墨西哥《环球报》9月21日文章,原题:当问题看似荒诞不经:人工智能时代,搞笑诺贝尔奖能给大学带来哪些启示搞笑诺贝尔奖由美国人马克·亚伯拉罕斯于1991年创立,旨在嘉奖那些“乍看令人发笑,之后发人深省”的非常规研究。事实上,它并非表彰劣质、无用或错误的科研,许多获奖作品都是严谨研究。它们通常从稀奇古怪的问题出发,采用严格规范方法,揭示世界出人意料的真相。由此,笔者不禁试问高校:若不只凭表象,而从研究质量评判问题,会怎么样?在人工智能(AI)可秒速生成答案的时代,未来教育的难题或许不再是寻找答案,而是懂得哪些问题值得追问。
2000年,安德烈·海姆博士与同事使用一台超强的磁体让青蛙悬浮在半空中,获搞笑诺贝尔物理学奖;十年后,海姆凭石墨烯研究获诺贝尔物理学奖。这打破了“严肃科研必始于宏大问题”的认知。评判问题不能只看是否滑稽猎奇,更要看能否转化为可验证假设。AI可批量产出问题,大学的使命则应是教会学生筛选问题。
2001年的获奖研究挖鼻孔研究,把人们避而不谈的日常习惯变成了可统计、可分析的研究对象。但高等教育常背道而驰:学生拿到设定好的问题、变量与流程,只需交出标准答案。这可能培养执行者,却未必造就研究者。
许多看似荒诞的研究,背后都遵循发现问题、提出假设、实验验证和分析数据的科学方法。例如,猫咪流变学(2017年搞笑诺贝尔物理学奖获奖研究,从流变学概念出发,讨论猫的物理状态,即物质可以根据时间表现为固体或液体,关键是观察的时间长度——编者注)与鳄鱼赌博实验(2017年搞笑诺贝尔经济学奖获奖研究,核心结论是人在接触鳄鱼产生兴奋感后,会更倾向于冒险下注,赌得更大也输得更多——编者注)展现跨学科价值,现实不按院系划分,大学须把知识碎片重新拼接;口香糖细菌研究(2021年搞笑诺贝尔奖生态奖获奖研究,其团队通过基因分析技术研究了法国、希腊等国的人行道废弃口香糖样本,发现口香糖丢弃后数周内出现多种细菌菌株且可持续3个月——编者注)告诉我们:数据不会自动说话,更多数据不等于更多知识,研究始于向数据发问。
这些研究共享同一科研逻辑:观察、好奇、提问、方案、数据、分析,接受证实或推翻。生成式AI可批量生成问题,但机器生成与发自内心探究存在本质鸿沟。
搞笑诺贝尔奖提醒着我们,有价值的问题常诞生在意想不到之处。大学应教学生换眼光看现象,把好奇心转化为知识。算法时代应培育的素养包括:何时核验、何时要求证据、何时提出机器无法回答的问题等。技术可加速知识产出,却不能替人类决定什么值得探究。工具会迭代消亡,恒久不变的是观察、发问、论证、测量、怀疑、再追问。大学不必与AI比拼答案,而要培养人能与AI一同思考、质疑AI。(作者豪尔赫·霍埃尔·雷耶斯·门德斯,李迅典译)
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