看点 ChatGPT大火,这个文能写论文、武能编代码的聊天机器人,一经问世便火爆出圈。然而,一方面,越来越多的学生开始使用ChatGPT写作业、完成论文甚至作弊,另一方面,它所表现出的智能也已经超出许多人类学生。怎样的孩子才能在未来社会中保持核心竞争力?面对人工智能发展的挑战,我们又该如何通过教育破局?

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文丨张楠 编丨Iris

ChatGPT,在互联网上掀起了一场“AI风暴”。

即使是再对科技不感兴趣的人,也很难从各大社交网络平台上密密麻麻的讯息中忽略掉它。

关于它“蹿红”的迅速程度,还有一组为人津津乐道的数据:手机用了16年触达全球1亿用户,Meta和Instagram则分别用了54个月和30个月,Tiktok用了9个月,而ChatGPT仅用了2个月。

有人说,站在前人的肩膀上,吃到互联网普及、信息传递效率的红利,“更快”并不令人意外。

然而“更强”也是真的:一方面实现了“无监督学习”技术革新,另一方面使用场景也普适到了人人都能体验的程度。震惊的已经不只是你我,科技大佬们也纷纷不淡定了。

去年12月,马斯克就发推称:“ChatGPT好得吓人,我们离强大到危险的人工智能不远了。”而微软联合创始人比尔·盖茨甚至表示,这项技术诞生的意义不亚于互联网或个人电脑的诞生。

这两位可不只是说说而已。

一手打造了ChatGPT的美国人工智能研究实验室OpenAI,成立于2015年,而马斯克正是当时的创始人之一;

至于微软,2019年就注资10亿支持OpenAI,建立起深度合作关系,如今ChatGPT大火,微软又迅速动作起来,开始推进将ChatGPT嵌入微软旗下的所有产品中,包括且不限于Bing搜索引擎、Office办公软件、Teams协作程序和Azure云服务等等。

2023开年,人工智能这把火烧得实在太旺。烧红了股市,点燃了新一轮的产业革命,也慌了普通人的心神:ChatGPT的强势登场,瞬间将学习、教育、就业都推往一个更加不可预料的方向。新世界,真的要来了?

未来已来

AI学会学习了?

ChatGPT,英文全称为Chat Generative Pre-trained Transformer,翻译成中文是“预训练生成式聊天模型”。是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话。

简单来说,它是一个“会聊天”的人工智能。

到这里,它的功用似乎与Siri无异。但ChatGPT的厉害之处,就在于它的长时记忆力和上下文关联推理,语言组织的逻辑性,以及可以通过人类面对它提供错误答案时的反应不断收集数据,然后迭代升级。

比如说,当你要求Siri给你讲个笑话,可是不好笑,再问“还有吗?”Siri可能就会说“对不起,我没有听懂您的问题”。因为在这一轮对话里,它已经不记得“笑话”这个关键信息了。

但ChatGPT就不会出现这个问题,它不用人类再次完整复述问题,就知道这个问题的意思是“还有(笑话)吗?”并给出相对应的回答。

同时,ChatGPT的训练数据相当大,3000亿单词的语料作为知识库,加上1750亿参数构成的模型,使得它的应答能力也被大大提高。

基于这些功能特点,它特别善于回答各式各样的开放式问题,也能够执行更加复杂的任务。这也是就为什么,面对全球网友千奇百怪的提问,它几乎都能对答如流。

图源网络

而这种能够拟人化与人类进行对话的功能,看上去还属于它比较基础的功能。因为人们已经在尝试中发现,写文章、编写代码、甚至出商业方案,对ChatGPT来说都不在话下。

如果不够满意,还可以通过补充背景信息、增加具体要求等,让它给出更符合情境需求的回答。

比如写文案,如果要求是微博文案,ChatGPT会自动加“#”带话题,场景换成小红书,它又会立刻增添上一串emoji……

这些画面感十足的应用场景,都让它看上去已经更接近一个“会学习”的人工智能。有网友戏言,再让它这么进化下去,很快就能达到《流浪地球2》里MOSS的程度了吧。

图源ADOBE STOCK

可是,它是真的“会学习”了,还是只是表面看上去聪明?

