基于生成式人工智能的教育轉型圖景

摘要：在ChatGPT掀開的科技盛宴中，生成式人工智能可以啟發的遠不只是教育轉型的方法選擇、技術方案和應用場景，還包括它作為“智慧工具”可以為教育擘畫的轉型圖景。一方面，基于生成式人工智能的教育轉型之所以令人向往，關鍵在于它能賦予教育人機協同、知識突破、向下兼容、向“智”迭代的機遇。另一方面，從生成式人工智能暗含的弊端來看，圍繞它開展的教育轉型將會面臨來自人機沖突、知識魔法、數字鴻溝和超脫現實的挑戰。相應地，為了彰顯“化挑戰為機遇”的轉型向度，教育中人有必要批判性地檢驗基于生成式人工智能的教育轉型，而不是盲目地接受與欣賞這場關乎效能革命的科技盛宴，以使之講述為一場敢于堅持公平的精彩冒險。

關鍵詞：人工智能；ChatGPT；教育轉型；AIGC

中圖分類號：G434 文獻標識碼：A

本文系西藏自治區教育科學研究2020年度重大課題“教育信息化促進西藏基礎教育改革發展的實踐探索與研究”（課題編號：XZJYKTZD03）、中國基礎教育質量監測協同創新中心國家監測專項任務“教師一般育人能力研究”（項目編號：202206032BZPK01）研究成果。

一、ChatGPT究竟對教育意味著什么

ChatGPT的橫空出世掀起了跨領域、跨學科的生成式人工智能（AI-Generated Content，以下簡稱AIGC）熱潮，教育亦不能例外。在ChatGPT確實改變教育之前，它究竟對教育意味著什么自然給人留下了無限的遐想空間。這既是當下相關研究方興未艾的理由，也讓開放而不失審慎的研究態度顯得尤為必要。事實上，無論是考慮到ChatGPT高昂的經濟成本與苛刻的技術條件，還是它的效用邊際與價值局限，亦或其之于教育利弊同在的復雜事實。人們都有理由相信，AIGC離教育仍有一段不可謂不遠且有待觀察和檢驗的距離。即便這個過程未必如當初印刷機開啟現代教育一般漫長而又充滿機械味，但也正是由于它不會重復印刷機與教育之間的現代故事，如今教育也難以沿用過去的規律對其予以解讀和把握。所以，在ChatGPT掀開的科技盛宴中，AIGC究竟會為教育擘畫怎樣的轉型圖景也就構成了各花入各眼的開放議題。畢竟，除了“ChatGPT能為教育做到什么”這樣的技術關切之外，“教育從它身上知道了什么”亦具有同樣的思想價值。反而在告別了ChatGPT之于教育的技術誘惑以及由此帶來的急迫心態之后，它對教育的價值更有機會得到全面的展現。特別是在教育數字化轉型日益成為全球共識的時代背景下，ChatGPT可以啟發的遠不只是教育轉型的方法選擇、技術方案和應用場景，還包括它作為“智慧工具”可能在思想層面賦予教育轉型的新機遇和新向度。這一切就像作為變革動因的印刷機，它不止在技術上創新了教育的目的、對象和方法，它還在思想上改變了十六世紀之人對何謂教育的看法，乃至讓文藝復興擁有了通過教育促進普通人智慧覺醒的興趣和信念[1]。

要知道，在ChatGPT之前，那些為人所熟知的Deep Blue、Watson與Alpha Go等人工智能應用，它們往往是通過與人類的競爭來制造熱點，進而以超過人類智慧的結果或標題獲得廣泛關注。與之不同，ChatGPT之所以能激發全球用戶的參與熱情與廣泛討論，既不是因為它這一次又具體戰勝了誰，也不是它讓人再次感受到了智慧上的威脅，而是與那些承諾媲美甚至超越人類智慧卻只能停留在博弈游戲或者實驗室的人工智能相比，ChatGPT作為具有獨特優勢的智慧工具不僅在人類日常生活中展現出了匪夷所思的能力和效率，更因此讓人真切意識到“即便人類在邏輯推理、信息處理和智能行為領域的主導地位可能因為人工智能而不復存在，但這卻不是讓人感到沮喪和絕望的理由，因為人工智能也能把人類拉伸到在前所未有的智慧起點之上”[2]。換言之，正是越來越多的人因為ChatGPT而感到自己在智慧上的不足被彌補、優勢被強化乃至起點被拔高，所以他們才會情不自禁的想使用它。更進一步來講，這種智慧工具的獨特在于，它不再強調人與機器（技術）的競爭，而是關注由人機協同開啟的良性循環。這種智慧工具的優勢在于，它可以通過盡可能多的掌握不同學科和領域的知識，然后去跟不同基礎和背景的人進行對話交流，幫他們進行各種驗證、論證和計算，以便使之有更多時間、精力、機會和條件去從事那些需要創造力的挑戰性工作，最終反過來形塑不同以往的人類智慧。據此而言，基于AIGC的思想演進可以概括為，借助與人有著本質不同的智慧工具，橫向突破人類的知識壁壘，向下兼容人類的基礎與不同，以期實現人類智慧的向前迭代。

