大学生用ChatGPT写作业、写论文，毕业生用ChatGPT做简历、准备面试……ChatGPT在高等教育领域引发的各种现象受到了极大关注。随着人工智能的飞速发展，人类获取知识的方式会发生哪些改变？知识体系与认知方式会发生何种改变？现有的教育是否做好了应对的准备？

记者邀请到复旦大学生命科学学院教授赵斌、华东师范大学教育学部教授顾小清、华东政法大学政治学院院长高奇琦三位高校教师，共同探讨AI时代高等教育所面临的挑战。

在教学中引入ChatGPT

解放周末：这个学期，赵斌老师尝试把ChatGPT引入了教学中，能介绍一下具体情况吗？

赵斌：我在《生态学：管理大自然的经济学》课程中引入了ChatGPT，主要采用教师引导+自主学习的模式。

我从《自然》《科学》和《美国科学院院报》上精心挑选了一些报道，确定几个主题，让学生阅读。学生读了这些前沿文章后，不免会产生一些疑问，需要查询、探索更多的信息，这时就可以向ChatGPT提问。

为了让所有学生都能使用到ChatGPT，我建了一个叫“生态学|向AI提出好问题”的微信群，在其中设置了一个叫“阿宝”的机器人。这个机器人与ChatGPT相连，只要@它，就可以向ChatGPT提问。当然，学生们也要凭借自己的知识积累和判断力鉴别ChatGPT所给出的答案。

解放周末：在全球多所大学、科研机构发布禁止使用ChatGPT的禁令时，您为何作此尝试？

赵斌：我自己是ChatGPT和New Bing的使用者，在与它们的对话中，我感受到人机交互为学习带来的极大便利，这不仅能极大地提升我们获取信息的效率，或许还能为我们提供更有效的学习过程。尝试引入ChatGPT，我希望将问题驱动教学法贯穿课程始终，从而提升学生自主学习的能力。

另外，随着人工智能的持续发展，我们必须正视它对高等教育产生的影响和挑战。假如高等教育不能永远将人工智能排除在教学之外，那么我们势必要将其转变为教学工具，我的课程经历也许能作为一种探索和尝试，为即将到来的教育变革做些准备。

解放周末：目前来看，效果怎么样？

赵斌：从目前的观察来看，绝大多数学生表现很不错，尤其是中间层的学生，明显变得更会提问题了，也开始理解批判精神的真正内涵。

学生们逐渐意识到提问的重要性，因为只有恰当的问题才能让他们获得理想的答案。实际上，思考问题的过程就是与外部知识世界建立连接的过程，而ChatGPT有很强的联系能力，如果你在其中未能获得答案，那就必须反省自身，重新整理提问的思路。

比如，在探究复活已灭绝的渡渡鸟的可行性、伦理争议等复杂问题时，学生需要通过拆分问题、逐步追问获得回答，最终得到具体评估和建议。

解放周末：期末您是如何考核学生的？

赵斌：对于学生们的考核，我不再关注最后他们得出的结论，而是更关注他们提出的问题在得到ChatGPT的答复后是如何再次追问的。

目前，我主要通过观看学生微信群录屏的方式进行评价，而这也消除了之前课堂教学中的一些痛点。例如：分组讨论，有学生不参与，或者参与了也不认真；集中讨论的效率不高，每个人对小组成果的贡献不一；不同小组之间不能共享讨论思考的过程等。这些问题在引入ChatGPT和新的评价机制后自然而然地解决了。

改变教育评价需要两大支撑

解放周末：这种人机之间的反复探讨、追问、交流，令人想到了苏格拉底式对话。

赵斌：人机交互的过程其实也是一个相互学习、相互促进的过程。事实上，人类对很多问题的思考都是没有标准答案的，但人能在与其他人，或者与机器的交流中获得补充完善，获得灵感和启发。把ChatGPT看作一位知识渊博的朋友或老师，是完全可行的。

高奇琦：法国思想家米歇尔·蒙田认为：“训练思想最有效与最自然的方法是与人交谈。”对话在教育中具有十分重要的地位，苏格拉底将其称为“助产术”，柏拉图的《对话录》、孔子的《论语》、王阳明的《传习录》等都以类似的形式传达出人类思考的丰硕成果。

