ChatGPT 出爐后，引發(fā)了學(xué)術(shù)界的大恐慌，寫論文這么溜的 AI 機(jī)器人，真的不會被學(xué)生濫用？

ChatGPT 誕生之后，用自己強(qiáng)悍的文本創(chuàng)作能力，不斷刷新著我們的認(rèn)知。

AI 即將給大學(xué)校園帶來怎樣的爆炸性改變？似乎還沒人做好準(zhǔn)備。

Nature 已經(jīng)發(fā)文，擔(dān)心 ChatGPT 會成為學(xué)生寫論文的工具。

無獨有偶，一位加拿大作家 Stephen Marche 痛心疾首地呼吁：大學(xué)的論文已死！

用 AI 寫論文，太容易了

假設(shè)你是一位教育學(xué)教授，你為學(xué)術(shù)布置了一篇關(guān)于學(xué)習(xí)風(fēng)格的論文。一位學(xué)生提交了一篇文章，開頭如下：

「學(xué)習(xí)風(fēng)格」的構(gòu)建是有問題的，因為它無法解釋學(xué)習(xí)風(fēng)格形成的過程。有些學(xué)生可能會因為自己獨特的經(jīng)歷，而形成一種特殊的學(xué)習(xí)方式。其他人可能會通過嘗試適應(yīng)不太適合他們需求的學(xué)習(xí)環(huán)境，來形成特定的學(xué)習(xí)方式。最終，我們需要了解學(xué)習(xí)方式與環(huán)境和個人因素之間的相互作用，以及這些因素如何影響我們的學(xué)習(xí)方式和我們體驗的學(xué)習(xí)類型。

通過還是不及格？A-還是 B+？

如果你最終得知，這個學(xué)生壓根就沒親手寫過這篇文章，你又會給出怎樣的成績？

實際上，這篇文章是一位英國教授 Mike Sharples 用 GPT-3 來生成的。

對于 GPT-3 的這篇大作，Sharples 認(rèn)為已經(jīng)達(dá)到了研究生的水平。

Sharples 教授希望，自己的這個嘗試能敦促老師們「重新去思考教學(xué)和打分」。

他說，AI 會成為學(xué)生作弊的工具，當(dāng)然，它們也可以成為強(qiáng)大的助教，或提高我們創(chuàng)造力的工具。

學(xué)生：用 AI 寫論文，不算作弊

在今年 5 月，就發(fā)生過一件頗有爭議的事。

新西蘭的一名學(xué)生承認(rèn)自己是用 AI 來撰寫論文，不過，他是把它當(dāng)作語法和拼寫檢查的工具。

因此，這名學(xué)生受到了處罰，但他很委屈。

「我是個好學(xué)生，我去上所有的課，聽所有的講座，讀了所有閱讀材料，但就因為我沒有足夠雄辯地寫作，就判定我該受處罰，這是不對的。」

的確，很多使用 AI 做作業(yè)的學(xué)生并不覺得自己在作弊，因為通常大學(xué)的學(xué)生指南里只會規(guī)定：不能讓別人代寫作業(yè)。但 GPT-3 不是「別人」，它是一個 AI。

AIGC 令人驚嘆，也令人害怕

現(xiàn)在，沒人可以忽視這一點：AIGC 的宇宙正在快速膨脹。

去年 12 月，OpenAI 發(fā)布了一個名為 ChatGPT 的高級聊天 AI，它在互聯(lián)網(wǎng)上掀起了新一輪驚嘆的浪潮。

谷歌發(fā)布了新的應(yīng)用，這些應(yīng)用允許人們用文本描述概念，并將它們呈現(xiàn)為圖像。

創(chuàng)意人工智能公司 Jasper 在 10 月份獲得了 15 億美元的估值……

現(xiàn)在，離學(xué)生們自己找到文本生成器的時間，不會太長了。

人文教育會迎來怎樣的改變？

在人文教育中，論文 —— 尤其是本科論文 —— 一直是核心。

就是通過論文，我們?nèi)ソ虒W(xué)生們應(yīng)該如何研究，如何思考，如何寫作。

而現(xiàn)在，這個傳統(tǒng)即將被徹底顛覆。

上周，多倫多大學(xué)的副教授 Kevin Bryan 在推特上，對 ChatGPT 的出現(xiàn)表示震驚：「你不能再布置帶回家的考試或家庭作業(yè)了…… 即使在涉及跨領(lǐng)域知識的特定問題上，ChatGPT 的回答都太棒了。」