必須指出的是，即便AIGC預示著某種思想演進，但若要據此使教育轉型從愿景走向實景依舊面臨諸多如鯁在喉的挑戰。究其實質，AIGC助力教育轉型仍然遵循以下數字化路向，即“從范圍更廣、規模更大、質量更高的數據出發，然后依托更新的算法和更強的算力對數據進行組合與分析，以求實現與人類的常識、認知、需求、價值觀相一致的教育轉型”[3]。但這樣的教育轉型，既可能與人類的理解、判斷和決策構成沖突；也可能因為數據的占有不同與質量高低而陷入數字鴻溝之中；更有可能因為總是從已有數據出發，所以它既無法呈現沒有數據的道理，也不可能向沒有數據的“現實”開放。對此，用大語言學家喬姆斯基的話來形容便是，“ChatGPT的本質只是從已有存量文本和數據中尋找規律，然后按規律來生產文本，是個‘高端的剽竊系統”[4]。以此推之，人們從ChatGPT中體驗的所謂“智慧”，有可能只是一種切換注意力的“知識魔法”：它完全有可能是對已有知識的鞏固、延續或者毫無意義的胡亂堆砌，只不過是換成了重新注意的過程。由此帶來的糟糕教育結果則是，使人如同欣賞魔法一般，純粹因為看不透反而充滿了無知的偏狹、盲目與熱情，以至于遮蔽了人們對教育的真實見解[5]。而要應對此類挑戰，把握好基于AIGC的教育轉型向度就顯得頗為重要。

二、基于生成式人工智能的教育轉型機遇

從AIGC的獨特優勢來看，教育轉型之所以令人期待和向往，關鍵在于AIGC有益于推動教育在思想層面走向人機協同、知識突破、向下兼容、向“智”迭代。

（一）人機協同

從ChatGPT的成功經驗來看，教育領域的人機協同已經具備了必要的技術基礎。它意味著，在智能助手、智能伙伴、智能導師的加持下，構建教育與技術之間的創造性伙伴關系：隨著AIGC在識別、理解、推理和判斷上的能力增強，教育不僅越來越有可能擺脫自身的迷思、偏狹和成見，也越來越有機會開拓視野、豐富內涵與創新體系。反言之，對現有教育體系而言，“根據機器需要先將個人選擇簡單化與標準化，進而為了配合機器把個人選擇和創新予以排除的現代化思路”[6]也就被置于了格外刺眼且必須予以消解的境地。一方面，機械教育即便還能在相當程度上發揮作用，但這樣的教育體系是否足以承載可持續的人類未來卻顯得日益可疑[7]。另一方面，“盡管很多人們熟悉的工作崗位正在消失，但人類對教育的需求卻從未止步，反而還在增長。這也意味著，教育的本質需要被反思和改變。在一個知識可以按需提供的數字世界，人們需要重新思考自己需要知道什么，以及如何知道”[8]。更何況，若是沒有AIGC，那么這種以機器為先的教育體系不僅能被視作“情有可原”，類似地，人機協同也難以成為多數人想象教育的起點和參照。但是，AIGC的強勢崛起表明，人機協同不僅隨時可以從實驗室走向了教室，還能輕而易舉地構成不容回避且更加為人所接受的教育趨勢。在此情形下，教育若再不做好人機協同的思想準備，它失去的絕不僅僅是那些基于AIGC的技術、方法或者應用，還包括那些與AIGC密切相關的高附加值就業機會。一言蔽之，AIGC推動教育走向人機協同的機遇在于，它將迫使人們站在更為廣闊、開放的視角超越一味遷就機器的傳統教育觀念，換之以教育與技術的創造性伙伴關系，以便使人類因為教育保有可持續的未來。

（二）知識突破

AIGC可以被視作知識變革的動因，顯然不是因為它能提供那些不夠確切的知識，而是因為它能從根本上突破自印刷機誕生以來的知識分化趨勢。隨著印刷機源源不斷地將各種書籍分門別類地投入到圖書館之中，教育就已經處于了因為知識分化而形成的狹隘視野之中。“在這種狹隘的視野下，專家們一方面對越來越細小的事物了解得越來越深入，直到他們對原本一無所知的事情了如指掌。然后，他們成了教授，而他們所教授的課程則成了障礙，因為它難倒了那些沒有準備好面對復雜專業的學生”[9]。與之同時，伴隨著教育領域日益復雜且不斷加速的大數據趨勢，人們對知識分化的擔憂又被進一步惡化[10]。歷史地看，盡管知識分化可能淡化自身價值亦或構成人類認知挑戰的弊端已經是如此明顯，但多數時候人們卻沒有明顯地感受到這類焦慮，這其中一個關鍵原因便是人們既能創造更精細的知識，也能創造與之相匹配的知識過濾系統[11]。無論是專家與專業機構，還是教師和圖書館都可視作過去的知識過濾系統。只不過到了今天，僅憑個體或者組織之力若要對抗知識分化的弊端，亦或從無數碎片化的知識中發現可為教育所用的知識，已經變成了某種天方夜譚。在此局面下，可以視作人類知識“阿基米德點”的AIGC便應運而生。它不僅可以在把教育的知識想象從“人類”與“組織”身上托舉起來以俯瞰自身，還能站在超越人力極限、組織局限的視角重新審視知識分化的意義及其出路，更將使因為分科教育、分級教育、分類教育而在知識層面出現的“低水平復雜化”“圈層內神秘化”得到必要的澄清。如此一來，AIGC推動教育實現知識突破的機遇可以歸結為，當這種如同從宇宙俯瞰地球的視角打開教育的知識視野之后，知識分化非但不會失去它應有的意義，那些被人忽略或者難以顧及的碎片化知識也擁有了可以被人理解的可能。更重要的是，代表著數字時代知識過濾系統的AIGC，能夠藉由它對知識的重新獲取、鑒別、篩選、儲存、整合以及推送，從根本上打破因為知識分化而形成的領域壁壘與科層藩籬，以及那些由“小圈子”“小團體”利用知識不對稱所設下的迷局和障礙。

