王牌课程请AI做助教，看完哈佛这波操作，才发现AI是福是祸，只在一念之间

自去年以来，AI话题的热度就一直不减。但是，看到哈佛将在王牌选修课上“聘用”AI，还是让人不由得吃惊：“AI的应用，进化得这么快的吗？”

这个消息源自《哈佛深红报》，CS50（计算机科学入门）的主讲教授David Malan确认，这门课从秋季学期开始，AI将和50位课程助理（Course Assistant）、教学助理（Teaching Fellow）一起，为学生服务（TF是比CA更高级的助教）。

《哈佛深红报》报道标题&Malan在推特的回应

这次使用的AI不是大家熟悉的GPT-3.5或者GPT-4，而是哈佛自己在此基础上研发的一个语言模型CS50 Bot。它将负责回答一些课程的常见问题，给学生的作业提出修改意见，并在其他助教的工作时间之外，随时回答学生的各种疑问。

此次AI担任助教的CS50课程，可是哈佛的高人气课程，近十年来，每年选课人数少则500，多则800。甚至有其他专业的学生上完课以后，转到了计算机科学专业或者转而从事这个专业的相关工作。

CS50每年选课人数统计

这样一门热门课，在哈佛还没有针对AI推出完备的教育应用方案时，就直接引入AI助教，让人不禁感叹“哈佛真敢啊！”

网络上的热议也是各有想法：

那么，作为美国顶尖学府的代表之一，哈佛应用AI助教，到底是怎么想的？面对种种AI危机的疑虑，哈佛又有怎样的思考？

哈佛最热门的CS50也有差评

AI助教是来“救火”的

AI是不是会取代人类老师？这是很多人在看到哈佛新闻后的第一反应。

不过，翻阅一下《哈佛深红报》的报道，就会发现，这次的助教CS50 Bot与其说是来取代人类助教，代替教授上课，倒不如说更像是来“救火”的。

一方面，主讲教授Malan一直把CS50 Bot定位为学生的学习工具，从来没有提到要由Bot来主讲，就连助教身份，Bot也“低人一等”，它给出的建议只有经过其他助教的确认，才能被认为是“准确的”；

另一方面，Malan迫切地希望AI能改善学生的学习体验，让这门近千名学生的大课，也能提供24小时一对一的辅导。放在以前，这是不可能完成的任务。

Malan既是在策划一场大型AI测验，又考虑到了现实教学的困境。

在很多人的印象中，哈佛的王牌课程都自带光环——在CS50的YouTube录播中，David Malan站在桑德斯剧院宽敞的舞台上，像表演戏剧般讲解那些复杂的计算机概念。

如果你很幸运在哈佛就读，那么还会知道，这门课还有个庞大的助教团，为学生们提供参考资料和作业辅导。

但是今年3月，《哈佛深红报》的另一篇报道《Undervalued, but Highly Utilized》却揭开了这些大型入门课光鲜背后的辛酸。

《哈佛深红报》关于助教的报道

“Malan教授在台上奉献了精彩的讲座，但除此以外的学习都靠助教。”曾任CS50教学助理的学生Fernandes说出了自己的看法，“本质上说，是教学助理撑起了这门课。”

管理教授的office hours、领导小型辅导、参加每周的员工会议，还算是助教的合理工作。如今，他们还要在课后长时间答疑，准备大部分课程材料。

这些负担已经远超学校协议的规定——教学助理每周最多可以得到10小时工作量的酬劳，课程助理最多只能计算4小时的工作量。按照这个标准，Fernandes每周留给作业点评的时间只有3小时。纵然助教团有几十个人，每人3小时也忙不过来。

CS50现任的教学助理Leggett还补充了一个“槽点”：“助教还要支持CS50的作品展，可是往往后一天就是我们自己高级计算机科学的期末考试，协议从来没提到这种时间冲突，后果只能我们自己承担。”

