以ChatGPT為代表的人工智能對教育的影響

楊曉哲 王晴晴

日新月異：人工智能的無限暢想與有限能力

王晴晴：楊老師，您好，很高興今天能和您共同探討人工智能的教育影響這一話題。最近，有一款叫做ChatGPT的人工智能產品引發了廣泛討論，這款由OpenAI公司開發的智能對話機器人在發布后受到了廣泛關注和贊譽。許多科技媒體和評論家對它表現出色的自然語言處理能力以及在生成連貫、自然的文本方面的能力表示贊嘆，認為它代表了人工智能領域的一個重要里程碑，是“人工智能的一個重大突破”。您一直深耕教育信息化領域，對人工智能+教育領域有很深的見解，您怎么看待ChatGPT類產品引發廣泛討論的原因？它與以往的人工智能產品的最大區別是什么？

楊曉哲：ChatGPT在短短一周內的注冊量超過一百萬，并在短短2個月的時間里創造了過億月活躍用戶，是一個現象級的人工智能。它與以往我們所接觸的人工智能最大的不同點在于，過去我們所接觸的所有智能都是弱人工智能，都是細分領域的智能，無非是下象棋下得更好，下圍棋下得更厲害，但沒有辦法跨領域，而ChatGPT在某種程度上正在接近跨領域的通用人工智能。這種跨領域能力基于多方面技術支持。達千億的龐大文本數據訓練使它具有了豐富的知識儲備和廣泛的語言理解能力，自然語言處理能力使它能理解和生成自然語言文本，用戶與其能進行流暢的對話，它可以理解用戶提供的上下文信息，回應用戶的問題和需求。此外，多語言支持使其能夠為全球各地的用戶提供服務。更重要的是，作為生成式人工智能模型，ChatGPT可以不斷地學習新的知識和技能，以適應不斷變化的世界。

人類其實對未來的人工智能有很多想象，如：希望它能與人們無縫溝通，成為融入生活、提供建議的語音助手；設想未來的機器人具有高度的自主性和適應性，能夠在各種環境中自主地完成艱難的任務；設想未來人工智能通過腦機接口與人類大腦實現深度融合，實現對人類思維、意識、記憶等方面的拓展和提升，乃至期待未來的人工智能能夠協助人類解決諸如氣候變化、能源危機、傳染病等全球性問題，為人類的可持續發展提供智能支持……這些想象都對人工智能的跨領域問題處理能力提出了很高要求，ChatGPT的出現，讓人們看到了這種想象實現的可能性。

王晴晴：您剛才提到，ChatGPT是現象級的人工智能。在每一次人工智能的技術變革浪潮中，“人類是否會被機器取代”這一問題總會被提及，我們也聽到了一些這樣的聲音，ChatGPT展現了各種驚人的強大應用，您認為它的能力水平足以“取代人類”嗎？

楊曉哲：的確，ChatGPT的進步隨著算法的不斷迭代，從量變積累到了質變，但它并非無所不能，也不足以“取代人類”。我們團隊對它的邏輯思維能力和批判性思維水平做了測試，剛剛發布的ChatGPT4.0版本，在批判性和邏輯思維能力測試中的正確率是82.5%，而在以往的相關研究中，美國大學本科生的平均正確率是67%～75%，也就是說，ChatGPT在邏輯思維和批判性能力上是稍高于本科學生的。當然，它也有出錯的時候。例如，我這里有一道它做錯的題目，這道題目是：“馬克去辦公室最快的路程大約需要75分鐘，這段路程單程花費4.5英鎊，那么馬克的路程總是花費他至少2英鎊，這一假設是否正確？”作為人，我們慢慢推理，應該是可以知道的，正確答案是信息不足，馬克可以不選擇這條最快的路程，它可以選擇別的方式到達辦公室，每種方式的花費都有可能不同，所以通過題目所提供的信息是沒辦法判斷假設是否成立，但ChatGPT給出的答案是正確，當然，再試一次，它可能還會給出一個“可能正確”“可能錯誤”的答案選項。所以，盡管ChatGPT4.0版本已經對相應能力進行了提升，但在稍微復雜的邏輯下，它還是沒有辦法很好地進行邏輯推理。當然，其實這道題對于人工智能來說有點刁鉆，但如果有一天它開始把握這些細枝末節之間的邏輯，連非常刁鉆復雜、非常細微的邏輯都能夠把握的話，就意味著它對復雜信息的推理能力又上了一個臺階。