（三）向下兼容

當AIGC頭頂顛覆性技術的光環出現在世人面前時，它不僅能收獲教育的獵奇心，也能滿足教育對創新的需要。但問題是，如此顛覆性技術既能固化教育既有格局、重復過去的教育故事，也有機會引領教育破局乃至呈現不一樣的精彩。前者意味著，AIGC只是讓教育的強弱顯得更加分明、在技術上的喜新厭舊更加明顯，亦或令教育問題解決方案重復“舊瓶裝新酒”的窘境——“正因為人工智能代表著‘先進，所以無論舊方案是否有用，亦或它有著怎樣的缺陷，這樣的教育都會傾向于用人工智能把舊方案包裝一遍”[12]。后者意味著，AIGC可以通過向下兼容教育的弱者、舊技術和老方案，改變教育的強弱格局與技術偏好，乃至讓那些因為技術不成熟而被擱置的老方案重新煥發光彩。與前者相比，后者不僅更契合當下教育轉型的公平追求，也指向了更可持續的教育未來，更與當下GPT模型應用趨勢擁有異曲同工之妙——在全球范圍率先使用GPT4.0模型的Be My Eyes就是一個致力于為超過2.5億的盲人或低視力者群體服務的應用程序。

向下兼容作為計算機術語，是指用舊的版本程序創建的文檔或系統仍能在新系統中被正常操作或使用。據此來看喬姆斯基對ChatGPT涉嫌“抄襲”的指責，不也正是因為它可以把那些散落在網絡上專屬于某些人（機構）的已有知識或者單一答案重新加以整合和運用。這些知識于喬姆斯基而言可能乏善可陳，卻可能為普通人打開不一樣的知識世界。換言之，這既意味著AIGC在知識產權上有待完善之處，也是它賦予教育轉型的不一樣精彩。它意味著，無論使用者、提問者是誰，AIGC都能為之匹配答案；無論是黑板、粉筆與書籍，還是多媒體教室、計算機、網絡，它們都可以藉由AIGC的大數據整合、大算力支持和大模型分析，構建目標相互銜接、對象相互聯系、內容相互協調的教育轉型共同體；無論是遠程教育、教育信息化、“互聯網+教育”、翻轉課堂、智慧教育這樣在歷史演進中證明過自己的問題解決方案，亦或那些曾經被人設想卻苦于沒有技術支撐的教育方案，都有可能藉由AIGC轉化為教育的有效場景、核心應用、關鍵策略。這種向下兼容的機遇在于，如果AIGC可以構成兼容弱者、舊技術和老方案的“救命草”，而不是淘汰它們的“催命符”，那么它也將使教育轉型因為“延續歷史、盤活存量、涌現增量”而實現破局。因為基于AIGC的教育轉型并不是純粹為了引入新的勝利者、技術變量和問題解決方案，而是要試圖賦能于弱者、舊技術和老方案，并盤活教育領域的已有因素，進而激活教育生態，使之不斷邁向更高水平的平衡。也因為有了向下兼容作為思想基礎，基于AIGC的教育轉型不僅能得到更多參與者的響應和支撐，也能與其他技術支持下的教育轉型在政策、實踐和理論上構成世代更替、相得益彰的趨勢，更有利于形成選擇豐富且經得起時間考驗的數字化教育問題解決方案。

（四）向“智”迭代

歷史一再表明，現代人比洞穴人具有更為精密復雜的認知能力，不是因為現代人更聰明，而是他們制造了更為聰明的工作環境[13]。同時，如今教育能冠之以“智慧”之名，正是因為人工智能正在讓教育朝著更加智慧方向進行迭代[14]。尤其是，來自神經科學、物理學、統計學、進化論、計算機科學的證據足以表明，善于學習的AIGC還可以在未來做得更多與更好[15]。以此觀之，AIGC帶給教育轉型的最大禮物便是如同文字、紙張、印刷機一般，推動教育朝著更為智慧的方向進行迭代。要知道，“死記硬背”之所以在當下成為了代表“不智慧”的教育貶義詞，不正是因為人們擁有了紙、筆、書籍以及電腦，所以僅憑記憶就能在教育中獲得智慧名聲的日子才會一去不復嗎？當然，這并不是說記憶不再具有教育價值，而是想表明，當人類的認知因為技術被改變之后，人們不僅會形成全新的智慧見解，可以通過教育予以凸顯的智慧潛力也將得到極大拓展。比如因為技術的進步，那些即便記憶能力一般，但善于其他認知技能的學生也可以在教育中獲得屬于自己的智慧榮光。所以，人們才會說如今的教育比過去的教育更為智慧。

