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06-18
电影中的威尔顿预科学院《死亡诗社》以沉稳凝重的教风和极高的录取率而闻名。
文学老师约翰·基廷的到来犹如一阵春风，一反传统精英学校的严肃和刻板。
他的核心理念是：“我始终相信，教育的基础在于学会独立思考”。
事实上，等级越高，举手的人就越少，这是一个不言而喻的秘密。
在寂静的课堂上，学生习惯低着头躲避老师的目光，乐于提问也成为了一种难得的品质。
在硅谷一所学费20万元的学校，空降的GPT-4也承载着人类老师的期望。
他们希望学生能够向它提出更多“愚蠢”的问题。
让GPT4为师，硅谷早早赶来。
位于硅谷的Khan Lab私立学校最近迎来了一位新老师，Khanmigo。
这是学校与OpenAI合作开发的基于GPT-4的AI老师。
派创始人·萨尔曼·汗原本也是搞科技的，后来转型成了教育工作者。
他认为人工智能的好处远远大于风险。
当他看到马斯克等人签署联名信要求停止研究时，他甚至想知道“为什么我们要放慢脚步”。
在这样的学校里拥有人工智能老师意味着什么？ Khanmigo 被定位为“导师”，通常不会给出直接答案。
有些学生甚至觉得它太冗长了。
对于一名 8 岁的学生来说，Khanmigo 对数学问题的解释比他在纸上写的还要详细，这有时很烦人。
幸运的是，结果总体上是积极的。
人类教师惊喜地发现，学生们向汉米戈提出的问题比他们公开提出的问题还要多。
此外，与 ChatGPT 一样，Khanmigo 也让学生避免犯错误。
学生可以喜欢或不喜欢它的答案，以便以后可以改进它。
人工智能教师的职业生涯才刚刚起步，更多细节还有待发现。
但它首先出现在硅谷绝非偶然。
一方面，很多学生家长在硅谷或AI行业工作，他们的孩子很可能对ChatGPT很熟悉。
技术话题甚至成为课堂的一部分，三年级学生滔滔不绝地谈论聊天机器人。
另一方面，硅谷的教育资源是其他地方无法比拟的。
Khan Lab所在的帕洛阿尔托地区，家庭收入中位数接近19.5万美元。
Khan Lab师生比为1:10，每年学费超过31000美元。
。
对于这些家长来说，将人工智能引入课堂是可以的，但必须采取更严格的预防措施。
Khan Lab 确实做到了这一点，花费了数千小时为 Khanmigo 构建内容护栏。
虽然它仍然不是100%安全，但它的审查和过滤功能甚至比ChatGPT还要强大。
Khanmigo 还提醒学生，老师可以看到他们的聊天记录。
如果学生输入脏话或暴力倾向等不当内容，老师和家长就会收到警报。
人类教师多次提到人工智能编造事情的可能性。
他们告诉学生，Khanmigo 不是一个魔法咒语，它只是一个需要验证的信息来源。
我们已经适应了计算器，我们也应该适应美国教育行业的人工智能。
这实际上是一种反趋势。
纽约市公立学校在一月初禁止使用 ChatGPT，原因是担心学生作弊，并认为人工智能不利于发展批判性思维和解决问题的技能。
其他城市，包括西雅图和洛杉矶，都有学校限制使用人工智能。
但 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 应该为 Khanmigo 鼓掌。
今年1月，人工智能对教育的危害被多次强调，包括编造废话、宣扬抄袭作弊、让学生走捷径，从而损害他们的思维能力等。
奥特曼冷静回应，新技术应该融入融入日常生活，包括学校课堂。
人工智能的产生是我们都需要习惯的。
我们适应了计算器，它改变了我们在数学课上测试的内容。
毫无疑问，AI是一个更极端的版本，但它的好处也更极端。
消极一点来说，即使千方百计阻止学生利用人工智能抄袭作弊，但简单的方法总是比困难多。
OpenAI曾推出AI内容检测器，但只能应用于文本内容。
它唯一的作用就是从AI的角度给你判断，看看这段文字是不是AI生成的。
从测试结果来看，不太靠谱。
因此奥特曼也承认，不存在完美的人工智能内容检测器，因为“有决心的人总是会绕过它们”。
这是既定的事实。
人工智能从诞生的那一刻起，就很难彻底禁止。
从GPT-3.5到GPT-4，从微软copilot到ChatGPT插件，AI正在慢慢成为社会的基础设施。
我什至想，如果Altman不是ChatGPT之父，生成式AI在他学生时代就出现了，他可能是最先尝试的人之一，因为他自己说过：我用它来学习东西，自己发现它。
比我过去使用过的其他学习方法更具吸引力。
我宁愿让 ChatGPT 教我一些东西，也不愿读教科书。
阿拉曼对教育的抱怨不无道理，我们或多或少可以同情他们。
“如果我没有读过书，我本可以找到其他工作，但我读了一本书。
”最近孔乙己文学的“长袍脱不下来”，让人心酸。
然而，没有人能保证知识一定有用，也没有人能保证学历就是金字招牌。
“困孔乙己”与“读书无用论”不一样。
今天它具有更复杂的含义。
