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| 本文作者： 徐曉飛 | 2025-12-24 10:01 |
12月12日，第八屆 GAIR 全球人工智能與機(jī)器人大會(huì)于深圳正式拉開(kāi)帷幕。
本次大會(huì)為期兩天，由GAIR研究院與雷峰網(wǎng)聯(lián)合主辦，高文院士任指導(dǎo)委員會(huì)主席，楊強(qiáng)院士與朱曉蕊教授任大會(huì)主席。
作為 AI 產(chǎn)學(xué)研投界標(biāo)桿盛會(huì)，GAIR自2016年創(chuàng)辦以來(lái)，始終堅(jiān)守 “傳承+創(chuàng)新” 內(nèi)核，是 AI 學(xué)界思想接力的陣地、技術(shù)交流的平臺(tái)，更是中國(guó) AI 四十年發(fā)展的精神家園。過(guò)去四年大模型驅(qū)動(dòng) AI 產(chǎn)業(yè)加速變革，歲末年初 GAIR 如約而至，以高質(zhì)量觀點(diǎn)碰撞，為行業(yè)與大眾呈現(xiàn)AI時(shí)代的前沿洞見(jiàn)。
本次峰會(huì)之上，中國(guó)工程院外籍院士、英國(guó)皇家工程院院士、香港科技大學(xué)首席副校長(zhǎng)郭毅可校長(zhǎng)親臨現(xiàn)場(chǎng)，為與會(huì)者們帶來(lái)了一場(chǎng)精彩紛呈的開(kāi)場(chǎng)報(bào)告。
深耕學(xué)界多年的他，見(jiàn)證了AI與高等教育的演進(jìn)交匯。他從生成式AI重塑“知識(shí)獲取方式”談起，指出當(dāng)下教育的對(duì)象已經(jīng)不僅是孩子，也包括機(jī)器，而兩者之間存在著意想不到的共性。借此，他引出了對(duì)“教育范式即將轉(zhuǎn)向”的思考：
1、所有的教育，都基于一個(gè)基本假設(shè)：知識(shí)的稀缺性。但今天，大語(yǔ)言模型帶來(lái)了知識(shí)的通貨膨脹，本來(lái)的黃金變成了空氣，教育和學(xué)習(xí)還有意義嗎？
2、知識(shí)是具有共識(shí)的認(rèn)知。而大語(yǔ)言模型是大量互聯(lián)網(wǎng)信息的壓縮，是統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的共識(shí)。
3、學(xué)習(xí)有兩個(gè)意義：理解世界（客觀建模），理解自己（價(jià)值建模）。現(xiàn)在的核心挑戰(zhàn)是：機(jī)器在客觀建模上已經(jīng)開(kāi)始超越人類(lèi)。
4、當(dāng)前AI在身份建模上能力仍顯薄弱。核心問(wèn)題在于，身份模型具有個(gè)性化屬性，而強(qiáng)化學(xué)習(xí)所依賴(lài)的反饋卻是偏向共性化的，因此，人性與人格的培育或?qū)⒊蔀槲覀兒罄m(xù)教育行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。
5、人工智能時(shí)代的教育，應(yīng)從“知識(shí)傳輸”，轉(zhuǎn)為培養(yǎng)學(xué)生的能力、好奇心、學(xué)習(xí)主動(dòng)性和共創(chuàng)意識(shí)。
6、不要老是擔(dān)憂AI會(huì)替代我們，而要把自己解放出來(lái)。尤其教育者，要對(duì)AI保持樂(lè)觀：如果學(xué)生還能用AI作弊，那就說(shuō)明考試方式本身出了問(wèn)題。
7、如今的生成式AI已具備“真”的能力，即掌握知識(shí)與事實(shí)，但一個(gè)只有效率、卻缺乏價(jià)值判斷的系統(tǒng)是危險(xiǎn)的，因此，“善”與“美”也不可或缺。