这样的情况，CS50不是例外。概率导论、生命科学综合导论都是如此。

除了学生助教有不满，选修课的学生也吃了不少“哑巴亏”。

哈佛的招生网站上写道，“作为世界级的教育工作者，教授们与学生们并肩工作，鼓励他们用新的眼光看待问题。”但很多哈佛学生却觉得，自己只是听教授讲座的观众，真要说和学生并肩工作的，还是助教。

“虽然学生确实有可能直接接触到全球最伟大的一些学者，但这种机会比看起来小得很多。”《哈佛深红报》如此评价。

更何况，助教毕竟也是学生。他们再怎么热爱自己的学科，和教授之间知识、思维、教学的差距是真实存在的。

有选修了生物入门课的学生抱怨，助教虽然懂得很多，但是辅导水平堪忧，并不能将复杂的概念转述成她能理解的表达，最后还是让她靠背诵和记忆。

还有的助教，囿于知识储备和理解，给出的见解和教授的观点矛盾，这对本来就有疑惑的学生来说简直雪上加霜。

正在攻读博士学位的Kyle Waldman说，除非是小班课或者学生自己很外向，否则教授“很难与学生进行持续的互动”。与规模较小的学校相比，哈佛学生很“吃亏”。

学生想要更多的辅导，助教呼吁减少工作，教授难以在研究和教学之间找到平衡。学生需求和人力、时间成本的矛盾越来越突出。

既然无法禁止学生使用AI，

那不如“化敌为友”，利用AI的优势

Malan让AI助教来“救火”，这样利用AI的方式，在哈佛的一众教授里也显得比较“激进”。但实际上，这已经算动作慢的了。

学生的手脚比教授们的对策更快。去年年末ChatGPT刚出圈，就有哈佛学生开着ChatGPT，参加线上开卷考试，而且还不是个例。

直到1月下旬，本科教育办公室的邮件才姗姗来迟，请老师们重视ChatGPT的影响，但并没有给出具体的规定，决策权交到了老师手中。

哈佛大部分教授对AI技术的影响持负面态度，因此很多课都明令禁止使用ChatGPT，比如宗教、西班牙语、物理课。

更多的老师意识到，想要全面禁止已经不太可能，所以想方设法减少学生使用ChatGPT的机会，推着学生亲自学习。

此前，法语课的主要评估就都放在课堂上完成，限制学生利用谷歌翻译这种工具。ChatGPT风靡之后，讲师Amanda Gann又把期末评估改成了“论文+对话”的方式，随时提问，防止学生用ChatGPT提前写好稿。

Gann坦言，如果不是ChatGPT，口头评估不会有如今这样的重要地位。这也激励着她去反思自己的作业：“这是只有人类才能做的吗？”“怎样让学生一开始就不想用AI来完成？”

英雄所见略同。计算机科学教授Boaz Barak也提高了作业和考试的难度。

以前，编写一个简单的神经网络代码就足以完成一份作业；但现在，学生要在尖端研究的启发下，再现一个更加复杂的代码。“既然学生能接触到更先进的工具，那我自然要提出更多要求。”

“英语：大数据的黑暗面”的Maria Dikcis教授则更进一步，鼓励学生批判性地使用ChatGPT。她在作业中，尝试让学生与机器智能较量：由学生自己先写一篇简短的分析文章，再用ChatGPT就同一主题生成一篇论文，然后比较两篇文章。她希望学生能看到AI辉煌表象背后的缺点，还能思考这些缺点的意义和价值。

相比之下，CS50的AI助教，更有一种“化敌为友”的感觉。老师们担心学生使用AI是因为ChatGPT实在太容易使用了，那不如反过来利用这一点，让AI成为24小时在线的助教。

这个想法，也和Malan一直在探索的个性化学习体验契合。为了让水平参差不齐的学生，能一直保持对CS50的兴趣，Malan和助教设计了不同难度的作业。

CS50课程学生学习感受统计&分层作业设计

比如为图片设计滤镜，能力比较弱的学生，可以写一个黑白滤镜，而能力比较强的学生，可以挑战胶卷底片+反色的滤镜。

不同水平的学生可以自由选择作业难度

但解决了学生的问题，助教的时间矛盾还在。他们花费很多时间来点评作业，可读评语花不了学生14秒，修改之后，又是漫长的等待才能获得回复。“这对助教和学生来说，都不是高效利用时间的方式。” Malan说。