与传统教育中的对话不同，ChatGPT不仅能用于单一场景的人机对话，而且能够完成多个场景与多轮对话。这种以自然语言交互式学习的“类人”新范式，使ChatGPT能在多轮交互中快速且不间断地学习各领域的专业知识，并有望达到专业水平。或许，在不远的未来，人类就将迎来一场教育上的对话革命。

解放周末：如果继续尝试将ChatGPT等人工智能应用到教育领域，需要警惕哪些风险？

高奇琦：从微观层面看，学生在利用ChatGPT完成作业的过程中，可能只能获得单向的知识投喂，其思考、整合、建构的过程均被机器替代，容易沉浸在ChatGPT生成的答案中浅尝辄止，进而造成认知结构的浅薄化、认知思维的同质化。

从宏观层面看，ChatGPT等通用大模型背后存在着巨大的解释“黑箱”，人们对其中生成的文本知识难以控制。一旦ChatGPT语料库受到“伦理的污染”或“数据投毒”，将对世界观、人生观、价值观尚未完全建立的青少年产生巨大危害。

另外，好的教育需要构建真实有效的社会联系，但在通用大模型与教育的结合中，学习者之间的真实交往被削弱。这种学习共同体的丧失可能会逐渐影响人们社会关系的建构，情感因素会逐渐消散在人与机器的亲密交往之中。

解放周末：一旦将人工智能引入教育系统，是否意味着教育的评价方式和标准都需要加速转变？

顾小清：2020年，我国出台了《深化新时代教育评价改革总体方案》，其中提到“扭转不科学的教育评价导向，坚决克服唯分数、唯升学、唯文凭、唯论文、唯帽子的顽瘴痼疾”，说明国家对评价改革是非常重视的。

但是，由于教育所承担的社会功能十分复杂，加上教育体系所承载的社会期望十分厚重，这让评价标准在具体制定和执行中具有一定难度。目前，我国在这一领域已经有不少探索和经验，但囿于教育体系结构上的因素，尚未全面铺开。

在我看来，改变教育评价标准需要两大支撑。一方面是足够强大的社会共识，只有人们充分意识到人工智能时代认知方式和生产方式将产生的变化，才会真正支持评价改革，减少阻力。另一方面，教育信息化是教育系统性变革的内生变量。只有让教学过程和教学评价过程拥有信息化保障，人们才能真正相信新评价标准的客观性和公平性。

赵斌：衡量一个学习者的进步确实是每个教师面临的最大挑战。曾经，教师们可以通过考试、论文等方式来判断学生的学习成果，那么以后呢？

我觉得，借助智能化设备，教师们也可以进行更多探索。例如，由卡内基学习公司开发的人工智能支持的数学学习平台MATHia，就已经可以采用机器学习算法和预测模型来评判学生的知识和技能水平。教师可以使用“知识追踪”来了解学生对不同概念的理解过程，用“模型追踪”观察学生解决问题的方法，还可以调整软件对个别学生的思维过程进行支持。这意味着教师不仅能完成个性化的学习评价，还能通过个性化的评价完成个性化的学习指导。

新一轮认知革命正在发生

解放周末：在课堂上引入ChatGPT是一种实验，这同时也说明，人工智能的应用场景已经离我们非常近了。

高奇琦：从人工智能的发展历史看，共有三次浪潮：20世纪50年代到70年代是第一次浪潮，80年代到2000年是第二次浪潮，2006年到今天是第三次浪潮。2016年AlphaGo战胜李世石是人工智能第三次浪潮中的一个小高潮，ChatGPT的诞生可以看作第二个小高潮，而它所引发的改变才刚刚开始，其效应会逐渐释放。

与AlphaGo这种独立的标志性事件不同，ChatGPT在去年11月刚发布时关注的人并不多，我当时参加过一些研讨会，业内人士对它的诞生并未感到特别惊讶。直到今年1月份，其用户数量破亿，ChatGPT才受到了全球各大主流媒体的关注，并由此迅速引发大众的讨论。当每个人都能直面人工智能的时候，这种冲击和震撼，以及由此带来的疑虑，都是巨大的。

