人工智能正在把我们带入一个新纪元，从很多维度看都是如此。 首先是一个叫作“人工智能生成内容”（Artificial Intelligence Generated Content，AIGC）的概念开始得到认可。它区别于之前的用户生产内容（User Generated Content，UGC），也不同于更早期的专业机构生产内容（Professionally Generated Content，PGC）。这个历程既表明了内容生产主体的切换，意味着具备生产能力和掌握发布权力的主体，正在从象征着“内容民主化”的个人，转移到善用AI辅助创作的“超级个体”——甚至可以是独立工作的AI本身；同时，它也意味着，AI能施展魔法的疆域正在跨越一个分界点：从“判别式领域”迈入“生成式领域”。 过去，AI被认为只能做好判别性的工作。比如，判断一张图片中的人脸是不是特定的某人，一封来自未知地址的邮件是否为垃圾邮件，一篇分享到社交网络中的文章是否带有负面情绪，或者在一辆自动驾驶汽车前面晃动的到底是需要避开的真人还是无须在意的树影。 2022年面世的两个文生图产品改变了人们对AI的能力偏见。一个是DALL·E 2，发布者是后来因推出ChatGPT闻名的硅谷初创公司OpenAI。另一个是Stable Diffusion，出自位于伦敦、同样是初创公司的Stability AI之手。两个产品的图片生成水平第一次让业界看到商用可能。此前，业界最优秀的图像生成工具是生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN），只能生成特定图片——比如人脸，换成小狗就不行，得重新训练——DALL·E 2和Stable Diffusion没有这种局限性。 上一个让业界看到商用可能并大获成功的AI技术是图像识别。2015年，基于深度学习的计算机视觉算法在ImageNet数据库里的识别准确率首次超过人类。此后，人脸识别系统迅速取代数字密码，成为最新潮的身份标识；可识别商品的自助结算系统也很快进入各类线下门店；连追求安全至上的自动驾驶都用上了AI的视觉判断。 Stable Diffusion和DALL·E 2的商业前景毋庸置疑，但它们关于AI新时代的开启充其量只是报幕员，ChatGPT才是主角，因为只有它解决了语言问题——起码看起来如此。 语言问题的解决意味着新的交互革命，这是AI新纪元的另一个涵义。 科幻作家特德·姜（Ted Chiang）体验ChatGPT后，将其背后的AI模型（GPT）比作互联网的“有损压缩”，意思是，当它学习了所有网上文字的统计规律后，就相当于获得了一个互联网信息的压缩版本——信息有所损失，但没那么多，重要的是，我们需要保存的文件更小了。假使外星人袭来，互联网毁灭，只要GPT还在，理论上我们能通过询问它获得原本存储在互联网上的所有东西。 事实上，不用幻想外星人入侵，特德·姜想象的这一天可能在不久之后就会到来。当人们可以用自然语言与机器交流，而机器不仅听得懂这些自然语言，还能与人对话、按照人的话语行事——回答人的问题、画一幅画或者创作一个视频、生成一款游戏，根据反馈意见再次修改，直到提出需求的人满意为止——这时候，每个人的电脑、手机上还需不需要安装那么多应用软件就值得重新考虑。也许，只留一个ChatGPT就够了。 此刻，相信你对无论ChatGPT还是更大范畴的AIGC到底意味着什么已有足够感知，可能也听过不少业界的溢美之词，比如英伟达创始人黄仁勋称现在为“AI的iPhone时刻”，比尔·盖茨认为AI革命的重要性不亚于互联网的诞生，微软CEO纳德拉则表示这种技术扩散堪比工业革命。 我们打算就此打住，不再过多陈述包括ChatGPT在内的生成式AI可能掀起的产业革命——本期杂志的其余几篇文章会继续从不同视角讨论它。这里，我们后退一步，走到AIGC尤其ChatGPT的背后，看看这些最新出圈的AI明星究竟站在怎样的基石之上。 01 Transformer的力量 ChatGPT发布之后，OpenAI团队成员接受采访，说公众的热情程度让他们意外，因为“ChatGPT背后的大部分技术并不新鲜”。这一说法属实，外界与之类似的总结是：ChatGPT是一种新时代的“炼金术”，把一个语言统计模型和基于人类反馈的强化学习放在一起，然后就是用可以拿到的语料、估计可行的人工神经网络层数放在一起“炼丹”。 但相较于2018年以前的AI模型，ChatGPT背后的GPT至少有一样东西是新的，那就是看待语言问题的视角。 人下一个会说出口的词，往往是统计学上下一个最可能出现的词——这个理念在语言学界早已有之，但将这种想法开发成对话语言模型是第一次。