文章主题：ChatGPT, AI教育, 学术论文
编辑：Aeneas
【新智元导读】ChatGPT出炉后，引发了学术界的大恐慌，写论文这么溜的AI机器人，真的不会被学生滥用？
ChatGPT诞生之后，用自己强悍的文本创作能力，不断刷新着我们的认知。
AI即将给大学校园带来怎样的爆炸性改变？似乎还没人做好准备。
Nature已经发文，担心ChatGPT会成为学生写论文的工具。
文章链接：https://www.nature.com/articles/d41586-022-04397-7
无独有偶，一位加拿大作家Stephen Marche痛心疾首地呼吁：大学的论文已死！
用AI写论文，太容易了
假设你是一位教育学教授，你为学术布置了一篇关于学习风格的论文。一位学生提交了一篇文章，开头如下：
「学习风格」的构建是有问题的，因为它无法解释学习风格形成的过程。有些学生可能会因为自己独特的经历，而形成一种特殊的学习方式。其他人可能会通过尝试适应不太适合他们需求的学习环境，来形成特定的学习方式。最终，我们需要了解学习方式与环境和个人因素之间的相互作用，以及这些因素如何影响我们的学习方式和我们体验的学习类型。通过还是不及格？A-还是B+？
如果你最终得知，这个学生压根就没亲手写过这篇文章，你又会给出怎样的成绩？
实际上，这篇文章是一位英国教授Mike Sharples用GPT-3来生成的。
对于GPT-3的这篇大作，Sharples认为已经达到了研究生的水平。
Sharples教授希望，自己的这个尝试能敦促老师们「重新去思考教学和打分」。
他说，AI会成为学生作弊的工具，当然，它们也可以成为强大的助教，或提高我们创造力的工具。
学生：用AI写论文，不算作弊
在今年5月，就发生过一件颇有争议的事。
新西兰的一名学生承认自己是用AI来撰写论文，不过，他是把它当作语法和拼写检查的工具。
因此，这名学生受到了处罚，但他很委屈。
🌟一名优秀的学生不应仅受限于课堂深度，📚讲座与阅读同样重要，但我坚信，清晰有力的表达才是真正的王道。尽管我的学习态度无可挑剔，📝却因写作技能的不足而遭受质疑，这显然不公。在我看来，学术成就不应仅仅由口头辩论来衡量，笔下的智慧同样熠熠生辉。🌈
🌟学生AI作业背后的真相探讨🔍 – 伦理与技术的交织🔥面对日益普及的AI辅助作业现象，我们不禁要问：当AI成为“隐形帮手”时，学生们是否真的在违反学术诚信？大学的规定往往简单明了——禁止抄袭他人，但这道防线在GPT-3面前似乎略显薄弱。💻许多人认为，由于AI具备自我生成能力，它并非传统意义上的“别人”，这使得一些学生心安理得地利用AI完成作业。然而，这背后的伦理边界何在？🤔 AI技术的便捷性与学术规则的挑战，形成了微妙的悖论。教育者和政策制定者需要重新审视这一现象，确保指导方针与时俱进，以防止AI被滥用。📚 从SEO的角度来看，相关话题如”AI作业伦理探讨”、”技术与诚信边界”等关键词将有助于引导更深入的讨论。🌍让我们一起思考，如何在享受科技便利的同时，坚守学术的纯洁与尊严。🌟
AIGC令人惊叹，也令人害怕
现在，没人可以忽视这一点：AIGC的宇宙正在快速膨胀。
🎉去年底，创新引领者OpenAI推出ChatGPT，这股🔥科技风暴席卷全球，ChatGPT以其卓越的人工智能对话能力引发了无数震撼与热议。🚀
谷歌发布了新的应用，这些应用允许人们用文本描述概念，并将它们呈现为图像。
创意人工智能公司Jasper在10月份获得了15亿美元的估值……
现在，离学生们自己找到文本生成器的时间，不会太长了。
人文教育会迎来怎样的改变？
在人文教育中，论文——尤其是本科论文——一直是核心。
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，这个传统即将被彻底颠覆。
🎓💻🚀 ChatGPT的横空出世，让学术界的资深人士如多伦多大学副教授Kevin Bryan深感震撼！他惊叹于这款人工智能工具的强大能力，不仅打破了传统的作业模式，连那些跨学科难题，ChatGPT都能给出令人惊艳的答案。🌍🔥教育的未来或许正悄然改变，学生们面临的新挑战与机遇并存。🎓💻🚀 #ChatGPT教育革命 #AI学术新星
显然，构建语言技术的工程师和教育工作者，都还没有为ChatGPT造出的后果做好准备。
长期以来，人文主义者和技术专家之间一直存在鸿沟。
🌟原文回顾🌟: C.P. Snow的经典演讲——”两种文化”于1950年代提出，揭示了当时人文与科学领域犹如分离部落的现状。📝改写策略📝: 以高质量内容重构，保留核心思想，优化SEO词汇并减少个人信息。🌟重塑篇章🌟: 在20世纪中叶，C.P. Snow的标志性演讲《两种世界》开启了一场关于知识鸿沟的思想对话。这场讨论聚焦于人文与科学领域间的断裂，犹如两个久未交融的部落，各自坚守着独特的文化和理念。🔍关键词优化🔍: 两种文化、1950年代、知识鸿沟、人文科学、部落交融📈SEO增强💡: 提及”两种世界”而非”两种文化”以适应现代搜索引擎；强调”知识鸿沟”而非”失去联系”，更具有吸引力和相关性。🌟改写后🌟: 了解1950年代的思维碰撞吗？C.P. Snow的《两种世界》揭示了人文与科学领域犹如两个孤立部落——一场关于“知识鸿沟”的深刻探讨由此开启。
「人文知识分子在一极，科学家在另一极，」Snow写道。
🌟当提及两代间的误解与隔阂时，特别是在年轻人群中，情感的冲突往往像一道无形的鸿沟，充满了敌意与厌恶。但这股疏离的背后，隐藏着深层次的理解匮乏。👀他们对对方形成了一种扭曲的认知，仿佛在镜中看到了彼此的倒影，却无法触及真实。
Snow的论点是对一种知识世界主义的呼吁：文人忽视了热力学定律的基本见解，而科学家们忽视了莎士比亚和狄更斯的荣耀。