赵斌：ChatGPT技术本身已经经过了长时间的探讨，其核心技术创新早已发生。因此，ChatGPT让大家惊讶的并非技术本身，而在于它成为一种能和每个人进行交流的语言，每个人都能让它变成工具。

曾经，我们与计算机交流的代价很高，我们需要学习各种编程语言，各类语言还要不断迭代。但现在，我们能直接利用自然语言与机器交流，而不用迁就机器的理解来学习计算机语言，这标志着人工智能真正来到了每个人身边。

解放周末：人工智能的发展对人们认识世界的方式带来了哪些变化？这会对高校形成怎样的挑战？

高奇琦：目前，由ChatGPT为代表的通用大模型引发的“知识革命”正蓬勃兴起，它正推动着知识变革、效率变革和动力变革，日益成为人们认识、理解和改造世界的新方式。可以说，它是一种超级工具。

第一，作为一种代具性技术，它能够对人进行“武装”，学习者能快速获取相关的知识与信息，使之成为一种写作辅助的效率工具。第二，作为一种“义肢”，它能缩小知识弱势者与他人的差距，为文化资本较弱的家庭及经济较为贫乏的学习者提供一种“知识平权”的新可能。第三，ChatGPT还将产生一种新的内容生产方式和获取方式。它使人类实现了从经验中生产知识到从数据中生产知识的新跨越，并从内容生产速度、生产数量及创造性等多重维度全面超越旧的内容生产。

顾小清：在人工智能时代，知识的更新与增长速度远大于从前，知识的生产方式走向半自动化或自动化，从而形成一种“软知识”形态。知识不仅被静态认知，更多是被投入动态运用。

另外，知识创造的主体也发生了改变。以往，高校、研究机构承担知识创造的主要部分，而现在，创造知识的主体逐渐转移到了不再局限于学界的科研共同体，它们往往与现实生产紧密相连。

例如，华为的研究团队，他们的知识创造与社会生产可以直接形成闭环，其研究成果可以迅速转化为产品后推向市场，而市场的反馈和需求反过来继续助推研发工作的深入，并形成快速的知识迭代和很短的知识生产的闭环。而对于高校来说，如果一个前沿知识需要10年才能走进课堂，那么学生的认知就完全滞后了。

解放周末：由于知识生产与创新方式的变化，教育与产业的关系也已经发生了改变？

高奇琦：一个是工作方式的变化，原来人力完成的工作将大量由机器来完成。这是大家都能看到的比较典型的变化。另外，组织方式可能会产生比较大的变化，大公司变成小公司，小公司变成个人公司，个人的创造力将被进一步放大。

目前，这种趋势已经显现出来了。国外很多科技公司的员工数量都非常少，人工智能插画公司MidJourney年营收超过1亿美元，而它只有11名员工。

因此，在这一过程中，个体与人工智能的配合程度将成为提升生产力中非常关键的因素。终身学习、跨学科学习、多元化学习将成为未来人类的必然处境。而社会需要为这些具有创造力的个人提供数字化的基础服务，如充足的算力、安全的数字化环境等保障。

解放周末：国外有报道称，未来的大学数量将急剧下降，科技巨头们会代替大学来培养自己所需要的人才。这有可能发生吗？

顾小清：我觉得大学不会被完全取代，它在未来一定仍然有其承担的功能和价值。但社会各界或许的确将在人才培养中发挥越来越重要的作用。

实际上，教育最早就是为产业劳动所需的人才提供培训的，只是后来分工越来越细化，形成了学校教育。当社会各界能为人才培养提供更多来源和条件时，那么，打破单一的教育培养体系，形成全社会的知识流动与创造或许也可称之为另一种“大学”之“大”。

人机协同成为发展的必然

解放周末：在这种巨大的变革之下，教育的目标是否也会随之改变？

顾小清：2016年，世界经济论坛的报告曾预测，人类在应对第四次工业革命带来的挑战中应具备复杂问题解决能力、批判性思维能力、创造力等关键能力。在这一背景下，未来的教育需要深刻认识到人类区别于智能机器的关键能力，转向以促进学生成长为中心，帮助学生拥有能够适应未来社会的知识和能力。

