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人民锐评:当AI成为“标配”,大学该教什么

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本文转自:人民网-观点频道

常言道

这个开学季,北大、复旦、南科大等多所高校校长,在新生开学典礼上不约而同提到AI,呼吁大家避免过度依赖AI,警惕“认知卸载”“虚假掌握”“思维外包”。

这些提醒并非多虑。一项对全国400余所高校1953名本科生的调查显示,AI工具使用率已达99.18%,超过六成学生对AI使用的合理边界感到困惑,不到三成表示学校提供了系统的AI相关课程。

当下,再争论大学生该不该使用AI,已经落后于现实,需要厘清的是“代劳”与“代想”的边界。程序可以让AI辅助编写,数据可以请AI辅助分析,但哪里可能出错、结果能不能使用、出了问题由谁负责,则不能由AI代劳。

说到底,可以借助AI处理一些重复性、标准化的工作,但不能把思考乃至能力形成的过程也一并外包。

AI与搜索引擎不一样的是,它会重新组织和生成内容,再形成一套形式严谨的答案。面对表达流畅、结构清晰的AI回答,人很容易放松核验,把“像答案”当成“真答案”。

AI提高了生成的效率,却没有降低审核的门槛;创作一个“成品”的难度低了,却不代表选择、鉴别和把关不再重要。

这也倒逼大学改变教学方式。过去,教师看到一篇结构完整的论文,大体还能据此判断学生的学习效果。今天,仅凭成品越来越难作出这样的判断。

学生花一个下午读懂一篇难懂的文献,反复修改一段论证,为了一个数据查上几种材料,与同伴争论一个观点,这些看似可以被AI省掉的时间,本身就是训练,就是能力形成的过程。

因此,当AI能够迅速生成“答案”,问题的提出、意义的构建、价值的判断就显得更加重要。

新的工具怎么用,老的训练怎么留,新旧之间如何衔接,哪些环节可以使用AI,哪些必须独立完成,应当讲清楚;考核也不能只验收成品,还要看学生怎么提问、怎样找证据、为什么修改、能不能解释自己的结论。

这样做,并不是不给AI设防,而是重新确认大学应该教给学生什么。专业知识当然有价值,但仅仅知道得多还不够。

今天的大学,还需要教会大学生具有发现问题的能力,能从信息海洋中作出选择,识别似是而非的说法;具有更强的想象力和创造力,以新的联想和逻辑建构来调动AI;具有健康的价值观和审美,能够对是非对错、善恶美丑做出正确判断;懂得担当负责,机器可以给出十种方案,最终作出选择、承担责任的只能是人。

我们谈人工智能,注意力常放在“智能”两个字上,总希望它再聪明一点、再快一点,最好一句指令就给出终极答案。其实,人工智能能发挥多大作用,取决于前面的“人工”——人提出什么问题,提供什么材料,设定什么边界,怎样核验结果,又把结果用于什么地方。

“算法”越强,“写法”越不能丢。好的教育,应当让学生借助“算法”提高效率,又在一次次真实训练中练出自己的“写法”。工具越是聪明,越要防止学习变成“无人驾驶”。

方向盘终究要握在人手里。(执笔:程诚 )

(来源:人民日报评论微信公号)

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