【編者按】隨著聊天程序ChatGPT成為時下關注的焦點，人們意識到人工智能正在影響著各個領域與學科，正在成為推動人類文明進入一段新旅程的力量。復旦大學通識教育中心組織“人工智能”系列，邀請校內外不同領域的學者，從多學科視角入手、以平實的語言，嘗試與讀者一起了解有關人工智能的方方面面。以下是復旦大學生命科學學院生態學趙斌教授的文章《在教學實踐中體驗ChatGPT：鼓勵學生向ChatGPT提問，而不是僅僅獲得標準答案》。

人工智能（AI）已悄然進入我們的生活，這是從數年前開始的一個事實。技術的進步，促使我們大部分現代人開始習慣于各種改變，包括我們建立聯系、交互、讀寫以及獲取信息的方式。

2019年初英國Nature周刊，報道了Scopus過去兩年學術熱點詞匯的變化，“人工智能”和“教育”雙雙成為當年新晉熱詞，預示著這兩個概念受到越來越多的社會關注。同年，美國高校教育信息化協會學習促進會發布了《地平線報告》（2019高等教育版），聚焦于高等教育領域中的技術應用趨勢和未來發展方向，并預測了2019~2023年間六項可能影響全球高等教育的技術應用，包括：人工智能、虛擬現實、區塊鏈、開放教育資源、云計算和自動化。雖然虛擬現實與區塊鏈并未如預測那樣順利進入我們的教育領域，但人工智能卻一直在穩步發展中，變得能像人腦一樣感知、學習和推理，甚至理解自然語言，不久前掀起了一波新的浪潮。

這并非不速之客，而是如約而至！其中最知名的就是2022年11月Open AI發布的ChatGPT，以及2023年2月微軟開發的新版必應（New Bing）。

表觀上看，ChatGPT可以與用戶進行類似人類的對話，但它并非我們所熟悉的聊天機器人，因為它不僅可以回答用戶的問題，還可以幫助完成一些更復雜的任務，比如寫郵件、文章或代碼，還可以根據用戶輸入和反饋來不斷學習和改進，讓我們感受到如同真人一樣交流的樂趣和便利；而New Bing則是一個全新的搜索引擎，與傳統搜索引擎不同，它可以透過自然語言了解搜索者的意圖，并進行更復雜的搜索，以便更快地在網上找到更多、更準的答案和資源。

從底層技術內核來看，這兩個產品具有相同的技術原理，都使用了OpenAI將深度學習用于自然語言生成的技術。深度學習我們并不陌生，之前我們所熟知的谷歌AlphaGo和AlphaGo Zero，就是利用的深度學習技術。更重要的是，這個大規模語言模型，比之前的AI模型都要大得多，具有數十億個參數，因此能夠以更高的精度執行更高級的語言任務。ChatGPT一夜爆紅后，人們發現類似的產品其實有很多，在本文中我們將所有基于類似技術的產品統稱為類ChatGPT。

任何語言都是交流的手段，人與人之間交流的語言我們稱為自然語言，因為要與機器交流，我們發明了編程語言。這不同的語言，在ChatGPT看來處理上并無二致，也就是說，不管是英語、漢語，還是計算機代碼，它統統都有自己的理解方式，那就是OpenAI基于神經網絡的自然語言生成技術，這與傳統基于規則和模板的方法有著本質的不同。大家知道，之前我們為了遷就機器的理解，就要設法去學習編程語言，也就是人主動學會與機器對話。而現在似乎反過來了，讓機器學會理解人類的語言，我們直接用人類能理解的語言來與機器進行交流。

讓人工智能更像人，可以回答問題，提供信息，以對人來說自然和直觀的方式做出反應。這種讓人工智能更人性化的追求，源于我們一種最簡單的愿望，即讓技術更容易獲得、更直觀，帶來更多的實用性和可能性。所以，人類一直著迷于創造、模仿和增強機器具有人類能力的技術。

新興技術促進新產品的出現，特別是這些更像人類的技術，有些人會首先想到對人類角色的替代，這可能存在一些誤區。類比一些新技術對我們傳統行業的挑戰，有了網上視頻課程（慕課），有人質疑：這樣形式的教學是否會替代教師，教師未來是否會變得可有可無？其實我們看到，這種替代并不會廣泛發生，除非你上課的內容和形式，還不如學生直接看視頻課程的學習效果。慕課所努力的方向，一直是給學習者提供更多的一種選擇方式，并非要全面替代傳統課堂。如果我們的傳統課堂能與在線課程結合起來，優勢互補，那將是一個巨大的飛躍。

同樣，人工智能在教學領域中的出現，也不是為了全面取代教師的角色。相反，它們可以為教育帶來許多新的機會。人工智能的優勢在于其速度、準確性和一致性，在這些維度上，人類無法與之抗衡。因此，涉及常規和結構化任務的工作很容易自動化，很快就會被人工智能所取代。相應地，高等教育就應該讓學生接受人工智能并學會將它視為工具，而不是回避。這樣，我們就能進行更高效的信息處理和分析，更便捷的學習和交流，這將改進教學實踐，增強學生的學習能力。毫無疑問，這對教師和學生兩方面的角色都是促進作用：學生更容易進入到理想的自主學習狀態，而教師有更多可能把握學生的學習效果，從而給予更有針對性的指導。