教育的本质没有变，仍是促进人的全面发展，教育的目标也始终如一，仍是培养创新型人才。然而，创新不是教出来的，它对应的不是知识的继承，而是知识的创造，是提出问题的能力。因此，对创新的发掘和培养，需要教育的系统性布局。

解放周末：在推动创新型人才的培养上，目前各国都有哪些措施？

高奇琦：在人工智能领域，不论是芯片等硬件领域，还是人工智能场景的应用，美国都拥有不容忽视的先发优势。另外，AlphaGo的开发公司DeepMind的主要研发人员来自英国，加拿大在深度学习领域深耕，诞生了许多原发性理论和算法……而这些成果与国家在人工智能人才方面的培养密切相关。例如：美国就主张AI教育全学段覆盖，鼓励劳动力进行再培训；英国提倡发展多层次AI技能人才，除了高水准的AI研发专家外，还注重全民STEM教育及数据技能培养。

顾小清：在我国，课程改革已经体现出人才培养方式的转变。新的课程方案当中，不再强调掌握知识、通过考试的能力，而是更注重学生核心素养的培养。

近年来，素质教育、课程思政、加强和改进新时代学校体育美育等都被纳入国家教育文件。以项目式、综合实践式的方式来培养技能与素养，如跨学科课程从STEM到STEAM、21世纪核心素养从4C到5C等，这些都说明我国已经在形成相关的准备。

在跨学科教育方面，新的国家课程标准里已经明文规定，我们要每个学科拿出10%的学时来开展跨学科的教育。未来，在多类型、多层次、相互关联的课程中，学生可以尝试找到自己的热爱，在自己感兴趣的领域进一步探索、钻研。

另外，在产教融合方面，我国也持续支持产学研合作育人。在政府、企业、高校的联动下，类似华为、百度、阿里等企业的研究机构在产学研合作育人方面表现都比较突出，华为的“沃土”AI开发者使能计划、百度的云智学院都将AI研究、创业、投资、人才培养等连接起来。

解放周末：在未来社会中，人与人工智能会如何相处？

顾小清：《奇点临近》这本书中曾提出，人机协同会成为人类社会发展的必然，因为技术和知识的爆发性增长将超越人类生理功能的进化。

实际上，人机协同这个概念并不遥远，并不一定就是脑机接口等。人机协同其实就是人借助技术与世界交互、认识世界、改造世界。如果用历史的眼光来看，今天我们的人类生活实际上已经是“人机协同”，我们早已离不开手机、电脑等电子设备。人与人工智能的关系并不是谁替代谁，而是双方在彼此的支持下共同促进知识的创造和价值的创造，这也是人机协同最大的意义。

赵斌：人工智能的优势在于它的速度、准确性和一致性。但其在创造力、创新、批判性思维、解决问题、社会化、领导能力、同理心、协作和沟通方面仍然薄弱。一旦涉及常规性或结构化任务时，自动化能很快完成，但在“软实力”上依然是人类更胜一筹。

解放周末：未来的教育场所又会是什么样的？

赵斌：首先，教室会变得更加智能化。利用传感器和物联网技术的系统为教师和课堂创造价值；其次，教学设备将更加智能化和专业化；最后，班级制的传统结构会被打破，通过人工智能针对每个学生兴趣和技能水平的练习，提供个性化的学习体验。

高奇琦：ChatGPT等通用人工智能会成为未来最重要的基础设施之一，企业、高校、社会团体等或许都将接入这一模型，而这会在各个方面带来巨大的系统性效应，大大促进各自领域的迭代更新，在此基础上，高校的知识生产与转化将更上一层楼，学生们也将在与人工智能的互动中逐渐找到与机器共舞的方式。

顾小清：我希望未来的学校能够真正打破“围墙”，在学校和其他具有教育功能和知识生产能力的场所之间建立起一种稳固的关系。例如：科技馆等公共教育场所、各类研究机构、各大产业创新研究单位等，真正发挥学校的核心的功能。

未来学校教育则必须教会学生如何与人工智能技术协同合作，呵护学习者“能学”，高度重视学生辨析知识能力的培养，召唤学习者“会学”，促进学习者在人机交互中实现知识的更新与创造。

文/肖雅文

编辑/倪家宁