8、人類(lèi)攀登智能頂峰需要經(jīng)歷三個(gè)境界：真、善、美。“善”對(duì)應(yīng)著自我反省能力，“美”則是每個(gè)人獨(dú)特的自我展現(xiàn)。未來(lái)的教育，必須更注重價(jià)值觀、自省力、判斷力和欣賞力的培養(yǎng)，才能“創(chuàng)造智能的機(jī)器，去培養(yǎng)更聰明的人”。
9、AI的發(fā)展是一個(gè)正向循環(huán)：AI讓人變得更聰明；人更聰明后，會(huì)把AI造得更聰明；AI更聰明后，會(huì)再次使人更加聰明……這樣的循環(huán)，才是人類(lèi)發(fā)展的方向。
10、你害怕AI會(huì)先進(jìn)，害怕AI會(huì)發(fā)展，這種擔(dān)憂可以理解但沒(méi)有建設(shè)性。AI一定會(huì)越做越強(qiáng)大。我們的任務(wù)是：在它強(qiáng)大的過(guò)程中，把我們自己變得更加聰明，變善變真變美，讓AI跟著我們，這才是人類(lèi)文明和科技發(fā)展的正確途徑。
以下是郭毅可校長(zhǎng)演講的精彩內(nèi)容，雷峰網(wǎng)(公眾號(hào)：雷峰網(wǎng))作了不改變?cè)獾恼砼c編輯：
今天我跟大家講講我對(duì)“人工智能與未來(lái)教育”的一些看法。
我是做人工智能的，也是做教育管理的。人工智能時(shí)代呼喚把教育管理和人工智能結(jié)合起來(lái)。于是我在想：人工智能的未來(lái)里，大學(xué)到底會(huì)有哪些變化？
最重要的一點(diǎn)是，這幾年我們教育的環(huán)境發(fā)生了根本性變化。本來(lái)是人和知識(shí)的交互，現(xiàn)在又多了一樣?xùn)|西。本來(lái)教書(shū)育人，是老師和學(xué)生的事，現(xiàn)在多了一個(gè)智能體/大模型，你問(wèn)它什么都可以，而且現(xiàn)在越問(wèn)效果越好，這就導(dǎo)致出現(xiàn)了一個(gè)很大的問(wèn)題——知識(shí)的通貨膨脹。
今天所有的教育，都基于一個(gè)基本假設(shè)：知識(shí)的稀缺性。之所以有教育，是因?yàn)橹R(shí)掌握在少數(shù)人手里，這些人可以做教師，把知識(shí)傳授給大家，這是教育的基本定義。如果沒(méi)有知識(shí)的稀缺性，教育就麻煩了。
而今天的知識(shí)，就變得無(wú)處不在了。
雖然它有一些幻覺(jué)，但說(shuō)句老實(shí)話，機(jī)器的幻覺(jué)比人的幻覺(jué)少。你問(wèn)老師，老師一天到晚給你幻覺(jué)。但是你問(wèn)機(jī)器，機(jī)器只有5%、10%的幻覺(jué)，你就覺(jué)得受不了了。
從這個(gè)意義上來(lái)講，實(shí)際上，你現(xiàn)在獲得知識(shí)很容易，你可以問(wèn)ChatGPT所有的事情，比如今天晚上我要去北京，要請(qǐng)一個(gè)朋友吃飯，你問(wèn)ChatGPT金融街附近最好的湘菜館是什么？它馬上就能告訴你，準(zhǔn)得不得了，還能順便就把這個(gè)餐館給預(yù)訂上，就這么簡(jiǎn)單。
你像我們平時(shí)看書(shū)也好，做翻譯也好——英語(yǔ)都不怎么用學(xué)了，都變得容易且觸手可及。這時(shí)候，“知識(shí)無(wú)處不在”就成了一個(gè)大問(wèn)題，黃金變成了空氣，這個(gè)問(wèn)題是至關(guān)重要的。大家都在說(shuō)人工智能是工具，它不是，它不是工具的革命，它是革命的工具，我們面臨著知識(shí)通貨膨脹的問(wèn)題。