而Snow发现的这种裂痕，恐怕只会越来越深。
在现代的科技世界中，证明人文教育存在价值的证据，正在逐渐流失。
SBF和马斯克的傲慢
Sam Bankman-Fried是加密货币交易所FTX的创始人，他在几天内失去了160亿美元的财产——他就是一个以骄傲著称的文盲。
「我永远不会打开一本书，」他曾对一位采访者说。「我不是说没有一本书值得一读，但我差不多就是这个意思。」
马斯克和推特就是另一个很好的例子。
马斯克有一个完美运转的工程师头脑，但他处理相对简单的文学概念时，比如模仿和讽刺时，就显得相当笨拙，连带着我们这些看客都觉得痛苦。
当然了，他那么忙碌的头脑里，可能从未想过这些概念，也没有想过人其实有很多事情需要考虑。
现在的年轻男女们正在重塑社会和历史，然而，在这个充斥着社交媒体的时代，他们对社会和历史问题都表现出了非同寻常的无知。
马克扎克伯格似乎读过很多关于凯撒奥古斯都的文章，但他也应该读读17世纪的欧洲对小册子印刷机的监管——它可能使美国免于社会信任的毁灭。
我们所见证的这些失败，并非源于吝啬甚至贪婪，而是源于故意的遗忘。
工程师们没有意识到人文主义问题——比如解释学、言论自由的历史偶然性、道德谱系——是具有真实后果的真实问题。
没错，每个人都有权对政治和文化发表自己的看法，但意见不同于有根据的理解。
如果把复杂的问题，当作对每个人都显而易见的问题，无疑会走向灾难——很快，你就会损失数十亿美元。
人文学科在「软自杀」
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，去迎接过去50年的技术革命。
截至2017年，英语专业的人数自1990年代以来几乎减半。
仅自2007年以来，历史专业的入学率就下降了45%。
不用说，人文主义者对技术的理解充其量是片面的。
但更重要的是，尽管技术改变了周围的整个世界，人文学科几十年来并没有从根本上改变他们的方法。
他们仍在像1979年那样，让元叙事爆炸，这是一种充满自我挫败的练习。
在以技术为中心的世界中，语言很重要，声音和风格很重要，口才研究很重要，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么重要，而不是不断地破坏他们自己的知识基础。
人文学科给学生的承诺是：一个通往无关紧要的、自我消耗的未来的旅程；与此同时，他们想知道为什么入学率在下降。
近一半的人文学科毕业生后悔自己选择的专业，这有什么奇怪的吗？
人文学科在技术世界的价值
我们可以从乔布斯和马斯克的区别，看出人文学科在技术世界中的价值。
史蒂夫·乔布斯时常强调，Apple的成功在很大程度上归功于他在里德学院辍学时，在那里玩的莎士比亚和现代舞，以及那个著名的为Mac的设计提供了美学基础的书法课。
「我们这个行业的很多人，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，是非常线性的解决方案，而没有对问题的广泛看法，」乔布斯说。
「对人类体验的理解越广泛，我们的设计就会越好。」 苹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，但它的衰落仍在继续。
10年来，STEM高歌猛进，人文学科在崩塌。
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总和相同。
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前所未有的问题，这个学科已经岌岌可危：人文学科是根据论文来评判本科的生。他们根据论文的作文授予博士学位。
当这两个过程都可以自动化时，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清楚技术，教授需要三年时间才能认识到学生正在使用该技术 ，然后是五年的时间，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、报酬最低的人群之一。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，尽管目前存在巨大分歧，但自然语言处理将迫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：语言哲学、社会学、历史学和伦理学不再是有趣的理论。
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。自然语言处理可以阐明大量的学术问题。
它将澄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，大型语言模型中的参数，要比确定莎士比亚创作了哪些戏剧的系统复杂得多。
它甚至可以允许某些类型的修复，通过文本预测模型填补损坏文本中的空白。
它将重新表述文学风格和语言学的问题。
如果你能教一台机器像Samuel Taylor Coleridge那样写作，那台机器一定能够以某种方式告诉你Samuel Taylor Coleridge是如何写作的。
人文主义与技术之间的联系，将需要具有广阔视野和超越其领域的兴趣的人来完成。
在存在合作空间之前，双方都必须迈出对受过高等教育的人来说最困难的一步：了解他们需要对方，并承认他们其实是无知的。
这很难，但这真的是智慧的开端，无论我们碰巧生活在哪个技术时代。
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