然的推理。
那似乎越发接近人的根究体例。心理征询师崔庆龙曾指出，我们记住单一的工具很随便，表达出来也不难，困难的是把它和此外事物联系关系起来，并可以自洽，那意味着你可以找到它们实正的平衡点。
那套理论同样合适解答，若何将 ChatGPT 用于教导。间接让它根据功课要求，帮我们写一篇论文，然后复造粘贴，其实是一个相当单一的过程。
但我们能够测验考试提出更复杂、多元的问题，好比俄勒冈州的一名高中英语教师，比来让学生们利用 ChatGPT 为论文创建纲领，比照两篇 19 世纪的短篇小说。一旦生成了纲领，他们就得把条记本电脑收起来，然背工写论文。
在那个过程里，学生们加深了对故事的理解，也学会了若何和 AI 互动，才气让它的答复愈加有用。
创建纲领只是 ChatGPT 在课堂上的一项功用。它还能够搀扶帮助教师编写个性化的教案、为学生模仿争论赛的敌手，以至做为进步根本写做技能的东西，因为 AI 的写做速度很快，还能够模仿许多差别的写做体例。
所以也有看点认为，只要教师将 ChatGPT 与本色性的课堂讨论连系起来，ChatGPT 就不会对学生的进修构成威胁。
任何能让学生在上课前完美思维并理论设法的东西，只会让我们的讨论愈加丰富。
任何能让学生在上课前完美思维并理论设法的东西，只会让我们的讨论愈加丰富。
从我小我的 AI 体验来说，输进适宜的 prompt，让 AI 帮手写出整篇文从字顺的文章，又不克不及太有 AI 味，仍是挺难的一件事。像日常平凡写文章那样列出一个逻辑框架，只是此中一个需要不敷够前提。
借助 AI 实现更好的教导，小我认为至少要做到两点。
一是创造力仍然需要常识的累积。就像你读了良多书，不代表你畅通领悟贯穿，只能阐明你识字，但你不克不及不识字，那是 AI 无法帮你代庖的部门。二是学会若何与 AI 沟通，它能够做为一个谜底的起点，也能够做为一次教导的起点。
不远的将来，AI 或许会对教导行业停止一次祛魅和重塑，让它返璞回实。人人都在裸泳，哪些是事实哪些是看点，谁有创造力谁在鹦鹉学舌，其实一目了然。
更重要的是，教导向前一步即是就业，它们构成了复杂的因果链条。现在，良多人的专业和工做其实不婚配，以后未尝不是如许。
假设不在读书期间理论若何借助 AI 进修和创做，当我们结业后面临 AIGC 的世界，只会成为又一个被困住的孔乙己。
独一确定的是，尽早地起头理论，才气在 AI 的狂飙中拥有余裕。那也是存在主义哲学家马赛尔所说的，在面临各类境遇时，仍能连结「有暇」的才能。
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