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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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。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？
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。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。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。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。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？
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；
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。
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。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？
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。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。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：
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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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