大学生用GPT-3写论文遭重罚,拒不承认!大学论文已「死」,ChatGPT或引发学术圈大地震

  新智元报道

  编辑:Aeneas

  ChatGPT 出炉后,引发了学术界的大恐慌,写论文这么溜的 AI 机器人,真的不会被学生滥用?

  ChatGPT 诞生之后,用自己强悍的文本创作能力,不断刷新着我们的认知。

  AI 即将给大学校园带来怎样的爆炸性改变?似乎还没人做好准备。

  Nature 已经发文,担心 ChatGPT 会成为学生写论文的工具。

  文章链接:https://www.nature.com/articles/d41586-022-04397-7

  无独有偶,一位加拿大作家 Stephen Marche 痛心疾首地呼吁:大学的论文已死!

  用 AI 写论文,太容易了

  假设你是一位教育学教授,你为学术布置了一篇关于学习风格的论文。一位学生提交了一篇文章,开头如下:

「学习风格」的构建是有问题的,因为它无法解释学习风格形成的过程。有些学生可能会因为自己独特的经历,而形成一种特殊的学习方式。其他人可能会通过尝试适应不太适合他们需求的学习环境,来形成特定的学习方式。最终,我们需要了解学习方式与环境和个人因素之间的相互作用,以及这些因素如何影响我们的学习方式和我们体验的学习类型。

  通过还是不及格?A-还是B+?

  如果你最终得知,这个学生压根就没亲手写过这篇文章,你又会给出怎样的成绩?

  实际上,这篇文章是一位英国教授 Mike Sharples 用 GPT-3 来生成的。

  对于 GPT-3 的这篇大作,Sharples 认为已经达到了研究生的水平。

  Sharples 教授希望,自己的这个尝试能敦促老师们「重新去思考教学和打分」。

  他说,AI 会成为学生作弊的工具,当然,它们也可以成为强大的助教,或提高我们创造力的工具。

  学生:用 AI 写论文,不算作弊

  在今年 5 月,就发生过一件颇有争议的事。

  新西兰的一名学生承认自己是用 AI 来撰写论文,不过,他是把它当作语法和拼写检查的工具。

  因此,这名学生受到了处罚,但他很委屈。

  「我是个好学生,我去上所有的课,听所有的讲座,读了所有阅读材料,但就因为我没有足够雄辩地写作,就判定我该受处罚,这是不对的。」

  的确,很多使用 AI 做作业的学生并不觉得自己在作弊,因为通常大学的学生指南里只会规定:不能让别人代写作业。但 GPT-3 不是「别人」,它是一个 AI。

  AIGC 令人惊叹,也令人害怕

  现在,没人可以忽视这一点:AIGC 的宇宙正在快速膨胀。

  去年 12 月,OpenAI 发布了一个名为 ChatGPT 的高级聊天 AI,它在互联网上掀起了新一轮惊叹的浪潮。

  谷歌发布了新的应用,这些应用允许人们用文本描述概念,并将它们呈现为图像。

  创意人工智能公司 Jasper 在 10 月份获得了 15 亿美元的估值……

  现在,离学生们自己找到文本生成器的时间,不会太长了。

  人文教育会迎来怎样的改变?

  在人文教育中,论文——尤其是本科论文——一直是核心。

  就是通过论文,我们去教学生们应该如何研究,如何思考,如何写作。

  而现在,这个传统即将被彻底颠覆。

  上周,多伦多大学的副教授 Kevin Bryan 在推特上,对 ChatGPT 的出现表示震惊:「你不能再布置带回家的考试或家庭作业了……即使在涉及跨领域知识的特定问题上,ChatGPT 的回答都太棒了。」