源于此，基于AIGC的向“智”迭代便可歸結為，推動教育朝著更智慧的方向進行改善、改變與重塑。第一，改善教育。從教育面臨的突出問來看[16]，AIGC有機會對社會階層固化、教育制度僵化、教師行政負擔過重、大班教學抑制學習的個性化以及教育同質化等普遍問題作出實質性改善，以便緩解教育的遲鈍之處。第二，改變教育。從教育變革的現實需求來看[17]，AIGC可以通過重組教育材料、重設教育環境、重塑教育過程以及重構教育評估，讓教育變得更加便捷、精確、靈活與個性化。第三，重塑教育。如果說上述改善與改變還只是意味著教育的智慧進步，那么AIGC推動教育向“智”迭代的關鍵便在于，它將用一套完全不同于以前的觀念系統重塑教育。AIGC的誕生與流行標志著，“即興的涌現取代了目的論；反身性認知論取代了客觀主義；分布式認知取代了自主自律的意志；具身取代了身體被當作心靈和心智的支撐系統；人類和智能機器之間的伙伴關系取代了自由主義主體的昭昭天命”[18]。相應地，AIGC之所以能推動教育的向“智”迭代，一方面是因為教育可以據此重新感知、觀察、理解和反思自己的主體（如數據、算法、平臺）、性質（如非線性、反身性、互聯化）、方法（如知識發現、數據科學、預測分析），進而用與之相匹配的概念設計、理論框架與哲學洞見重新解釋教育中教師和學生的角色、知識和課程的本質、方法與技術的基礎、教與學的意義。另一方面，則是因為在這樣的觀念系統中，教育的各種要素不再是簡單且相彼此獨立的線性關系，而是復雜且能夠相互模仿的非線性關系，所以，教育也更有機會藉由數據驅動、知識交叉、智能互聯而“涌現”具有放大效應、乘數效應、累積效應的智慧躍遷[19]。

三、基于生成式人工智能的教育轉型挑戰

從AIGC暗含的弊端來看，圍繞它開展的教育轉型極有可能面臨來自人機沖突、知識魔法、數字鴻溝和超脫現實的挑戰。

（一）人機沖突

人機協同一詞聽起來固然美好，也容易得為人所接受。尤其是，當AIGC與人可以在教育問題上達成共識時，人機協同更具有了事半功倍的效果。然而問題是，AIGC既不是“人”，也可能得出人類理解不了的教育結論，更可能在某些教育問題形成與人不同的意見。此時，人機究竟應該如何協同也就變得不再那么“事有必至，理有固然”。進一步而言，如果教育因為AIGC而接受了人機協同的認知框架，那么人們在作出教育決策時究竟應該聽“誰”的，不僅沒有不言自明的答案可供參考，反而可能面臨以下三類極難解決的人機沖突。（1）AIGC在教育活動中聽命于人。如此一來，以下問題便會被凸顯。當AIGC作為教學助手出現時，如果教學出現了事故與失敗，這個責任應該由“誰”承擔；當AIGC用于評價學生發展時，根據概率判斷引發歧視等道德問題，它又應該由“誰”來責任；用AIGC極大增強教學效率，但卻讓現有教師失業，這樣的責任如何劃分。在此意義上，即便AIGC可以聽命于一些人，卻也可能因此損害另一些人的利益。（2）AIGC與人在教育活動中共同做主。事實上，無論人還是AIGC擁有了判斷教育、規范教育和預測教育的權力，他們都會想法設法將自己的結論“合理化”——ChatGPT飽受批評也正是因為它不會質疑和反對自己。而這種“公說公有理、婆說婆有理”局面，往往只會導致教育的猶豫、軟弱甚至混亂，反而擱置了那些原本應該得到解決的問題。（3）在教育活動中人聽命于AIGC。這也意味著教育從此變成了一件與人無關的活動。縱然AIGC可以在教育活動中給出更精確、更客觀、更科學的答案，但人類也可能從這個“黑箱”中學不到任何東西，甚至可能出現“遇事不決，便問機器”的懶惰與“人假機威”的自大。如此人機協同除了印證AIGC的強大與輝煌，卻也讓人就此遠離了可體悟、可啟發、可反思的教育過程。筆者列舉上述人機沖突并不是想嚇退教育轉型的智能熱情，而是想表明，如果教育不加批判地接受因為AIGC而看起來很美好的人機協同圖景，那么這樣的教育轉型要么淪為純粹取悅世人的媚俗觀念，要么陷入互為掣肘且無所適從的行動困境。