我们可以从它的训练方式中一探究竟。过去,我们对人工智能的学习方式有一个大体上的认知,有点儿像我们在教育中常说的“填鸭教育”,通过喂给它海量的数据来进行训练。

ChatGPT的训练也是在这个基础上进行的:

首先,从成千上万的问题中,由人工标记出一些问题,并写出参考答案给AI,然后AI参照这个示范去回答更多的问题。这个步骤叫做“收集示例数据,训练一个有监督的模型”。

第二步叫做“收集比较数据,训练一个奖励模型”,也就是,人们从AI对同一个问题给出的不同回答进行打分排序,通过这种结果的比较,训练AI能够自动判断哪一个答案更好。

而第三步,就是给它更多的新问题,然后重复前两步,回答问题、自我评分,这就是“根据奖励模型,对有监督模型进行持续的强化学习”。

不难看出,ChatGPT在前两步都是在人类的指导学习,这中间需要大量的人类工作去标注数据。但是到了第三步强化学习,却不太需要人力了,更多是对电力、算力的要求。

而且,随着越来越多的用户去跟ChatGPT对话,它基于人类反馈的学习能力还将进一步得到提升。

这个过程中牵涉到许多专业的计算机知识,对我们大多数非专业的普通人来说,要完全理解并不容易。但这个大体的训练逻辑,却给人一种极为熟悉的感觉:先学习标准答案、再明确评分标准,然后重复练习、举一反三——这不就是应试教育么?

AI的光芒

照出教育的困境?

以往,对于科技发展的反应,教育几乎始终是滞后的。

2011年,乔布斯还在问,“为什么计算机改变了几乎所有领域,却唯独对学校教育的影响小得令人吃惊?”而这时候,距离第一台计算机诞生已经过去了65年,即使从家用电脑普及开始算起也有三十多年了。

然而来势汹汹的ChatGPT,最先一波引发讨论和恐慌的话题中,居然就有教育。

图源 The Edinburgh Tab

说起来,也不能怪人类太大惊小怪,从ChatGPT的一些战绩来看,它的确称得上是“应试”的一把好手:

在SAT中获得了1020分,超过了48%的人类考生;

通过了沃顿商学院的MBA考试以及法学院的考试;

以60%的准确率,通过了美国医师执照考试 (USMLE);

此外,ChatGPT还通过了谷歌编码初级软件工程师的面试,年薪18.3万美元……

在接受媒体采访时,清华大学新闻学院元宇宙文化实验室主任沈阳表示,“如果把人工智能级别与人类智能对比,划分拟人、同人以及超人水平,那么ChatGPT相当于同人水准,并且在很多领域的水平已经近似一般的本科生。

同时,他还提到,“目前AI正在处于从弱人工智能向强人工智能过渡阶段,预计5到10年时间,ChatGPT将在很多领域达到硕士水平。

这种说法不无根据,北密歇根大学的哲学教授Antony Aumann就曾惊讶地发现,他班上一篇最好的论文,就出自ChatGPT之手。“表达清晰、逻辑缜密,甚至提出了较为深刻的洞见。”

Antony Aumann接受外滩君采访

如果在“应试模式”下训练出的AI都能达到甚至超过人类高等教育的水平,那到底是AI太好,还是我们太差?

