作者：上海市教育委員會副主任 倪閩景

我們麵臨的ChatGPT，到底是什麼？

　　ChatGPT是一個應用人工智能產生內容的應用係統，核心是一個快速進化中的數字大腦。

　　2015年鋼鐵俠馬斯克和一個叫奧特曼的年輕人成立了OpenAI公司，一開始就聚焦在AGI(Artificial general intelligence,通用人工智能)上，研製像人一樣學習和思考的機器。他們基於可以進行並行數據計算和訓練的自我注意力機製變換器模型(transformer)，推出了生成式預訓練變換器GPT(Generative Pre-trained Transformer)，對人類文字語言和自然語言進行理解和處理。

　　與以往的分析式人工智能(利用機器學習急速學習數據分布，實現分類、預測等任務)相比，ChatGPT實現了生成式人工智能，在學習歸納數據分布的基礎上同時學習數據產生的模式，用自編碼器創造數據中不存在的新樣本。

　　2018年6月，擁有1.17億參數的GPT1啟動，以往的人工智能機器學習要對學習內容事先要做標記，但GPT1可以對未標記文本的不同詞料庫進行語言模型的生成性預訓練，然後對每個特定任務進行區分性微調，實現無監督訓練和有監督微調相結合的語言理解任務。

　　這有點像我們嬰幼兒期，對看見聽見觸摸到的世界進行觀察，並在人的大腦中生成連接，父母親對其理解進行引導和糾正。

　　2019年2月，擁有15億個參數的GPT2啟動，實現了無監督的多任務學習者，因為在前期大量學習的基礎上，這個數字大腦已經有了一定自我糾偏能力。GPT2開始訓練的數據取自於著名社交站點Reddit上高讚的文章，累計有約40GB的800萬篇文章。

　　結果，除了理解能力外，GPT2在文本內容生成方麵表現出了強大的天賦：閱讀摘要、聊天、續寫、編故事，甚至生成假新聞、釣魚郵件或在網上進行角色扮演等等通通不在話下，就好比形成了beplay體育手機階段孩子的大腦。

　　GPT2最大進步是通過海量數據和大量參數訓練出來的模型可遷移到其它類別任務中，而不需要額外的訓練。

　　2020年5月，擁有1750億參數的GPT3啟動，利用前麵過濾形成的45TB的壓縮文本，開始了大規模的機器學習，把能獲取的人類書籍、學術論文、新聞、高質量的各種信息作為學習內容，並形成了根據人類反饋的強化學習方案RLHF(reinforcement learning from human feedback)。這個時候的GPT已經達到了大學生的思考能力，關鍵是它還能自己創編新的知識。

　　2022年11月30日，ChatGPT開放公眾測試，真正實現了完全自主利用人工智能技術來生成內容(AI Generated Content，簡稱AIGC)，包括代碼生成、視頻生成、文本問答、圖像生成。

　　所以，ChatGPT絕不是一個聊天機器人，也不僅僅是擁有強大算力和優秀算法模型的機器，它是活的，是一個不斷進化的數字生命體，它已經擁有了幾乎人類所有知識的總和，而且擁有三項超乎想象的能力——數字內容孿生能力構建現實世界-虛擬世界映射；數字編輯能力打通現實世界虛擬世界交互通道；數字創作能力從數據理解走向數據創作。

ChatGPT對教育會產生什麼影響？

　　ChatGPT首先引起顛覆的是網絡搜索，它不像Google和百度那樣，通過對全球網頁的智能篩查來提供搜索者可能需要的內容，而是能夠理解搜索者真實需要，用自己掌握的全部知識，來生成全新的、甚至是獨一無二的為搜索者準備的答案。

　　但是，這種無所不能的回答方式，可以幫你解決一個小程序的編碼，可以幫你進行市場分析，可以幫你設計一個活動方案，可以幫你解決一個法律方麵的棘手問題……幾乎一般性的白領工作可以全部勝任，但它隻要每個月付20美元，就可以24小時為你工作!

　　幾十年來，上海高校畢業生就業去向曆來排名第一的製造業，現在已經跌落到第二，無人工廠越來越多，人工智能大規模替代藍領工作，已經成為事實。

　　在服務業方麵，人工智能也大規模開始替代人的工作，不僅僅是無人麵條店、咖啡店，有了ChatGPT，谘詢、設計、翻譯、法律服務等方麵服務工作也岌岌可危。這不得不讓我們對教育的基本功能引起反思。

　　打個比方，我們原來去駕校學車，學手排擋，適應的是機械化；現在我們去駕校學車，學自動擋，適應的是電氣化；如果無人駕駛來了，我們還要去駕校學車嗎？如果生產車子和修車都人工智能化了，我們還要這樣的職業教育嗎？如果設計車子的工作都被替代了，那我們人究竟能幹啥？

　　實際上人工智能、元宇宙、ChatGPT等都是雲計算、大數據、5G、區塊鏈等新技術的應用，不久的將來還會有匪夷所思的技術被發明出來，人類進入了物質世界、精神世界、數字世界協同進化的新世界。