（二）知識魔法

由圖靈所提出的“停機問題”足以表明，由于可計算的東西是有限度的，所以即便所有問題都能用數學模型進行描寫，人工智能也解決不了所有問題[20]。這既意味著，由于現階段的人工智能都無法事先定義教育問題的目的、內容與結果，所以它們只能等著教育問題發生之后才能給出相應的解釋。也標志著，無論AIGC的數據多么充分、算法如何高明亦或算力怎樣強大，它所生成的知識要么是不相容的，要么是不完備的。其中，不相容意味著，這樣的知識既能被證明為真，也能被證明為假；不完美是指這樣的知識既無法被證明為真，也無法被證明為假。在這種亦真亦假的可能之間，人們對AIGC的熱情非但不會下降，反而可能被某些人撩撥到異乎尋常的高度。一方面，AIGC的背后必然包括那些“取悅于人的算法”[21]，它會傾向于推送各種“人們將要喜歡的東西”，而不是那些“對人很重要的東西”。所以，無論它輸出的內容究竟對人意味著什么，最終都會獲得如人所愿的美名。另一方面，就像休謨所言，“在探索人類事務時，沒有什么事情比確切區分何者為偶然事件、何者為事出有因要求更精確了；也沒有什么別的題目比這更容易為某些作者利用，以虛假的妙論和優美的詞句自欺欺人”[22]。類似的，那些對AIGC不求甚解之人，難免會曲解它輸出的內容以符合自身的直觀感受和經驗習慣，進而在沒有規律之處發現規律、在沒有意義之處強加意義、在沒有道理之處講出道理。上述兩種趨勢相互交替的結果則是，世人將如同魔法欣賞一般對AIGC感到莫名的愉悅和滿足，但人們既看不透它到底是突破壁壘和瓶頸的“知識過濾系統”，還是某些人用其販賣期望和焦慮、攫取名利和榮耀的“知識營銷之舉”，更無從知曉自己是否會被這些令人愉悅的知識所蒙蔽。顯而易見的是，如此知識魔法不僅會令AIGC失去知識突破的意義，也將使得由它輸出的內容充滿了狡黠之處。所以，人們在肯定AIGC挑戰知識分化的同時，尋找既能欣賞其價值、也能檢驗其事實的教育轉型向度就顯得頗為重要而又迫切。

（三）數字鴻溝

即便AIGC可以向下兼容弱者、舊技術和老方案以彰顯教育轉型的公平，但若考慮到這項技術的黑箱性質、數據來源與算法邏輯，它也可能因為凸顯數字鴻溝而受到不公平的教育質疑。首先，由黑箱技術引發的教育數字鴻溝。目前可以確定的是，對多數人而言，AIGC依舊意味著黑箱技術。盡管AIGC確實可以解決很多問題，但普通用戶對其作用過程卻是一無所知，更不用說給予解釋。反言之，當教育因為AIGC而出現錯誤時，一般人也根本無從知曉。更何況，就算他們感受到了這種錯誤，他們也不知道應該找誰交流，可能連交流什么都未必清楚。這也表明，基于AIGC的教育轉型非但無法脫離技術精英的掌控，更難以擺脫“唯技術論”“技術獨裁”“技術壟斷”的影響，相應地，教育與技術之間的數字鴻溝也將因為AIGC而日益明顯。其次，由數據來源引發的教育數字鴻溝。就像ChatGPT應用所呈現的趨勢那般，由于它占據了更多英文世界的數據，所以用它進行英文問答也能擁有更好的表現。同理，如果考慮到現實世界中，并非所有人群亦或所有知識（資料）都能產出相同數量和質量的數據，那么，AIGC的生成方向也將朝著那些數據更多且質量更高的人群與知識予以傾斜。具體到教育轉型，其結果便是放大某些特定學科、人群、資源與區域的教育優勢。再者，由算法邏輯引發的教育數字鴻溝。AIGC的算法邏輯就像其他人工智能產品一樣表現為，自適應地為用戶提供個性化的內容輸出。這也意味著，AIGC將會基于不同人的偏好和需求，以塑造他們接受的教育信息或者知識。這里面固然有其技術進步和人類喜好的考量，但換個角度來看，如此個性化的教育又如何兼顧整體、普遍、共同的教育要求？它又會不會破壞那些有益于精誠團結和增進共識的目標？教育受眾會不會習慣性地被自己的興趣所引導，進而因為AIGC的自適應塑造，導致人與人之間的教育意見越來越分化、激烈和極端？如今的算法邏輯有沒有可能讓教育轉型深陷群體與個體之間的數字鴻溝？列舉上述潛在問題既無法、也不是想證明，具有黑箱性質的AIGC就不能為教育所用——專家于普通人而言不也是“黑箱”般的存在，或者不應讓那些數據條件更好的人或組織得到優先發展，亦或它一定會讓人更自私亦或無法顧及整體要求。而是想提醒大家注意，也許正是因為AIGC太有用且太好用，以至于教育必須盡可能在效能與公平之間作出前瞻性的平衡，以免轉身陷入數字鴻溝之中。