ChatGPT将如何改变学术

图源NPR

教育者还在思考教育的困境,学生们就先欢欣鼓舞地拥抱新科技了。

ChatGPT面世不久,就有学生用它写作业的消息频出,在面向美国学生的一些抽样调查中,学生使用ChatGPT来完成学校功课的比例甚至已经达到89%。最近,有新闻称,国内高校也已经有学生在用ChatGPT写论文了……

马斯克兴奋高呼“再见啦家庭作业”的话音未落,那边《纽约时报》就已经在报道“全美高校打响AI反击战”了。

在美国,许多高校教师已经开始采取行动,影响同样波及到初高中,教师和学校都在试图辨别学生是否在使用ChatGPT做作业。包括纽约市和西雅图在内的一些公立学校系统,甚至已经禁止在学校Wi-Fi网络和设备上使用它以防止作弊。

但根据Antony的观察,这些做法几乎都收效甚微。

学校试图用各类侦查系统去判断文本是否出自ChatGPT,比如之前华裔男生Edward Tian开发的GPTZero,能够根据文本的几个特性来判定是机器还是真人所写。但只需学生对ChatGPT提出一些新的要求,再添加几个小的语法、拼写错误,就很容易逃过这类鉴别;

华裔男生Edward Tian开发GPTZero鉴别AI文本

还有学校在考虑恢复纸笔考试,用隔绝手机、电脑的评估方式去避免他们作弊。然而对于美国这一代学生来说,纸笔考试就意味着要他们从头开始学写字一样,对从小就习惯了打字的他们来说就像是“中世纪的产物”。

还有一个办法是用最近发生的事情设计考试题目。由于ChatGPT的训练方式导致了它本身并不是一个资料库实时更新的人工智能,目前它的数据截止到2021年,因此对于2022年及之后发生的事情难以进行准确回答。

这是目前唯一行之有效的办法,可似乎让教育看上去更尴尬了。且不说ChatGPT能多快追上这个时间差,即使这样做,也无法回避他们未来有可能会被AI替代的尴尬。

AI进步这么大,

我们的孩子会失业吗?

或许,这就是为什么人们已经见证过不少科技进步引发的社会变革,仍然会因为ChatGPT的出现而感到惊讶与恐慌的原因所在。

不仅仅是因为AI在学习能力上有了质的飞跃,更是因为传统教育能培养出的人,都不再那么不可替代。

如果说过去,科技进步还是集中在淘汰掉一部分“蓝领”工作,ChatGPT则已经具备了相当的“白领”技能,办公室文员、市场、新闻记者,对医生、律师、金融分析师、计算机工程师这些门槛不低的工作也产生了威慑力。

而这些,几乎涵盖了大部分经历过高等教育的孩子未来的职业方向。

不过同样需要强调的是,要说到取代上面提到的这些工作,仅凭现在的ChatGPT,可能还未时尚早。

一方面,它仍然存在许多明显的不足。比如回答问题时常常像一个“端水大师”,说一些不痛不痒、正确的废话,逻辑清楚但缺乏观点;而且,即使面对最简单的数学问题,也常闹一些离谱的笑话……

这些在前期训练和后期投入商业使用的过程中,都将需要人力继续监督和及时修正。

另一方面,工作本身也不仅仅意味着多种技能的集合体。比如通过了美国医师执照考试,也并不意味着ChatGPT已经拥有了足够的能力去胜任医生这份职业。

所有与人打交道的工作,都涉及到一系列复杂而幽深的人际关系、情绪价值,这些越不容易被总结的,就是人类越不容易被AI取代的地方。

但传统教育正在加速失效,也是不争的事实。

数年前,清华大学经济管理学院院长钱颖一教授就曾在演讲中说,未来的人工智能会让我们的教育制度下培养学生的优势荡然无存。

近日,上海市教育委员会副主任倪闽景老师又撰文表示,面对ChatGPT,传统教育已被逼入墙角。

甚至,有观点称,AI掌握所谓的创造力也并非完全不可能。

诚如爱迪生那句99%努力加上1%灵感的“天才论”,只要拥有足够的数据和算法、算力,“努力”对AI来说是不存在问题的。那么“灵感”对它来说,是不是也只意味着一串被代码定义的随机、偶然或者说小bug呢?

挑战之下

机会和威胁一样多

既然如此,我们的孩子能够赢在未来的可能性在哪里?