我們團隊還在教育教學能力方面對ChatGPT進行了測試，讓它回答高中語文教師資格證考試的筆試題目。ChatGPT3.5的平均正確率大約是51%，而4.0版本三門科目的正確率分別是69%、74%和70%，平均正確率達到了70%，按照教師資格證考試的規則，它可以一次性通過教師資格證筆試部分。不過，ChatGPT也有很多的不足，如它不了解新課標新的數據以及中國的一些教育法律法規等。

因時而變：人工智能的教育應用前景

王晴晴：很多研究者對ChatGPT進行了測試，它能通過美國的司法考試以及商學院考試乃至醫師執照考試，經您團隊的測試，它已經能通過高中教師資格證筆試，對于ChatGPT類的人工智能，您覺得它們會對教育產生哪些影響？又有哪些前景與應用呢？

楊曉哲：除了ChatGPT，國內也發布了對標ChatGPT的產品“文心一言”，這類人工智能在教育領域初步展現了各種潛在的應用，并在教育工作者中引起了截然不同的反應。

支持者認為，人工智能可以提高教育效率，幫助教師更高效地處理大量的學生作業、測試和反饋，從而讓教師有更多時間關注個別學生的需求和進步；人工智能還可以根據每個學生的學習進度、興趣和能力提供個性化的學習資源和建議，提高學生的學習體驗和效果；可以作為教師的助手，在線回答學生的問題，為學生提供隨時隨地的學習支持；可以協助開發和改進課程，提供基于數據的教學策略和建議。

持反對觀點的教育工作者則認為，在教育領域使用人工智能可能會涉及學生的敏感信息，如學習成績、行為數據等，如何確保這些信息的隱私和安全是一大挑戰；過度使用人工智能技術可能導致學生和教師失去包含批判性思維、溝通和人際交往能力等在內的一些重要的技能和能力；倘若人工智能產生不準確、具有偏見或不合適的建議和反饋，會對學生的學習產生負面影響。此外，在教育領域廣泛使用人工智能技術可能加劇貧富差距，因為有條件的家庭和學校能夠獲得更好的教育資源，而貧困地區的學生則可能無法享受到這些優勢。

就作為教學助手這個功能來說，當智能成為一種助手的時候，我們需要仔細推敲這樣的助手到底對我們有怎樣的價值。例如，在寫教案方面，在教師資格證筆試測試題中類似題目還挺豐富，還有教學設計、評價學生的作品、作業批改等，ChatGPT在這些方面能答個八九不離十，雖然確實很容易犯一些邏輯性錯誤，如教學評不一致，看上去像是正確的，但其實沒答對，我們團隊就給它扣分，但最終它還是能達到70%的正確率，這意味著人工智能確實可以在這些方面給我們帶來一些幫助。它可以作為資源的助手，可以作為備課的助手，可以作為學生自學答疑的助手，可以作為推送資源的助手，可以作為作業批改的助手，教師甚至可以在課堂中加入ChatGPT展開進一步的討論。

王晴晴：的確，如果能夠將人工智能融入教學，與各種要素緊密結合，那么將產生全新的教育生態，給教師教學帶來顛覆式的影響，在這個過程中，教師應該如何適應變化呢？

楊曉哲：這是一個很關鍵的問題。我想再舉一個例子，物理教學里非常經典的一個場景就是火箭上升的過程?；鸺ㄟ^這樣的方式飛到外太空去，那么，我們到底如何來解釋它是可以往上不斷飛翔的？這道題大多數高中生在考試中都能夠答對，但這并不代表他們真正理解?；鸺仙倪^程跟地面有沒有關系，是不是地面給它一個很大的力氣把它往上推呢？如果是地面給它一個作用力，那火箭離開了地面，它就不往上飛了嗎？顯然不是。那么火箭上升的過程跟空氣有關系嗎？如果是，那火箭到達沒有空氣的外太空，它就沒有辦法自主飛行了。離開了地面，火箭依舊能飛，在外太空沒有空氣，火箭依舊能飛，這是一道很多學生和老師不理解本質但可以大概做出來的題目。

其實這道題的原理是：火箭發動機噴出了高壓的氣體，火箭與這個氣體產生了作用力與反作用力，這才是牛頓第三定律中作用力與反作用力原理的應用。ChatGPT在這道題上回答得就非常不錯，它分析出了一些要點，我們再繼續追問，在回答這道題的時候是否會出現一些常見錯誤，它也能羅列出一些常見的錯誤，所以其實在這方面ChatGPT很厲害，它不僅能夠正確地回答這道題，還能夠進一步羅列出學生常見的錯誤，并且你請它基于相同原理換一個不同的情境再提問，它也能夠實現。但我想說的是，這樣的解釋是否正確，可能反過來要教師自己去提升判斷力，判斷是否要采用人工智能提供的信息和資源，使用多少，如何使用?？赡芙處熥罱K會面對這樣的考驗。智能在為我們提供幫助的同時，也在促進每一個人進一步地成長。如果教師本來已經很熟練，能力水平很高，人工智能給出的答案就能夠讓教師更快速地達成教學目標；如果教師本身就不懂一道題的本質原理是什么，即使人工智能提供了答案，也沒有辦法進一步幫助學生。這是一個很矛盾的地方，但又是一個很微妙的地方，智能好像能夠幫你，但又好像沒有完全幫你。所以，在這樣的一個微妙的階段，我們還要走很長一段路。

