AI在一个人的成长道路上,到底扮演了什么角色

本文有个前提:黑客帝国这种科幻式的ai全面统治世界不考虑。一是这种预设我自己不信,二是就算发生了你也没辙,总不见得现在就不活了。先从ai不会全面统治世界这个前提出发,看看人类还能干点什么,这比较务实。

始于2017年的云谷学校,是一所涵盖幼儿园、小初高三部的15年制的民办学校,由阿里合伙人投资创办。

马云是最重要的创办人,他对学校教育的兴趣与关心,极有可能来自于他创建阿里前作为一名英语老师的经历。

26年开学前一天,马云与阿里和蚂蚁最核心的管理团队(包括阿里巴巴集团主席蔡崇信、CEO吴泳铭、风险委员会主席邵晓锋、电商事业群CEO蒋凡,蚂蚁集团董事长井贤栋和CEO韩歆毅来到该学校,与校长老师们交流AI话题。既然在学校,自然重点就是AI与教育。

核心管理层“罕见聚齐”,马云等人都发表了一些蛮有趣也颇有洞察或共鸣的看法,而作为一个从教20年的教师,也想结合一下自身聊聊。

这是我构建的一张关于“成长”(有时候你也可以视为学习、或者教育)的结构图。制作这张图的思路起点在于一句很有名不过略显夸张的话:人教人教不会,事教人一遍会。人教人其实就是属于“知识/信息”这个框。

很多年以前我半开玩笑地说,人类文明就建构于两个词上:好奇与懒惰。懒惰属于开玩笑式的,意思就是想省力想提效,属于功利层面的。好奇不是开玩笑式的,但很多技术的源头,其实没有什么功利目的,纯兴趣。笼统来说,都是出于好奇(我怎么样才能更省力一点,也算好奇层面)。

所以,当吴泳铭说,未来人和机器的区别在三样东西:好奇心、共情力和体力。关于好奇心我有极大的共鸣。好奇心最重要的具象表现,就是提出问题。哪怕一开始是一个很蠢的问题。

有些事,是比较浅层的好奇。比如说最近的中东局势,我有个朋友用了AI的深研模式,让其输出了一篇关于三教(犹太教、基督教、伊斯兰教)的文章,然后如是说道:“就是给5岁孩子简要的介绍这些宗教的事儿,然后现在基本能改善刚才看诸位的对话,汉字都认识,意思不懂的境况了……”——不仅大人得到了一番普及,孩童也知道个皮毛了。

这类好奇的解决,没有下一环。如果对AI的输出,还有进一步的问题,可以多轮互动。但总体说来,都只是信息层面的。

非要打个比方的话,相当于一种“读万卷书”式的练习。就算是读了一百万字,依然还是仅在纯信息层面。当然,所谓“开卷有益”,总是知道比不知道的好。

而真实世界的历练,读万卷书是不够的。

我甚至可以这么说,纯接受比特信息,共情力都很难获得真正的培养。

比读万卷书更重要的,是行万里路。我把后四个字理解为在真实世界里去行动——即经历与体验。具体而言,则包括执行一件事、沉浸一个环境,乃至发明创造一个东西,等等。

这种真实的经历与体验,需要知识与信息的指导——到目前为止,ai可以起到很大的帮助。比如,一个留学生可以用ai指导自己做一份番茄炒蛋,而完全不用不顾时差地把半夜睡梦中的老父母叫醒。

(2017年,招商银行一支“世界再大,大不过一盘番茄炒蛋 ”的信用卡广告,年轻留学生叫醒半夜三更的父母起来指导他做番茄炒蛋,引发了当时很大的争议。)

