人工智能专家： 那是自废武功
ChatGPT
能直接写毕业论文吗
人工智能专家：
那是自废武功
本报记者 郑琳
看来，强大的AI聊天机器人已经不可阻挡。许多互联网大厂已经坐不住了，谷歌于2月7日宣布它开发的竞品Bard进入测试阶段，要和ChatGPT正面卷！而国内的厂商也不甘落后，百度已经申明中国版ChatGPT——“文心一言”3月份将完成内测，对公众开放。
在美国，ChatGPT从去年12月推出以来，已经有大量美国大学生用它写论文。于是1月3日纽约教育局正式对ChatGPT下了封杀令，在纽约公立学校的网络和设备上无法使用ChatGPT。随后洛杉矶和巴尔的摩的学校也加入了这个封杀行列。
但也不是所有的学校都反对使用ChatGPT，也有老师认为，AI可以帮助学生产生想法、组织思路，它就像搜索引擎一样，不必谈之色变。
对于近期走红的ChatGPT，国内的大学怎么看？记者采访了我省高校的教授们。
浙江财经大学教授张文宇：
我们如何应对ChatGPT
浙江财经大学盈阳金融科技学院院长兼人工智能研究院院长张文宇说：“这个软件只能够集成历史数据库的文字组成新的文档，但还不具备数据库里面所没有的创新能力、特别是蕴含人类意识的创新能力。它可以用来写缺乏创新思想的论文（大学生的平时小论文作业），但不能写有创新思想的学术论文。”
前几天他在深圳首届深圳国际金融科技节暨2022中国（深圳）金融科技全球峰会上演讲，当时就有大学生提问，该如何应对ChatGPT？
他的回答是，无论我们怎么努力或许都无法阻挡机器如ChatGPT越来越智能、越来越像“人”，它们会抢我们的饭碗，人若主动躺平而失去工作，这就不符合马斯洛需求理论所提出的人类区别于动物的高层次自我实现需求，有点“退化”到动物了。因此，我鼓励学生要去实现机器不擅长、蕴含着人性光辉的基础创新、内容创新、平台创新、模式创新、特别是文理商工跨学科融合创新，通过满足高层次自我实现需求，为社会做出更大的贡献而变得更像“人”。
浙江大学教授吴飞：
若拿它直接写论文
无法锻炼思维能力
浙江大学上海高等研究院常务副院长、浙江大学人工智能研究所所长吴飞解释：ChatGPT是数据、模型和算力的工程性整合，以机器智能实现了统计关联的涌现。ChatGPT尽管功能强大，但其内部机理就是引发这一轮人工智能热潮的深度学习模型，其通过技术创新，在海量的网络资源和书籍知识，以及程序代码的基础上，通过数据驱动学习和人类反馈纠正等手段，最终训练得到大语言模型。
数据显示，ChatGPT的训练使用了45TB的数据、近１万亿个单词（大概是1351万本牛津词典的单词量）。
吴飞教授说，爱因斯坦1936年10月在纪念美国高等教育300年的会议上发表了一篇名为《关于教育（on education）》的著名演讲，认为教育的首要目标永远应该是独立思考和判断的总体能力的培养，而不是获取特定的知识。如果一个人掌握了他的学科的基本原理，并学会了如何独立地思考和工作，他肯定会找到属于他的道路。除此之外，与那些接受的训练主要只包括获取详细知识的人相比，他更加能够使自己适应进步和变化。
“可见，教育培养的目标不是‘获取特定知识’，而是形成创造性解决问题的能力，通过形式化、程序化和机械化把实际问题抽象为可形式化表达的数学问题，用计算机语言来编程，自动优化求解数学问题所表达的模型，从而解决实际问题。”
“如果学生拿ChatGPT问答式结果作为成品论文，那么自然就无法锻炼自我思维能力，是自废武功，如果在其基础上对ChatGPT的输出结果进行分析、质疑和再整合，则AI可以作为人类学习的帮手，助力学习目标完成。”吴飞教授说。
西湖大学博士陆妙善：
能写简单代码，未来或有更多潜力
阿里出身的软件工程师、西湖大学博士陆妙善说：“虽然ChatGPT能写代码，但目前它只能解决简单的编码问题，例如一些函数级别的代码和一些需求非常明确的小游戏，它都能胜任。”
例如，一个开发者想要使用一个二分法函数，如果用搜索引擎也能搜出很多这样的代码，但使用ChatGPT可直接生成，因此，ChatGPT对搜索引擎这个领域的改变可能会很大。但解决带有复杂语境的需求，针对需求进行编码就会比较困难。但未来它可能会有这方面的潜力。
浙江工商大学副教授封毅：
替代部分人的工作，已不可避免
浙江工商大学管工学院副教授、国家一流课程《大数据与知识工程》负责人封毅认为，ChatGPT对业界振动巨大。不排除有学生会结合自己的思考来写论文。AI对相对初级工作甚至部分技术和创意工作的替代，已不可避免。
浙江海洋大学教授刘志松：
有老师做实验，ChatGPT写论文很像样
浙江海洋大学信息工程学院教授刘志松介绍：“从发展角度看，这是很大进步。从学术规范看，是很大挑战，已经有朋友从教学角度做实验让它生成一篇有关海洋遥感方面的论文，像模像样的，而且重复率是符合要求的。”
而另一位人工智能专业的教授表示，其实用ChatGPT写论文并不像人们想象中的那么容易，因为人工智能的语言模型是需要人类反复“调教”的，“没有深度的训练，它写出来的内容就是一本正经的胡说八道。”
