以ChatGPT为代表的人工智能对教育的影响

杨晓哲 王晴晴

日新月异：人工智能的无限畅想与有限能力

王晴晴：杨老师，您好，很高兴今天能和您共同探讨人工智能的教育影响这一话题。最近，有一款叫做ChatGPT的人工智能产品引发了广泛讨论，这款由OpenAI公司开发的智能对话机器人在发布后受到了广泛关注和赞誉。许多科技媒体和评论家对它表现出色的自然语言处理能力以及在生成连贯、自然的文本方面的能力表示赞叹，认为它代表了人工智能领域的一个重要里程碑，是“人工智能的一个重大突破”。您一直深耕教育信息化领域，对人工智能+教育领域有很深的见解，您怎么看待ChatGPT类产品引发广泛讨论的原因？它与以往的人工智能产品的最大区别是什么？

杨晓哲：ChatGPT在短短一周内的注册量超过一百万，并在短短2个月的时间里创造了过亿月活跃用户，是一个现象级的人工智能。它与以往我们所接触的人工智能最大的不同点在于，过去我们所接触的所有智能都是弱人工智能，都是细分领域的智能，无非是下象棋下得更好，下围棋下得更厉害，但没有办法跨领域，而ChatGPT在某种程度上正在接近跨领域的通用人工智能。这种跨领域能力基于多方面技术支持。达千亿的庞大文本数据训练使它具有了丰富的知识储备和广泛的语言理解能力，自然语言处理能力使它能理解和生成自然语言文本，用户与其能进行流畅的对话，它可以理解用户提供的上下文信息，回应用户的问题和需求。此外，多语言支持使其能够为全球各地的用户提供服务。更重要的是，作为生成式人工智能模型，ChatGPT可以不断地学习新的知识和技能，以适应不断变化的世界。

人类其实对未来的人工智能有很多想象，如：希望它能与人们无缝沟通，成为融入生活、提供建议的语音助手；
设想未来的机器人具有高度的自主性和适应性，能够在各种环境中自主地完成艰难的任务；
设想未来人工智能通过脑机接口与人类大脑实现深度融合，实现对人类思维、意识、记忆等方面的拓展和提升，乃至期待未来的人工智能能够协助人类解决诸如气候变化、能源危机、传染病等全球性问题，为人类的可持续发展提供智能支持……这些想象都对人工智能的跨领域问题处理能力提出了很高要求，ChatGPT的出现，让人们看到了这种想象实现的可能性。

王晴晴：您刚才提到，ChatGPT是现象级的人工智能。在每一次人工智能的技术变革浪潮中，“人类是否会被机器取代”这一问题总会被提及，我们也听到了一些这样的声音，ChatGPT展现了各种惊人的强大应用，您认为它的能力水平足以“取代人类”吗？

杨晓哲：的确，ChatGPT的进步随着算法的不断迭代，从量变积累到了质变，但它并非无所不能，也不足以“取代人类”。我们团队对它的逻辑思维能力和批判性思维水平做了测试，刚刚发布的ChatGPT4.0版本，在批判性和逻辑思维能力测试中的正确率是82.5%，而在以往的相关研究中，美国大学本科生的平均正确率是67%～75%，也就是说，ChatGPT在逻辑思维和批判性能力上是稍高于本科学生的。当然，它也有出错的时候。例如，我这里有一道它做错的题目，这道题目是：“马克去办公室最快的路程大约需要75分钟，这段路程单程花费4.5英镑，那么马克的路程总是花费他至少2英镑，这一假设是否正确？”作为人，我们慢慢推理，应该是可以知道的，正确答案是信息不足，马克可以不选择这条最快的路程，它可以选择别的方式到达办公室，每种方式的花费都有可能不同，所以通過题目所提供的信息是没办法判断假设是否成立，但ChatGPT给出的答案是正确，当然，再试一次，它可能还会给出一个“可能正确”“可能错误”的答案选项。所以，尽管ChatGPT4.0版本已经对相应能力进行了提升，但在稍微复杂的逻辑下，它还是没有办法很好地进行逻辑推理。当然，其实这道题对于人工智能来说有点刁钻，但如果有一天它开始把握这些细枝末节之间的逻辑，连非常刁钻复杂、非常细微的逻辑都能够把握的话，就意味着它对复杂信息的推理能力又上了一个台阶。

