ChatGPT 出爐后，引發(fā)了學術(shù)界的大恐慌，寫論文這么溜的 AI 機器人，真的不會被學生濫用？
ChatGPT 誕生之后，用自己強悍的文本創(chuàng)作能力，不斷刷新著我們的認知。
AI 即將給大學校園帶來怎樣的爆炸性改變？似乎還沒人做好準備。
Nature 已經(jīng)發(fā)文，擔心 ChatGPT 會成為學生寫論文的工具。
無獨有偶，一位加拿大作家 Stephen Marche 痛心疾首地呼吁：大學的論文已死！
用 AI 寫論文，太容易了
假設(shè)你是一位教育學教授，你為學術(shù)布置了一篇關(guān)于學習風格的論文。一位學生提交了一篇文章，開頭如下：
「學習風格」的構(gòu)建是有問題的，因為它無法解釋學習風格形成的過程。有些學生可能會因為自己獨特的經(jīng)歷，而形成一種特殊的學習方式。其他人可能會通過嘗試適應(yīng)不太適合他們需求的學習環(huán)境，來形成特定的學習方式。最終，我們需要了解學習方式與環(huán)境和個人因素之間的相互作用，以及這些因素如何影響我們的學習方式和我們體驗的學習類型。
通過還是不及格？A-還是 B+？
如果你最終得知，這個學生壓根就沒親手寫過這篇文章，你又會給出怎樣的成績？
實際上，這篇文章是一位英國教授 Mike Sharples 用 GPT-3 來生成的。
對于 GPT-3 的這篇大作，Sharples 認為已經(jīng)達到了研究生的水平。
Sharples 教授希望，自己的這個嘗試能敦促老師們「重新去思考教學和打分」。
他說，AI 會成為學生作弊的工具，當然，它們也可以成為強大的助教，或提高我們創(chuàng)造力的工具。
學生：用 AI 寫論文，不算作弊
在今年 5 月，就發(fā)生過一件頗有爭議的事。
新西蘭的一名學生承認自己是用 AI 來撰寫論文，不過，他是把它當作語法和拼寫檢查的工具。
因此，這名學生受到了處罰，但他很委屈。
「我是個好學生，我去上所有的課，聽所有的講座，讀了所有閱讀材料，但就因為我沒有足夠雄辯地寫作，就判定我該受處罰，這是不對的?！?/p>
的確，很多使用 AI 做作業(yè)的學生并不覺得自己在作弊，因為通常大學的學生指南里只會規(guī)定：不能讓別人代寫作業(yè)。但 GPT-3 不是「別人」，它是一個 AI。
AIGC 令人驚嘆，也令人害怕
現(xiàn)在，沒人可以忽視這一點：AIGC 的宇宙正在快速膨脹。
去年 12 月，OpenAI 發(fā)布了一個名為 ChatGPT 的高級聊天 AI，它在互聯(lián)網(wǎng)上掀起了新一輪驚嘆的浪潮。
谷歌發(fā)布了新的應(yīng)用，這些應(yīng)用允許人們用文本描述概念，并將它們呈現(xiàn)為圖像。
創(chuàng)意人工智能公司 Jasper 在 10 月份獲得了 15 億美元的估值……
現(xiàn)在，離學生們自己找到文本生成器的時間，不會太長了。
人文教育會迎來怎樣的改變？
在人文教育中，論文 —— 尤其是本科論文 —— 一直是核心。
就是通過論文，我們?nèi)ソ虒W生們應(yīng)該如何研究，如何思考，如何寫作。
而現(xiàn)在，這個傳統(tǒng)即將被徹底顛覆。
上周，多倫多大學的副教授 Kevin Bryan 在推特上，對 ChatGPT 的出現(xiàn)表示震驚：「你不能再布置帶回家的考試或家庭作業(yè)了…… 即使在涉及跨領(lǐng)域知識的特定問題上，ChatGPT 的回答都太棒了?！?/p>
顯然，構(gòu)建語言技術(shù)的工程師和教育工作者，都還沒有為 ChatGPT 造出的后果做好準備。
