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人工智能是否顛覆了傳統(tǒng)教育行業(yè)

近日,浙江某高校教師在網(wǎng)絡(luò)上曝光,由于其教授的3門課程學(xué)生不及格率高于30%,學(xué)校要求該老師作出說(shuō)明并提供整改方案。回復(fù)中,該教師列舉了一道他出過(guò)的填空題以評(píng)價(jià)試卷難度:“《孔雀東南飛》的主人公分別是誰(shuí)和誰(shuí)?”據(jù)稱,該題錯(cuò)誤率在50%以上。

無(wú)獨(dú)有偶,近日,谷歌前首席執(zhí)行官(CEO) 埃里克·施密特在美國(guó)斯坦福大學(xué)課堂上所進(jìn)行的一場(chǎng)訪談中也被學(xué)生問(wèn)及,在人工智能幾乎可以取代程序員的當(dāng)下,還有必要學(xué)習(xí)C++語(yǔ)言嗎?

這使得我們不得不思考,人工智能時(shí)代,大學(xué)老師應(yīng)教學(xué)生什么,又該考學(xué)生什么?如何定位課程和考試的意義與價(jià)值?考試的理念應(yīng)做怎樣的調(diào)整,形式又應(yīng)如何變革?

近日,浙江某高校教師負(fù)責(zé)的3門課的卷面不及格率在30%以上。面對(duì)質(zhì)疑,他在有關(guān)回應(yīng)文章中列舉了一道曾出過(guò)的試題,以此評(píng)價(jià)試卷的難度:“《孔雀東南飛》的主人公分別是誰(shuí)和誰(shuí)?”他說(shuō)這道題的錯(cuò)誤率在50%以上。

該事件引發(fā)了社會(huì)的廣泛熱議。其熱議的核心在于在人工智能時(shí)代,對(duì)于那些可以快速檢索到的知識(shí),我們是否還需要像傳統(tǒng)模式那樣讓學(xué)生背誦和記憶?換言之,現(xiàn)在的考試應(yīng)該考什么?

理解才是力量

即便在人工智能賦能各行業(yè)已成潮流的當(dāng)下,教育從本質(zhì)、結(jié)構(gòu)到機(jī)制也并未發(fā)生根本性改變,人工智能只是作為學(xué)習(xí)的輔助工具在起作用,完全不能替代個(gè)體的主動(dòng)學(xué)習(xí)。為此,我們不妨把教育的結(jié)構(gòu)拆解開(kāi),看看人工智能到底能在哪個(gè)環(huán)節(jié)起作用,以及能起多大作用。

教育的結(jié)構(gòu)通常分為三部分,即篩選、培養(yǎng)與輸出。在這一鏈條上,教育的主要功能是培養(yǎng)學(xué)生的能力,把能力再分解為——通過(guò)教育的規(guī)訓(xùn)作用使學(xué)生形成特定的認(rèn)知模式、習(xí)性/行為模式并完成初步世界觀框架的搭建,同時(shí)在固定時(shí)間內(nèi)對(duì)既定的培養(yǎng)目標(biāo)進(jìn)行測(cè)評(píng),這個(gè)環(huán)節(jié)就是種類繁多的各種考試。

至此,我們大體了解了教育的完整流程。那么,在這幾個(gè)環(huán)節(jié)中,人工智能是在哪個(gè)環(huán)節(jié)發(fā)揮作用的呢?

顯然,人工智能的最大功用只是方便了知識(shí)的獲取,還可以延伸到培養(yǎng)的末端,即知識(shí)測(cè)評(píng)。在其他環(huán)節(jié),人工智能的作用有限。從這個(gè)意義上說(shuō),至少在當(dāng)下,人工智能還沒(méi)有顛覆傳統(tǒng)教育范式。

回到那位老師的問(wèn)題,這樣的考題今天還有意義嗎?在筆者看來(lái),當(dāng)下我們還是要辛苦記下《孔雀東南飛》的主角是誰(shuí),雖然人工智能/網(wǎng)絡(luò)里可以輕易找到這些知識(shí),但這并不意味著你的頭腦中就有。

更何況,學(xué)習(xí)的過(guò)程是一個(gè)人塑造個(gè)體認(rèn)知圖式的過(guò)程,如果沒(méi)有點(diǎn)滴知識(shí)的緩慢學(xué)習(xí),個(gè)體認(rèn)知圖式的形成過(guò)程將失去根基,因?yàn)槲覀儞碛械闹T多人生經(jīng)驗(yàn)都是通過(guò)親力親為獲得的。由此,各種判斷以及同理心才會(huì)被塑造并激活,就如同你即便看過(guò)無(wú)數(shù)愛(ài)情故事,也無(wú)法與真實(shí)的愛(ài)情相比一樣。如果知識(shí)不能內(nèi)化并嵌入到我們的認(rèn)知圖式中,我們?nèi)绾巫鞒龈鞣N價(jià)值判斷呢?