這里面有一個(gè)很大的靈魂拷問(wèn)，如果在AI這兒所有的答案都有了，要我們教師有什么用？我們學(xué)習(xí)的意義是什么？大學(xué)應(yīng)該干什么呢？這實(shí)際是一個(gè)靈魂拷問(wèn)。我們今天講了很多東西，最后拷問(wèn)的就是這個(gè)問(wèn)題：我們教什么？什么事情是機(jī)器不能做，而我們還能做下去的？我們的學(xué)生是不是可以通過(guò)無(wú)處不在的知識(shí)，自己去掌握就可以了？這是一個(gè)根本的問(wèn)題。
在這些問(wèn)題中，我們需要詢(xún)問(wèn)一個(gè)基本的第一性原理：什么是知識(shí)？機(jī)器生成的內(nèi)容是不是知識(shí)？人教的知識(shí)和機(jī)器教的知識(shí)是否不一樣？什么是學(xué)習(xí)？我們應(yīng)該教什么？
以前這些問(wèn)題都不用問(wèn)，大家習(xí)以為常，但現(xiàn)在不是這樣，現(xiàn)在這些問(wèn)題很麻煩。什么時(shí)候是人教的知識(shí)，什么時(shí)候是機(jī)器教的知識(shí)，他們之間的區(qū)別在哪里？這些方面都要做一些思考和根本性的詢(xún)問(wèn)。
聽(tīng)起來(lái)這是一個(gè)哲學(xué)問(wèn)題，本來(lái)這種哲學(xué)問(wèn)題，我們這種人不想討論，也討論不清楚，我們是科學(xué)家、工程師，清華大學(xué)教我們做的是，把事情解決了，不要去想這么多。但現(xiàn)在這個(gè)問(wèn)題不一樣，我們不想這么多的話，我們搞不清楚，所以需要考慮這個(gè)問(wèn)題。
講穿了，知識(shí)有很多定義。現(xiàn)在大家都能接受的一個(gè)看法：知識(shí)是一個(gè)具有共識(shí)的認(rèn)知。
首先，知識(shí)是認(rèn)知，這一點(diǎn)毫無(wú)疑問(wèn)。兩千多年來(lái)，很多哲學(xué)家們都是這么定義的。其次，知識(shí)還有一個(gè)很大的特點(diǎn)是verify（驗(yàn)證、核實(shí)、證實(shí)），既然是共識(shí)，你要同意/確認(rèn)它。在古代，確認(rèn)它不太容易，主要靠辯論，這就是過(guò)去的柏拉圖時(shí)代，所以才會(huì)有議會(huì)制度的整套系統(tǒng)，通過(guò)辯論得到共治，像亞里士多德，都是這種人。
現(xiàn)在不一樣了，現(xiàn)在我們有數(shù)據(jù)，我們現(xiàn)在講的是毛主席的思想，實(shí)踐出真知，實(shí)踐是檢驗(yàn)真理的唯一標(biāo)準(zhǔn)。什么意思？答案是：靠數(shù)據(jù)。這是我們今天的認(rèn)識(shí)。
而大語(yǔ)言模型，是所有互聯(lián)網(wǎng)信息的壓縮。既然是壓縮，它會(huì)去掉不同意的部分，留下同意的部分。從這個(gè)意義來(lái)說(shuō)，壓縮體現(xiàn)了統(tǒng)計(jì)意義上的共識(shí)。大家都是這么說(shuō)的，所以今天的模型就是這么得的，這就是共識(shí)。
從這個(gè)意義上來(lái)說(shuō)，的確，大模型提供的是一定意義上的知識(shí)，毫無(wú)疑問(wèn)，所以你不得不信它，它跟我告訴你的知識(shí)有同等的意義，我這個(gè)知識(shí)還帶有我自己的偏見(jiàn)，而它是沒(méi)有的，它的偏見(jiàn)就是數(shù)據(jù)分布的偏見(jiàn)，而這個(gè)偏見(jiàn)是可以接受的，是統(tǒng)計(jì)性意義上的。共識(shí)這個(gè)概念，本來(lái)就是統(tǒng)計(jì)詞匯。從這個(gè)意義來(lái)講，大模型產(chǎn)生的東西，按照剛才的定義來(lái)說(shuō)，確實(shí)是一種知識(shí)。
What is Learning?仔細(xì)來(lái)看，它有兩個(gè)意義。
