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危机还是转机?ChatGPT将大幅降低教育成本

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许多人都在思索ChatGPT可能会如何改变世界,特别是学校。很多人担心会发生最坏的情况。大学申请文书已被宣告死亡。《高等教育内幕》(Inside Higher Ed)称ChatGPT正在引发一场教育“危机”。也许是的。但ChatGPT也可能成为老师们的益友。对于那些负责中小学和大学行政工作的人来说,好处甚至可能更明显。不少教育者认为,美国大学的行政部门已经变得臃肿,AI可能会消除对其中一些职位的需求,也许还能让大学把节省下来的钱用在学生身上。欢迎订阅《经济学人·商论》阅读中英双语原文。


《经济学人·商论》2022-07-04

Teacher’s pet


老师们的心头好
ChatGPT可能协助教师并降低上大学的成本
大学申请文书可能正在消亡,但人工智能对教育有诸多好处

许多人都在思索ChatGPT可能会如何改变世界,特别是学校。很多人担心会发生最坏的情况。大学申请文书已被宣告死亡。《高等教育内幕》(Inside Higher Ed)称,ChatGPT正在引发一场教育“危机”。也许是的。但ChatGPT也可能成为老师们的益友。

还是威胁更清晰可见。用户可以要求ChatGPT比较米尔顿·弗里德曼(Milton Friedman)和保罗·萨缪尔森(Paul Samuelson),它就会生成一则包含五点的总结,对比两者的观点。如果让它创作一首关于弗里德曼的说唱,它会给出这样的歌词:“他这位经济学家有着独到的眼光/精准道出了自由市场的真相。”这样的精妙的表述和创造力引发了许多教师和中小学的担忧。美国最大的学区纽约市公立学校在1月禁用了ChatGPT,但在5月又撤销了这一决定。其他国家的一些大学已发出禁用令。

位于康涅狄格州的昆尼皮亚克大学(Quinnipiac University)的英语助理教授乔纳森·托雷斯(Jonathan Torres)表示:“一开始……所有人都觉得天要塌下来了。”他在该校还从事培训中小学教师的工作,并认为人工智能(AI)可以激励老师们改进教学。例如,在ChatGPT出现之前,经济学教师可能会要求学生写一篇描述凯恩斯主义的文章。有了ChatGPT,老师可能会让学生评估和修改它针对该问题给出的回答——这是个更有难度的任务。AI对教师而言还有其他实际用途。它们可以帮助教师按照不同阅读水平甚至以不同语言编写课程计划和练习题。它们还可以减少花在非教学工作上的时间,比如写推荐信,这些工作占用了大量本可以用于教学的时间。一些机构甚至走得更远。... ... ...

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📚 衍生阅读 |大型语言模型(LLM)如何改变劳动市场


通过处理最人性化的媒介——对话,ChatGPT现在让使用互联网的公众体验到了类似的“智力眩晕”。伴随这种兴奋而来的是科技行业内外的深切担忧:生成式AI模型的开发速度过快了。GPT-4就是一种称为大型语言模型(LLM)的生成式AI。Alphabet、亚马逊和英伟达等科技巨头都训练了自己的LLM,把LLM的力量放到很多人手中意味着许多头脑可以构想出创新的新应用,改进从医学到法律的一切,但也意味着让科技精英夜不能寐的灾难性风险变得更大。《经济学人·商论》连续推出AI专题系列文章,欢迎订阅阅读中英双语原文。


《经济学人·商论》2023-05-16
Large, creative AI models will transform lives and labour markets

生成式AI
大型创造性人工智能模型将改变生活和劳动力市场
它们带来了巨大的希望和危险。但它们是如何工作的?【深度】

自创造ChatGPT的公司OpenAI在2022年11月首次向公众开放聊天机器人以来,技术精英们几乎没有其他想聊的话了。GPT-4是ChatGPT背后的人工神经网络,在美国的法律和医学执照考试中取得了优异的成绩。伴随这种兴奋而来的是科技行业内外的深切担忧:生成式AI模型的开发速度过快了。GPT-4是一种称为大型语言模型(LLM)的生成式AI。Alphabet、亚马逊和英伟达等科技巨头都训练了自己的LLM,把它们命名为PaLM、Megatron、Titan和Chinchilla等。


那位伦敦科技公司的老板表示,即使他也在追求运用AI,他也“对AI带来的生存威胁感到难以置信的紧张”,并且“每天都在与[其他]创始人谈论它”。美国、欧洲和中国的政府都开始考虑制定新的法规。一些知名人士呼吁暂停AI的发展,以免软件以某种方式失控并损害甚至摧毁人类社会。若你想把对这项技术的担忧或兴奋调整到恰当的程度,不妨首先了解它是怎么来的、它的工作原理,以及它发展的局限性。


虽然可以写下它们如何工作的规则,但LLM的输出并不完全可预测;事实证明,这些极大的算盘可以做较小的算盘做不到的事情,甚至让制造它们的人大吃一惊。OpenAI的研究员已经在各种不同的LLM中统计到了137种所谓的“涌现”能力。涌现的能力并非魔法——它们都以某种形式体现在LLM的训练数据中,但直到LLM的规模超过某个非常大的阈值时才会变得明显。在某个规模下,LLM用德语写出性别包容的句子的水平和随机写的差不多。然而,把模型稍微再扩大一点,突然间它就显现了一种新的能力。... ...


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