長期以來，人文主義者和技術(shù)專家之間一直存在鴻溝。
在 1950 年代，C. P. Snow 發(fā)表了他著名的演講，隨后發(fā)表了論文「兩種文化」，將人文和科學共同體描述為兩個彼此失去聯(lián)系的部落。
「人文知識分子在一極，科學家在另一極，」Snow 寫道。
「兩者之間存在相互不理解的鴻溝 ——（尤其是在年輕人中）他們會充滿敵意，彼此厭惡，但最重要的是，他們之間缺乏理解。他們對彼此有一種奇怪的扭曲形象?！?/p>
Snow 的論點是對一種知識世界主義的呼吁：文人忽視了熱力學定律的基本見解，而科學家們忽視了莎士比亞和狄更斯的榮耀。
而 Snow 發(fā)現(xiàn)的這種裂痕，恐怕只會越來越深。
在現(xiàn)代的科技世界中，證明人文教育存在價值的證據(jù)，正在逐漸流失。
SBF 和馬斯克的傲慢
Sam Bankman-Fried 是加密貨幣交易所 FTX 的創(chuàng)始人，他在幾天內(nèi)失去了 160 億美元的財產(chǎn) —— 他就是一個以驕傲著稱的文盲。
「我永遠不會打開一本書，」他曾對一位采訪者說。「我不是說沒有一本書值得一讀，但我差不多就是這個意思?！?/p>
馬斯克和推特就是另一個很好的例子。
馬斯克有一個完美運轉(zhuǎn)的工程師頭腦，但他處理相對簡單的文學概念時，比如模仿和諷刺時，就顯得相當笨拙，連帶著我們這些看客都覺得痛苦。
當然了，他那么忙碌的頭腦里，可能從未想過這些概念，也沒有想過人其實有很多事情需要考慮。
現(xiàn)在的年輕男女們正在重塑社會和歷史，然而，在這個充斥著社交媒體的時代，他們對社會和歷史問題都表現(xiàn)出了非同尋常的無知。
馬克扎克伯格似乎讀過很多關(guān)于凱撒奧古斯都的文章，但他也應(yīng)該讀讀 17 世紀的歐洲對小冊子印刷機的監(jiān)管 —— 它可能使美國免于社會信任的毀滅。
我們所見證的這些失敗，并非源于吝嗇甚至貪婪，而是源于故意的遺忘。
工程師們沒有意識到人文主義問題 —— 比如解釋學、言論自由的歷史偶然性、道德譜系 —— 是具有真實后果的真實問題。
沒錯，每個人都有權(quán)對政治和文化發(fā)表自己的看法，但意見不同于有根據(jù)的理解。
如果把復雜的問題，當作對每個人都顯而易見的問題，無疑會走向災(zāi)難 —— 很快，你就會損失數(shù)十億美元。
人文學科在「軟自殺」
因為技術(shù)專家忽視了人文主義問題，因此人文主義者以「軟自殺」的方式，去迎接過去 50 年的技術(shù)革命。
截至 2017 年，英語專業(yè)的人數(shù)自 1990 年代以來幾乎減半。
僅自 2007 年以來，歷史專業(yè)的入學率就下降了 45%。
不用說，人文主義者對技術(shù)的理解充其量是片面的。
但更重要的是，盡管技術(shù)改變了周圍的整個世界，人文學科幾十年來并沒有從根本上改變他們的方法。
他們?nèi)栽谙?1979 年那樣，讓元敘事爆炸，這是一種充滿自我挫敗的練習。
在以技術(shù)為中心的世界中，語言很重要，聲音和風格很重要，口才研究很重要，歷史很重要，道德體系很重要。
但這就要求人文主義者去解釋它們?yōu)槭裁粗匾?，而不是不斷地破壞他們自己的知識基礎(chǔ)。
人文學科給學生的承諾是：一個通往無關(guān)緊要的、自我消耗的未來的旅程；與此同時，他們想知道為什么入學率在下降。
近一半的人文學科畢業(yè)生后悔自己選擇的專業(yè)，這有什么奇怪的嗎？
人文學科在技術(shù)世界的價值
我們可以從喬布斯和馬斯克的區(qū)別，看出人文學科在技術(shù)世界中的價值。