事实上,对于大多数人而言,纸面信息(今天可以说是比特信息)只是工具。教育也好学习也罢,并不是目的。真实的行动,才是目的。

有些事,还需要行动后进行小结复盘,这个时候又需要外部知识的介入,以校正行动的方向,再次激发好奇,再次行动。

这就是我个人画出的成长路线图。

包括马云在内的几乎所有人,都承认,AI的冲击很大。在教育成长上,我所注意到的,就是“知识与信息”的获取所带来的冲击。

从口耳宣传的人际传播,到书本记录的大众传播,再到比特世界的数字传播,这个趋势告诉我们,知识与信息的传播,无论在空间还是时间上,都变得越来越快。

同时,记忆的重要性,已经让位于“理解”与“联想”——这是基于理解的举一反三,或者知识点串联。搜索引擎已经让“记忆”迅速显现,而与AI的互动,更是让这种记忆变得唾手可得:你完全可以用一点点边缘性质的信息碎片,从AI中快速获得整块记忆。

死记硬背的意义虽然并不为零,但显然越来越低。需要反复去行动,来夯实对知识记忆的理解。

马云在云谷学校里这么说:

“死记硬背的时间,刷题的时间可以释放出来,用来培养创造力和想象力。孩子们可以有更多时间来玩,来学习音乐、绘画、运动,从中学会分享、学会感受和体验,学会倾听、学会理解…… ”

我对于我自己中小学学习的记忆,与当下的中小学教育很显然有着显著的差别。

当然书本教育课堂学习是重头,但我小时候依然有着大量的所谓“课余时间”。小学里每学期都会实打实拉出去春游秋游(放课一整天),中学里有着重要的以班级为单位的篮球赛事,作为班队主力,校队替补,其实是有些风光的。

尤其是在高中阶段,有高一学军、高二学农、高三学工。几十年后同学聚会,相当多人依然都还记得学农——去乡下种田——期间发生的张三李四的一些著名糗事。

今天的小孩教育,不得不说,这些事儿基本归零。至少我儿子的十二年中小学经历,我从来不记得他有过我小时候那些所谓课外活动。

教育要从纯书本知识获取,转变为行动的增加。

—— 首发 扯氮集 ——

AI“入侵”课堂,我如何与学生周旋——一个大学老师的心路

国内ai领域的竞争,现在已经到了在用户端激烈厮杀的阶段——也就是各厂开始拼大面积规模化的应用阶段。

教育,显然就属于这个领域。中国家长们,下一代教育问题,始终是可以排入前三的重大议程。所以,阿里千问发了点力,比如你现在就可以用这个产品获得基础教育各科目的真题了——我那位生于非典考于新冠的儿子读中学的时候,确实想要真题,不是点两下就能唾手可得的。

21日,我参加了一场阿里千问组织的主题围绕在学生能不能用ai的讨论会,聆听学习了到场嘉宾们的看法——有些还属于姿态客气委婉但观点实则完全针锋相对的发言。毕竟,ai潮才来几年光景,有时候我甚至都会感慨,幸好我的儿子已经在读研究生了,我可以经常啰嗦让他去用ai。如果他是一个小学生,其实我也挺迷糊的。

作为一个今年从教二十年稍许有点资历的大学人文社科教师,自身的经历,也让我对这个话题颇感兴趣,且有一些事关成年人大学生的教育体验。与读者诸君分享——仅限人文社科,理工医科之类没有发言权。

我任教的上海交通大学,25年3月就向全体教职员工和学生下发过一个名为《上海交通大学关于在教育教学中使用AI的规范(试行版)》的文件,这在我看来,属于学校对于ai和教育的核心规范性文件。

立场并非一边倒,即既非禁止也非完全放开,而是区分了不同场景,进行四级管理:禁止使用、有限使用、鼓励使用和开放使用。比如用ai生成课程作业属于禁止;ai辅助批改客观题、生成课件初稿,则归为有限使用,需要审核备案,且向学生说明;鼓励使用的场景有类似ai模拟实验、个性化学习路径推荐;开放使用则有公开资料整理、创意教学工具开发等。

就我个人所知,与上海西南技校类似,上海东北角的东北职校,也有类似的并非立场一边倒的规范性文件。

25年的毕业论文答辩环节,更是严格要求检查“ai使用率”这一指标,作为参与过论文指导、答辩环节的我,是深刻感受到学校对论文环节使用ai的重视的——虽然我个人依然保有我个人的看法。