澳大利亞哲學(xué)家杰克遜曾提出一個(gè)著名的思想實(shí)驗(yàn)“瑪麗屋”。該實(shí)驗(yàn)說(shuō)明,即便瑪麗知道了無(wú)數(shù)關(guān)于紅色的光學(xué)知識(shí)與生理學(xué)知識(shí),對(duì)于紅色的理解也無(wú)法與看到一個(gè)真實(shí)的西紅柿相比,這在哲學(xué)上被稱作“解釋鴻溝”,其實(shí)質(zhì)就是她缺乏對(duì)于紅色的感受性。從這個(gè)意義上說(shuō),從“知道”到“理解”存在遙遠(yuǎn)的距離。

多年前,筆者曾把英國(guó)哲學(xué)家培根的名言“知識(shí)就是力量”改為“理解才是力量”,這一點(diǎn)在人工智能時(shí)代越發(fā)重要。在我們獲得知識(shí)的工具與渠道愈加便捷與多樣化的當(dāng)下,也并未見(jiàn)有多少大師與重大成果橫空出世。我們?cè)煜さ膫鹘y(tǒng)學(xué)習(xí)模式被世人認(rèn)為落伍了,其實(shí)不然,這種認(rèn)知偏差反而導(dǎo)致我們離真正理解知識(shí)越來(lái)越遙遠(yuǎn),甚至對(duì)那些常識(shí)知識(shí)不屑一顧。

更有甚者,有人認(rèn)為傳統(tǒng)教育會(huì)扼殺人的創(chuàng)造性。事實(shí)上,科學(xué)史上的無(wú)數(shù)事例都會(huì)駁倒這些偏見(jiàn),因?yàn)橐l(fā)科學(xué)革命的大師們都是傳統(tǒng)教育的產(chǎn)物,反而是新式教育的當(dāng)下很少出現(xiàn)大師。

教育的數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍有邊界

在此時(shí)代背景下,我們會(huì)對(duì)人工智能系統(tǒng)產(chǎn)生依賴并上癮,久而久之,形成群體的認(rèn)知路徑依賴。這種依賴不可避免地導(dǎo)致群體的認(rèn)知退化,因?yàn)槲覀兒苋菀捉邮苋斯ぶ悄芴峁┑拇鸢福辉敢庥H自思考與探索。

照此趨勢(shì),人類行為所積累的數(shù)據(jù)信息會(huì)出現(xiàn)質(zhì)量快速下滑的趨勢(shì)。由于得不到高質(zhì)量數(shù)據(jù)的大量訓(xùn)練,在低質(zhì)量數(shù)據(jù)環(huán)境中運(yùn)行的人工智能將出現(xiàn)功能退化,這種退化對(duì)依賴者產(chǎn)生反噬作用,從而在人類與人工智能之間形成一種雙重?zé)o限退化的循環(huán)。

這個(gè)現(xiàn)象很好理解。眾所周知,以大語(yǔ)言模型為代表的生成式人工智能本著“大力出奇跡”的原則,圍繞數(shù)據(jù)、算法與算力這三個(gè)維度開(kāi)啟技術(shù)迭代的進(jìn)化之旅。如果數(shù)據(jù)質(zhì)量持續(xù)走低,即便有優(yōu)秀的算法及強(qiáng)大的算力加持,也不會(huì)使人工智能有明顯的進(jìn)步。

2023年3月,美國(guó)語(yǔ)言學(xué)家喬姆斯基在《紐約時(shí)報(bào)》上發(fā)文指出,人工智能和人類在思考方式、學(xué)習(xí)語(yǔ)言與生成解釋方面的能力,以及道德思考方面有著極大差異。他提醒說(shuō),如果ChatGPT式機(jī)器學(xué)習(xí)程序繼續(xù)主導(dǎo)人工智能領(lǐng)域,人類的科學(xué)水平以及道德標(biāo)準(zhǔn)都可能因此降低。

我們并不是要否認(rèn)人工智能對(duì)整個(gè)社會(huì)產(chǎn)生的潛在深遠(yuǎn)影響,只是想指出,目前人工智能的作用被嚴(yán)重夸大了。這對(duì)于整個(gè)社會(huì)的有序運(yùn)行與健康發(fā)展是不利的。

人類已經(jīng)歷過(guò)三次工業(yè)革命,每次都給人類社會(huì)的面貌帶來(lái)了巨大改變,但那些改變僅限于物理層面。按照德國(guó)技術(shù)社會(huì)學(xué)家阿諾德·蓋倫的說(shuō)法,技術(shù)變革經(jīng)歷三個(gè)階段——首先是工具階段,其次是機(jī)器階段,最后是自動(dòng)機(jī)階段,在這一階段,主體的智力投入成為不必要的了。而我們目前正經(jīng)歷的人工智能革命,則要使人的思考能力也成為不必要的。這才是人們對(duì)這次技術(shù)革命喜憂參半的關(guān)鍵原因所在。

近日,有專家表示,傳統(tǒng)概念中的大學(xué)可能將不復(fù)存在,越來(lái)越多的人會(huì)選擇通過(guò)網(wǎng)絡(luò)大學(xué)獲得知識(shí)。在筆者看來(lái),這種技術(shù)樂(lè)觀主義有些過(guò)于自負(fù)了。未來(lái)充其量只有少數(shù)較成熟的理工科課程可以采用此種模式,而大多數(shù)人文社科的課程都不適合,即便強(qiáng)行推進(jìn),效果也不一定樂(lè)觀。

試想,一門課程如果由全世界水平最高的人在網(wǎng)上講授,那么人類思考的多樣性與差異性也就會(huì)隨之消失,這對(duì)于人類的未來(lái)到底是福還是禍?

筆者不否認(rèn)人工智能會(huì)給當(dāng)下的教育行業(yè)帶來(lái)很多變化,但如果教育的基本功能結(jié)構(gòu)沒(méi)有發(fā)生改變,那么教育的數(shù)字化轉(zhuǎn)型就是有邊界的。畢竟人工智能只是手段而非目的,教育的一項(xiàng)重要功能就是培養(yǎng)學(xué)生的健全人格與世界觀,而這一點(diǎn)人工智能是做不到的。

來(lái)源:《中國(guó)科學(xué)報(bào)》

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