第一，理解世界。從生物學(xué)的角度來(lái)講，學(xué)習(xí)是人類(lèi)或動(dòng)物生存的本領(lǐng)，必須要適應(yīng)環(huán)境。但對(duì)人來(lái)講，適應(yīng)環(huán)境是高階的，是為了理解世界。
所謂的理解世界，就是怎樣把客觀世界反映到我的腦子里？人活著很重要的一個(gè)問(wèn)題，就是要理解世界，要把獨(dú)立于你以外的世界放到你的腦子里。換句話說(shuō)，就是要建立一個(gè)內(nèi)部模型。現(xiàn)在這個(gè)內(nèi)部模型，本來(lái)是我們自己建立的，現(xiàn)在機(jī)器還給你建一點(diǎn)。現(xiàn)在的核心挑戰(zhàn)，機(jī)器在客觀建模上已經(jīng)開(kāi)始超越人類(lèi)了，這是我們面臨的客觀挑戰(zhàn)，以前是沒(méi)有的。
舉個(gè)例子，我們看見(jiàn)了一串氨基酸，我們想不出這個(gè)氨基酸的結(jié)構(gòu)，這叫蛋白結(jié)構(gòu)，而現(xiàn)在機(jī)器一做就出來(lái)了，你給它一個(gè)氨基酸序列，它告訴你這個(gè)蛋白的結(jié)構(gòu)是什么樣的，這個(gè)事情人干不了，這就是內(nèi)部建模。
再比如你給出一個(gè)材料的特性，請(qǐng)它把材料的分子寫(xiě)給你，它能寫(xiě)出來(lái)，這又是人做不到的事情。所以從客觀建模來(lái)說(shuō)，機(jī)器正在大規(guī)模地超越人類(lèi)。道理很簡(jiǎn)單，這么寬的大數(shù)據(jù)總結(jié)能力，不是我們的特長(zhǎng)。
還有一點(diǎn)是，理解自己。這一點(diǎn)是反過(guò)來(lái)的，叫身份模型。我是誰(shuí)、我是什么樣的，我有什么性格，我有什么價(jià)值觀，我怎么跟這個(gè)人相處，我怎么跟他吵架，我怎么管住他，這是人的第二個(gè)模型。
身份模型，現(xiàn)在AI是很不行的，它現(xiàn)在還沒(méi)有往這個(gè)方向走，當(dāng)然我們現(xiàn)在也在做這方面的事情，讓它去做人類(lèi)反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，“希望它像我”，但說(shuō)句老實(shí)話，這方面還是很差勁的。因?yàn)檎麄€(gè)對(duì)齊的過(guò)程中有一個(gè)很大的問(wèn)題。首先，身份模型是個(gè)性化的，而整體強(qiáng)化對(duì)應(yīng)的反饋是共性化的，這就導(dǎo)致我們對(duì)于人性以及對(duì)于人格的培養(yǎng)，可能會(huì)成為下一步的關(guān)鍵。
過(guò)去我就講過(guò)，由于知識(shí)的稀缺性才產(chǎn)生了教育。但教育是人類(lèi)的偉大發(fā)明，因?yàn)闆](méi)有其他生物有教育的功能。教育跟生命是一樣的，教育是為了傳承。如果一個(gè)生物體沒(méi)有傳承的能力，那它就不是生物體了，這是達(dá)爾文進(jìn)化論的基本觀點(diǎn)。
所有動(dòng)物生命主要的功能是傳宗接代，這是我們的共性。但是傳送階段，人類(lèi)信息傳送的是DNA，而不是知識(shí)，知識(shí)沒(méi)有傳送機(jī)制，于是人類(lèi)發(fā)明了教育，這就是傳承。
現(xiàn)在又有一個(gè)新的有趣的想法出現(xiàn)，你不要忘記，大模型是我們教的，所以我們?cè)诮逃⒆拥耐瑫r(shí)還在教育一樣?xùn)|西，就是我們的機(jī)器、智能體。從這個(gè)角度來(lái)講，實(shí)際圖靈講過(guò)很多話，圖靈有一個(gè)觀點(diǎn)，是他對(duì)人工智能的最大貢獻(xiàn)。他認(rèn)為，對(duì)人工智能能力的培養(yǎng)，應(yīng)該像教育小孩一樣，這是他最有名的一個(gè)觀點(diǎn)，而這個(gè)觀點(diǎn)，現(xiàn)在恰恰沒(méi)有多少人注意。