在此之前，几乎所有号称使用自然语言与人对话的机器人，从百度小度到微软小冰，从亚马逊Alexa到苹果Siri，甚至拿到日本公民身份的Sophia，本质上都是基于搜索树的查询系统。而自然语言处理（Natural language processing，NLP）领域也被工程化地划分为文本分类、机器翻译、阅读理解、文章分级等数十种任务，每种任务都对应一种或几种算法模型。 这些看似不同的问题背后其实是同一个问题。比如，如果一个对话机器人“足够聪明”，聪明到可以在电影评论中预测下一个单词，那么它一定能完成一个简单的正负分类任务，成为一个电影分类器——区分动画片、爱情或者科幻电影——接管之前判别式AI所做的工作。 通关密码就是2017年Google Brain团队写在论文里的Transformer（转换器），GPT的历代模型都基于这一算法架构。工作时，它会计算每个词与之前输入和生成的其他词之间的依赖关系（通常被称作“自注意机制”）。在最新发布的版本GPT-4中，模型能够注意到的单词量多达24576个。 Transformer认为，语言的内部数据之间长跨度地相互依赖，Transformer所做的工作，就是将既有文字的“内部依赖关系”转换到未来的文字中去，也就是“生成”。 信息内部的基本要素之间相互依赖，且具有预测功能——这种看待语言的视角之后也被用到了图片上。2021年，Google Brain团队再次推出一个叫“视觉转换器”（Vision Transformer，ViT）的模型，通过计算同一图像中像素与像素之间的依赖关系来识别图像。 在此之前，语言和视觉被视为不同的东西。语言是线性的、序列的，视觉则是一种有空间结构的、并行的数据。但Transformer证明，图片也可以当成序列问题来解决，一张图片就是由像素起承转合地构成的句子。 不仅图片，大部分问题都可以转化为序列问题。不要小看这种思维的转变。2018年，DeepMind发布的AlphaFold具有预测蛋白质结构的能力，靠的就是对氨基酸序列的学习，其背后架构也是Transformer。 02 语言的价值...

OpenAI的ChatGPT和GPT-4系列AI模型近期热度爆表，引领了AI技术的新变革，它们以独特方式影响思维和解决问题，未来或深刻重塑社会。相关代码可在Github社区获取。

原标题：面对ChatGPT学校教育的变与不变 当下最火最热的人工智能软件非ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）莫属了，短时间就有大量用户注册，以至于科技部部长王志刚在2023年全国两会的“部长通道”采访活动中都谈到ChatGPT。大家在惊讶和赞叹之余，也纷纷表达了担忧，尤其是它对教育领域的冲击。在ChatGPT迅猛发展的今天，学校教育如何面对挑战与变化？如何定位自己？又如何面向未来？ 拥抱科技，教育的天然属性 有教育人士将ChatGPT对教育的影响比喻为“把教育逼到了墙角”“冷兵器时代突然出现了核弹”“闯进房间里的大象”等，十分担心ChatGPT会如同阿拉丁神灯、潘多拉魔盒等一样带来对教育的负面影响和可能风险，甚至担心学校的消亡和教师的失业。科技与教育天然就是捆绑在一起而相互成就，须臾不可分。一方面，教育是科技再生产、创新发展、交流传播、应用与传承的重要渠道和依靠。另一方面，科技的发展会制约、冲击和推动教育的发展与变革。在党的二十大报告中强调科教兴国战略，将教育、科技、人才“三位一体”进行统筹安排和一体部署，这本身就很好地说明了科技与教育之间相互促进的关系。科技是第一生产力，教育要更加主动、更加紧密地拥抱科技，大力推进科技发展和科技人才的培育，解决“卡脖子”技术问题，以科技改变生活和促进发展，推进第二个百年奋斗目标的早日实现。 面对ChatGPT等人工智能技术的挑战和冲击，回避、恐慌和拒斥等“鸵鸟心态”行不行？肯定不行。事实上，ChatGPT的出现是必然且不可阻挡的，前期的围棋超能AlphaGo、自动驾驶技术、AI绘画、AlphaFold2蛋白质结构预测等人工智能技术就是ChatGPT的前奏，并且我们可以坚信ChatGPT还会不断进化，还会有比ChatGPT更先进更炫彩的人工智能技术，甚至是创造式人工智能的出现，这是科技发展的必然趋势。ChatGPT虽然让人耳目一新，但它还是缺少原创性能力，而人的创造性和超越性本质就决定了人永远是机器的创造者和掌控者。当然，ChatGPT等人工智能的迅猛发展会倒逼人类更加重视创造性劳动的开发，更加注重技术伦理的提升，防止被机器和技术所异化与控制。