我们团队还在教育教学能力方面对ChatGPT进行了测试，让它回答高中语文教师资格证考试的笔试题目。ChatGPT3.5的平均正确率大约是51%，而4.0版本三门科目的正确率分别是69%、74%和70%，平均正确率达到了70%，按照教师资格证考试的规则，它可以一次性通过教师资格证笔试部分。不过，ChatGPT也有很多的不足，如它不了解新课标新的数据以及中国的一些教育法律法规等。

因时而变：人工智能的教育应用前景

王晴晴：很多研究者对ChatGPT进行了测试，它能通过美国的司法考试以及商学院考试乃至医师执照考试，经您团队的测试，它已经能通过高中教师资格证笔试，对于ChatGPT类的人工智能，您觉得它们会对教育产生哪些影响？又有哪些前景与应用呢？

杨晓哲：除了ChatGPT，国内也发布了对标ChatGPT的产品“文心一言”，这类人工智能在教育领域初步展现了各种潜在的应用，并在教育工作者中引起了截然不同的反应。

支持者认为，人工智能可以提高教育效率，帮助教师更高效地处理大量的学生作业、测试和反馈，从而让教师有更多时间关注个别学生的需求和进步；
人工智能还可以根据每个学生的学习进度、兴趣和能力提供个性化的学习资源和建议，提高学生的学习体验和效果；
可以作为教师的助手，在线回答学生的问题，为学生提供随时随地的学习支持；
可以协助开发和改进课程，提供基于数据的教学策略和建议。

持反对观点的教育工作者则认为，在教育领域使用人工智能可能会涉及学生的敏感信息，如学习成绩、行为数据等，如何确保这些信息的隐私和安全是一大挑战；
过度使用人工智能技术可能导致学生和教师失去包含批判性思维、沟通和人际交往能力等在内的一些重要的技能和能力；
倘若人工智能产生不准确、具有偏见或不合适的建议和反馈，会对学生的学习产生负面影响。此外，在教育领域广泛使用人工智能技术可能加剧贫富差距，因为有条件的家庭和学校能够获得更好的教育资源，而贫困地区的学生则可能无法享受到这些优势。

就作为教学助手这个功能来说，当智能成为一种助手的时候，我们需要仔细推敲这样的助手到底对我们有怎样的价值。例如，在写教案方面，在教师资格证笔试测试题中类似题目还挺丰富，还有教学设计、评价学生的作品、作业批改等，ChatGPT在这些方面能答个八九不离十，虽然确实很容易犯一些逻辑性错误，如教学评不一致，看上去像是正确的，但其实没答对，我们团队就给它扣分，但最终它还是能达到70%的正确率，这意味着人工智能确实可以在这些方面给我们带来一些帮助。它可以作为资源的助手，可以作为备课的助手，可以作为学生自学答疑的助手，可以作为推送资源的助手，可以作为作业批改的助手，教师甚至可以在课堂中加入ChatGPT展开进一步的讨论。

王晴晴：的确，如果能够将人工智能融入教学，与各种要素紧密结合，那么将产生全新的教育生态，给教师教学带来颠覆式的影响，在这个过程中，教师应该如何适应变化呢？

杨晓哲：这是一个很关键的问题。我想再举一个例子，物理教学里非常经典的一个场景就是火箭上升的过程。火箭通过这样的方式飞到外太空去，那么，我们到底如何来解释它是可以往上不断飞翔的？这道题大多数高中生在考试中都能够答对，但这并不代表他们真正理解。火箭上升的过程跟地面有没有关系，是不是地面给它一个很大的力气把它往上推呢？如果是地面给它一个作用力，那火箭离开了地面，它就不往上飞了吗？显然不是。那么火箭上升的过程跟空气有关系吗？如果是，那火箭到达没有空气的外太空，它就没有办法自主飞行了。离开了地面，火箭依旧能飞，在外太空没有空气，火箭依旧能飞，这是一道很多学生和老师不理解本质但可以大概做出来的题目。

其实这道题的原理是：火箭发动机喷出了高压的气体，火箭与这个气体产生了作用力与反作用力，这才是牛顿第三定律中作用力与反作用力原理的应用。ChatGPT在这道题上回答得就非常不错，它分析出了一些要点，我们再继续追问，在回答这道题的时候是否会出现一些常见错误，它也能罗列出一些常见的错误，所以其实在这方面ChatGPT很厉害，它不仅能够正确地回答这道题，还能够进一步罗列出学生常见的错误，并且你请它基于相同原理换一个不同的情境再提问，它也能够实现。但我想说的是，这样的解釋是否正确，可能反过来要教师自己去提升判断力，判断是否要采用人工智能提供的信息和资源，使用多少，如何使用。可能教师最终会面对这样的考验。智能在为我们提供帮助的同时，也在促进每一个人进一步地成长。如果教师本来已经很熟练，能力水平很高，人工智能给出的答案就能够让教师更快速地达成教学目标；
如果教师本身就不懂一道题的本质原理是什么，即使人工智能提供了答案，也没有办法进一步帮助学生。这是一个很矛盾的地方，但又是一个很微妙的地方，智能好像能够帮你，但又好像没有完全帮你。所以，在这样的一个微妙的阶段，我们还要走很长一段路。