（四）超脫現實

ChatGPT最為世人所贊嘆的神奇之處，便是它無需像人一樣去親自體驗某項活動或者觀察與某個問題有關的現象，也能給出有模有樣的答案。以至于，人們從它身上看出了另外一種“似人而非人”的智慧。更具體來講，這種超脫現實的智慧，它既不是來自像“面對面”的溝通交流與實踐觀察這樣的一階數據（經驗系統），也不是訴諸間接推理、歸納、演繹那些與現實相關的二階數據（理性系統），而是直接依托對數據背后的規律進行三階數據的挖掘（數位系統）。三階數據意義上的數位系統既沒有現實世界中黑白分明的唯一屬性，也不從屬于某種抽象的統一架構，所以由它衍生的智慧，既沒有傳統的本質主義包袱，也難以像過去的智慧一樣找到相應的現實形態，故而它指向了某種超脫現實的無序之態[23]。不過，這樣的無序并不意味著AIGC就代表著“一團亂麻”或者“誤打誤撞”的智慧。相反，始于三階數據的數位系統之所以能發現問題與答案之間的意義關聯，其唯一原因是——如同人類的廚房雜亂無序的抽屜有著一個共同點，那就是物品都與食物有關[24]。所以，這樣的智慧只會關心“某個問題與什么有關”，而不會在乎“問題的答案是什么”。

也正是鑒于AIGC超脫現實的智慧本質，它對相關的極致追求既可能讓教育中的兩個變量如同辛普森悖論一般在分別討論時都滿足了某種性質，可是一旦合并考慮，就可能導致相反的結論；也能使教育中兩個本來無甚關聯的變量如伯克森悖論一般，體現出貌似強烈的相關關系。如果說這些還只是AIGC因為超脫現實可能帶給教育轉型的數學謬誤，那么以下兩種情況則會讓這種超脫現實的智慧受到根本性質疑。一方面，如果AIGC僅僅只有十四世紀之前的人類知識及其數據，那么它是不是更有可能成為“地心說”的支持者，而非“日心說”的發現者？畢竟，“地心說”在那個時候更能形成邏輯自洽且為人所接受的回答。同理，僅僅依靠AIGC提供回答的教育轉型會不會就是在“地心說”中繞圈圈？另一方面，考慮到AIGC對非線性、反身性、動態性、互聯性的“無序”偏好，它顯然會從根本上沖擊始于標準、排序、分級、分類的教育秩序。以上述兩點為鑒，基于AIGC的教育轉型終將會變成一件在數位與現實之間尋求平衡、有序與無序之間反復拉扯、在相關與因果之間不斷徘徊的挑戰性事業。如此一來，即便AIGC開啟了全學科、全領域乃至全球范圍的科技盛宴，但教育能否據此實現華麗轉型卻不是波瀾不驚、信手拈來的注定之事，反而更像是由太多空白、未知、不確定所形成的精彩冒險。

四、基于生成式人工智能的教育轉型向度

正如人們無法將過去500年的教育繁榮及其教訓全部歸結于印刷機，基于AIGC的教育轉型能否實現“化挑戰為機遇”的關鍵仍在于人類對教育的思考及其選擇。類似地，如果教育中人可以批判性地檢驗基于AIGC的教育轉型，而不是盲目地接受與欣賞這場關乎效能革命的科技盛宴，那么如此轉型也可以被講述為一段堅持公平的精彩冒險。

（一）從接受到批判

無論是人機協同還是人機沖突，它們在本質上都指向AIGC之于教育既強大也陌生的事實。正因為它足夠強大，所以即便它對教育而言是如此的陌生，人機協同也足以構成教育轉型的重要選項。然而，教育若是因此便對它倒履相迎，天真地認為接受了人機協同的價值設定與技術要求，教育就會朝著更為美好的方向發展；亦或認為人類總能想到辦法把智能機器控制在安全的教育范圍，所以人機協同并不是件值得被憂慮的事情；或者認為其他學科總想到解決人機協同麻煩的方案，到時候向其取經便可。那么，基于AIGC的教育轉型不僅有可能墮入意料之外的麻煩，還難免讓教育陷入手足無措的窘境。更糟的是，從人工智能的未來圖景來看，有些技術后果只有在經歷數十年的痛苦之后才為人所了解，而到了那個時候，似乎已經沒有任何可行的解決方案了，因為要逆轉這一進程所帶來的破壞過于巨大[25]。所以，教育轉型既可能借不到“真經”，也搭不了順風車。所以，面對既強大且陌生的AIGC，如今之人在接受它成為教育必不可少的一部分之前，有必要像當年那群站在印刷機前的思想家一般[26]，拿起批判的武器在教育轉型起點處與之“斗爭”：既開放地發掘AIGC之于教育的巨大潛力，同時也不放任那些與之有關的謊言、謬論與混亂。因為，如果AIGC確實代表著教育轉型的必然趨勢，那么教育中人機協同的真理必然在與人機沖突的謬誤的斗爭中獲得勝利，并因此綻放出更加耀眼的光芒，進而吸引更多人參與到教育轉型的事業之中。它意味著，在這個人工智能聲望日益增大甚至可能進一步繁榮人類社會的時代背景下，教育轉型需要批判性接受的不僅僅是人機協同一般的美好，還包括人機沖突之間的未知、空白和風險；與之同時，教育需要批判的也不止是那些始于直覺、經驗、幻想的人類觀念，也包括人工智能之于教育的技術霸權、技術偏見和技術壟斷；更重要的是，對人機協同進行教育批判，不僅可以喚醒教育中人重新感受、觀察、理解人工智能的思想責任，還能為這一概念尋求更為妥帖的教育前提、教育內涵和教育形式，從而為基于AIGC的教育轉型注入思想解放的興趣和信念。