因此，对ChatGPT既不要“反乌托邦”的恐慌，也不要“乌托邦”的天真，而要理性且积极地面对，拥抱它、适应它、调适它，从而为我所用。 立德树人，教育的永恒主题 ChatGPT作为生成式人工智能，可以就任何议题生成文本，有别于搜索引擎等分析式人工智能，被誉为“地表最强聊天机器人”。这就引发了教育人士的深深担忧，既包括代写论文、代做作业等学术不端行为，也包括思维钝化、人格依赖、迷失自我、情感缺失等素养不逮的问题。“ChatGPT与未来教育”“ChatGPT与教育重塑”“ChatGPT的教育应用”“未来的教育者是谁”“谁来掌控ChatGPT”“学生最重要的素养是什么”等话题已成为当下及今后很长一段时间要回应的问题。ChatGPT等人工智能的快速发展，对人才素质结构带来诸多启示和更高需求。唯有创新型人才方能发展、运用和掌控不断创新发展的科技。人具有主观能动性，人是科技的“主人”而非科技的“奴隶”，而要实现这一点就必须培养能理性驾驭和能动创造科技的创新型人才，特别是拔尖创新人才的培养。 ChatGPT的出现再次引发教育人对“培养什么人、怎样培养人、为谁培养人”等教育根本问题的再思考和再回答。现实需求和未来发展趋势告诉我们，教育必须坚持立德树人根本任务，站稳和坚守育人初心。教育要坚持人文主义的生命立场，聚焦核心素养的培育，促进教师教学方式的转变，实现由“知识传递”的学科教学向“人的培育”的学科教育的范式转变，大力发展素质教育，将人的潜能变为现实。虽然ChatGPT拥有超强的信息检索能力、逻辑推理能力、自然语言能力以及文本生成能力，但其也有“能力边界”，如原创性不足、难以真正理解或体验情感等先天性短板。另外，教育对ChatGPT带来的冲击重视不够或运用不当，会导致教育偏重知识教学而忽视育人根本，会导致学生过度依赖机器而缺少独立思考以及情感和人格发育不健全。在人工智能时代，教育要高度关注技术伦理、隐私保护和数字鸿沟等问题，尤其要强化批判性思维能力、创新创造能力、人际交往能力、道德责任感、情感理解能力、自主学习能力等素养能力的培养。 变革创新，教育的自我迭代 创新是第一动力，要实现中华民族伟大复兴的中国梦，就要增强中华民族创新创造活力。习近平总书记指出：“创新是一个民族进步的灵魂，是一个国家兴旺发达的不竭动力，也是中华民族最深沉的民族禀赋。在激烈的国际竞争中，惟创新者进，惟创新者强，惟创新者胜。”教育兼具保守性和超越性，教育是流变的，唯一不变的是变化本身。只有创新的教育才能培养创新的人才，只有创新的人才才能掌控创新的科技。面向未来的教育必须向改革创新要动力，走创新驱动发展之路，向改革创新要红利，提升教育的广度和深度。在人脑智能和人工智能相互较劲和相互促进的今天，教育对象、教育内容、教育手段、教育技术等都不断随着时代的变化而变化。但归根结底教育要推动社会发展进步，要为未来培养人才，为学生未来生活做准备。为未来而教，为未知而学，已成为教育共识。 ChatGPT等人工智能的发展倒逼教育以改革创新来实现自我迭代升级，积极应变而不是抱怨、恐惧、躲避和无视。当前，在党中央和国务院领导下，教育新体制的“四梁八柱”已搭建好，进入“全面施工”“内部装修”阶段。中国特色社会主义教育不仅深化办学体制、管理体制、经费投入体制、考试招生及就业制度等方面的改革，而且深化学校内部管理制度、人事薪酬制度、教学管理制度等方面的改革，深化人才培养模式、教学内容及方式方法等方面的改革。教育要变革，学校也要变革，封闭保守的办学行为和教育教学就会出现井底之蛙、刻舟求剑、坐以待毙等笑话。教育内容上，更加注重核心素养培养。教育技术上，主动促进人工智能与教育教学的深度融合。教育策略上，高度关注情感沟通和价值引领。教育方法上，充分运用对话交流和体验反思等方法。教育资源上，积极挖掘日常生活、社会交往、科技发展、时政热点等的教育价值。教育评价上，更加关注德行修养、情绪情感、思维品质、交往能力等，真正做到“破五唯”，追求“让每个人都有人生出彩的机会”。 人工智能时代来了，它不会走，它还会更加智能。学校教育要在人工智能时代把握好“变”与“不变”，从容淡定而又自信主动地推进自我迭代和革命性重塑，从而培养好人工智能的“创造者”和“主人”，确保人类的持久生存、幸福生活与永续发展。 （毛道生，作者系成都七中副校长、成都冠城实验学校党委书记） 举报/反馈

1,000多名专家签署公开信呼吁暂停GPT-4大型AI模型研发，因其展现出惊人的理解和推理能力，但这些能力的产生及机制仍然是一个谜，随着模型规模增长，新能力突然涌现。学术界和产业界对此进行了数十篇研究，探讨涌现现象与模型性能的关系。大语言模型的大规模迭代和所展示的能力被视为AI技术的重要拐点。