走向何方：人工智能与未来教育

王晴晴：您认为人工智能的发展可以启示我们更关注未来教育中的哪些关键要素呢？

杨晓哲：首先，随着生成式人工智能乃至更高阶通用人工智能的不断迭代和完善，人工智能必然会以更灵活、多样的形式嵌入到学习与教育的应用场景中，并逐渐改变教师的日常教学工作，影响师生关系，乃至重塑教学生态。因此，其实我们探讨的也不仅仅是人工智能对教育单方面、单向施加的影响，我们更期待一个多元协同的“师-生-机”关系能够形成，这其中不仅有智能对教育的赋能，还有师生的成长适应过程，以及教师创新教学方式、学生改变学习模式对智能发展的推动，最终形成人机融合的教育新样态。所以，今天我们看到的无论是技术还是智能，当它指向学生的课程学习的时候，我想这几者之间应该是这样的一种关系：在教师和智能或者说广义的技术促进学生展开学习的过程中，学生能更加自主地面对课程的学习，包含课程学习的目标、学习的任务、学习的评价等。

其次，我想说的是情感，虽然我们一致认为智能没有情感，但是它已经可以产生共情。智能本身是没有情感的，但一旦它能看得懂我们提的问题、给的任务、想要达到的目的，它给我们的答案中就能体现其共情力。我们不能否定这种共情的存在，并且这种共情在未来甚至短期内会变得更强。今天我们使用的ChatGPT是网页版本，相信用不了几个月时间，我们每一个人使用的ChatGPT将是一个长期伴随的、能够积累个人数据的生成式的人工智能应用，当你与它进行长期的对话后，它将能结合之前与你所有对话的信息记录给出答案。想象一下，作为一个校长，你可以把它作为一个能共情的强大助手，你能和它一起挖掘过去对话的经验，再进一步讨论。要知道，在自然语言处理上，这是我们第一次看到有智能能够接近乃至实现共情。所以有人说“师-生-机”产生更多样的关系，过去不太可能，但今天的人工智能确实可能并且已经在实现的路上。不仅是教师在和智能共情，学生也正在和智能产生共情，当学生们有一天更愿意向智能询问答案的时候，就是更进一步共情的开始。我们在与大自然的交互中或者在日常的人际交往中都能获得很多情感的共鸣，但我更想说的是，我们今天跟智能的深度接触，也在给我们带来更进一步的情感的能量。我们要强调与智能深度的融合所带来的无限的能量，相信在智能的赋能下，我们可以更关注人的情感、动机、意识、合作和幸福。

已经有很多人说人越来越像机器，机器越来越像人，恐怕现在的课堂确实有越来越机械化的倾向，这也是我们必须面对的问题。我们的课堂分析团队对1000节中小学常态化课进行了基于人工智能的分析，发现在这1000节课中，课堂的总合作时间平均只有90秒。当然这其中有些课是35分钟，有些课是40分钟，但平均的合作时间只有90秒，课堂中学生开放式表达的平均时间也只有105秒，也就是说，在常态化的课堂中，教师留给学生进行小组合作的时间非常有限，给学生开放式自由表达的时间也非常有限，这是当下课堂的现状。所以，目前不断地追求与强调素养导向，从课时到单元，从竞争到合作，以素养为导向的倡导是否能够在常态化课堂里实现，依旧值得我们去思考与实践。因为我们发现，常态化的课堂离愿景确实还有很长的距离。

王晴晴：立足未来，您觉得我们需要智能、擁抱智能的终极原因是什么？

杨晓哲：在智能的时代，不仅是每一个个体，我们希望的是全人类可以成长。因此我们需要有更远大的愿景、更美好的希望、更宏伟的事业追求，这是我们需要智能的终极原因。从个体的层面来说，所有的技术包括智能技术都能成为每一个人成长的关键契机。例如，当你在一个重要的时刻读到一本书、遇到一个人、做成一件事，都可能成为你成长的重要转折点。今天我们获得了很多技术，这些技术的使用也可能成为每一个学生重大转变的契机。以往没有机会遇到，但遇到之后，他就有可能成为不一样的自己，这就是智能赋予每一个人成长的空间。