而AI的便利性就像是缺少的那块拼图碎片。因此，Malan让AI助教承担了很多程序性、重复性的工作。虽然目前AI助教的修改意见读起来仍然有股“机器人味”，但是一针见血找到问题，还给出详尽的解释，倒也获得了“weirdly informative”的评价。

测试中的CS50 Bot

AI助教是大型技术测验，也是给学生示范了如何合理使用AI。在此之后，Malan还希望能够在其他STEM课，甚至人文课上，融入AI技术，为教学带来一些变革。

做学习的主人，还是技术的傀儡？

AI是一柄达摩克里斯之剑

不过，教学方法的改变似乎仍然无法解决一个疑问——AI来势汹汹，人类能坚守阵地，不被取代吗？

哈佛大学的心理学教授Steven Pinker的经历就是一个很直观的回答：

可以说，思维能力是人类独有的优势，逻辑能力还只是其中之一。学生能否在学习中锻炼各种思维能力，决定着和AI“对垒”的结果。在这个问题上，哈佛的教授们也强调了AI思维能力的各种弱势。

缺乏批判性思维，就是目前AI的另一个明显弱点。

《麻省理工科技评论》早早就发文提醒，因为互联网上存在大量偏见和仇恨的语言，以此为训练集的AI会进一步放大这些偏见。

另外，生成虚假内容也一直是AI的明显问题。今年3月，监管机构NewsGuard的专家又发现，GPT-4竟然100%地对虚假新闻做出了回应，GPT-3.5至少还能对20%的虚假消息回复“这些说法毫无根据”。

NewsGuard关于GPT-4的报道

再加上GPT-4比以前更不“擅长”编程，在CS50上引入的AI助教，也引起了一些质疑。Malan自己也预测，AI助教在一开始可能会“偶尔表现不佳甚至出错”。

但他认为，这恰恰是学生锻炼思维能力的机会，他告诉学生“在接收信息时，无论来源是AI还是人类，始终要进行批判性思考。鉴别信息真伪，评估可信程度，再决定是否接受对方的信息。”

推理和思考能力，也是AI的弱势，尽管这一点非常有迷惑性。

有学生用ChatGPT概括阅读材料的大意，它逐字逐句的输出方式，让人感觉它真的在思考。但真是这样吗？

哈佛肯尼政治学院公共政策的Soroush Saghafian副教授，把这称为AI的瑕疵。“人们认为AI会思考、会推理，甚至认为它无所不能，都是商业炒作的结果。”

人工智能初创公司MosaicML的首席科学家Frankle也验证了这个说法：“初创公司开发AI的目的一直都是构建一个很棒的语言模型产品，而不是发布和分享知识，这只是附带的效应。”

Saghafian认为，学生要主动与ChatGPT互动，更要了解AI本身的弊端。“2000年那会儿，老师教导学生认识谷歌这样的搜索引擎在思考上的弊端，如今对待ChatGPT也需要如此。学生要了解推理思考和单纯输出内容之间的差别。”

人类的思维能力从哪里来？必然是学习过程中来。但在特别需要高分和高绩点的时候，学生也难免会用ChatGPT来偷懒。即便是哈佛的教授们，能使用的手段也有限，学习的决策最终还是在学生手里。

尽管如此，哈佛大学和教授们还是尽可能地启发着学生：

哈佛把学习的意义称为智力转型的价值。

“改变自己必然很困难。学习量子力学原理或是了解工业革命前的社会，都需要解构自己的世界观并重新构建。因此，哈佛大学不是单纯强调学术道德，也是期望学生能够经历这一艰难的过程。”

哈佛德语和比较文学教授John Hamilton的一段话更为深刻：

关注外滩教育

发现优质教育