史蒂夫?喬布斯時常強調(diào)，Apple 的成功在很大程度上歸功于他在里德學院輟學時，在那里玩的莎士比亞和現(xiàn)代舞，以及那個著名的為 Mac 的設(shè)計提供了美學基礎(chǔ)的書法課。
「我們這個行業(yè)的很多人，都沒有足夠多樣化的經(jīng)歷。所以他們沒有足夠的點來形成連接，他們最終得到的，是非常線性的解決方案，而沒有對問題的廣泛看法，」喬布斯說。
「對人類體驗的理解越廣泛，我們的設(shè)計就會越好?！?蘋果是一家人文科技公司。它也是世界上最大的公司。
盡管人文教育具有明顯的價值，但它的衰落仍在繼續(xù)。
10 年來，STEM 高歌猛進，人文學科在崩塌。
計算機科學專業(yè)的學生人數(shù)，現(xiàn)在幾乎與所有人文學科的學生人數(shù)總和相同。
工程師和人文主義者都需要彼此
而現(xiàn)在，又有了 GPT-3，有了 ChatGPT。
自然語言處理給學術(shù)人文學科帶來了一系列前所未有的問題，這個學科已經(jīng)岌岌可危：人文學科是根據(jù)論文來評判。他們根據(jù)論文的作文授予博士學位。
當這兩個過程都可以自動化時，會發(fā)生什么？
根據(jù)我作為前莎士比亞教授的經(jīng)驗，我認為學術(shù)界需要 10 年時間才能面對這個新現(xiàn)實：學生需要兩年時間才能弄清楚技術(shù)，教授需要三年時間才能認識到學生正在使用該技術(shù) ，然后是五年的時間，讓大學管理者決定該做些什么。
教師已經(jīng)是世界上工作最過度、報酬最低的人群之一。他們已經(jīng)在處理危機中的人文學科。而現(xiàn)在這樣的改變，更令他們值得同情。
然而，盡管目前存在巨大分歧，但自然語言處理將迫使工程師和人文主義者走到一起。
不管發(fā)生什么事，他們都將需要彼此。
計算機科學家將需要基本的、系統(tǒng)的基礎(chǔ)人文主義教育：語言哲學、社會學、歷史學和倫理學不再是有趣的理論。
它們對于確定聊天機器人的道德和創(chuàng)造性使用至關(guān)重要。
人文主義者需要了解自然語言處理，因為它是語言的未來，但也因為這里不僅僅存在破壞的可能性。自然語言處理可以闡明大量的學術(shù)問題。
它將澄清分類和文學年代的問題，這是任何設(shè)計出來的系統(tǒng)都無法解決的。
例如，大型語言模型中的參數(shù)，要比確定莎士比亞創(chuàng)作了哪些戲劇的系統(tǒng)復雜得多。
它甚至可以允許某些類型的修復，通過文本預(yù)測模型填補損壞文本中的空白。
它將重新表述文學風格和語言學的問題。
如果你能教一臺機器像 Samuel Taylor Coleridge 那樣寫作，那臺機器一定能夠以某種方式告訴你 Samuel Taylor Coleridge 是如何寫作的。
人文主義與技術(shù)之間的聯(lián)系，將需要具有廣闊視野和超越其領(lǐng)域的興趣的人來完成。
在存在合作空間之前，雙方都必須邁出對受過高等教育的人來說最困難的一步：了解他們需要對方，并承認他們其實是無知的。
這很難，但這真的是智慧的開端，無論我們碰巧生活在哪個技術(shù)時代。
參考資料：
https://www.theatlantic.com/technology/archive/2022/12/chatgpt-ai-writing-college-student-essays/672371/
本文來自微信公眾號：新智元 （ID：AI_era），編輯：Aeneas
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