王晴晴：虽然我们提到了很多未来美好的愿望和愿景，但面对人工智能，我们虽满是欢喜，却同时又充满担忧，越是期待却越是禁止。一些学校已经严令禁止ChatGPT进入校园，您怎么看待这种现象？

杨晓哲：我们可以看到学校禁止过圆珠笔，禁止过牛仔裤，禁止过电视机，现在还在禁止智能手机。我相信不仅仅是个别学校，在短期内我们还会见证一股禁止ChatGPT以及生成式人工智能在教育领域的应用的浪潮。这似乎不可避免，如此矛盾，我们可以用合理的视角去观察这种矛盾，思考我们如何既禁止又接受，又如何在适当的时候快一点拥抱、快一点开放。

正如我们一直在讨论智能设备在学校内的常态化使用，我10年前在上海嘉定调研，那个时候嘉定实验小学就已经允许学生自带终端进学校，当时我们期待两三年之后，所有学校都能实现学生自带终端学习，因为这不难，我们每个人家里都有设备，我们每个人都对使用网络得心应手。但10年后的今天，在终端进校方面发展依旧举步维艰。这既涉及智能终端的使用分层分类，还涉及教育资源的分配和模式的构建，如小组有终端，人人有终端，但回到家里没有终端，这又成了问题。组建不同的教育教学模式是一个非常漫长的过程，智能赋能是一个非常漫长的过程。虽然我很乐观，但我依旧觉得这不能一蹴而就，可能我们的教育领域需要感受到更大的冲击。

举个例子，互联网在日常生活中使用很频繁，但在教育领域其实还不怎么被提倡使用，这样的一个冲击是我们当下所面临的。紧接着我们可能面临的是整个社会都在使用智能的现实情况，但教育对使用智能还是持比较保守的态度，这样的反差带来的冲击可能会更大。我们如何去面对冲击，在冲击下我们的认知能否紧密地融合智能，融入到人的学习的历程中，这很值得思考。

王晴晴：您认为，面向未来，人工智能和人类的关系最终将走向何方？

杨晓哲：其实从近一百多年的进程来看，我们都在思考这样的一个问题：“人如何产生认知？”只不过今天我们要思考的命题将更进一步，这一步无论是行为主义、认知主义还是建构主义都还没有作出解释，也就是当认知产生的过程不只由人类单独建构，而是人与机器成为一个共同体一起去探索、建构时，哪些是可以外部存储知识，哪些是可以内部联通的认知？这是一个面向未来的新的命题。所以人机共存的新的学习模式也是我们要不断探索的最核心的话题。

人机协同乃至人机融合在生活中已经无处不在，使用智能导航可以更从容地前往目的地。如果离开了智能导航，我们在很多地方可能都不敢走路、不敢开车，但使用智能，人生是否也可以更从容地前往终点、更有意义地度过，可能是需要思考的问题，也是当下人机融合的立足点——我们要善于使用智能产生融合，正如使用智能导航一样。在技术发展领域有一个非常著名的定律叫摩尔定律，摩尔定律指出，每18个月算力会增强一倍，成本也会降低一倍。现在有人说可以从摩尔定律迭代到智能摩尔定律，即每18个月智能会有一轮新的迭代，在这样一个变化的过程中，有人预测了奇点来临的时间是2045年。届时，人工智能将超越人类智慧的总和，未来很多事情将由人和人工智能一起去探索和完成。当然，也有很多事情可以完全交付给智能，人类需要有更广阔的胸襟与智能展开更密切的合作。人工智能的发展为我们带来了放弃简单工作的契机，现代人已经逐步从传统农耕或工厂里流水作业的工作中解放出来。放弃能被机器与智能取代的工作，去获得一个在更广阔天地中实现的完整人生，这或许将为我们和学生带来更美好的生活和更有意义的追求。

王晴晴：杨老师，感谢您今天和我们分享了很多关于人工智能的现状以及人工智能如何影响教育、影响未来的话题，也希望未来能有机会与您就人工智能与信息技术的话题进行更多的探讨。

杨晓哲：很高兴能借这次机会分享我对人工智能对教育的影响的一些看法，期待在教育逐渐转向智能时代的当下，能够见证智能与教育的进一步融合创生。

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