以下是為AI時代培養(yǎng)學(xué)生的更佳策略

作者：Yascha Mounk2025年11月15日

我們正處于一項革命性技術(shù)普及過程中一個奇特的階段，在這個階段，兩個看似矛盾的事實同時成立：人工智能將改變世界已成定局；而這項技術(shù)的直接影響現(xiàn)在仍然微乎其微，以至于我們幾乎還能假裝這種情況不會發(fā)生。

這一點在大學(xué)校園里體現(xiàn)得尤為明顯。

絕大多數(shù)傳統(tǒng)上用于評估（更重要的是，挑戰(zhàn)）學(xué)生的作業(yè)現(xiàn)在都可以輕松外包給ChatGPT。人文社科課程中最經(jīng)典的作業(yè)——論文，就是個例子。雖然最優(yōu)秀的學(xué)生仍然可以超越AI模型，但技術(shù)進步和普遍存在的成績膨脹意味著，即使是頂尖大學(xué)，那些滿足于A-或B+的學(xué)生也能靠作弊輕松畢業(yè)。

許多理科課程的主要評估方式也面臨類似情況。事實上，在數(shù)學(xué)和科學(xué)奧林匹克競賽中獲得高分的AI模型，可能更擅長回答生物、化學(xué)、物理或計算機科學(xué)課程的習(xí)題集。

大多數(shù)情況下，教授們對這個問題的回應(yīng)是視而不見、置之不理。

有些人完全否認：許多學(xué)者和作家都堅信，聊天機器人仍然存在的缺陷，例如它們?nèi)菀桩a(chǎn)生幻覺，使得它們在完成各種學(xué)術(shù)任務(wù)方面遠不如實際能力強。即便相當(dāng)一部分學(xué)生提交的作業(yè)都是由AI生成的，他們?nèi)匀蛔院赖鼗ハ喟参?，聲稱他們的課程難度太高或太注重人文關(guān)懷，任何機器都無法理解。

有些人很清楚這個問題，但卻不知如何應(yīng)對。當(dāng)你懷疑作業(yè)是由AI完成時，如果不與學(xué)生當(dāng)面對質(zhì)，就很難證明這一點，而當(dāng)面質(zhì)問肯定會非常尷尬，甚至可能引發(fā)正式投訴。即便你最終設(shè)法證明學(xué)生作弊，接下來還有漫長而令人沮喪的官僚程序等著你——最終，學(xué)校管理人員可能只會給予極其輕微的處罰，或者指示教授睜一只眼閉一只眼。

其他評估方式或許是一條出路。但口頭問答和紙筆形式的現(xiàn)場考試已經(jīng)過時了。這些方式很可能激怒學(xué)生，而且無論如何都需要花費更多精力來實施。因此，即使對于那些意識到問題的人來說，最省力的做法仍然是假裝問題不存在。

蘇聯(lián)時期有個老笑話說：“我們假裝工作，他們假裝付錢給我們?！比缃?，許多大學(xué)里的學(xué)生也只是假裝做作業(yè)而已。目前，大多數(shù)教授仍然認真閱讀并點評ChatGPT的作業(yè)；但我懷疑，他們中的一些人會越來越多地選擇將評分工作外包給AI。到那時，校園將進入AI頹廢的新階段：學(xué)生假裝做作業(yè)，教授假裝評分。

然而，否認終究不是長久之計。

未來幾年，人工智能技術(shù)將持續(xù)發(fā)展。那些在高中階段就使用AI工具的學(xué)生將陸續(xù)進入大學(xué)校園。他們將更加熟練地運用這些工具完成傳統(tǒng)作業(yè)，甚至可能借助這些新工具取得令人矚目的成就。屆時，認為現(xiàn)有作業(yè)形式有意義，或者認為大學(xué)GPA能夠有效反映求職者素質(zhì)的說法將不再成立。與此同時，學(xué)生真正理解所選學(xué)科——或者僅僅是成為能夠理性思考世界的健全公民——所必須掌握的一些基本技能也將迅速退化。

高校應(yīng)該如何應(yīng)對？正確的做法是全面擁抱AI工具，還是采取更為激進的預(yù)防措施來阻止其廣泛應(yīng)用？

我越來越覺得答案是：兩者兼有。

任何想要在未來做出真正貢獻的人，無論是在職場還是學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域，都可能需要熟練運用AI工具。因此，大學(xué)的任務(wù)是教導(dǎo)學(xué)生如何最充分、最具創(chuàng)造性地使用這些工具，而許多大學(xué)目前在這方面做得并不好。