  显然,构建语言技术的工程师和教育工作者,都还没有为 ChatGPT 造出的后果做好准备。

  长期以来,人文主义者和技术专家之间一直存在鸿沟。

  在 1950 年代,C. P. Snow 发表了他著名的演讲,随后发表了论文「两种文化」,将人文和科学共同体描述为两个彼此失去联系的部落。

  「人文知识分子在一极,科学家在另一极,」Snow 写道。

  「两者之间存在相互不理解的鸿沟——(尤其是在年轻人中)他们会充满敌意,彼此厌恶,但最重要的是,他们之间缺乏理解。他们对彼此有一种奇怪的扭曲形象。」

  Snow 的论点是对一种知识世界主义的呼吁:文人忽视了热力学定律的基本见解,而科学家们忽视了莎士比亚和狄更斯的荣耀。

  而 Snow 发现的这种裂痕,恐怕只会越来越深。

  在现代的科技世界中,证明人文教育存在价值的证据,正在逐渐流失。

  SBF 和马斯克的傲慢

  Sam Bankman-Fried 是加密货币交易所 FTX 的创始人,他在几天内失去了 160 亿美元的财产——他就是一个以骄傲著称的文盲。

  「我永远不会打开一本书,」他曾对一位采访者说。「我不是说没有一本书值得一读,但我差不多就是这个意思。」

  马斯克和推特就是另一个很好的例子。

  马斯克有一个完美运转的工程师头脑,但他处理相对简单的文学概念时,比如模仿和讽刺时,就显得相当笨拙,连带着我们这些看客都觉得痛苦。

  当然了,他那么忙碌的头脑里,可能从未想过这些概念,也没有想过人其实有很多事情需要考虑。

  现在的年轻男女们正在重塑社会和历史,然而,在这个充斥着社交媒体的时代,他们对社会和历史问题都表现出了非同寻常的无知。

  马克扎克伯格似乎读过很多关于凯撒奥古斯都的文章,但他也应该读读 17 世纪的欧洲对小册子印刷机的监管——它可能使美国免于社会信任的毁灭。

  我们所见证的这些失败,并非源于吝啬甚至贪婪,而是源于故意的遗忘。

  工程师们没有意识到人文主义问题——比如解释学、言论自由的历史偶然性、道德谱系——是具有真实后果的真实问题。

  没错,每个人都有权对政治和文化发表自己的看法,但意见不同于有根据的理解。

  如果把复杂的问题,当作对每个人都显而易见的问题,无疑会走向灾难——很快,你就会损失数十亿美元。

  人文学科在「软自杀」

  因为技术专家忽视了人文主义问题,因此人文主义者以「软自杀」的方式,去迎接过去 50 年的技术革命。

  截至 2017 年,英语专业的人数自 1990 年代以来几乎减半。

  仅自 2007 年以来,历史专业的入学率就下降了 45%。

  不用说,人文主义者对技术的理解充其量是片面的。

  但更重要的是,尽管技术改变了周围的整个世界,人文学科几十年来并没有从根本上改变他们的方法。

  他们仍在像 1979 年那样,让元叙事爆炸,这是一种充满自我挫败的练习。

  在以技术为中心的世界中,语言很重要,声音和风格很重要,口才研究很重要,历史很重要,道德体系很重要。

  但这就要求人文主义者去解释它们为什么重要,而不是不断地破坏他们自己的知识基础。

  人文学科给学生的承诺是:一个通往无关紧要的、自我消耗的未来的旅程;与此同时,他们想知道为什么入学率在下降。

  近一半的人文学科毕业生后悔自己选择的专业,这有什么奇怪的吗?

  人文学科在技术世界的价值

  我们可以从乔布斯和马斯克的区别,看出人文学科在技术世界中的价值。

  史蒂夫·乔布斯时常强调,Apple 的成功在很大程度上归功于他在里德学院辍学时,在那里玩的莎士比亚和现代舞,以及那个著名的为 Mac 的设计提供了美学基础的书法课。

  「我们这个行业的很多人,都没有足够多样化的经历。所以他们没有足够的点来形成连接,他们最终得到的,是非常线性的解决方案,而没有对问题的广泛看法,」乔布斯说。

  「对人类体验的理解越广泛,我们的设计就会越好。」 苹果是一家人文科技公司。它也是世界上最大的公司。

  尽管人文教育具有明显的价值,但它的衰落仍在继续。

  10 年来,STEM 高歌猛进,人文学科在崩塌。

  计算机科学专业的学生人数,现在几乎与所有人文学科的学生人数总和相同。

  工程师和人文主义者都需要彼此

  而现在,又有了 GPT-3,有了 ChatGPT。

  自然语言处理给学术人文学科带来了一系列前所未有的问题,这个学科已经岌岌可危:人文学科是根据论文来评判本科的生。他们根据论文的作文授予博士学位。

  当这两个过程都可以自动化时,会发生什么?

  根据我作为前莎士比亚教授的经验,我认为学术界需要 10 年时间才能面对这个新现实:学生需要两年时间才能弄清楚技术,教授需要三年时间才能认识到学生正在使用该技术 ,然后是五年的时间,让大学管理者决定该做些什么。

  教师已经是世界上工作最过度、报酬最低的人群之一。他们已经在处理危机中的人文学科。而现在这样的改变,更令他们值得同情。

  然而,尽管目前存在巨大分歧,但自然语言处理将迫使工程师和人文主义者走到一起。

  不管发生什么事,他们都将需要彼此。

  计算机科学家将需要基本的、系统的基础人文主义教育:语言哲学、社会学、历史学和伦理学不再是有趣的理论。

  它们对于确定聊天机器人的道德和创造性使用至关重要。

  人文主义者需要了解自然语言处理,因为它是语言的未来,但也因为这里不仅仅存在破坏的可能性。自然语言处理可以阐明大量的学术问题。

  它将澄清分类和文学年代的问题,这是任何设计出来的系统都无法解决的。

  例如,大型语言模型中的参数,要比确定莎士比亚创作了哪些戏剧的系统复杂得多。

  它甚至可以允许某些类型的修复,通过文本预测模型填补损坏文本中的空白。

  它将重新表述文学风格和语言学的问题。

  如果你能教一台机器像 Samuel Taylor Coleridge 那样写作,那台机器一定能够以某种方式告诉你 Samuel Taylor Coleridge 是如何写作的。

  人文主义与技术之间的联系,将需要具有广阔视野和超越其领域的兴趣的人来完成。

  在存在合作空间之前,双方都必须迈出对受过高等教育的人来说最困难的一步:了解他们需要对方,并承认他们其实是无知的。

  这很难,但这真的是智慧的开端,无论我们碰巧生活在哪个技术时代。

  参考资料:

  https://www.theatlantic.com/technology/archive/2022/12/chatgpt-ai-writing-college-student-essays/672371/