AI 教育

堵不如疏

電影《死亡詩社》里的威爾頓預(yù)備學(xué)院，以其沉穩(wěn)凝重的教學(xué)風(fēng)格和較高的升學(xué)率聞名。

【資料圖】

文學(xué)老師約翰·基丁的到來如同一陣春風(fēng)，一反傳統(tǒng)名校的嚴肅刻板。他的核心思想就是：「我始終認為教育的根本在于學(xué)會自我思考?！?/p>

而在現(xiàn)實中，年級越高，舉手越少，是不言自明的秘密。鴉雀無聲的課堂里，學(xué)生們習(xí)慣低頭回避老師的目光，樂于提問成了一種稀缺品質(zhì)。

在硅谷一所學(xué)費 20 萬的學(xué)校，空降的 GPT-4 同樣承載了人類老師的期望，他們希望學(xué)生們能夠向它提出更多「愚蠢」的問題。

讓 GPT4 當老師，硅谷趕了個大早

地處硅谷的 Khan Lab 私立學(xué)校，最近來了一位新老師 Khanmigo。

這是一位 AI 教師，基于 GPT-4，由學(xué)校與 OpenAI 合作開發(fā)。

學(xué)校創(chuàng)始人 Salman Khan 原來也是搞技術(shù)的，后來才轉(zhuǎn)型成了教育工作者。和帶頭簽署千人聯(lián)名信的馬斯克不同，他認為 AI 的好處遠遠大于風(fēng)險。

在這樣一所學(xué)校擁有一位 AI 老師，意味著什么？

Khanmigo 被定位為「導(dǎo)師」，往往不會直接給出答案，甚至還有學(xué)生嫌它太啰嗦。在一位 8 歲的學(xué)生看來，Khanmigo 對數(shù)學(xué)題給出的解釋，比他寫在紙上的更詳細，有時挺招人煩。

好在效果總體積極。人類老師們驚喜地發(fā)現(xiàn)，學(xué)生們向 Khanmigo 提出的問題，比起他們公開發(fā)問的要多。

另外，像 ChatGPT 一樣，Khanmigo 會給學(xué)生們打預(yù)防針，聲明自己可能會犯錯誤。學(xué)生們可以對它的回答點贊或點踩，方便之后再做改進。

AI 老師的職業(yè)生涯才剛剛起步，更多細節(jié)還待發(fā)現(xiàn)。但它首先出現(xiàn)在硅谷，并不是偶然。

一方面，很多學(xué)生家長本身就在硅谷或 AI 行業(yè)工作，他們的孩子很可能已經(jīng)熟悉了 ChatGPT。技術(shù)話題甚至是課堂的一部分，三年級的小朋友也能對聊天機器人滔滔不絕。

另一方面，硅谷的教育資源也并非別處可比，Khan Lab 所在的帕洛阿爾托地區(qū)，家庭收入中位數(shù)接近 19.5 萬美元，Khan Lab 的師生比例為 1 比 10，每年學(xué)費超過 3.1 萬美元。

對于這些家長來說，將 AI 引入課堂沒什么問題，但必須有更加嚴密的防范措施。Khan Lab 也的確這么做了，花費了數(shù)千小時為 Khanmigo 建造內(nèi)容護欄，雖然還是達不到百分百安全，但它的審核和過濾功能甚至比 ChatGPT 更強大。

Khanmigo 還會提醒學(xué)生，老師們可以看到他們之間的聊天內(nèi)容。如果學(xué)生們輸入臟話、暴力傾向等不良內(nèi)容，老師和家長就會收到警報。

AI 胡編亂造的可能性，也反復(fù)被人類老師們「耳提面命」。他們告訴學(xué)生，Khanmigo 不是一種魔法，它只是一個需要核實的信息來源。

我們適應(yīng)了計算器，我們也應(yīng)適應(yīng) AI

在美國的教育行業(yè)中，這其實是一場逆勢而行。

紐約市的公立學(xué)校在 1 月初禁止使用 ChatGPT，原因是擔心學(xué)生作弊，并認為 AI 不利于培養(yǎng)批判性思維和解決問題的能力。包括西雅圖、洛杉磯等在內(nèi)的其他城市，也有學(xué)校限制了訪問 AI。