顯然，構(gòu)建語言技術(shù)的工程師和教育工作者，都還沒有為 ChatGPT 造出的后果做好準(zhǔn)備。

長期以來，人文主義者和技術(shù)專家之間一直存在鴻溝。

在 1950 年代，C. P. Snow 發(fā)表了他著名的演講，隨后發(fā)表了論文「兩種文化」，將人文和科學(xué)共同體描述為兩個彼此失去聯(lián)系的部落。

「人文知識分子在一極，科學(xué)家在另一極，」Snow 寫道。

「兩者之間存在相互不理解的鴻溝 ——（尤其是在年輕人中）他們會充滿敵意，彼此厭惡，但最重要的是，他們之間缺乏理解。他們對彼此有一種奇怪的扭曲形象。」

Snow 的論點是對一種知識世界主義的呼吁：文人忽視了熱力學(xué)定律的基本見解，而科學(xué)家們忽視了莎士比亞和狄更斯的榮耀。

而 Snow 發(fā)現(xiàn)的這種裂痕，恐怕只會越來越深。

在現(xiàn)代的科技世界中，證明人文教育存在價值的證據(jù)，正在逐漸流失。

SBF 和馬斯克的傲慢

Sam Bankman-Fried 是加密貨幣交易所 FTX 的創(chuàng)始人，他在幾天內(nèi)失去了 160 億美元的財產(chǎn) —— 他就是一個以驕傲著稱的文盲。

「我永遠(yuǎn)不會打開一本書，」他曾對一位采訪者說。「我不是說沒有一本書值得一讀，但我差不多就是這個意思。」

馬斯克和推特就是另一個很好的例子。

馬斯克有一個完美運轉(zhuǎn)的工程師頭腦，但他處理相對簡單的文學(xué)概念時，比如模仿和諷刺時，就顯得相當(dāng)笨拙，連帶著我們這些看客都覺得痛苦。

當(dāng)然了，他那么忙碌的頭腦里，可能從未想過這些概念，也沒有想過人其實有很多事情需要考慮。

現(xiàn)在的年輕男女們正在重塑社會和歷史，然而，在這個充斥著社交媒體的時代，他們對社會和歷史問題都表現(xiàn)出了非同尋常的無知。

馬克扎克伯格似乎讀過很多關(guān)于凱撒奧古斯都的文章，但他也應(yīng)該讀讀 17 世紀(jì)的歐洲對小冊子印刷機(jī)的監(jiān)管 —— 它可能使美國免于社會信任的毀滅。

我們所見證的這些失敗，并非源于吝嗇甚至貪婪，而是源于故意的遺忘。

工程師們沒有意識到人文主義問題 —— 比如解釋學(xué)、言論自由的歷史偶然性、道德譜系 —— 是具有真實后果的真實問題。

沒錯，每個人都有權(quán)對政治和文化發(fā)表自己的看法，但意見不同于有根據(jù)的理解。

如果把復(fù)雜的問題，當(dāng)作對每個人都顯而易見的問題，無疑會走向災(zāi)難 —— 很快，你就會損失數(shù)十億美元。

人文學(xué)科在「軟自殺」

因為技術(shù)專家忽視了人文主義問題，因此人文主義者以「軟自殺」的方式，去迎接過去 50 年的技術(shù)革命。

截至 2017 年，英語專業(yè)的人數(shù)自 1990 年代以來幾乎減半。

僅自 2007 年以來，歷史專業(yè)的入學(xué)率就下降了 45%。

不用說，人文主義者對技術(shù)的理解充其量是片面的。

但更重要的是，盡管技術(shù)改變了周圍的整個世界，人文學(xué)科幾十年來并沒有從根本上改變他們的方法。

他們?nèi)栽谙?1979 年那樣，讓元敘事爆炸，這是一種充滿自我挫敗的練習(xí)。

在以技術(shù)為中心的世界中，語言很重要，聲音和風(fēng)格很重要，口才研究很重要，歷史很重要，道德體系很重要。

但這就要求人文主義者去解釋它們?yōu)槭裁粗匾皇遣粩嗟仄茐乃麄冏约旱闹R基礎(chǔ)。

人文學(xué)科給學(xué)生的承諾是：一個通往無關(guān)緊要的、自我消耗的未來的旅程；與此同時，他們想知道為什么入學(xué)率在下降。

近一半的人文學(xué)科畢業(yè)生后悔自己選擇的專業(yè)，這有什么奇怪的嗎？

人文學(xué)科在技術(shù)世界的價值

我們可以從喬布斯和馬斯克的區(qū)別，看出人文學(xué)科在技術(shù)世界中的價值。

史蒂夫?喬布斯時常強(qiáng)調(diào)，Apple 的成功在很大程度上歸功于他在里德學(xué)院輟學(xué)時，在那里玩的莎士比亞和現(xiàn)代舞，以及那個著名的為 Mac 的設(shè)計提供了美學(xué)基礎(chǔ)的書法課。