总体来说,高校应该是充分意识到,ai进入教育领域,一是无可阻挡的趋势,二是至少在具体操作上,对教学两头都有一定的益处。实话实说,这和多年前对上网这个事的负面看法,已经大有进步了。

以下,我用一个极其微观的例子,来说明作为一名大学教师,我对ai的具体操作层面上的看法。

我有一门开了十多年的课,面向交大媒体与传播学院三年级本科生。之所以是三年级学生,因为这门课与实务关联极强,且需要前面有一门前置课程。

这门课的名字叫《互联网与新媒体发展案例研究》,整个课程,除第一次课进行案例研究方法介绍、整个课程的规划、考核考评要求,余下十五周,就是十五个案例研讨。

我当然要选取最能代表中国这三十年互联网发展史的案例——是的,我其实不止聚焦于互联网作为一种新媒体。我基本形成了一个30个不到的案例库,每学年可能会有些替换。

ai能帮我做些什么?

第一件事,就是选取案例。坦率讲,99年年末就投身互联网大潮的我,一直很自负于选取案例的目光——既要有一定的知名度,又要有代表性,有一定的长期的深远的影响,还要有可研究性,也就是资料比较容易收集。

曾经有同行旁听过我一次课,课后想问我要全部案例名单。我当然不失礼貌地但也很坚定地婉言谢绝。为什么是这些案例,已经是我konw how的一部分了。

第二件事,一个案例应该研究哪些问题。比如说,互联网史上相当有名的对撕战3Q大战,如果仅仅研究各自的公关得失,就把这个案例做小了。我们还要研究腾讯因为3Q大战之后的变化,以及因为它的变化所导致的行业变化。列研究问题list,也是我作为教师的工作,同样是我know how的一部分。

这两件事,就是我以前文章提到过的,让ai帮忙去做议程设置中的两个点:what to think,how to think。

我尝试让千问做一下两件事:选取案例,制定案例研究纲要。

我得承认,我受到了蛮大的冲击。我问千问要20个能代表中国三十年互联网发展的案例,有部分案例和我重叠(甚至包括古老的瀛海威,新浪上市与vie结构),有部分案例我觉得没到可以代表的高度(比如余额宝),还有些,则真是提醒了我:你为什么十几年来都忽略了它呢?比如ofo破产与共享经济的式微。

案例研究纲要,我虽然并不认同可以完全全盘接受,但确实有很强的辅助性作用了。

我和朋友开玩笑说,以后学生干嘛还要上个课,直接打开千问自学得了,最后甚至都可以让ai直出作业交差。

当然,这是玩笑话,因为我这门课没那么简单。而我认为最精华的部分,至少小几年内,ai替代不了我。

在第一周,我不仅要花一节课的时间讲述整门课的一些总体事务,还要在第二节课,布置下一周案例研究的题目和研究纲要,以及指定参与的同学(通常2-3人,视课程学生规模)。

第二周,这一组同学将进行汇报,也就是所谓presentation,然后接受我的盘问——我也鼓励其他同学提问。根据互动结果去修正他们的研究报告。然后余下的时间,布置再下一周,周而复始。

在第一周和第二周中,我接受作业同学和我约时间开个小会,汇报他们的想法,或者在收集资料研究资料的时候的困惑,以便于更好的完成presentation。这一部分是可选项,学生不开这个小会,我也没意见。

而我评分的标准,最大比例的一块,就是当场的pre。

换而言之,就算学生利用ai直出他们的ppt和paper,当场pre的互动,那还得把ai直出的东西给好好读一读背一背。

在千问这场学生该不该用ai这场讨论会上,就学生可能会有的偷懒用ai直出话题,复旦大学社会学副教授沈奕斐的有段话,其实我是很赞同的:小时候有不少学生也会抄学霸的作业,如果去抄,至少说明ta还在想法子完成这项作业。话虽然听着有点别扭,但理真是那个理。我小时候不是学霸,属于那种间或会抄学霸作业的学渣,好像对我成年后,也没啥太坏的影响。