最近我看Hinton（杰弗里?辛頓）講了一句話，很有道理，他繼承了圖靈的觀點(diǎn)。他說(shuō)你們都在講世界模型，其實(shí)做世界模型最好的辦法，就是讓機(jī)器像孩子們一樣去做實(shí)驗(yàn)。這也就是圖靈的觀點(diǎn)。我自己做人工智能，現(xiàn)在我也在香港，領(lǐng)著一幫香港的人一塊做大模型。做了四五年，我得出了一點(diǎn)很重要的感悟。其實(shí)我們訓(xùn)練人工智能的大模型也好，訓(xùn)練Agent也好，跟我們訓(xùn)練孩子是一模一樣的。
我現(xiàn)在很多的場(chǎng)合，比如應(yīng)該怎么調(diào)這個(gè)算法，怎么設(shè)計(jì)一個(gè)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，最后我發(fā)現(xiàn)，這跟我自己教育小孩的辦法是一模一樣的。在這些觀點(diǎn)的驅(qū)動(dòng)下，我們可以思考一個(gè)問(wèn)題，什么是人工智能時(shí)代的教育？
下面我會(huì)仔細(xì)談?wù)勥@個(gè)觀點(diǎn)，前面的部分是鋪墊。
人工智能時(shí)代的教育，最大的問(wèn)題是我們有三大改變。
首先，我們不需要灌輸、傳授或者讓我們的學(xué)生記憶很多東西，沒(méi)有意義，計(jì)算機(jī)都幫你記得好好的，你問(wèn)它就可以了。但你要培養(yǎng)他問(wèn)問(wèn)題的能力，要培養(yǎng)他的好奇心，要讓他時(shí)時(shí)刻刻問(wèn)問(wèn)題，還要判別機(jī)器回答問(wèn)題的準(zhǔn)確性，你要知道機(jī)器告訴你一樣?xùn)|西是真的還是假的，或者說(shuō)你要知道如何判別一個(gè)事情的真假，要知道它是否是半真半假。
我們現(xiàn)在的考試，還是以你記住多少為主要目的，或者說(shuō)你能夠以你記住的東西解一個(gè)什么問(wèn)題，解問(wèn)題的本身，也是考他掌握知識(shí)的東西，這一點(diǎn)并不重要。重要的是判別知識(shí)真?zhèn)蔚哪芰Γ恳粯訓(xùn)|西告訴你，你要弄明白有百分之多少是真，百分之多少是假，或者說(shuō)它不完全是假的。不這樣做的話就不能真的學(xué)習(xí)。
第二，現(xiàn)在我們老師做的很多事情是，把我的信息傳達(dá)給你，注入人性。比如我現(xiàn)在講話，我不是平鋪直敘，我有很多感情的色彩。但以后我們教育的目的，更多是要培養(yǎng)你建立一種信仰，培養(yǎng)你對(duì)于一個(gè)問(wèn)題的自己角度的看法。
首先，要從以知識(shí)為目標(biāo)的教育轉(zhuǎn)型為能力為目標(biāo)的教育。分析知識(shí)、判別知識(shí)的能力，用知識(shí)來(lái)跟別人辯論的能力，用知識(shí)來(lái)跟別人交互的能力，這些都是一個(gè)學(xué)生要有的最重要的技能，但這個(gè)技能我們現(xiàn)在沒(méi)有教。
第二，從標(biāo)準(zhǔn)化到個(gè)性化。現(xiàn)在的教育是工業(yè)革命的產(chǎn)物，培養(yǎng)50個(gè)學(xué)生，用一個(gè)方法。訓(xùn)練50個(gè)學(xué)生，用一個(gè)模板。最后用同一套考卷，得到的也是同一個(gè)分?jǐn)?shù)，很流水線。但每個(gè)人獲得知識(shí)的方法和能力是不一樣的，每個(gè)人消化知識(shí)的能力也不一樣，運(yùn)用知識(shí)的能力也不一樣。
