在矽谷一所學費 20 萬的學校，空降的 GPT-4 老師承載了人類老師的期望，他們希望學生們能夠向它提出更多「愚蠢」的問題。
讓 GPT4 當老師，矽谷趕了個大早
地處矽谷的 Khan Lab 私立學校，最近來了一位新老師 Khanmigo。
這是一位 AI 教師，基於 GPT-4，由學校與 OpenAI 合作開發。
學校創始人 Salman Khan 原是工程師出身，後來才轉型成了教育工作者。他認為 AI 的好處遠遠大於風險，看到馬斯克等人簽署聯名信叫停研究時，甚至疑惑「我們為什麼要放慢速度」。
在這樣一所學校擁有一位 AI 老師，意味著什麼？
Khanmigo 被定位為「導師」，往往不會直接給出答案，甚至還有學生嫌它太囉嗦。在一位 8 歲的學生看來，Khanmigo 對數學題給出的解釋，比他寫在紙上的更詳細，有時挺招人煩。
好在效果總體積極。人類老師們驚喜地發現，學生們向 Khanmigo 提出的問題，比起他們公開發問的要多。
另外，像 ChatGPT 一樣，Khanmigo 會給學生們打預防針，聲明自己可能會犯錯誤。學生們可以對它的回答按讚或點踩，方便之後再做改進。
AI 老師的職業生涯才剛剛起步，更多細節還待發現。但它首先出現在矽谷，並不是偶然。
一方面，很多學生家長本身就在矽谷或 AI 行業工作，他們的孩子很可能已經熟悉了 ChatGPT。技術話題甚至是課堂的一部分，三年級的小朋友也能對聊天機器人滔滔不絕。
另一方面，矽谷的教育資源也並非別處可比，Khan Lab 所在的帕洛阿爾托地區，家庭收入中位數接近 19.5 萬美元，Khan Lab 的師生比例為 1 比 10，每年學費超過 3.1 萬美元。
對於這些家長來說，將 AI 引入課堂沒什麼問題，但必須有更加嚴密的防範措施。Khan Lab 也的確這麼做了，花費了數千小時為 Khanmigo 建造內容護欄，雖然還是達不到百分百安全，但它的稽核和過濾功能甚至比 ChatGPT 更強大。
Khanmigo 還會提醒學生，老師們可以看到他們之間的聊天內容。如果學生們輸入髒話、暴力傾向等不良內容，老師和家長就會收到警報。
AI 胡編亂造的可能性，也反覆被人類老師們「耳提面命」。他們告訴學生，Khanmigo 不是一種魔法，它只是一個需要核實的資訊來源。
我們以前適應了電腦，我們也該應適應 AI
在美國的教育行業中，這其實是一場逆勢而行。
紐約市的公立學校在 1 月初禁止使用 ChatGPT，原因是擔心學生作弊，並認為 AI 不利於培養批判性思維和解決問題的能力。包括西雅圖、洛杉磯等在內的其他城市，也有學校限制了訪問 AI。
但 OpenAI 首席執行長 Sam Altman，應該會為 Khanmigo 叫好。
今年 1 月，AI 對教育的危害已經被翻來覆去地強調，包括胡編亂造、助長抄襲和作弊行為、讓學生貪圖捷徑從而損害思維能力等等。
Altman 則淡定地回應，應該將新技術融入生活，包括學校課堂。
「AI 生成是我們都需要適應的東西。我們適應了電腦，它也改變了我們在數學課上測試的內容。毫無疑問，AI 是一個更極端的版本，但它的好處也更極端。」
更消極地說，就算千方百計地阻攔學生用 AI 抄襲和作弊，見招拆招的方法也總比困難多。
OpenAI 曾推出過一款 AI 內容檢測器，然而它只能應用於文字內容，唯一的功能就是從 AI 的角度替你進行判斷，看看這段文字是不是 AI 生成的。從測試結果看，它並不是很可靠。
所以 Altman 也承認，不存在完美的 AI 內容檢測器，因為「有決心的人總會繞過它們」。
這就是一個既定事實。自 AI 誕生那刻起，便很難被完全禁絕。從 GPT-3.5 到 GPT-4，從微軟 copilot 到 ChatGPT 外掛，AI 正在慢慢成為社會的基礎設施。
我甚至覺得，如果 Altman 不是 ChatGPT 之父，生成式 AI 出現在他的學生時期，他可能也會是最早吃螃蟹的那批人，因為他親口說過：「我自己用它來學習東西，發現它比我過去的其他學習方式更有吸引力。我寧願讓 ChatGPT 教我一些東西，也不願去讀教科書。」
Alaman 對教育的吐槽不無道理，我們或多或少有些共情。
死記硬背、刷題機器，成了對教育的一種常見批評。翻到硬幣的另一面，批判性思維、創造性思維不可多得。