更何况,我还有拷问环节,你直出后反复看反复背,虽说不算特别优秀地应对了,但其实合格线——讲个实话,是到了的。

这就是我为什么对毕业论文去查ai含量不大以为然的原因,因为所有的毕业论文,都有答辩环节。交大甚至有三场答辩:开题答辩、中期答辩、最终答辩。这都是拷问环节,完全不想出力就想靠一篇几万字的ai直出paper,是糊弄不过去的。

对于高等教育,我一贯的认知就是:最重要的是师生互动。

作为一个男老师,本学院又女生居多,我确实不大会主动去找学生互动,但我对学生找上门来,自问是尽心尽力的。而且学院是媒体学院,自然讲课以媒体为主,但你要来问问我关于电商,关于互联网金融之类的话题,我也不会拒绝。我自命还是有点实务认知的。

在学生pre中,我是能感觉出,哪些学生,至少在这个案例上,是亲自动了脑子而不是仅仅收集材料照本宣科一遍的。这点本事没有,做什么老师。我甚至可以从学生的思考方式和行文方式上,对其人基本素养,有一些主观判断。我自己对年轻但已成年的学生有一把内心的尺子,称之为三有:有常识有逻辑有温度。

在我提出我的拷问之前,我会看看现场其他同学有无问题。有时候有些问题提的极其到位,我心中会落下四个字:孺子可教。

当我有一些主观判断后,确实,我的拷问环节会有所不同。我认定的素养较好的学生,拷问会更严厉一些,要求会更高一些。毕竟,我也是因材施教的高度认同者。

但我第一节课就说过,如果你发现教师有些问题很刁钻以至于根本回答不出来的时候,不用太担心你的成绩。你直说这个问题我没想到,现在无法回答,没事的。

倒是临场发挥张口胡来,那可是要失分的。

略微长期一点的本号读者,都应该知道,我对所谓的ai幻觉不是很当回事。

过去的搜索引擎,也会反馈出一些不怎么靠谱的链接。人类在信息生产上,所谓的幻觉,多了去。仔细辨别材料,在自己很重视很当回事的议题上不要轻信任何所得的材料,是一个人应有的素养:大胆假设小心求证嘛!

更重要的一点是,今天的ai,是能结合上下文的。你应该懂得,反复向ai追问。换而言之,正如会场嘉宾沈奕斐老师讲的,你要学会提问。以及另外一个嘉宾王昱珩甚至以后的考试也可能不再是学生回答问题,而是反过来,看看谁能够给出一个更好的提问。

这就是为什么我以前写过一篇文章,毕业的学子去做记者也没什么不好。因为记者的核心技能就两个字:提问。

我特别欣赏喜欢向我提问的学生——当然不是那种套近乎的提问,问题质量如何我还是能评判的。我从来不会厌倦你这个学生咋是个问题宝宝。有时候有些学生因为向我提问提多了,非常熟了,我都会直接告诉ta,这么没皮没脸地逮着就问,非常好。

当一个老师,在自己的专业领域,看到自己的学生,能提出到位的问题后,应该老怀大畅了。

不是能出什么答案(我知道了什么),而是能出什么问题(我想知道什么),这才是高等教育作为技能素养培养维度上最重要的结果。

今天的ai,当然能帮助这一点,毕竟如千问这种产品,也会在反馈结果处,附上几个相关问题。但依然无法完全取代真正有经验的老师。

这就意味着,在成年人大学生高等教育上,其实可以对ai的使用再乐观一点,再拥抱一些。

反正在我接下来的案例教学中,我将更深入地使用ai,同时也会更鼓励学生去用ai。

工具从来在升级换代,不要忘记早年认定每天上网六小时连续上网三个月即网瘾的荒唐标准,重要的,还是教师作为一个人,要深深卷入互动之中。

—— 首发 扯氮集 ——