【新智元导读】美国的这位历史教授，竟然把ChatGPT请进了课堂，在他的历史课上，你可以穿越回瘟疫横行的中世纪，或者明朝的南京，感受那个时代的种种风云变幻。
ChatGPT出世后，用它来写作业的学生层出不穷。有些同学甚至靠着ChatGPT拿下了全班第一！
用ChatGPT等大语言模型来写作业越来越普遍，学术界着急上火，但也有技术公司发现了潜在商机。
于是，一大波号称要用AI打败AI的检测器出现了。
不仅OpenAI在今年二月紧急推出了AI Text Classifier来检测AI生成的文本，斯坦福大学也在先前就推出了DetectGPT应对学生用ChatGPT作弊的行为，还有研究人员提出为AI生成的内容打上「水印」.....
这些努力是挺好的，就是效果差点意思。
OpenAI在7月宣告了AI Text Classifier产品的死亡，而为AI生成的内容打水印稳定性又太差，推广之日遥不可及。
就连专业的语言学家都很难区分出AI生成的内容。
堵不如疏，也许是时候拥抱ChatGPT，改变传统的教学方式了。
于是，在8月31日，作为掀起这次AI巨浪的OpenAI亲自下场，出了一期用AI进行教学的指南。
从使用ChatGPT进行角色扮演具有挑战性的对话、根据课程材料构建测验和课程计划到教学生批判性思维....
OpenAI展示了在教学中使用ChatGPT的提示、对 ChatGPT 工作原理及其局限性的解释、AI 检测器的功效和偏见等。
9月12日，来自加州大学圣克鲁斯分校的历史教授Benjamin Breen在自己的博客上公开了自己是如何在教授的历史课上使用ChatGPT与教学相结合的。
作为他的学生，你可以在中世纪瘟疫横行的时候作为一名倒霉的旅行者、或是一个声名狼藉的庸医，也可以作为一名正直的市议员....
或者也可以在明朝灭亡的前期亲身经历朝野的诡谲波澜，市井百姓的恐慌混乱....
或者是由自己选定一个感兴趣的时期，然后让ChatGPT为你生成模拟那一段历史。
听起来实在是泰 酷 辣 ！！！
在今年4月，Benjamin Breen教授利用ChatGPT为他中世纪历史课上的学生模拟了1348年鼠疫高峰期的一天，让他们扮演生活在大马士革、巴黎或意大利的城邦皮斯托亚的人。你是经过大马士革的一个旅行者，但你不幸赶上了城里瘟疫最严重的时候。这天，你早上醒来时发现自己喉咙有些沙哑......
模拟器背景文档地址：https://docs.google.com/document/d/1VzOOWgVxPm32jihT09S5HVK80cJ4p1pu5UmSZFANkq0/edit你是一个风评不太好的药剂师，被人骂作是庸医。当然这些评价也不失客观，因为你的确会卖些假药。面对巴黎猖獗的鼠疫，你又害怕又兴奋，你既嗅到了死亡的气息，又看到成堆的金币在向你招手。但你首先得保证自己活下来，然后再狠狠赚上一笔大的！
模拟器背景文档地址：https://docs.google.com/document/d/1PL_966Tbf4FiS51t5vhZcrnqQ21PZ79e-z8qe-E_v3w/edit这一次你是中世纪意大利城邦皮斯托亚的一位市议员。你为人正直，以城邦的繁荣为己任。上任议员后，你费尽心力周旋在城邦不同的利益集团、行会、家族之间。面对这次来势汹汹的疫情，你必须打起比以往更甚的十二分精神，在这些盘根错节的势力中牵线搭桥，以共同应对瘟疫带来的破坏。