但 OpenAI 首席執(zhí)行官 Sam Altman，應(yīng)該會為 Khanmigo 叫好。

今年 1 月，AI 對教育的危害已經(jīng)被翻來覆去地強調(diào)，包括胡編亂造、助長抄襲和作弊行為、讓學(xué)生貪圖捷徑從而損害思維能力等等。

Altman 則淡定地回應(yīng)，應(yīng)該將新技術(shù)融入生活，包括學(xué)校課堂。

AI 生成是我們都需要適應(yīng)的東西。我們適應(yīng)了計算器，它也改變了我們在數(shù)學(xué)課上測試的內(nèi)容。毫無疑問，AI 是一個更極端的版本，但它的好處也更極端。

更消極地說，就算千方百計地阻攔學(xué)生用 AI 抄襲和作弊，見招拆招的方法也總比困難多。

OpenAI 曾推出過一款 AI 內(nèi)容檢測器，然而它只能應(yīng)用于文字內(nèi)容，唯一的功能就是從 AI 的角度替你進行判斷，看看這段文字是不是 AI 生成的。從測試結(jié)果看，它并不是很可靠。

所以 Altman 也承認，不存在完美的 AI 內(nèi)容檢測器，因為「有決心的人總會繞過它們」。

這就是一個既定事實。自 AI 誕生那刻起，便很難被完全禁絕。從 GPT-3.5 到 GPT-4，從微軟 copilot 到 ChatGPT 插件，AI 正在慢慢成為社會的基礎(chǔ)設(shè)施。

我甚至覺得，如果 Altman 不是 ChatGPT 之父，生成式 AI 出現(xiàn)在他的學(xué)生時期，他可能也會是最早吃螃蟹的那批人，因為他親口說過：

我自己用它來學(xué)習(xí)東西，發(fā)現(xiàn)它比我過去的其他學(xué)習(xí)方式更有吸引力。我寧愿讓 ChatGPT 教我一些東西，也不愿去讀教科書。

Alaman 對教育的吐槽不無道理，我們或多或少有些共情。

「如果我沒讀過書，我可以找別的活做，可我又偏偏讀過書」，最近「脫不下長衫」的孔乙己文學(xué)令人心有戚戚。

然而，本就沒有人承諾過，知識一定是有用的，也沒有人打包票，學(xué)歷就是塊金字招牌。

「被困住的孔乙己」不等同于「讀書無用論」，它在當下有更復(fù)雜的含義。其中，死記硬背、刷題機器，是對教育的一種常見批評。翻到硬幣的另一面，批判性思維、創(chuàng)造性思維不可多得。

比如，大學(xué)的「職業(yè)規(guī)劃課」常被視為水課，不是說職業(yè)規(guī)劃本身不重要，而是課程的形式有問題，往往是沒有創(chuàng)過業(yè)的老師對著 PPT 照本宣科，既不了解就業(yè)環(huán)境的變化，也無法傳授簡歷優(yōu)化、面試培訓(xùn)等實戰(zhàn)技巧。聽課前一臉懵逼，聽課后還是茫然四顧。

再比如，我在大學(xué)讀書時，其中有幾門課的期末考試，學(xué)長學(xué)姐流傳下來的資料還能原封不動地套用，在被論文占據(jù)的期末周是慶幸也是悲哀。而最讓人痛苦的課堂展示、小組作業(yè)、挑戰(zhàn)杯競賽等，幾次三番讓我不得不自學(xué)知識，在血淚教訓(xùn)里知道實踐出真知。

其實，早在 ChatGPT 面世之前，就有學(xué)者反思過互聯(lián)網(wǎng)時代的教育模式。

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)教授 Danny Oppenheimer 曾質(zhì)疑道：

在 Google 搜索時代，為什么大學(xué)考試還只側(cè)重考學(xué)生對事實的重述？

一方面，分析和應(yīng)用能力欠缺了；另一方面，對事實性信息的掌握可能也只是一場錯覺。

曾有研究表明，通過 Google 等更快地在線收集信息，會損害我們獲取長期知識，以及回憶事實和信息來源的能力。

如今，從互聯(lián)網(wǎng)時代到 AIGC 時代，心理學(xué)家 Tomas Chamorro-Premuzic 提出了和這位教授相似的觀點：

AI 讓人思考得更快而不是更聰明。

在 AI 成為人類日常獲取知識的主要方式時，它可能會讓快速無意識（fast mindlessness）成為我們的主要決策模式。

幾乎在每次技術(shù)變革里，所謂的批判性思維、創(chuàng)造性思維都被強調(diào)，也確實遭遇著新的危機，電腦打字剝奪學(xué)生的寫字能力，計算器損害學(xué)生的計算能力，AI 干脆讓人無法思考了。其實，人類就這樣跌跌撞撞地螺旋上升著。

