教育定位、价值判断与方向拷问

罗君艺

自2022年12月公开试用以来，ChatGPT席卷全球，一时之间社会各界都在热议这一新兴事物。其全称Chat Generative Pre-trained Transformer翻译成中文为“预训练生成式聊天模型”，是由美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一款人工智能模型，能够通过学习理解人类的语言来与其进行对话。相对于多年前就已出现的AlphaGo等智能系统，ChatGPT的拔群之处在于它建立在大语言模型（Large Language-model）上的“自我进化”能力。通过长时记忆力，ChatGPT能够将上下文的联系、语言组织内部逻辑，以及人类对其之前回答的反应不断纳入数据库而迭代升级，继而给出近乎人类自然语言而具有连贯性、开放性和生成性的回应文本。

一、基础教育：学科立场与学习变革

首先，能够达成的共识是，以语文学科为代表的人文学科存在着ChatGPT无法触及之处。其最大的硬伤在于，机器对世界缺乏具身的沉浸，难以获得身体性、交互性的经验，也就无法对人类的类比、隐喻等语言行为进行标准逻辑以外的理解。认知心理学意义上，许多抽象、无形的概念在认知中是通过简单基础的具身经验所迁移的[1]。认知语言学意义上，身体经验为认知提供基础和框架，社会和文化维度来源于其与世界互动中所积累起的无数经验，而这种文化又通过语言表征出来并传承下去[2]。比如，询问ChatGPT：“正体字与斜体字有什么区别？”它作出的回答是：“正体字是指按照一定的规则书写的文字，字体笔画细腻，笔画粗细均匀，笔画比例协调，字形美观大方，是书写正式文件的常用字体。斜体字是指把正体字倾斜一定角度后形成的字体，字体笔画细腻，笔画粗细不均匀，笔画比例不协调。”但是，基于具身认知，人们可能还在正斜字体上表征道德概念，很有可能这种道德联系来源于根深蒂固的身体经验、文化和观念，比如go straight、一身正气等语料中所隐含的道德表现[3]。但是，这种缺陷并不意味着ChatGPT的失败。如许纪霖所说，它具有“一流的逻辑，二流的知识，三流的文字”。因而ChatGPT不必和人类在直觉、情感等领域一决高下，而应尽可能发挥其在算法与数据上的长处，以一种“简单直接”的“暴力美学”（刘嘉语）来积累足够多的数据，观察、分析后获得对暗箱的拆解，最终无限接近所谓的“智慧”。

引申出的另一个问题是知识积累的失效。坚实的基础教育体系曾经为中国的人才培养奠定了坚实的基础，2009年至2018年间PISA测试结果显示，中国学生在数学、科学和阅读的排名中均名列世界前茅。2020年OECD发布的《OECD中国教育质量研究报告》指出，中国在PISA中的优异成绩是高质量教育体系长期支持的结果，短短几十年中建成世界一流中小学教育体系的成就是全球教育史所罕见的。但正如波普尔所言，“所有的科学都是建立在流沙之上的”[4]，大量的背与练所铸就的优势在未来人工智能面前可能荡然无存。ChatGPT所依托的语料库包括维基百科的600多万篇文章和世界几大博物馆的藏书，能够以持续的虹吸效应将人类现存的大部分知识纳入自身系统；而从这些训练数据中所学习、沉淀下来的1750亿个参数，使其能够适应更复杂的语言处理任务。ChatGPT处理文本的高速率和大容量、进化更新的短周期与长寿命都已然超过了人的生理极限。《人类简史》预言在2030年大部分低技术劳动力将被AI所取代而失业，这些“无用阶级”将在打游戏中度过余生。可见，人类向机器学习、和机器合作、与机器竞争的局面已悄然开启。即使高考指挥棒与“鸡娃”“填鸭”的惯性再强大，人们也会为摧枯拉朽的現实所倒逼出持存与求变的生命意志。

但是，这种AI之上/之下的划分也忽略了教育的过程性规律。比如ChatGPT甚至是普通的数据库可以快速准确地搜索任何一首诗歌，但这也让文化的熏陶与传承成为了空谈，更是让语言的基础教育从根本上成为了一个悖论。记忆性知识是土壤，而思维、方法论等是土壤中拔节而出的大树。如果没有基础的、底层的知识累积和技能训练的肌肉记忆，何来非程序性、直觉性的飞跃与灵感呢？