（二）從欣賞到檢驗

歷史地看，無論是計算機還是英特網，它們都曾給教育帶來過知識突破的高科技眩暈感，以至于研究者要嚴肅區分這些技術進步究竟是帶來了真實的知識進步，還是循環的陳詞濫調或者不知所云的幻想，需要花費越來越多的時間和精力[27]。事到如今，好消息是，AIGC不僅能增大知識的鑒別范圍，還能極大縮減知識的鑒別時間；壞消息是，如今的AIGC可以營造出更高級且詭秘的科技眩暈感，從而導致更多人把那些真假難辨的知識當作魔法一般來加以欣賞。有鑒于此，從教育的角度對AIGC進行科學檢驗、實踐檢驗和交叉檢驗也就顯得尤為重要而又迫切。（1）科學檢驗。教育將人工智能當作魔法來予以欣賞的根本原因便是無法在科學的尺度上對其給予解釋[28]。因此，在教育領域祛除知識魔法的首要任務便是對AIGC進行科學檢驗，即對AIGC的數據、算法和受眾作出科學的教育解釋。內容包括，數據的樣本設計、選擇標準與結果呈現；算法的邏輯結構、模型參數、主要用途；教育受眾對AIGC的接受程度與理解程度。（2）實踐檢驗。現階段的AIGC并不會否定自己。不過，人類卻是因為可以意識到自己不知道什么，從而通過否定自己的方式來實現知識躍遷[29]。更何況，任何始于技術進步的教育轉型，它們在開始階段既難免存在知識瑕疵，也可能面臨諸多難以解釋的“意外”和“不合理”。但這不應成為否定教育轉型的借口。相反，這些“意外”“不合理”本身可能蘊含著教育轉型的新范式。因此，從教育的角度對AIGC進行實踐檢驗就是要在欣賞其成就的同時，實事求是地發現并揭露它在知識輸出上的不確定、不一致和不相容，以便為迎接教育新范式做好準備。（3）交叉檢驗。無論是人還是AIGC，它們都會傾向于邏輯一致地將事物（問題）合理化，所以，能否拆穿上述知識魔法，就需要通過跨領域的交叉檢驗，以打破基于教育或者AIGC的“自說自話”。這意味著，無論是藉由AIGC得出的教育知識，還是教育自身生產的知識，亦或教育從其他領域、其他學科、其他組織“遷移”過來的知識，它們必定能夠在相同的邏輯基礎上接近共同事實、得出類似答案以及揭示相近規律。也因為跨領域的交叉檢驗作為保障，教育中人不僅更有把握確保自己不會因為對AIGC的欣賞而蒙蔽了雙眼，也更有可能看清那些在教育實踐中有原創、有超越、有新意的知識突破，更將讓那些似是而非的回答、超出理解范圍的解釋、不切實際的描述以及由此形成的知識魔法得到應有的祛魅。

（三）從效能到公平

ChatGPT已經用自己的成功證明了AIGC的巨大效能。而這還僅僅只是開始。畢竟從人工智能的指數規律來看，它的能力和效率正在成倍增加，而成本卻在下降[30]。在此意義上，AIGC無疑會憑借自身的巨大效能進一步加快教育轉型的腳步。然而，就像前文所表明的那般，如果放任AIGC加大教育群體的數字鴻溝，那么，在它極大增強教育效能的同時，會不會惡化教育的馬太效應？一方面，教育和技術的競賽已經表明，盡管新技術無法預言誰一定會成為教育中的優勝者，但那些教育基礎雄厚、擁有更多資源、離新技術更近的學校、學科或學生更有可能先人一步攫取技術優勢[31]。以此類推，新技術更有可能強化教育領域固有的強弱格局，乃至加劇教育的不公平。另一方面，若是考慮到AIGC強調主動、創新、提問的觀念與教育中弱勢群體被動、保守、沉默的思想之間的巨大對立，那么這種新技術在弱勢群體得到良好應用的概率顯然要低于強勢群體。因此之故，面對基于AIGC的教育轉型，人們除了贊嘆其效能，更有必要強調其公平。不僅是因為與教育中強勢學校、強勢學生和強勢學科相比，那些弱勢學校、弱勢學生和弱勢學科可能對此所知更少甚至毫無準備；也是因為即便AIGC擁有巨大效能，但它本身并不能決定、也不在乎由“誰”來使用或者用來做什么。更重要的理由在于，與因為弱勢群體缺乏條件或者用不好就拒絕他們共享AIGC的巨大效能相比，采取以下舉措更有可能塑造教育的新格局。其一，在AIGC真正進入教育之前，提供面向弱勢群體的專向建設和專項指導，改善他們在受教育過程中接觸利用數字工具的條件，轉變他們的教育觀念，提升他們的數字知識、數字技能與數字信心，增加教育弱勢群體參與教育轉型的數字素養與數字成熟度，以便更多人有機會參與其中。其二，在圍繞AIGC設計教育活動的時，可以立足于讓不同群體在獲取（分配）數據、信息以及知識時能夠受到一視同仁的對待；可以不再迫使每個人遵循相同且僵化的標準化系統，而是立足于讓每個人成為更好的自己；可以反應個體的能力、基礎和天賦，而不是屈從于固定的背景變量（如成績、區域、身份）；可以為賦能個人學習和發展而進行設計，而不是拘泥于所謂平均水平與標準模型，以便更多人有熱情參與其中。立足于讓更多人從AIGC中受益，如此教育轉型才能超越與人無關的“技術神話”和于人無益的“技術負擔”，日益固化的教育格局方才有可能被重塑。