第三，要從被動(dòng)學(xué)習(xí)變成主動(dòng)學(xué)習(xí)。現(xiàn)在就是被動(dòng)學(xué)習(xí)，我講你聽(tīng)。主動(dòng)學(xué)習(xí)是我坐在那里，你問(wèn)我答。
第四，從孤立學(xué)習(xí)變成共創(chuàng)學(xué)習(xí)。以后的老師就是一個(gè)教練員，一幫學(xué)生跟機(jī)器一起討論問(wèn)題，我來(lái)組織，我跟你一起學(xué)習(xí)。
從這個(gè)角度來(lái)說(shuō)，我認(rèn)為教育要從四個(gè)方向進(jìn)行進(jìn)化。
首先是能力。現(xiàn)在我讓你學(xué)首詩(shī)或者學(xué)個(gè)劇本，拿文學(xué)舉例，現(xiàn)在的文學(xué)主要是干嘛？就是背。告訴你莎士比亞的作品，你背就可以了。但實(shí)際并不是這樣，你可以用AI來(lái)分析莎士比亞，或者分析莎士比亞其他的作品，這是新的學(xué)習(xí)方法，從標(biāo)準(zhǔn)化到個(gè)性化。
第二種是貝葉斯，根據(jù)過(guò)去對(duì)你的學(xué)習(xí)的總結(jié)，比如用信息系統(tǒng)來(lái)看你學(xué)得怎么樣，然后進(jìn)行觀察，給你幾個(gè)問(wèn)題，最后發(fā)現(xiàn)你在哪些方面有邊界，在哪些方面的理解不夠，在哪些方面的能力是差的，自動(dòng)調(diào)整對(duì)你的教學(xué)。
第三種是被動(dòng)主動(dòng)，學(xué)生應(yīng)該是提問(wèn)者，提個(gè)問(wèn)題比得個(gè)回答要難得多，因?yàn)檫@個(gè)回答都是GPT給你的，你問(wèn)得好和不好差遠(yuǎn)了，如果你能把GPT問(wèn)倒，那你的水平很高。
四是從孤立到共創(chuàng)，原來(lái)都是你自己看書(shū)，聽(tīng)老師講課，而現(xiàn)在真正的學(xué)習(xí)應(yīng)該是團(tuán)隊(duì)運(yùn)動(dòng)，這個(gè)團(tuán)隊(duì)里不光是你個(gè)人，還應(yīng)該有很多AI Agent。
舉個(gè)例子，學(xué)習(xí)國(guó)際關(guān)系。現(xiàn)在學(xué)國(guó)際關(guān)系最好的辦法真不是聽(tīng)課，而是打游戲。比如你把美國(guó)作為一個(gè)Agent，中國(guó)作為一個(gè)Agent，俄國(guó)做一個(gè)Agent，烏克蘭做一個(gè)Agent，然后開(kāi)始博弈。你這樣去學(xué)習(xí)國(guó)際關(guān)系，比聽(tīng)課要好多了。從這個(gè)意義來(lái)講，這些進(jìn)化都在開(kāi)始。
我想講講整個(gè)態(tài)勢(shì)的過(guò)程是什么樣的。我這個(gè)PPT里面有很多人工智能的成分，很多的圖和內(nèi)容都是PPT寫(xiě)的。
任何的進(jìn)化，就是兩個(gè)部分，一個(gè)是時(shí)間（long-term、short-term）一個(gè)是空間（一部分、全部分）。
我問(wèn)大模型什么東西是無(wú)論時(shí)間有多長(zhǎng)，你都不可能把它完全AI化的？大模型回答說(shuō)是人性，我覺(jué)得很有道理。什么是短期馬上就可以賦能的？大模型回答是：把AI當(dāng)工具用。什么是長(zhǎng)期可以全部AI化的，是平臺(tái)，將來(lái)的教育平臺(tái)，出考題的，做教學(xué)輔導(dǎo)的，都可以。