走向何方：人工智能與未來教育

王晴晴：您認為人工智能的發展可以啟示我們更關注未來教育中的哪些關鍵要素呢？

楊曉哲：首先，隨著生成式人工智能乃至更高階通用人工智能的不斷迭代和完善，人工智能必然會以更靈活、多樣的形式嵌入到學習與教育的應用場景中，并逐漸改變教師的日常教學工作，影響師生關系，乃至重塑教學生態。因此，其實我們探討的也不僅僅是人工智能對教育單方面、單向施加的影響，我們更期待一個多元協同的“師-生-機”關系能夠形成，這其中不僅有智能對教育的賦能，還有師生的成長適應過程，以及教師創新教學方式、學生改變學習模式對智能發展的推動，最終形成人機融合的教育新樣態。所以，今天我們看到的無論是技術還是智能，當它指向學生的課程學習的時候，我想這幾者之間應該是這樣的一種關系：在教師和智能或者說廣義的技術促進學生展開學習的過程中，學生能更加自主地面對課程的學習，包含課程學習的目標、學習的任務、學習的評價等。

其次，我想說的是情感，雖然我們一致認為智能沒有情感，但是它已經可以產生共情。智能本身是沒有情感的，但一旦它能看得懂我們提的問題、給的任務、想要達到的目的，它給我們的答案中就能體現其共情力。我們不能否定這種共情的存在，并且這種共情在未來甚至短期內會變得更強。今天我們使用的ChatGPT是網頁版本，相信用不了幾個月時間，我們每一個人使用的ChatGPT將是一個長期伴隨的、能夠積累個人數據的生成式的人工智能應用，當你與它進行長期的對話后，它將能結合之前與你所有對話的信息記錄給出答案。想象一下，作為一個校長，你可以把它作為一個能共情的強大助手，你能和它一起挖掘過去對話的經驗，再進一步討論。要知道，在自然語言處理上，這是我們第一次看到有智能能夠接近乃至實現共情。所以有人說“師-生-機”產生更多樣的關系，過去不太可能，但今天的人工智能確實可能并且已經在實現的路上。不僅是教師在和智能共情，學生也正在和智能產生共情，當學生們有一天更愿意向智能詢問答案的時候，就是更進一步共情的開始。我們在與大自然的交互中或者在日常的人際交往中都能獲得很多情感的共鳴，但我更想說的是，我們今天跟智能的深度接觸，也在給我們帶來更進一步的情感的能量。我們要強調與智能深度的融合所帶來的無限的能量，相信在智能的賦能下，我們可以更關注人的情感、動機、意識、合作和幸福。

已經有很多人說人越來越像機器，機器越來越像人，恐怕現在的課堂確實有越來越機械化的傾向，這也是我們必須面對的問題。我們的課堂分析團隊對1000節中小學常態化課進行了基于人工智能的分析，發現在這1000節課中，課堂的總合作時間平均只有90秒。當然這其中有些課是35分鐘，有些課是40分鐘，但平均的合作時間只有90秒，課堂中學生開放式表達的平均時間也只有105秒，也就是說，在常態化的課堂中，教師留給學生進行小組合作的時間非常有限，給學生開放式自由表達的時間也非常有限，這是當下課堂的現狀。所以，目前不斷地追求與強調素養導向，從課時到單元，從競爭到合作，以素養為導向的倡導是否能夠在常態化課堂里實現，依舊值得我們去思考與實踐。因為我們發現，常態化的課堂離愿景確實還有很長的距離。

王晴晴：立足未來，您覺得我們需要智能、擁抱智能的終極原因是什么？

楊曉哲：在智能的時代，不僅是每一個個體，我們希望的是全人類可以成長。因此我們需要有更遠大的愿景、更美好的希望、更宏偉的事業追求，這是我們需要智能的終極原因。從個體的層面來說，所有的技術包括智能技術都能成為每一個人成長的關鍵契機。例如，當你在一個重要的時刻讀到一本書、遇到一個人、做成一件事，都可能成為你成長的重要轉折點。今天我們獲得了很多技術，這些技術的使用也可能成為每一個學生重大轉變的契機。以往沒有機會遇到，但遇到之后，他就有可能成為不一樣的自己，這就是智能賦予每一個人成長的空間。