回看科技史,每一次科技的进步似乎都在强调,基础知识、基本技能更容易被机器掌握,人类的赢面不在这里。随着人们对互联网越来越依赖,也逐渐达成一个共识:培养学生的批判性思维、创造力和个性化表达将会愈发重要。

布鲁姆将认知领域的目标由低到高分为识记理解运用分析评价创造六个层次。

层次越高其共同性越少个别性越多,反之其共同性越多个别性越少。

目前ChatGPT表现出的认知层次,大概是在“运用”这一层,就已经超过了许多大学生的水准,所以我们会在危机中看清楚:认知层次越高越重要,所以教育的目标应该设得更高。

但与此同时,我们还是忽略了这中间的一个常识,这个从低到高的过程,是跳不过去的。换句话说,教育困境的关键,是只有应试教育还不够。

ChatGPT这尾“鲶鱼”,到底是把未来的学习“卷”起来了。

因此,Antony希望学校能以更加积极的态度去拥抱科技。持乐观态度的他甚至觉得,ChatGPT的出现,反而对高等教育来说是个机会

高校扩招让许多老师深陷机械而重复的工作,反而没有太多时间跟学生进行一对一的个性化指导。但如果ChatGPT能帮忙批改作业、提供反馈,老师就可以转变教学模式,不断去问学生“为什么”,去引导和发展那些更高的认知层次。

同样的,学生也不必再浪费时间在那些堆砌文献结论的论文写作中,而更应该抓住机会去利用科技,尽量降低应试这部分的时间和精力成本。还可以对着ChatGPT去试验那些他们不敢直接在老师同学跟前表达的观点,强化表达自我这个过程的练习。

根据目前进展来看,ChatGPT未来的发展方向,还是倾向于作为进一步优化搜索引擎、办公软件等的实用型工具。基于这一点,在教育中利用工具提升效能的思路也有了现实依据。

OpenAI的CEO、一手打造了ChatGPT的Sam Altman曾说,AI将引领新一代技术革命,而通用人工智能是需要让所有人都能享受到技术革命带来的红利。

Sam Altman

纺织机的出现,的确能淘汰掉一批流水线上的机械工作,但取代不了顶级的手工匠人;互联网让知识变得更容易触达,但也不是所有人都看到了海量信息背后的价值。

真理藏在历史的字里行间:每一次科技的重大进步,都有可能加速人类社会的分化。而越早能够掌握它的那些人,也就更有可能成为把握住时代红利的那群人。

人工智能不会取代你,但使用人工智能的人会。

图源网络

此外,外滩君在科技大佬的对话、Antony的采访中体悟到一点新的思考:提出一个好问题的能力。

其实在尝试使用ChatGPT的过程中,大家多少都有此感受:提问越是精准,它的回答也就越令人惊艳,相反,如果问题本身就是大而空的,答案也很可能出现“一本正经胡说八道”的情况。

用自媒体人黄有璨的话说,“使用者不同,它能创造的价值+带来的生产力提升会差异极大。或者说,懂得如何向GPT提出好问题,将是一个能带来本质差异的能力。

狭义的技术层面上讲,当我们越能向ChatGPT提供清晰的边界条件和初始变量输入,它越能更好地进行检索、穷举和学习,也才能更好“吐”给你有质量的信息。

而从广义的创新能力来讲,在“范式的学习+突发的创意”这个组合之下,好奇心、探索欲才是我们人类真正能保有自信,不会被AI打败的地方。

而要培养出一个具备好奇心、探索欲的孩子,教他提出一个好问题,就是一个好的开端。

参考文献:

1. e公司:《杀疯了!ChatGPT引燃新一轮AI革命,创业新风口来了?业内:正视差距夯实基础》,阮润生

2. AssemblyAI: How ChatGPT actually works, Marco Ramponi

3. The New York Times: Alarmed by AI chatbots, universities start revamping how they teach, Kalley Huang

4. 黄有璨:ChatGPT与这一代互联网人的未来,黄有璨

5. ChatGPT背后:一个天才、百亿融资和1亿日活|全球

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