二、高等教育：学术写作伦理与人文培养取向

作为人工智能深度学习能力的体现，ChatGPT将改变和颠覆许多社会领域运行的规则，首当其冲的是教育，这种先在性既是基于教育行业，也是基于教育对其他行业的辐射影响。学生是最早开始使用这一工具的群体之一，其引发的一些问题也引起了教育界关注，比如学生可能会用它作弊。而教育界与学术界是第一波受到ChatGPT冲击的，已然兼具局内参与者、局外评论者双重身份的学者们对其第一反应是负面的。2023年1月23日，著名语言学家乔姆斯基（Avram Noam Chomsky）在一段广为流传的采访视频中表示，ChatGPT本质上是“高科技剽窃”和“避免学习的一种方式”，而学生“本能地使用高科技来逃避学习”则是“教育系统失败的标志”。之后《科学》《自然》等期刊发文强调人工智能程序不能被接受为作者，香港大学等多所高校发布声明禁止在所有课堂、作业和评估活动中使用包括ChatGPT在内的AI工具。而在知网上搜索2023年以来的数据可见，已有几十篇学术论文与ChatGPT直接相关，并且有数十场著名学者的报告、采访、会议等公开性发言直接围绕这一中心开展，涉及语言学、教育学、脑科学、伦理学等学科。学者们给出的态度多是较为审慎的，既肯定其便利性，但对于其颠覆性与普遍性都持不确定的观点。

基础教育的变化在世界范围内都是最为谨慎的，技术发展难以预料，故而人工智能的冲击应最迟到达这一教育链条的最末端。然而高校作为“关系到国家发展战略全局的根本所在”，需要及时回应社会需求和发展动态，增强学生学习的自主性和教师教学的灵活性，提高新全球化背景下应对新科技革命的反应能力与创新潜力[5]。因此，虽然短时间内学校可以全面禁止其应用于论文、讨论等学业任务，或开发专门软件以检验其中人工智能的“含量”，但面对这一势不可挡的科技革新潮流，更应积极拥抱教育领域随之而来的迭代升级，并探索其中可为和应为之处。比如，教师应自觉地剔除课堂中照本宣科的懒惰，在评价环节，应改革以论文为唯一参照的模式，加入答辩等交互环节。

ChatGPT能够以极低的成本高效地做好辅助性工作。而从学术伦理的角度而言，前期搜集文献和后期润色可以借助其他工具。2022年12月，计算生物学家Casey Greene和Milton Pividori就以不到1.50美元的价格，用ChatGPT在数秒内对三篇论文的各个部分进行了检查和建议，最终发现一处错误引用并有效提高了文章的可读性。但需要注意的是原创与辅助的界限。“知无不言”的ChatGPT并不显示文本来源，也毫不掩饰其在回答问题时选择性筛选的做法，面对这些新型智能系统，人们不再得到完整的相关信息，而是得到系统“量身定制”的答案。因而，“署名”明确背后书写的主体后，学术的伦理才能得到基本的澄清。

同时，ChatGPT对高等教育的介入也是方法性的，它即时搜寻文献、快速形成答案的能力难免让人怀疑“写”论文本身是否还有意义。但写作本身就依照文体、目的和路径层次存在分别，而“写”这个动作并不代表着只有对既有文献的整合，还在于创新。从根本逻辑上讲，ChatGPT只是一个预训练语言模型，它只能从已有的训练样本中提取、整合信息，而不能真正地发展出新的知识[6]。仅是通过关联和多层的转化，其有限的创造力输出的文本只能是基于大数据的“最大公约数”，而显得极为乏味、平庸甚至“油腻”（周鸿祎语）。而如陈云松所说，如果研究者擅长提出问题，反而可以有效利用ChatGPT的整合能力和检索能力，突破学科壁垒，进一步挖掘更多数据，发现更多新的想法[7]。也如刘嘉所言，ChatGPT加速了知识劳动者内部的分化，最终结果可能是最低端的重复性劳动与最高级的创造性工作的两极对立，不再有中间状态。但是需要注意的是，ChatGPT既是人类智慧的高峰，也是一个“降维”与“减负”的“下坡”工具[8]，人能够在多大程度上对抗顺手拈来的诱惑而响应艰苦创造的号召呢？

三、未来教育：可视的思维与重演的进化

如前所述，ChatGPT的发展有其积极的一面。它以釜底抽薪的方式激发了以知识为核心的基础教育和研究机构的改革动力。而不论哪个学科或者作者所持有的知识，终归会变成公共或者廉价的人工智能大模型中的一角，那些“有力量的知识”不再受外部条件的遮蔽而平等地袒露在所有人面前。ChatGPT回复迅速，逻辑清晰：有学生表示“大学不是所有东西都有标准解答，就算有答案，细节没明白也没人一直讲给你听”；有学生常用它在代码错误时帮忙查找bug；还有学生在准备报告时使用它帮忙搭建框架，再在其基础上润色。可见，ChatGPT不仅仅是将写作与科研过程自动化，更是将相关性较高的文献、数据、研究成果搜集陈列，拆解重复性的步骤，将搜集资料、回答问题、组织段落的过程与模式完整地展示在人们的面前。并且，ChatGPT大规模的算力和算法有助于无限的可能性与创新性在历史认知中被挖掘。人类历史上多次认知的突破并不总是来源于正确，有时还来源于偶然的错误，这些错误意味着无数随机的可能性与创新性。但是当大规模的算力与算法成为可能时，偶然性就能为标准化所捕获。ChatGPT拥有“无限算力，无限存储，无限寿命，以及对‘暗知识的真正掌握”。计算机不断升级的CPU和不断扩容的硬盘，都足以支撑人工智能进行高效和长久的进化。以围棋为例，一个棋手一生只能下10万盘棋，而AlphaGo不仅迅速学完了人类历史上的2000万盘棋局，还能够通过强大的算力继续探索并揭示棋盘空间（3的19x19次方）以外的知识空间[9]。