比如，大學的「職業規劃課」常被視為水課，不是說職業規劃本身不重要，而是課程的形式有問題，往往是沒有創過業的老師對著 PPT 照本宣科，既不瞭解就業環境的變化，也無法傳授簡歷最佳化、面試培訓等實戰技巧。聽課前一臉懵逼，聽課後還是茫然四顧。
其實，早在 ChatGPT 面世之前，就有學者反思過Internet時代的教育模式。
卡內基梅隆大學教授 Danny Oppenheimer 曾質疑道：在 Google 搜尋時代，為什麼大學考試還只側重考學生對事實的重述？
一方面，分析和應用能力欠缺了；另一方面，對事實性資訊的掌握可能也只是一場錯覺。
曾有研究表明，通過 Google 等更快地線上收集資訊，會損害我們獲取長期知識，以及回憶事實和資訊來源的能力。
如今，從Internet時代到 AIGC 時代，心理學家 Tomas Chamorro-Premuzic 提出了和這位教授相似的觀點：AI 讓人思考得更快而不是更聰明。
在 AI 成為人類日常獲取知識的主要方式時，它可能會讓快速無意識（fast mindlessness）成為我們的主要決策模式。
幾乎在每次技術變革里，所謂的批判性思維、創造性思維都被強調，也確實遭遇著新的危機，電腦打字剝奪學生的寫字能力，計算器損害學生的計算能力，AI 乾脆讓人無法思考了。其實，人類就這樣跌跌撞撞地螺旋上升著。
從這個話題延伸開去，其實有很多值得討論的。但首先要明確，反思 AI 對教育的負面影響，和對 AI 唱反調，並不是一回事。當 AI 誕生之時，我們就很難一廂情願地往回看了。
這時候就要來一句廢話文學：改變能夠改變的，接受不能改變的。
AI 可以是答案的終點，也可以是教育的起點
歸根結底，還是得實踐。
當 AI 對教育的負面侵襲還未深入骨髓，我們應該儘早地建立起合理的規則，探索出理想的架構。
之前我們說，ChatGPT 生成的內容其實是機率計算的結果，在 ChatGPT 輸入文字，模型給出一個最可能的下文。但這已經是上個版本，對於 GPT-4，它不止是預測下一個詞，還擁有對世界的常識，並在這個基礎上做出一定的推理。
這似乎越發接近人的思考方式。心理諮詢師崔慶龍曾指出，我們記住單一的東西很容易，表達出來也不難，困難的是把它和別的事物關聯起來，並能夠自洽，這意味著你能夠找到它們真正的平衡點。
這套理論同樣適合解答，如何將 ChatGPT 用於教育。直接讓它按照作業要求，幫我們寫一篇論文，然後複製貼上，其實是一個相當單一的過程。
但我們可以嘗試提出更複雜、多元的問題，比如俄勒岡州的一名高中英語老師，最近讓學生們使用 ChatGPT 為論文建立大綱，對比兩篇 19 世紀的短篇小說。一旦生成了大綱，他們就得把筆電收起來，然後手寫論文。
在這個過程里，學生們加深了對故事的理解，也學會了如何和 AI 互動，才能讓它的回答更加有用。
建立大綱只是 ChatGPT 在課堂上的一項功能。它還可以幫助老師編寫個性化的教案、為學生模擬辯論賽的對手，甚至作為提高基本寫作技能的工具，因為 AI 的寫作速度很快，還可以模仿許多不同的寫作方式。
所以也有觀點認為，只要教師將 ChatGPT 與實質性的課堂討論結合起來，ChatGPT 就不會對學生的學習構成威脅。任何能讓學生在上課前完善思維並實踐想法的工具，只會讓我們的討論更加豐富。
從我個人的 AI 體驗來說，輸入合適的 prompt，讓 AI 幫忙寫出整篇文從字順的文章，又不能太有 AI 味，還是挺難的一件事。像平時寫文章那樣列出一個邏輯框架，只是其中一個必要不充分條件。
借助 AI 實現更好的教育，個人認為至少要做到兩點。
一是創造力仍然需要知識的累積。就像你讀了很多書，不代表你融會貫通，只能說明你識字，但你不能不識字，這是 AI 無法幫你代勞的部分。二是學會如何與 AI 溝通，它可以作為一個答案的終點，也可以作為一次教育的起點。
不遠的未來，AI 或許會對教育行業進行一次祛魅和重塑，讓它返璞歸真。人人都在裸泳，哪些是事實哪些是觀點，誰有創造力誰在鸚鵡學舌，其實一覽無餘。
更重要的是，教育向前一步便是就業，它們構成了複雜的因果鏈條。如今，很多人的專業和工作並不匹配，以後未嘗不是這樣。
唯一確定的是，儘早地開始實踐，才能在 AI 的狂飆中擁有餘裕。
本文轉載自：ifanr
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