上面這張PPT就是人工智能做的，我把我剛才講的所有東西輸進(jìn)去，它給我畫(huà)了一張表。這張表就是Gemini畫(huà)的，很簡(jiǎn)單，橫坐標(biāo)是能力學(xué)習(xí)、個(gè)性化成長(zhǎng)、主動(dòng)探索、共創(chuàng)學(xué)習(xí)。它縱坐標(biāo)給我列的是模型構(gòu)建者、自我導(dǎo)航者、問(wèn)題定義者、創(chuàng)意總監(jiān)。誰(shuí)說(shuō)AI沒(méi)有理解能力？
上圖右邊是我畫(huà)的，左邊是AI畫(huà)的。什么意思？人類(lèi)和機(jī)器智能同步。
首先我給了它一張PPT。我提出，大模型今天要回答什么問(wèn)題，比如這個(gè)世界是什么？下一步，闡述觀點(diǎn)。以此類(lèi)推，最后大模型給了這樣一張圖：第一個(gè)觀點(diǎn)是真（客觀事實(shí)，統(tǒng)計(jì)規(guī)律，AI的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)），第二個(gè)觀點(diǎn)是善（主觀價(jià)值，因果倫理，人類(lèi)的比較優(yōu)勢(shì)），最后一個(gè)觀點(diǎn)是美（創(chuàng)造可能，審美原創(chuàng)，人類(lèi)的終極生態(tài)位）。這就是人類(lèi)與AI的同步進(jìn)化。
上面這個(gè)也是AI做的。我跟AI說(shuō)，你給我舉個(gè)例子講講沒(méi)有價(jià)值觀的危險(xiǎn)性。它給我列了“回形針最大化者”。什么意思？
做回形針最有效的辦法是什么？AI不知道什么是好的、壞的，不知道什么是可以的、不可以的，它想到，人類(lèi)身上這么多原子，做回形針，要很多原子和分子，人類(lèi)的原子和分子是最豐富的，那怎么辦？最大化回形針產(chǎn)量的辦法就是拿人來(lái)做原料。它所說(shuō)的尼克·博斯特羅姆實(shí)驗(yàn)，我根本不知道，后來(lái)我查了一下，我發(fā)現(xiàn)的確挺有道理的。
上面這個(gè)圖也是AI給我的，我后來(lái)查了一下，這是教育心理學(xué)的東西。我問(wèn)它怎樣培養(yǎng)“善”？如果我們要教育人類(lèi)，人類(lèi)“善”的思維是什么？它跟我講，你要知道世界應(yīng)該是什么。最重要的是“元知識(shí)”，我未必同意它，但它講得很有道理。
什么叫元知識(shí)？就是思考你是怎么思考的，控制你的思維過(guò)程。因?yàn)樗^的善，就是控制自己的過(guò)程。它給了我兩個(gè)實(shí)驗(yàn)，一個(gè)是“考試包裝紙”，你要思考的不是為什么你答錯(cuò)了，而是去想，你為什么會(huì)這樣去想這個(gè)問(wèn)題？第二個(gè)是“最模糊觀點(diǎn)”，匿名寫(xiě)下你最不理解的描述，然后看看你跟理解的差距。它教你什么？教你自我反省。
人類(lèi)的善，就是自我能力的培養(yǎng)。如果你要教機(jī)器善，怎么教，在人類(lèi)反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)上做改進(jìn)，你錯(cuò)了，你錯(cuò)了我給你扣分，你贏了我給你加分，這不夠，更進(jìn)一步，我教你錯(cuò)的原因，慢慢地把價(jià)值觀培養(yǎng)出來(lái)，這就是元知識(shí)的學(xué)習(xí)方法，非常有意思。
最后是美的生態(tài)位，后來(lái)我查出來(lái)了，所謂生態(tài)位的意思就是“你獨(dú)有的”。它在說(shuō)一個(gè)很重要的觀點(diǎn)，你是一個(gè)協(xié)作框架，AI是演員，你是評(píng)論家，AI不斷創(chuàng)作美的享受，而你是評(píng)論家。這是很有趣的新的教育方式——真善美。