從這個話題延伸開去，其實有很多值得討論的。但首先要明確，反思 AI 對教育的負面影響，和對 AI 唱反調(diào)，并不是一回事。當 AI 誕生之時，我們就很難一廂情愿地往回看了。

這時候就要來一句廢話文學(xué)：改變能夠改變的，接受不能改變的。

AI 可以是答案的終點，也可以是教育的起點

歸根結(jié)底，還是得實踐。

當 AI 對教育的負面侵襲還未深入骨髓，我們應(yīng)該盡早地建立起合理的規(guī)則，探索出理想的架構(gòu)。

之前我們說，ChatGPT 生成的內(nèi)容其實是概率計算的結(jié)果，在 ChatGPT 輸入文字，模型給出一個最可能的下文。但這已經(jīng)是上個版本，對于 GPT-4，它不止是預(yù)測下一個詞，還擁有對世界的常識，并在這個基礎(chǔ)上做出一定的推理。

這似乎越發(fā)接近人的思考方式。心理咨詢師崔慶龍曾指出，我們記住單一的東西很容易，表達出來也不難，困難的是把它和別的事物關(guān)聯(lián)起來，并能夠自洽，這意味著你能夠找到它們真正的平衡點。

這套理論同樣適合解答，如何將 ChatGPT 用于教育。直接讓它按照作業(yè)要求，幫我們寫一篇論文，然后復(fù)制粘貼，其實是一個相當單一的過程。

但我們可以嘗試提出更復(fù)雜、多元的問題，比如俄勒岡州的一名高中英語老師，最近讓學(xué)生們使用 ChatGPT 為論文創(chuàng)建大綱，對比兩篇 19 世紀的短篇小說。一旦生成了大綱，他們就得把筆記本電腦收起來，然后手寫論文。

在這個過程里，學(xué)生們加深了對故事的理解，也學(xué)會了如何和 AI 互動，才能讓它的回答更加有用。

創(chuàng)建大綱只是 ChatGPT 在課堂上的一項功能。它還可以幫助老師編寫個性化的教案、為學(xué)生模擬辯論賽的對手，甚至作為提高基本寫作技能的工具。因為 AI 的寫作速度很快，還可以模仿許多不同的寫作方式。

所以也有觀點認為，只要教師將 ChatGPT 與實質(zhì)性的課堂討論結(jié)合起來，ChatGPT 就不會對學(xué)生的學(xué)習(xí)構(gòu)成威脅。

任何能讓學(xué)生在上課前完善思維并實踐想法的工具，只會讓我們的討論更加豐富。

從我個人的 AI 體驗來說，輸入合適的 prompt，讓 AI 幫忙寫出整篇文從字順的文章，又不能太有 AI 味，還是挺難的一件事。像平時寫文章那樣列出一個邏輯框架，只是其中一個必要不充分條件。

借助 AI 實現(xiàn)更好的教育，個人認為至少要做到兩點。

一是創(chuàng)造力仍然需要知識的累積。就像你讀了很多書，不代表你融會貫通，只能說明你識字，但你不能不識字，這是 AI 無法幫你代勞的部分。二是學(xué)會如何與 AI 溝通，它可以作為一個答案的終點，也可以作為一次教育的起點。

不遠的未來，AI 或許會對教育行業(yè)進行一次祛魅和重塑，讓它返璞歸真。人人都在裸泳，哪些是事實哪些是觀點，誰有創(chuàng)造力誰在鸚鵡學(xué)舌，其實一覽無余。

更重要的是，教育向前一步就是就業(yè)，它們構(gòu)成了復(fù)雜的因果鏈條。當前很多人的專業(yè)和工作并不匹配，以后未嘗不是這樣。

如果不在讀書期間實踐如何借助 AI 學(xué)習(xí)和創(chuàng)作，當我們畢業(yè)后面對 AIGC 的世界，只會成為又一個被困住的孔乙己。

唯一確定的是，盡早地開始實踐，才能在 AI 的狂飆中擁有余裕。這也是存在主義哲學(xué)家馬賽爾所說的，在面對各種境遇時，仍能保持 「有暇 」的能力。

關(guān)鍵詞：