即使在AI工具日益強大和普及的世界里，清晰的思維和扎實的寫作能力等基本技能仍然至關(guān)重要。這意味著，AI工具能夠輕易地幫助學(xué)生逃避學(xué)習(xí)這些技能所需的艱苦努力，這對他們的智力發(fā)展構(gòu)成了真正的威脅。

寫論文或許會讓人感覺非?？桃?。當(dāng)然，我們正步入這樣一個時代：許多曾經(jīng)是白領(lǐng)工作所需的寫作任務(wù)，從電子郵件、商業(yè)計劃書到PPT演示文稿，都可以像大學(xué)作業(yè)一樣輕松地外包給AI。有些人可能會因此得出結(jié)論：曾經(jīng)非常重要的學(xué)術(shù)技能（例如寫作能力），已經(jīng)失去了意義。

但這忽略了我早在AI模型出現(xiàn)之前就一直向?qū)W生強調(diào)的一點：寫作就是思考。我們說話時，很容易對尚未完全理解的想法含糊其辭，或者省略一些邏輯步驟。但一旦你試圖將論點訴諸筆端，這些缺陷就會被無情地暴露出來。（事實上，這就是為什么我不相信那些聲稱自己只是寫作能力差的人是在自欺欺人：大多數(shù)情況下，寫作能力差的人之所以寫作能力差，是因為他們沒有認真思考過自己的想法。）

如今，如果你想成為一名成功的藝術(shù)家，你可能很少會花時間畫靜物寫生或創(chuàng)作涉及復(fù)雜透視問題的作品；但大多數(shù)藝術(shù)學(xué)校仍認為，掌握這些技能是教育中必不可少的一部分。寫作等技能也是如此，雖然理論上它們可以外包給ChatGPT：盡管畢業(yè)后你可能不需要直接運用這些技能，但掌握它們將為你提供所需的技能和習(xí)慣，使你能夠更好地理解世界并在其中行動。

這就是為什么大學(xué)需要比現(xiàn)在更加重視基礎(chǔ)技能和新技術(shù)應(yīng)用的原因。未來最有能力做出貢獻的學(xué)生，既要經(jīng)歷過大量不使用數(shù)字工具的傳統(tǒng)論文寫作訓(xùn)練，又要熟練掌握人工智能技術(shù)，從而拓展人類知識的邊界。

目前，大學(xué)正選擇一條危險的中間道路：它們固守舊有的評估方式，仿佛這些方式仍然有效，卻未能充分利用AI的強大功能所帶來的潛力。相反，它們應(yīng)該將不同的評估方式區(qū)分開來：在某些課程和情境下，學(xué)生必須證明自己的智力，而不能使用數(shù)字工具；在其他課程和情境下，則應(yīng)該讓他們掌握使用這些工具的知識和技能，從而最大限度地發(fā)揮其作用。

這就是我希望在下學(xué)期于約翰·霍普金斯大學(xué)開設(shè)兩門本科研討課時嘗試的做法。這是我在該校任教以來，首次進行紙筆形式的現(xiàn)場考試。他們將有三個小時的時間撰寫三篇論文，圍繞課程的廣泛主題展開，以展現(xiàn)他們對課程內(nèi)容的掌握程度以及在沒有任何外部幫助的情況下提出令人信服的論點的能力。但是，對于作為任何高難度本科研討課的最終成果——研究論文，我將鼓勵他們廣泛運用AI。他們需要說明并記錄他們使用AI輔助完成項目的具體方式，我對最終成果的評估將完全基于其是否做出了有意義的學(xué)術(shù)貢獻。

最優(yōu)秀的飛行員既能駕駛技術(shù)含量低的簡單塞斯納飛機，也能操控波音787上的眾多設(shè)備。同樣，未來準備最充分的從業(yè)者、學(xué)者和公民，既能在沒有ChatGPT幫助的情況下獨立思考，也能在適當(dāng)時機熟練借助這些“魔術(shù)師學(xué)徒”的力量。作為他們的老師，我們的任務(wù)就是幫助他們實現(xiàn)這兩點。

本文編譯自substack，原文作者Yascha Mounk

https://yaschamounk.substack.com/p/why-ill-encourage-my-students-to