生成式 AI 如何改变教育：将知识生产外包给大型科技公司

ChatGPT、Gemini 和 Claude 等生成式人工智能工具现在已被美区各个教育阶段的学生和教师使用。

根据Claude开发公司Anthropic的一份报告，学生与该人工智能工具的互动中，39%涉及创建和改进教育内容，例如练习题、论文草稿和学习总结。另有34%的互动，旨在寻求学术作业的技术解释或解决方案——积极地进行学生作业创作。

对此，大多数学校和大学的应对措施都集中在一些迫在眉睫的问题上：抄袭、评估方式以及就业岗位流失。这些措施包括教授人工智能素养，或为学生开设如何使用和理解人工智能工具的课程。

虽然这些都很重要，但人们忽略的是，不断发展的生成式人工智能系统如何从根本上改变我们与知识本身的关系：我们如何生产、理解和使用知识。

这不仅仅是将新技术引入课堂的问题。它改变了我们对学习的思考方式，挑战了教育的核心理念。而且，它有可能将知识创造的权力，拱手让给那些生产生成式人工智能工具的科技公司。

更大的转变

包括 ChatGPT、Claude 和 Gemini在内的生成式人工智能工具，如今能够创建内容、整合信息，甚至模拟推理。随着这些人工智能系统在课堂和演讲厅的广泛应用，它们开始挑战我们对知识和学习的传统认知。

认识论是研究知识的起源和本质的学科。人工智能认识论在教育领域的应用，意味着要探讨关于知识如何产生的新问题。

从该认识论角度来看，生成式人工智能可以瞬间生成看似权威的任何主题文本。这迫使我们重新思考“原创思维”与“辅助思维”之间的区别。当“来源”是一个基于海量数据训练而成的复杂人工智能系统，而我们又无法完全查看或理解这些数据时，传统的评估信息来源、逻辑推理和权衡证据等技能，都需要重新审视。

这标志着与几个世纪以来建立在人与人之间知识传递基础上的教育方式的根本性转变。生成式人工智能不仅改变了学生学习的内容，而且从根本上改变了他们获取知识的方式。

学生们越来越倾向于通过生成式人工智能对想法的解释效果，来验证想法，而越来越少地通过自己的分析来验证想法。

传统教育依赖于与教师期望学生掌握或理解的内相一致的学习活动和评估。例如，如果目标是培养批判性思维，学生会练习分析文本，并接受分析能力（而不仅仅是记忆力）的测试，以建立深刻的理解。但这种框架假设学生能够通过经验和反思独立建构知识。

生成式人工智能从根本上颠覆了这种模式。学生无需经历传统创作过程中所需的认知过程，就能生成复杂的作品。

如今，学生们正成为机器辅助系统中知识的共同创造者。共同创造意味着这些群体共同协作，以产出学习成果。但当他们之间目标冲突损害教育体验时，就会发生共同破坏。现有的高等教育价值共同创造与共同破坏的研究表明，学生、教育者、管理者和技术提供商等利益相互竞争的各方，正在塑造教育价值。

例如，学生可能追求效率，教育者可能追求深度学习，而科技公司则希望获得参与度指标。这些矛盾既可能提升学习质量，也可能损害学习质量。如今，这一框架同样适用于人工智能的整合。当生成式人工智能帮助学生真正理解概念时，它便创造了价值；而当它提供绕过学习的捷径时，则会破坏价值。教育领域的共同创造并非新鲜事物，但生成式人工智能作为共同创造者，却彻底改变了一切。

人类独立思考能力面临风险

尽管人工智能的变革常被称作第四次工业革命，但更准确地说，它是一场知识革命。当我们不假思索地将思考外包给机器时，我们实际上是将塑造知识的空前权力，拱手让给了那些开发这项新兴技术的科技公司。

科技公司已经通过收集数据，来预测和影响我们的下一步行为，从而将我们的在线行为转化为利润，但我们现在面临着更深层次的问题。如果少数几家公司掌握了知识生产的主要渠道，它们就控制了我们理解世界的方式。它们的算法偏见、训练数据选择和商业动机，将决定哪些信息被生产和传播。

我们并非首次面临这种情况。社交媒体利用我们认知上的弱点，来吸引我们的注意力。但这一次，风险更高。不仅我们的注意力面临风险，我们独立思考的能力也岌岌可危。

这并非关乎传统教育是否依然重要——它当然重要。关键在于，在人工智能的背景下，教育者应该如何定义有意义的学习。

生成式人工智能不仅仅是一个复杂的计算器；它改变了我们对知识的理解。它正在重塑学生对专业知识、创造力和自身认知能力的认知。这将从根本上改变年轻人的思维和学习方式。

教育工作者必须确保以教育智慧而非商业利益为指导，推动这一变革。令人鼓舞的是，这项工作已经启动。一些大学负责任人工智能中心，正在确保教育工作者能够主导这些关键对话，而不仅仅是被动地回应。

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