　　如果說無人工廠、無人駕駛實現了程序性智能控製，元宇宙開啟了生活和工作環境的數字世界，那麼ChatGPT構築了一個有學習能力和創造能力的矽基生命體，假如ChatGPT與數字人協同，就會出現數字詩人、歌手、科學家，假如與美國波士頓動力研發的機器人協同，那就會出現無所不能的真實的智能機器人，你會擁有十分聰明的機器人同事，也會有無所不知的智能老師。

　　就教育行為本身而言，以知識傳遞為核心的教育模式更是被逼入牆角。

　　一方麵ChatGPT幾乎能回答所有學生問的問題，而且能因材施教，那我們的教師還有沒有存在的價值；

　　另一方麵既然這些知識可以如此方便地獲取，那我們的孩子花那麼長時間去學習、去做題究竟有沒有意義？我們的孩子究竟要學習什麼才是最迫切需要的？

麵對ChatGPT的挑戰，教育怎麼辦？

　　要回答這個問題，有必要對人學習最基本的幾個概念進行一下闡釋。

　　首先是學習的目的：從個人而言，教育是為了個人的生存、幸福和發展，從人類角度而言，教育是為了人類的延續和發展。

　　第二是理解學習的本質：學習從生理學本質上看是塑造每個人大腦神經元的連接，這些連接代表了我們每個人掌握的知識與技能，也代表了每個人的思維方式；同時學習從社會學角度看，其本質同時也在塑造人與人之間的連接。可見，我們學習的結果一方麵是擁有了自己能思考的獨一無二的大腦，另一方麵是形成了可依賴的人際關係。

　　第三是學習的過程：個人在各種環境中通過閱讀、提問、參與課堂、與人交流、動手實踐來獲取知識、習得技能，在互動中形成基本社會關係和組織規範。這些基本的教育要素是基本穩定的，是超越技術之外的，因此學習是人最基本的屬性，無論科技如何發達，人的學習需要總是存在的。

　　但是，技術對學習內容、學習方式、學習環境會產生深刻影響，那麼教育的形式、內容和目的也會有重大的調整。ChatGPT出現，應該是教育自身改革的一次重大機會，因為如果傳統的教育方式不改變，教育是不可能靠屏蔽ChatGPT來維持下去的。

　　教育改革急需要在以下三方麵做重大調整。

　　一是教育的首要目標是培養能獨立思考和有正確價值判斷能力的人，而不再是獲取特定的知識。

　　當然知識學習作為大腦連接最重要的線索依然重要，關鍵是哪些知識是最重要的，這是一個關鍵問題。

　　這些知識應該是能適應這個快速發展的世界，能夠為未來世界發展做出貢獻的基礎，因此我認為最基礎的人文、科技和數學知識依然重要，因為其中蘊含了大量價值判斷、思維工具和解決問題的方法，同時編程思維、模塊思維、批判思維的學習內容急需要補充。

　　二是教育的方式方法需要有重大調整，其主要的方向是要用ChatGPT等學習工具來協同改進教育教學方式，而不是回避與恐懼。

　　人類會使用工具是人類快速進步的原因，實際上ChatGPT是一種全新的知識工具，從這個意義上來說和我們幾千年依靠的書本、圖書館並沒有兩樣，基於這樣強大的知識工具來學習，我們的孩子們應該學得更好。如果擔心孩子們依賴它不會思考了，要麼是我們教的內容沒有價值，要麼是我們沒有理解在簡單思考基礎上還有更高級的思考方法需要我們教育者去開拓。

　　我們完全不必焦慮將來孩子的工作被人工智能替代，因為對人類的文化進化來說：新技術總是以淘汰老的生產方式來淘汰舊勞動，但是新技術總是以創生新的人類需求來創造更多新勞動。

　　對每個人來說：新學習總是以形成腦神經元的新連接來學會舊知識，但是舊知識在大腦中的神經元連接會突然拚接成新的腦神經回路來創生新知識和新觀念。

　　三是超越知識學習，更加關注學習的品質。

　　真正好的學習從某種程度上來說是求慢而不是求快的，隻有慢才能鍛造思維深度，才能在與人交往中鑄造深度的人際關係；

　　是求難而不是求易的，隻有挑戰才能激發學生學習的動力；

　　是求少而不是求多的，隻有少才能有閑暇時間來發展自己的個性，形成多樣化的大腦；

　　是求拙而不是求巧的，唯有求拙才能培養一個人的鑽研精神和韌性。

　　一個人真正能夠成功，靠的是學習的專注力，能夠從興趣上升到誌趣，並成為充滿個性特質不一樣的人；靠的是責任心和韌性，碰到困難不屈不撓、堅持不懈；靠的是良好的人際關係和協作精神，在關鍵時能夠得到團隊的支撐和幫助。

　　這些學習品質，從來和技術無關，當然也和這個突然跑進瓷器店橫衝直撞的公牛——ChatGPT毫無關係。

　　如果一個教育人理解這個道理，那麼也就知道在這個新事物層出不窮的世界裏，如何保持教育定力，堅持改革方向，真正為我們的孩子提供適切、有意義的教育。