模拟器背景文档地址：https://docs.google.com/document/d/1658DS4Q_MUaGVbkcFNkvTnP4bdggrrhMF0otsMdYhNc/edit学生们被要求将他们的模拟经历的与历史上关于这三个地方发生瘟疫的真实记载进行比较。然后要求按照以下指导原则撰写页数在3-4页的论文：论文应侧重于分析和反思模拟的准确性。在论文中，应该考虑模拟的对错，它强调了什么，忽略了什么，以及从事实核查中学到了什么。开始时，请在模拟过程中做笔记（模拟中使用了哪些不认识的术语或单词？哪些内容不合时宜？你有什么疑问？）之后，思考模拟如何表现历史时期以及如何描绘日常生活的各个方面，以及虚拟人物和环境。然后开始通过JSTOR、Google Scholar等网站中寻找正确的术语，与你自己撰写的内容进行对比。在撰写反思论文时，要注重批判性思维和分析，而不是简单地总结模拟体验。在反思模拟的对错时，请务必引用至少四个与所选情景相关的学术二手资料。
除了规定学生的身份、所处情景，Benjamin Breen教授还让学生自由地模拟中世纪农民的生活。但在这两种情况下，参学生所表现出的创造力都让人十分震撼。• 开发了各种鼠疫的治疗方法，有一些符合历史上所呈现的（如治疗药theriac），其他一些则有些跳脱历史（如疫苗）• 在皮斯托亚（Pistoia）交涉复杂的法律解决方案，化解了交战中的行会冲突• 尝试购买「龙血」，这是一种真正的中世纪和早期现代疗法，用于治疗他们快速恶化的鼠疫• 以名叫Guilbert的意大利医生的身份，用香水竭力阻止鼠疫传播此外，学生的这项特别的作业的参与度也远超之前，就连平时躲在教室最后一排的同学也参与进了课堂的讨论中。但除了中世纪瘟疫模拟，Benjamin Breen教授还设置了许多其他有趣的场景：模拟公元前 1750 年左右美索不达米亚的现实生活中无良铜商人Ea-nāṣir向你出售了劣质铜的经历：南都城内，茶馆酒肆、街巷拐角处，不准随便说话。捕快会四面八方巡逻，看见说话的人就抓起来。在1645年的5月，你是明朝首都南京的一名低级朝廷官员，现在，你必须应对明朝末年的一场阴谋……你的目标就是，在明朝统治的南京沦陷后活下来，收集有关城外事件的信息，并在保护家人的同时，尝试提升到更高的社会地位。
提示链接：https://chat.openai.com/share/86815f4e-674c-4410-893c-4ae3f1b7412e
提示链接：https://chat.openai.com/share/c763415f-62cc-4f15-9402-5b56d6fbc2c3Benjamin Breen教授认为，LLM将对高等教育产生重大的积极影响，尤其是对人文学科而言。进入互联网时代以后，唱衰人文社科的论调就一直延绵不绝。人们预计新一轮强大的人工智能工具出现后，将使高等教育的权力、资金和入学率的天平进一步偏向STEM（Science, Technology, Engineering, and Mathematics），而远离人文学科。但LLM本质上是深层次、内在地依赖于文本的。同时，LLM依赖文本的方式与大学的人文学科课程中强调的技能和方法直接相关，譬如历史。历史学训练的标志之一是学习如何在越来越高的抽象水平上思考特定文本。学生被教导如何分析原始资料的文体、文化背景、假设以及可用性——这些不言而喻的限制因素塑造了它的创作方式、目的以及针对哪些人创建，以及包含了哪些内容。因此，当历史专业的学生遇到LLM时，他们已经历经历史学的训练，能够识别ChatGPT的服务中一些现在已经司空见惯的陷阱：如机器幻觉、与事实不符等。历史学的学生能通过事实核查、分析体裁和受众，或通过搜索相关资料、围绕主题进行阅读等技能来解决这些问题。但另一方面，历史教师和其他教育工作者在短期内会遇到重大问题。就像Ted Underwood说的那样，教育者将不得不从根本上重新思考给学生的许多作业。但就像为学生创造一个生动的历史模拟器那样，LLM也会在教育中扮演激发学生思考的角色，而不只是作弊偷懒的工具。https://resobscura.substack.com/p/simulating-history-with-chatgpt
