高等教育与生成式人工智能——来自巴黎政治大学的观点
摘要
2023年3月，巴黎政治大学针对人工智能工具与高等教育之间的关系发起讨论，内容涵盖ChatGPT引起的巨大反响及其背后传达的价值观、人工智能工具对教与学的重构、人工智能模型的数据来源与内容生成、人类与人工智能工具的共存等方面。参与讨论者从教育技术、教育政策、新闻传播等角度探讨人工智能对高等教育和研究带来的主要挑战，为利用人工智能工具促进高等教育教学提供了思路。
如何调整课程以适应人工智能工具和21世纪新标准？巴黎政治大学校长马提亚斯·维希哈（Mathias Vicherat）基于对这一议题的思考，向ChatGPT提出一个问题：人工智能对高等教育和研究带来的主要挑战是什么？ChatGPT给出了四方面回答：通过更多协作空间改善学习体验；教师某些任务自动化，使教师能够专注于最重要的教学任务；通过系统性数据分析改进教学质量；培训学生对人工智能工具的使用，且这将成为就业的先决条件。ChatGPT解释说，对人工智能工具的使用应该是“一种额外的资源，而不是解决所有问题的方法”。为了丰富关于这一主题的公众探讨，巴黎政治大学针对人工智能工具与高等教育之间的联系发起了系列讨论与会议。
2023年3月，巴黎西岱大学教学副校长塞西尔·巴杜阿尔（Cécile Badoual），巴黎政治大学欧洲比较政策研究中心研究员多米尼克·布里耶（Dominique Boullier），Neoma商学院数字业务副院长、市场营销学教授阿兰·古岱（Alain Goudey），巴黎政治大学媒体实验室（Médialab）社会学博士瓦伦丁·古容（Valentin Goujon）和法国社会学高等学院人类政治学实验室成员阿斯玛·马拉（Asma Mhalla）就上述议题进行了研讨。这场研讨会由巴黎政治大学新闻学院执行院长爱丽丝·安托姆（Alice Antheaume）主持。
一、在教学、科研与国际合作中关注人工智能
维希哈在开场讲演中肯定了通过批判性思维来理解新工具，尤其是人工智能工具的重要性。作为一所社会科学领域国际知名的研究型大学，巴黎政治大学深信人工智能工具将对教育和研究作出贡献，并探索大学借助人工智能工具培养学生。2024年春季开始，巴黎政治大学将面向一年级硕士生开设一门有关人工智能的课程。维希哈指出，巴黎政治大学将依托其技能与创新学院（Institut des Compétences et de l’Innovation）培训教师，以应对人工智能工具带来的挑战。巴黎政治大学对人工智能的研究业已多年，具体项目包括布鲁诺·拉图尔（Bruno Latour）创立的研究人工智能的媒体实验室，以及与德国、加拿大和英国合作开展的多学科“塑造人工智能”（Shaping AI）项目 ① 。
二、避免成为“人工智能工具的工具”
马拉、古岱和布里耶均强调了ChatGPT在2022年11月发布后引起的巨大反响。马拉指出，这项创新算不上特别大的“技术颠覆”，但它的“规模效应以及非凡的功能运用”确实值得惊叹。古岱强调，人工智能自1956年就存在了，而近来“夸张的媒体报道”更多的是基于市场竞争逻辑，即布里耶所说的：最快者获胜——赢家通吃。
巴杜阿尔提出使用此类工具的用户在很大程度上忽略了数据问题，但思考数据问题是一个优先事项：把数据提供给这些工具用来做什么？数据最终究竟提供给了谁？古容肯定了人工智能工具的巨大飞跃——特别是连接主义人工智能和神经结构的技术进步，但这同时归功于数据量的爆炸式增长。
布里耶对公众辩论集中在“质量很差的模型”上感到遗憾，他认为“大致共识”（rough consensus，每个人几乎都同意）和“运行代码”（running code，运行效果马马虎虎）所代表的市场逻辑超越了道德约束，这些工具应该在发布前经过测试，转向用一种具有反思性的现代性来预测我们的决定和科学选择的后果（une modernité réflexive pour anticiper les conséquences de nos décisions et choix scientifiques），这才是至关重要的。
古容认为，人工智能工具将成为人们日常生活的一部分，在未来，人类将与人工智能工具共存。
三、超越“标准答案”文化
安托姆引用《大西洋月刊》（ The Atlantic ）的报道，将与人工智能的对话能力认定为“人们在21世纪的关键技能”。但是该怎么教授这种技能？古岱认为，要重新构想教育者的角色以及清楚教师和人工智能工具在教学中的位置。
信息来源是人工智能模型的核心问题。古容解释了模型输入的来源，如训练语料库。但是，当这些来源的可靠性受到质疑时，可能会引起各种问题，就像维基百科或网络爬虫数据集Common Crawl，同时还有可能引起版权问题。古容还提醒大家提防一种被称为“幻觉”（hallucination）的现象，即通过将人类特征赋予人工智能工具来拟人化，以一种看似真实的“幻觉”来隐藏真正的错误。此外，还要格外关注学生的智识诚实问题。巴杜阿尔强调人工智能模型在引用的数据来源方面必须诚实，必须能够指出信息来自何处。
当前人工智能工具的一个主要限制，也是一种危险，是它们的目标是尽可能快地、中立地给出单一的答案。就此，布里耶认为，人工智能工具没有正确地提出“应该辩论的内容”。没有教师希望他的学生提供自动生成的、完全一样的答案，人工智能工具的优先事项绝不是大学教育的优先事项。数字化和生态转型等当代重大挑战需要深入了解问题的复杂性并重现问题的多样性，而人工智能工具可能走上相反的轨道，这在未来可能成为一种危险。
马拉呼吁不要忽略数字鸿沟问题，如何让每个人“比机器更聪明”？她希望她的学生对世界产生一种更个人化的理解和看法，而这只能发生在像大学这样的地方，在与人类的交流中产生。这样才能避免数字鸿沟，也正是人与人之间的思想交锋，触发了人类的独特性，人类才能够操作人工智能工具，而不会接近于“动物”。马拉引用《纽约时报》的一篇社论表示：“每当我们试图寻找人与机器之间的区别时，实际上发现了人类的动物特征——直觉、情感、爬行动物的特征……不，人类的力量不仅仅存在于此，否则是对人类的彻底贬低。”
注释：
①“塑造人工智能”（Shaping AI）是一个由德国洪堡互联网与社会研究所（Humboldt Institute of Internet and Society）、法国巴黎政治大学媒体实验室、英国华威大学（University of Warwick）跨学科方法研究中心、加拿大蒙特利尔国家科学研究所（INRS Montreal）新数字环境与文化调停实验室以及加拿大康考迪亚大学（Concordia University）算法媒体观察站共同参与的科研合作项目。该项目期望在人工智能的形成阶段，通过创新性的社会、数字与设计方法，来绘制、分析和比较上述四个国家以及三个不同领域（媒体、政策空间和学术研究），预测和理解21世纪人工智能的发展方向和趋势以及可能引起的争论，以期为人工智能向有利于公众利益的方向发展作出贡献。
作者单位：巴黎政治大学新闻中心
来源：《世界教育信息》2023年第5期
世界教育信息
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