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      大學正在向人工智能屈服

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      以下是為AI時代培養學生的更佳策略

      作者:Yascha Mounk2025年11月15日



      我們正處于一項革命性技術普及過程中一個奇特的階段,在這個階段,兩個看似矛盾的事實同時成立:人工智能將改變世界已成定局;而這項技術的直接影響現在仍然微乎其微,以至于我們幾乎還能假裝這種情況不會發生。

      這一點在大學校園里體現得尤為明顯。

      絕大多數傳統上用于評估(更重要的是,挑戰)學生的作業現在都可以輕松外包給ChatGPT。人文社科課程中最經典的作業——論文,就是個例子。雖然最優秀的學生仍然可以超越AI模型,但技術進步和普遍存在的成績膨脹意味著,即使是頂尖大學,那些滿足于A-或B+的學生也能靠作弊輕松畢業。

      許多理科課程的主要評估方式也面臨類似情況。事實上,在數學和科學奧林匹克競賽中獲得高分的AI模型,可能更擅長回答生物、化學、物理或計算機科學課程的習題集。

      大多數情況下,教授們對這個問題的回應是視而不見、置之不理。

      有些人完全否認:許多學者和作家都堅信,聊天機器人仍然存在的缺陷,例如它們容易產生幻覺,使得它們在完成各種學術任務方面遠不如實際能力強。即便相當一部分學生提交的作業都是由AI生成的,他們仍然自豪地互相安慰,聲稱他們的課程難度太高或太注重人文關懷,任何機器都無法理解。

      有些人很清楚這個問題,但卻不知如何應對。當你懷疑作業是由AI完成時,如果不與學生當面對質,就很難證明這一點,而當面質問肯定會非常尷尬,甚至可能引發正式投訴。即便你最終設法證明學生作弊,接下來還有漫長而令人沮喪的官僚程序等著你——最終,學校管理人員可能只會給予極其輕微的處罰,或者指示教授睜一只眼閉一只眼。

      其他評估方式或許是一條出路。但口頭問答和紙筆形式的現場考試已經過時了。這些方式很可能激怒學生,而且無論如何都需要花費更多精力來實施。因此,即使對于那些意識到問題的人來說,最省力的做法仍然是假裝問題不存在。

      蘇聯時期有個老笑話說:“我們假裝工作,他們假裝付錢給我們。”如今,許多大學里的學生也只是假裝做作業而已。目前,大多數教授仍然認真閱讀并點評ChatGPT的作業;但我懷疑,他們中的一些人會越來越多地選擇將評分工作外包給AI。到那時,校園將進入AI頹廢的新階段:學生假裝做作業,教授假裝評分。

      然而,否認終究不是長久之計。

      未來幾年,人工智能技術將持續發展。那些在高中階段就使用AI工具的學生將陸續進入大學校園。他們將更加熟練地運用這些工具完成傳統作業,甚至可能借助這些新工具取得令人矚目的成就。屆時,認為現有作業形式有意義,或者認為大學GPA能夠有效反映求職者素質的說法將不再成立。與此同時,學生真正理解所選學科——或者僅僅是成為能夠理性思考世界的健全公民——所必須掌握的一些基本技能也將迅速退化。

      高校應該如何應對?正確的做法是全面擁抱AI工具,還是采取更為激進的預防措施來阻止其廣泛應用?

      我越來越覺得答案是:兩者兼有。

      任何想要在未來做出真正貢獻的人,無論是在職場還是學術研究領域,都可能需要熟練運用AI工具。因此,大學的任務是教導學生如何最充分、最具創造性地使用這些工具,而許多大學目前在這方面做得并不好。

      即使在AI工具日益強大和普及的世界里,清晰的思維和扎實的寫作能力等基本技能仍然至關重要。這意味著,AI工具能夠輕易地幫助學生逃避學習這些技能所需的艱苦努力,這對他們的智力發展構成了真正的威脅。

      寫論文或許會讓人感覺非常刻意。當然,我們正步入這樣一個時代:許多曾經是白領工作所需的寫作任務,從電子郵件、商業計劃書到PPT演示文稿,都可以像大學作業一樣輕松地外包給AI。有些人可能會因此得出結論:曾經非常重要的學術技能(例如寫作能力),已經失去了意義。

      但這忽略了我早在AI模型出現之前就一直向學生強調的一點:寫作就是思考。我們說話時,很容易對尚未完全理解的想法含糊其辭,或者省略一些邏輯步驟。但一旦你試圖將論點訴諸筆端,這些缺陷就會被無情地暴露出來。(事實上,這就是為什么我不相信那些聲稱自己只是寫作能力差的人是在自欺欺人:大多數情況下,寫作能力差的人之所以寫作能力差,是因為他們沒有認真思考過自己的想法。)

      如今,如果你想成為一名成功的藝術家,你可能很少會花時間畫靜物寫生或創作涉及復雜透視問題的作品;但大多數藝術學校仍認為,掌握這些技能是教育中必不可少的一部分。寫作等技能也是如此,雖然理論上它們可以外包給ChatGPT:盡管畢業后你可能不需要直接運用這些技能,但掌握它們將為你提供所需的技能和習慣,使你能夠更好地理解世界并在其中行動。

      這就是為什么大學需要比現在更加重視基礎技能和新技術應用的原因。未來最有能力做出貢獻的學生,既要經歷過大量不使用數字工具的傳統論文寫作訓練,又要熟練掌握人工智能技術,從而拓展人類知識的邊界。

      目前,大學正選擇一條危險的中間道路:它們固守舊有的評估方式,仿佛這些方式仍然有效,卻未能充分利用AI的強大功能所帶來的潛力。相反,它們應該將不同的評估方式區分開來:在某些課程和情境下,學生必須證明自己的智力,而不能使用數字工具;在其他課程和情境下,則應該讓他們掌握使用這些工具的知識和技能,從而最大限度地發揮其作用。

      這就是我希望在下學期于約翰·霍普金斯大學開設兩門本科研討課時嘗試的做法。這是我在該校任教以來,首次進行紙筆形式的現場考試。他們將有三個小時的時間撰寫三篇論文,圍繞課程的廣泛主題展開,以展現他們對課程內容的掌握程度以及在沒有任何外部幫助的情況下提出令人信服的論點的能力。但是,對于作為任何高難度本科研討課的最終成果——研究論文,我將鼓勵他們廣泛運用AI。他們需要說明并記錄他們使用AI輔助完成項目的具體方式,我對最終成果的評估將完全基于其是否做出了有意義的學術貢獻。

      最優秀的飛行員既能駕駛技術含量低的簡單塞斯納飛機,也能操控波音787上的眾多設備。同樣,未來準備最充分的從業者、學者和公民,既能在沒有ChatGPT幫助的情況下獨立思考,也能在適當時機熟練借助這些“魔術師學徒”的力量。作為他們的老師,我們的任務就是幫助他們實現這兩點。

      本文編譯自substack,原文作者Yascha Mounk

      https://yaschamounk.substack.com/p/why-ill-encourage-my-students-to

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