编辑:Aeneas
【新智元导读】ChatGPT出炉后,引发了学术界的大恐慌,写论文这么溜的AI机器人,真的不会被学生滥用?ChatGPT诞生之后,用自己强悍的文本创作能力,不断刷新着我们的认知。
AI即将给大学校园带来怎样的爆炸性改变?似乎还没人做好准备。
Nature已经发文,担心ChatGPT会成为学生写论文的工具。
文章链接:https://www.nature.com/articles/d41586-022-04397-7
无独有偶,一位加拿大作家Stephen Marche痛心疾首地呼吁:大学的论文已死!
用AI写论文,太容易了假设你是一位教育学教授,你为学术布置了一篇关于学习风格的论文。一位学生提交了一篇文章,开头如下:
「学习风格」的构建是有问题的,因为它无法解释学习风格形成的过程。有些学生可能会因为自己独特的经历,而形成一种特殊的学习方式。其他人可能会通过尝试适应不太适合他们需求的学习环境,来形成特定的学习方式。最终,我们需要了解学习方式与环境和个人因素之间的相互作用,以及这些因素如何影响我们的学习方式和我们体验的学习类型。
通过还是不及格?A-还是B ?
如果你最终得知,这个学生压根就没亲手写过这篇文章,你又会给出怎样的成绩?
实际上,这篇文章是一位英国教授Mike Sharples用GPT-3来生成的。
对于GPT-3的这篇大作,Sharples认为已经达到了研究生的水平。
Sharples教授希望,自己的这个尝试能敦促老师们「重新去思考教学和打分」。
他说,AI会成为学生作弊的工具,当然,它们也可以成为强大的助教,或提高我们创造力的工具。
学生:用AI写论文,不算作弊在今年5月,就发生过一件颇有争议的事。
新西兰的一名学生承认自己是用AI来撰写论文,不过,他是把它当作语法和拼写检查的工具。
当然了,他那么忙碌的头脑里,可能从未想过这些概念,也没有想过人其实有很多事情需要考虑。
现在的年轻男女们正在重塑社会和历史,然而,在这个充斥着社交媒体的时代,他们对社会和历史问题都表现出了非同寻常的无知。
马克扎克伯格似乎读过很多关于凯撒奥古斯都的文章,但他也应该读读17世纪的欧洲对小册子印刷机的监管——它可能使美国免于社会信任的毁灭。
但更重要的是,尽管技术改变了周围的整个世界,人文学科几十年来并没有从根本上改变他们的方法。
他们仍在像1979年那样,让元叙事爆炸,这是一种充满自我挫败的练习。
在以技术为中心的世界中,语言很重要,声音和风格很重要,口才研究很重要,历史很重要,道德体系很重要。
但这就要求人文主义者去解释它们为什么重要,而不是不断地破坏他们自己的知识基础。
人文学科给学生的承诺是:一个通往无关紧要的、自我消耗的未来的旅程;与此同时,他们想知道为什么入学率在下降。
近一半的人文学科毕业生后悔自己选择的专业,这有什么奇怪的吗?
史蒂夫·乔布斯时常强调,Apple的成功在很大程度上归功于他在里德学院辍学时,在那里玩的莎士比亚和现代舞,以及那个著名的为Mac的设计提供了美学基础的书法课。
「我们这个行业的很多人,都没有足够多样化的经历。所以他们没有足够的点来形成连接,他们最终得到的,是非常线性的解决方案,而没有对问题的广泛看法,」乔布斯说。
「对人类体验的理解越广泛,我们的设计就会越好。」 苹果是一家人文科技公司。它也是世界上最大的公司。
尽管人文教育具有明显的价值,但它的衰落仍在继续。
10年来,STEM高歌猛进,人文学科在崩塌。
计算机科学专业的学生人数,现在几乎与所有人文学科的学生人数总和相同。
工程师和人文主义者都需要彼此而现在,又有了GPT-3,有了ChatGPT。
自然语言处理给学术人文学科带来了一系列前所未有的问题,这个学科已经岌岌可危:人文学科是根据论文来评判本科的生。他们根据论文的作文授予博士学位。
当这两个过程都可以自动化时,会发生什么?
根据我作为前莎士比亚教授的经验,我认为学术界需要10年时间才能面对这个新现实:学生需要两年时间才能弄清楚技术,教授需要三年时间才能认识到学生正在使用该技术 ,然后是五年的时间,让大学管理者决定该做些什么。
教师已经是世界上工作最过度、报酬最低的人群之一。他们已经在处理危机中的人文学科。而现在这样的改变,更令他们值得同情。
然而,尽管目前存在巨大分歧,但自然语言处理将迫使工程师和人文主义者走到一起。
不管发生什么事,他们都将需要彼此。
计算机科学家将需要基本的、系统的基础人文主义教育:语言哲学、社会学、历史学和伦理学不再是有趣的理论。
它们对于确定聊天机器人的道德和创造性使用至关重要。
人文主义者需要了解自然语言处理,因为它是语言的未来,但也因为这里不仅仅存在破坏的可能性。自然语言处理可以阐明大量的学术问题。
它将澄清分类和文学年代的问题,这是任何设计出来的系统都无法解决的。
例如,大型语言模型中的参数,要比确定莎士比亚创作了哪些戏剧的系统复杂得多。
它甚至可以允许某些类型的修复,通过文本预测模型填补损坏文本中的空白。
它将重新表述文学风格和语言学的问题。
如果你能教一台机器像Samuel Taylor Coleridge那样写作,那台机器一定能够以某种方式告诉你Samuel Taylor Coleridge是如何写作的。
人文主义与技术之间的联系,将需要具有广阔视野和超越其领域的兴趣的人来完成。
在存在合作空间之前,双方都必须迈出对受过高等教育的人来说最困难的一步:了解他们需要对方,并承认他们其实是无知的。
这很难,但这真的是智慧的开端,无论我们碰巧生活在哪个技术时代。
参考资料:
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