王晴晴：雖然我們提到了很多未來美好的愿望和愿景，但面對人工智能，我們雖滿是歡喜，卻同時又充滿擔憂，越是期待卻越是禁止。一些學校已經嚴令禁止ChatGPT進入校園，您怎么看待這種現象？

楊曉哲：我們可以看到學校禁止過圓珠筆，禁止過牛仔褲，禁止過電視機，現在還在禁止智能手機。我相信不僅僅是個別學校，在短期內我們還會見證一股禁止ChatGPT以及生成式人工智能在教育領域的應用的浪潮。這似乎不可避免，如此矛盾，我們可以用合理的視角去觀察這種矛盾，思考我們如何既禁止又接受，又如何在適當的時候快一點擁抱、快一點開放。

正如我們一直在討論智能設備在學校內的常態化使用，我10年前在上海嘉定調研，那個時候嘉定實驗小學就已經允許學生自帶終端進學校，當時我們期待兩三年之后，所有學校都能實現學生自帶終端學習，因為這不難，我們每個人家里都有設備，我們每個人都對使用網絡得心應手。但10年后的今天，在終端進校方面發展依舊舉步維艱。這既涉及智能終端的使用分層分類，還涉及教育資源的分配和模式的構建，如小組有終端，人人有終端，但回到家里沒有終端，這又成了問題。組建不同的教育教學模式是一個非常漫長的過程，智能賦能是一個非常漫長的過程。雖然我很樂觀，但我依舊覺得這不能一蹴而就，可能我們的教育領域需要感受到更大的沖擊。

舉個例子，互聯網在日常生活中使用很頻繁，但在教育領域其實還不怎么被提倡使用，這樣的一個沖擊是我們當下所面臨的。緊接著我們可能面臨的是整個社會都在使用智能的現實情況，但教育對使用智能還是持比較保守的態度，這樣的反差帶來的沖擊可能會更大。我們如何去面對沖擊，在沖擊下我們的認知能否緊密地融合智能，融入到人的學習的歷程中，這很值得思考。

王晴晴：您認為，面向未來，人工智能和人類的關系最終將走向何方？

楊曉哲：其實從近一百多年的進程來看，我們都在思考這樣的一個問題：“人如何產生認知？”只不過今天我們要思考的命題將更進一步，這一步無論是行為主義、認知主義還是建構主義都還沒有作出解釋，也就是當認知產生的過程不只由人類單獨建構，而是人與機器成為一個共同體一起去探索、建構時，哪些是可以外部存儲知識，哪些是可以內部聯通的認知？這是一個面向未來的新的命題。所以人機共存的新的學習模式也是我們要不斷探索的最核心的話題。

人機協同乃至人機融合在生活中已經無處不在，使用智能導航可以更從容地前往目的地。如果離開了智能導航，我們在很多地方可能都不敢走路、不敢開車，但使用智能，人生是否也可以更從容地前往終點、更有意義地度過，可能是需要思考的問題，也是當下人機融合的立足點——我們要善于使用智能產生融合，正如使用智能導航一樣。在技術發展領域有一個非常著名的定律叫摩爾定律，摩爾定律指出，每18個月算力會增強一倍，成本也會降低一倍?，F在有人說可以從摩爾定律迭代到智能摩爾定律，即每18個月智能會有一輪新的迭代，在這樣一個變化的過程中，有人預測了奇點來臨的時間是2045年。屆時，人工智能將超越人類智慧的總和，未來很多事情將由人和人工智能一起去探索和完成。當然，也有很多事情可以完全交付給智能，人類需要有更廣闊的胸襟與智能展開更密切的合作。人工智能的發展為我們帶來了放棄簡單工作的契機，現代人已經逐步從傳統農耕或工廠里流水作業的工作中解放出來。放棄能被機器與智能取代的工作，去獲得一個在更廣闊天地中實現的完整人生，這或許將為我們和學生帶來更美好的生活和更有意義的追求。

王晴晴：楊老師，感謝您今天和我們分享了很多關于人工智能的現狀以及人工智能如何影響教育、影響未來的話題，也希望未來能有機會與您就人工智能與信息技術的話題進行更多的探討。

楊曉哲：很高興能借這次機會分享我對人工智能對教育的影響的一些看法，期待在教育逐漸轉向智能時代的當下，能夠見證智能與教育的進一步融合創生。