對(duì)學(xué)習(xí)者也好，教育者也好，以我剛才所說(shuō)的觀點(diǎn)，大家可以充分認(rèn)識(shí)到，在未來(lái)的教育中，對(duì)于人的價(jià)值觀能力，對(duì)于人的自信能力、欣賞能力、判斷能力的要求，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于對(duì)于知識(shí)的掌握，因?yàn)橹R(shí)已經(jīng)不重要了，就在你手邊。
認(rèn)知很重要，真正獲得所謂的創(chuàng)造力和批判性思維。什么叫批判性思維？批判性思維的第一條，你認(rèn)為什么是對(duì)的。第二條是懷疑，你認(rèn)為別人可能錯(cuò)在哪里。第三條是自省，為什么我認(rèn)為這樣是對(duì)的。第四條是審美，如果要變化的話，應(yīng)該變化哪個(gè)方向？
講到知識(shí)和智力的關(guān)系，今天我們的教育是一個(gè)函數(shù)，如果把知識(shí)積累看成是一個(gè)函數(shù)的話，那未來(lái)的教育是它的一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)。所謂的一階導(dǎo)數(shù)就是知識(shí)獲取速度的培養(yǎng)，二階導(dǎo)數(shù)是知識(shí)獲取方向的培養(yǎng)。第一階我們已經(jīng)不需要了，知識(shí)已經(jīng)被大模型做掉了。
講到這里，我們的本職工作，必須要以思想來(lái)指導(dǎo)行動(dòng)。我們是全球第一所宣布ChatGPT是好東西，在教學(xué)中要廣泛使用它的，2023年2月份宣布的，那個(gè)時(shí)候全世界都在禁止它。但是光宣布沒(méi)有用，我們要改革。怎樣改革我們的考題和教學(xué)方式，使ChatGPT不成為有負(fù)面作用的工具？
比如大家都說(shuō)，如果你要拿ChatGPT來(lái)考試的話，可以作弊。不是ChatGPT錯(cuò)了，而是你考試的方式太老了，你改方式就可以了。應(yīng)該怎么考？我們有一套方法。我們的智能教育研究中心不干別的事情，我給了他們?nèi)f(wàn)，就做一件事情，把考試改了，課不能這么教。包括我們的Course Design（課程設(shè)計(jì)），都在改變，把我們的學(xué)生變?yōu)榱硗庖环N方式。
關(guān)于AI，我們不要老是擔(dān)憂它來(lái)了以后我們?cè)趺瓷妫覀円炎约航夥懦鰜?lái)，全身心投入到人的本性上，思考人的效率怎么才能更高，要思考更深、更精，更有哲學(xué)意味，更豐富的知識(shí)面，怎么獲取更多的信息，要最后的怎么創(chuàng)造。
我是AI領(lǐng)域里面非常樂(lè)觀的一個(gè)人，我認(rèn)為AI的發(fā)展是一個(gè)正向循環(huán)。AI讓我們變得更聰明。我們更聰明以后，會(huì)把AI造得更聰明。它更聰明以后，會(huì)使我們更加聰明。這樣的循環(huán)，我認(rèn)為才是人類(lèi)發(fā)展的方向。
你害怕AI會(huì)先進(jìn)，害怕AI會(huì)發(fā)展，這種擔(dān)憂可以理解但沒(méi)有建設(shè)性。AI一定會(huì)越做越強(qiáng)大。我們的任務(wù)是：在它強(qiáng)大的過(guò)程中，把我們自己變得更加聰明，變善變真變美，讓AI跟著我們，這才是人類(lèi)文明和科技發(fā)展的正確途徑。（演講完整視頻，詳見(jiàn)鏈接：https://youtu.be/oS-atIKhK94 ）雷峰網(wǎng)雷峰網(wǎng)
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