（四）從盛宴到冒險

由ChatGPT掀起的科技盛宴仍在繼續，甚至可能因為GPT4.0模型和GPT5.0模型呈現出愈演愈烈之勢。不過令人憂慮之處在于，AIGC要是真能輕而易舉地改變教育，那么“上個世紀60年代就已經被發明且得到認可的智能教學系統又何至于到了今天仍然無法推動教育實現真正意義上的進步”[32]。從過去到現在都被視作改變教育重要力量的互聯網，又何至于“淪為謠言、流言與謊言的集合，人類注意力的粉碎者，人類長線思考的終結者，代表了粗鄙者的崛起、剽竊者的勝利、文化的終結和一個黑暗時代的開始”[33]。諸如此類事實可以表明，不是所有技術意義上可以實現的問題解決方案都能順利改變教育；而且，基于技術進步的教育除了可以解決舊問題，自身也會帶來新問題；所以，基于AIGC的教育轉型很可能無法直接導向更美好的教育未來。換言之，AIGC在向教育發出參與科技盛宴的邀請函的同時，也向它發出了參與冒險的挑戰書。因為在這場由AIGC扮演主角的宴會中，不僅存在著完全不同于教育的手段屬性與超脫現實的本質規律，更包括諸多相伴而生的教育之謎與教育風險。

在此局面下，教育中人能否像“冒險家”一樣出席這場科技盛宴，不僅決定了教育能否實現向“智”迭代，也決定了其他人能否在AIGC浪潮中聽到教育的聲音，更將決定這場盛宴的精彩程度。一方面是因為，AIGC的發展需要訴諸教育的形式以獲得更多高質量人才。不過，考慮到AIGC掌握常規知識的無比能力，這樣的高質量人才培養顯然不能再依托那些屢見不鮮甚至周而復始的知識及其傳授方法。故而，教育中人必須像“冒險家”一般，勇敢地走出整齊劃一、安全熟悉、非此即彼的知識范圍，轉而憑借教育的人文優勢以獲得徘徊于“數位與現實”“有序與無序”“相關與因果”之間的知識洞見。比如，（1）在應對不確定性、模糊性和復雜性上的獨特貢獻；（2）對多元差異和非主流觀點的維護；（3）對各種矛盾（沖突）的協調；（4）為那些無法預見可能性的事物和觀念保留余地；（5）將種種細節（數據）被整合為有意義的現實圖景。另一方面則是因為，只要AIGC在思想與道德上引發的問題有可能高于它所解決的問題，那么它的相關研究與實踐就必須將教育視作目的，以便從根本上緩解、應對和預防有關問題給人類社會帶來的傷害。畢竟，這些源自思想與道德的問題隸屬于教育的傳統事務，而非科學命題或者技術難題。概言之，當AIGC因為教育而擁有更加安全、穩健、可持續的未來之時，這場科技盛宴也將綻放出更強的生命力和影響力。

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作者簡介：

楊欣：副教授，博士，碩士生導師，研究方向為教育數字化轉型、基礎教育質量監測與評價。

Educational Transformation Landscape Based on AI-Generated Content

—What Does ChatGPT Mean for Education

Yang Xin1，2

（1.Basic Education Research Center of Southwest University， Chongqing 400715； 2.Collaborative Innovation Center of Assessment toward Basic Education Quality， Beijing Normal University， Southwest University， Chongqing 400715）

Abstract： In the technological feast launched by ChatGPT， AIGC can inspire far more than just the choice of methods， technical solutions， and application scenarios for education transformation， but also the transformation landscape that it can create for education as a “smart tool”. On the one hand， the reason why the educational transformation based on AIGC is desirable lies in its ability to provide opportunities for human-computer collaboration， knowledge breakthrough， downward compatibility， and “intelligent”iteration in education. On the other hand， from the perspective of the inherent drawbacks of AIGC， the educational transformation surrounding it will face challenges from human-computer conflict， knowledge magic， the digital divide， and detachment from reality. Accordingly， in order to highlight the transformation direction of “turning challenges into opportunities”， it is necessary for people in education to critically examine the educational transformation based on AIGC， rather than blindly accept and appreciate this technological feast related to the efficiency revolution， so as to make it a wonderful adventure that dares to adhere to fairness.

Keywords： AI； ChatGPT； educational transformation； AIGC

責任編輯：李雅瑄