「我們這個行業(yè)的很多人，都沒有足夠多樣化的經(jīng)歷。所以他們沒有足夠的點來形成連接，他們最終得到的，是非常線性的解決方案，而沒有對問題的廣泛看法，」喬布斯說。

「對人類體驗的理解越廣泛，我們的設(shè)計就會越好。」 蘋果是一家人文科技公司。它也是世界上最大的公司。

盡管人文教育具有明顯的價值，但它的衰落仍在繼續(xù)。

10 年來，STEM 高歌猛進(jìn)，人文學(xué)科在崩塌。

計算機(jī)科學(xué)專業(yè)的學(xué)生人數(shù)，現(xiàn)在幾乎與所有人文學(xué)科的學(xué)生人數(shù)總和相同。

工程師和人文主義者都需要彼此

而現(xiàn)在，又有了 GPT-3，有了 ChatGPT。

自然語言處理給學(xué)術(shù)人文學(xué)科帶來了一系列前所未有的問題，這個學(xué)科已經(jīng)岌岌可危：人文學(xué)科是根據(jù)論文來評判本科的生。他們根據(jù)論文的作文授予博士學(xué)位。

當(dāng)這兩個過程都可以自動化時，會發(fā)生什么？

根據(jù)我作為前莎士比亞教授的經(jīng)驗，我認(rèn)為學(xué)術(shù)界需要 10 年時間才能面對這個新現(xiàn)實：學(xué)生需要兩年時間才能弄清楚技術(shù)，教授需要三年時間才能認(rèn)識到學(xué)生正在使用該技術(shù) ，然后是五年的時間，讓大學(xué)管理者決定該做些什么。

教師已經(jīng)是世界上工作最過度、報酬最低的人群之一。他們已經(jīng)在處理危機(jī)中的人文學(xué)科。而現(xiàn)在這樣的改變，更令他們值得同情。

然而，盡管目前存在巨大分歧，但自然語言處理將迫使工程師和人文主義者走到一起。

不管發(fā)生什么事，他們都將需要彼此。

計算機(jī)科學(xué)家將需要基本的、系統(tǒng)的基礎(chǔ)人文主義教育：語言哲學(xué)、社會學(xué)、歷史學(xué)和倫理學(xué)不再是有趣的理論。

它們對于確定聊天機(jī)器人的道德和創(chuàng)造性使用至關(guān)重要。

人文主義者需要了解自然語言處理，因為它是語言的未來，但也因為這里不僅僅存在破壞的可能性。自然語言處理可以闡明大量的學(xué)術(shù)問題。

它將澄清分類和文學(xué)年代的問題，這是任何設(shè)計出來的系統(tǒng)都無法解決的。

例如，大型語言模型中的參數(shù)，要比確定莎士比亞創(chuàng)作了哪些戲劇的系統(tǒng)復(fù)雜得多。

它甚至可以允許某些類型的修復(fù)，通過文本預(yù)測模型填補(bǔ)損壞文本中的空白。

它將重新表述文學(xué)風(fēng)格和語言學(xué)的問題。

如果你能教一臺機(jī)器像 Samuel Taylor Coleridge 那樣寫作，那臺機(jī)器一定能夠以某種方式告訴你 Samuel Taylor Coleridge 是如何寫作的。

人文主義與技術(shù)之間的聯(lián)系，將需要具有廣闊視野和超越其領(lǐng)域的興趣的人來完成。

在存在合作空間之前，雙方都必須邁出對受過高等教育的人來說最困難的一步：了解他們需要對方，并承認(rèn)他們其實是無知的。

這很難，但這真的是智慧的開端，無論我們碰巧生活在哪個技術(shù)時代。

參考資料：

• https://www.theatlantic.com/technology/archive/2022/12/chatgpt-ai-writing-college-student-essays/672371/

本文來自微信公眾號：新智元 （ID：AI_era），編輯：Aeneas

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的大学生用 GPT-3 写论文遭重罚，拒不承认，大学论文已「死」，ChatGPT 或引发学术圈大地震的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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