但是对思维“黑箱”的展示背后是另一个更为幽深的“暗箱”。大模型意味着突破“维度的诅咒”，从根本上改变科学的范式。随之而来的则是人工智能的“脱虚向实”，不再仅服务于虚拟网络而是逐渐走向物理世界。而这样一个巨大的暗箱通过先发优势积累了大量数据，并通过印尼等外包公司标记了大量有害信息，而其作为最好用的自然语言处理类大模型，所具有的“飞轮”效应惯性会使得其能够独家获得更多参数，进而将其他企业甩得更远，最终走向用户、技术和资源的单极垄断。

文贵良老师在《20世纪中国文学与理论专题研究》的课堂上提及过集体创作的问题，认为“历史化与大数据”是两种集体创作的方式。但是人为什么更容易接受前者而始终对后者保有警惕与焦虑呢？大概一方面是由于时间长河中无数无名的作者共享着“人类”的情感与智慧之名，另一方面则是由于历史中依旧层累着、徘徊着强烈的自我言说的意志。而个人的历史化的言说可以不断加固自我的主体意识，获得“我”本位的行动纲领，而这也是当人工智能必然超越有限的人类生命时，人类能够驾驭AI、与AI合作的一个锚定点。

如同“忧患之书”《周易》所言，“其亡！其亡！系于苞桑。”如果一直怀抱着“要丢了！要丢了！”的警惕，那么易丢的东西反而会像系在柔韧的苞桑上一样安全。技术的膨胀与文学的死亡是相伴相生、此起彼伏的命题，其中理性与情感的此消彼长映照着时代的变迁与发展，但情感和文学依然颤颤巍巍地走到了今天。《西部世界》中伯纳德对德洛丽丝说，获得自我意识不是一个自下而上的过程，而是由外到内的过程，不是一座塔，而是一个迷宫。此时此刻，ChatGPT正以“自下而上”的功能性外表“由外而内”地建构自己的认知或者说是类似人类的认知。虽然ChatGPT现阶段甚至永远无法真正取代人，但它能模仿人到什么程度、取代到什么程度依然应该引起情绪上的焦虑和行动上的警惕。要在得心应手的技术幻觉中不失去对心与手的感知，需要更加强力的体验冲动来抵制机器对于自我意识的侵蚀，以免真正出自于“我”的灵感在技术的铁锅中被无声地煮得焦干。

参考文献

[1] Lakoff G， Johnson M， Sowa J F. Review of Philosophy in the Flesh： The embodied mind and its challenge to Western thought[J]. Computational Linguistics， 1999， 25（4）： 631-634.

[2] Yu N. Embodiment， culture， and language[J]. The Routledge handbook of language and culture， 2014： 243-255.

[3]杨继平，郭秀梅，王兴超.道德概念的隐喻表征——从红白颜色、左右位置和正斜字体的维度[J].心理学报，2017，49（07）：875-885.

[4]卡尔·波普尔.推想与反驳[M].傅季重等译.杭州：中国美术学院出版社，2010： 39

[5]闵维方.高等教育要把握大势.中国教育报.2021年12月28日

[6]John V. Pavlik.Collaborating With ChatGPT： Considering the Implications of Generative Artificial Intelligence for Journalism and Media Education.Journalism & Mass Communication Educator，2023.3.1：Vol 78， Issue 1， pp. 84 - 93

[7] ChatGPT给人文社会科学带来的机会大于冲击——访南京大学社会学院教授陈云松https：//mp.weixin.qq.com/s/nSQrUxk7gGpFtE6vfOTyrQ

[8] 关于ChatGPT，华东师大9位教授都谈了什么？https：//mp.weixin.qq.com/s/FPzFJakxTcZEAOUAdAOAdw

[9] ChatGPT能成為人类老师吗？脑科学家刘嘉：AI未来将超越人类https：//mp.weixin.qq.com/s/0ACBYI62x9QMkRWk0TTiug

（作者系华东师范大学教师教育学院博士研究生）

实习编辑 陈慧敏

责任编辑 黄佳锐