其中，死记硬背和机器学习成为人们对教育的普遍诟病。
转向硬币的另一面，批判性思维和创造性思维很少见。
例如，大学里的“职业生涯规划课程”往往被视为水课程。
这并不是说职业规划本身不重要，而是课程的形式有问题。
没有创业过的老师，往往是跟着PPT脚本走，不了解就业环境。
变化，无法传授简历优化、面试培训等实用技能。
听课前我一脸困惑，听课后我仍然困惑地环顾四周。
再比如，我在大学读书的时候，几门课程的期末考试，学长们传下来的资料仍然可以原封不动地套用。
当最后一周被论文占据时，这既是一种祝福，也是一种悲剧。
最痛苦的课堂演讲、小组作业、挑战杯比赛等，一次次逼着我自学知识，并通过血泪的教训，让我懂得了实践带来真知。
事实上，在ChatGPT出现之前，就有学者对互联网时代的教育模式进行了反思。
卡内基梅隆大学教授丹尼·奥本海默曾质疑：在谷歌搜索时代，为什么大学考试仍然只注重学生对事实的重述？一方面缺乏分析应用的能力；另一方面，对事实信息的掌握可能只是一种幻觉。
研究表明，更快地在线收集信息（例如通过谷歌）会损害我们获取长期知识以及回忆事实和信息来源的能力。
现在，从互联网时代到AIGC时代，心理学家Tomas Chamorro-Premuzic提出了与这位教授类似的观点：AI让人思考得更快，而不是更聪明。
随着人工智能成为人类日常获取知识的主要方式，它可能会使快速无意识成为我们的主要决策模式。
几乎每一次技术变革都强调所谓批判性思维和创造性思维，也确实遇到了新的危机。
电脑打字剥夺了学生的写作能力，计算器损害了学生的计算能力，人工智能简直让人无法思考。
。
事实上，人类就是这样螺旋式上升的。
从这个话题延伸出来，其实还有很多值得讨论的地方。
但首先必须明确，反思人工智能对教育的负面影响和反对人工智能不是一回事。
当AI诞生之时，就很难再怀着一厢情愿的想法回头看。
这时候无厘头文学中有一句话：改变能改变的，接受不能改变的。
人工智能可以是答案的终点，也可以是教育的起点。
归根结底，还是要实践。
当人工智能对教育的负面影响尚未深入骨髓时，我们应该尽早建立合理的规则，探索理想的结构。
我们之前说过，ChatGPT 生成的内容实际上是概率计算的结果。
在 ChatGPT 中输入文本，模型将给出最可能的上下文。
但这已经是以前的版本了。
对于GPT-4来说，它不仅预测下一个单词，而且还具有关于世界的常识，并在此基础上做出一定的推论。
这似乎更接近人们的想法。
心理咨询师崔庆龙曾指出，我们记住一件事情很容易，表达出来也不难。
难的是把它与其他事物联系起来并能够自洽，这意味着你可以找到它们真正的平衡点。
。
这套理论也适合回答如何使用ChatGPT进行教育。
只要让它按照作业要求给我们写一篇论文，然后复制粘贴就可以了。
这实际上是一个相当简单的过程。
但我们可以尝试提出更复杂、多样化的问题，例如俄勒冈州的一位高中英语老师最近要求学生使用 ChatGPT 为比较两个 19 世纪短篇小说的论文创建大纲。
一旦大纲生成，他们就必须收起笔记本电脑并手写论文。
在此过程中，学生加深了对故事的理解，并学会了如何与AI互动，使其答案更有用。
创建大纲只是 ChatGPT 在课堂上的功能之一。
它还可以帮助教师编写个性化的教案，为学生模拟辩论对手，甚至可以作为提高基本写作技能的工具，因为人工智能写作速度很快，可以模仿许多不同的写作风格。
因此，也有观点认为，只要教师将ChatGPT与实质性的课堂讨论结合起来，ChatGPT就不会对学生的学习构成威胁。
任何能让学生在课前完善思维、实践想法的工具，只会让我们的讨论更加丰富。
从我个人的AI经验来看，输入合适的提示并让AI帮助按顺序写出整篇文章而又不太像AI是相当困难的。
像平常写文章时那样列出一个逻辑框架只是必要条件，但不是充分条件。
要借助人工智能实现更好的教育，我个人认为至少必须实现两件事。
首先，创造力仍然需要知识的积累。
就像你读了很多书，并不代表你已经掌握了。
只能说你识字，但你不能是文盲。
这是人工智能无法为你做的部分。
第二是学习如何与AI沟通，这可以是答案的终点，也可以是教育的起点。
在不远的将来，人工智能可能会瓦解并重塑教育行业，让其回归本来面目。
每个人都在裸泳。
很容易看出哪些是事实，哪些是观点，谁是有创意的，谁是人云亦云。
更重要的是，教育再往前一步就是就业，这形成了一个复杂的因果链。
现在很多人的专业和工作不匹配，未来可能不会这样。
如果我们在学习期间不去练习如何用AI学习和创造，那么当我们毕业后面对AIGC的世界时，我们只会成为又一个被困的孔乙己。
唯一确定的就是尽早开始练习，这样你才能在人工智能的洪流中拥有余地。
这就是存在主义哲学家马塞尔所说的，面对各种情况保持“闲暇”的能力。
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