浙江大学人工智能研究所所长吴飞：未来将是人和人造物共同进化的时代

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文/《在线学习》主笔 何曼

作为引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，人工智能催生了大批新产品、新技术、新业态和新模式。日前，全新的聊天机器人模型ChatGPT因其强大的语言理解和文本生成能力，引发自“阿尔法狗”后大众对人工智能的第二波关注高潮。

据悉，ChatGPT既可以为学生学习提供诸多服务和帮助，又可以为教师教学提供有效支持，还能为优化教学评价提供技术辅助；与此同时，它的弊端也逐渐暴露出来，比如会给抄袭、作弊提供便利，可能让学生沦为技术的“奴隶”等。

ChatGPT会成为教育的敌人还是朋友？面对以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术的崛起，未来教育将面对何种挑战，又该如何应对？本刊专访人工智能专家和十余位教育技术专家学者，试图更全面地呈现和回答这些问题。通过访谈式调查研究，本刊发现：我们要科学地认识ChatGPT，辩证看待它的可为与难为，强化学生独立思考和判断能力的培养，找准教育与人工智能之间的关系，拥抱创新，让技术与教育深度融合。

专家视点

浙江大学人工智能研究所所长吴飞：未来将是人和人造物共同进化的时代

ChatGPT源于以深度学习为代表的人工智能技术的长期积累。它因人而生、因人反馈而演进，所以在科学认识与应用的基础上，教育应强化对学生独立思考和判断能力的培养。

浙江大学人工智能研究所所长吴飞

以ChatGPT为代表的人工智能发展到了什么阶段？它有怎样的应用价值？教育又应如何科学看待和应对？针对相关问题，浙江大学人工智能研究所所长、计算机科学与技术学院教授吴飞给出了自己的思考与看法：ChatGPT的成功并非一蹴而就，而是源于以深度学习为代表的人工智能技术的长期积累。“我判断，以ChatGPT为代表的大模型可能成为人工智能时代一种新的信息系统入口和知识调用方式，是人工智能赋能社会发展和经济进步的重要方式。”

ChatGPT是人工智能技术的长期积累

对于ChatGPT是什么？吴飞给出这样的解释：ChatGPT模型的发展历程横贯早期神经网络技术、以循环神经网络为代表的序列学习技术、以自注意力机制为核心的Transformer架构，以及受强大计算资源支持的语言大模型研究。因此，ChatGPT的成功并非一蹴而就，它的技术路线是“以数据驱动为核心的连接主义AI（深度学习）、以反馈控制为核心的行为主义AI（强化学习）、以逻辑推理为核心的符号主义AI”三大“主义”的结合。“可见，ChatGPT是对现有人工智能方法和技术的创新性整合，其本质是基于‘共生则关联’思想对海量数据进行深度学习，挖掘出关联统计性，形成合成语言语境下的对话能力。”

上一轮掀起人工智能狂欢的，是人工智能“阿尔法狗”（AlphaGo）以4：1战胜世界顶级围棋棋手李世石。吴飞认为，相较于“阿尔法狗”，ChatGPT的特殊之处在于商业化应用、不开源。由于后者基于深度神经网络模型，所以这一数据驱动学习机制不可避免地存在不可解释、数据依赖和逻辑推理弱等不足。忽视这些不足，可能会给全面认识ChatGPT带来一定的困扰。“如ChatGPT像模像样地回答‘林黛玉倒拔垂杨柳’这样啼笑皆非的问题，就是缺乏常识下对数据进行机械式硬匹配所致。”

吴飞认为，当前我们还在通过Windows或者iOS这样的操作系统来访问信息世界，也许今后ChatGPT将会取而代之，成为人工智能时代一种新的信息系统入口。此外，由于ChatGPT学习了单词与单词之间的关联统计关系，形成了概率知识图谱，所以未来还可能成为一种新的知识调用方式。

教育应强化培养人类的特有思维

有人担忧ChatGPT等人工智能模型会代替学校教育。在吴飞看来这不太可能。但他认为，低年级学生过早接触ChatGPT的确会有“玩物丧志”的风险。学生的思维能力一定要经过训练培养。在其思维形成之前，如果过早享受ChatGPT带来的便利，而疏于在好奇心驱动下探索学习，忽略对逻辑推理能力的培养，无异于“自废武功”。

吴飞强调，在特定知识越来越容易获得的当下，学校要更加重视对超越ChatGPT的思维、能力的培养。一是批判性思维。恰当使用人工智能工具可为教育目标的实现提供便利。对ChatGPT所合成的答案，我们要进行质疑、判断和推理，而不是不假思索地全盘接受。二是计算思维。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。学生科学或技术教育中最有价值的收获是终生可用的通用心智工具。三是科技伦理。ChatGPT的关联学习能力很强，却缺乏对公理的坚持。当你试图诱导它犯错时，它很容易发生“信念屈服”，从而产生“虚假关联”。要强化科技伦理教育，从而弥补机器带来的潜在的伦理风险。

科学认识与应用人工智能技术

有人探索梳理了ChatGPT的21种功用，甚至认为其用途无穷无尽；也有人觉得人工智能是未来科技的发展重点，ChatGPT只是其应用场景之一。

对此，吴飞称，在“数据是燃料、模型是引擎、算力是加速器”的驱动下，以深度学习为核心的人工智能正成为一种通用目的战略技术。但是也必须承认，任何一种通用目的技术在赋能社会发展过程中都要花费较长时间才能对生产率产生实质影响。如瓦特改良蒸汽机100年后，蒸汽机对劳动生产率的贡献才达到顶峰；发电机在发明40年后才带来实质性的生产力提高。其原因在于通用目的技术需要与其他行业、领域和其他技术更加紧密结合，才能产生巨大力量。

“人工智能是人类的帮手，使人类从繁冗工作中解放出来，进而投入到需要独立思考、综合判断、创新思维的工作中。”吴飞特别强调，人工智能还处于不断发展和进步的阶段，我们要警惕将“人工智能等同于人类大脑”的不切实际之举和“人工智能超越人类”的杞人忧天之举，也要认识到目前人工智能还处于完成特定任务的“就事论事”阶段，迈向通用人工智能是人类今后面临的巨大且长期的挑战。

“ChatGPT因人而生、因人反馈而演进，人和人造物协同迸发出赋能之力。”当前是我国加强人工智能布局、收获人工智能红利、引领智能时代的重大历史机遇期，如何在人工智能蓬勃发展的浪潮中选择好中国路径、抢抓教育机遇等，需要深入思考。吴飞称，正如中国工程院院士潘云鹤在其撰写的人工智能科普读物《走进人工智能》序言中所说，“未来将是人和人工智能共同进化的时代。科学普及将人类进化中知识累积转化为人和人造物的力量”。

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来源丨《在线学习》杂志2023年4月刊（总第91期）

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