大多人工智能工具在創造力、創新、批判性思維、解決問題、社會化、領導能力、同理心、協作和溝通等軟技能方面仍然是很薄弱的，這是其機器本質所決定的。具體來說，大多人工智能系統設計和訓練過程，缺乏真實世界中的復雜性和多樣性，缺乏與人類類似的認知能力和經驗積累。通常使用簡單的數據集來訓練機器學習算法，這些數據集通常是人工選擇或生成的，而不是真實世界中復雜多變的數據集。因此，這些人工智能工具無法適應真實世界中的各種復雜情況和問題。它們只能在已知的模式和規律間進行預測，而無法創造新的模式和規律，這就限制了人工智能在創造性和創新性方面的表現。由于機器還缺乏與人類類似的認知能力和經驗積累，以及情感認知和主觀判斷能力，使得機器不能像人類一樣具備批判性思維能力，解決問題的能力有限。

相比之下，類ChatGPT由于具有更好的語言理解能力和表達能力，可以與人類進行更深層的交互和溝通，其訓練數據包括了來自互聯網的大量文本，這些文本具有豐富的多樣性和復雜性，可以讓其在訓練過程中獲得更廣泛和深入的經驗和知識。因此ChatGPT在解決問題方面的軟技能得到了一定的提高，不僅能夠模擬人類的社交行為和語言進行交流，表現出一定程度的社交技能和同理心，也可能在某些程度上具備了創造力和創新能力。

但是，ChatGPT的學習和適應能力受限于其所接觸到的數據和信息，這使得它可能難以處理新的、不同的或變化的情況。而高度人類化的領導能力和協作能力，需要對人類社交行為和組織機制有深刻的理解和適應能力，目前這是人工智能模型難以完全掌握的，我們甚至都無法將這些能力進行模型化，更不用說讓機器來學習和訓練了。

總之，這些涉及非結構化任務的工作，對于人工智能來說仍然是一個不小的挑戰，因為這些任務通常需要人類具備很高的認知能力和判斷力，涉及的信息也很復雜、多樣化和不規則。也就是說，涉及非結構化任務的工作對于人工智能來說仍然很難，這是人類不容易被替代的地方。因此，對于這個新技術的出現所帶來的影響，從互補的角度來考慮可能更接近于現實。

一個新技術的出現往往是一個漫長的過程，剛開始都是很幼稚、不成熟的。還因為我們對新技術的使用習慣還未建立起來，很容易讓我們覺得新技術的弊端很多，難以達到我們預期的效果。隨著不斷的學習和使用，我們會發現新技術的優點和潛力，以及如何更好地利用它來解決我們面臨的實際問題。一般來說，新技術的出現往往是尋求與舊技術的互補關系。這意味著新技術不會完全替代舊技術，而是要在舊技術的基礎上進行完善和改進，彌補舊技術的不足之處。這樣的互補關系可以幫助我們更好地利用新技術，同時也不會失去舊技術的優點。而隨著新技術的不斷發展，我們可以通過更深層次的技術創新來超越舊技術。通過不斷的試驗、實踐和創新，我們可以發現新技術更適合的應用場景，找到更有效的使用方法，讓新技術得到更好的發展和應用。最終，當新技術發展到一定的程度，已經具備了足夠的優勢和成熟度時，它可以逐漸替代舊技術。

在歷史上，我們可以看到許多新興技術出現后對過去技術產生了碾壓式的影響，從而帶來了革命性的變化。然而，這些新技術并沒有完全替代過去的技術，而是與之相互交織、相互補充，從而形成了更為多樣化、靈活化的技術生態。新技術的出現往往會引起我們對過去技術的重新審視，從而發現過去技術中存在的不足和局限。如果這里要用一個更恰當的表達方式，我更愿意用“顛覆”，這將促使我們大幅度改變對傳統的認知。

聚焦到我們今天討論的類ChatGPT人工智能，它將對高等教育產生顛覆性影響，而高等教育也必須迎接挑戰，為人工智能革命做好準備，同時為學生提供必要的技能，以便使學生在人工智能時代更具競爭力。類ChatGPT在教學過程中，至少有好幾個方面的潛在優勢。

首先，類ChatGPT可提高學生的學習效率。學生通過簡單的對話窗口，用自然語言，就可以快速獲取自己想要的知識和信息。ChatGPT的簡單對話窗口，并非聊天機器人的問答。根據我前面的介紹，大家應該能理解，目前的ChatGPT對自然語言的理解能力很強了，可以識別自然語言交流中的那些復雜關系，理解語言前后聯系，這樣我們就可以與它連續對話，同一個對話中，問題與問題是有關聯的，變得越來越像人了。

其次，ChatGPT會促進個性化教育。雖然說它的GPT模型，是基于大量文本數據所進行的預訓練，最終回答的內容當然是這些預訓練的結果。但是，這種訓練為各種特定任務提供了堅實的基礎，可以針對特定任務進行微調。比如，可以根據學生的特定學習需求，生成個性化的教育內容，以更好地滿足學生的需求。在這樣技術的幫助下，學生可以進行在線學習、作業輔導、知識檢索、創意寫作等等。

還有，從教師角度來看，可以提高教師的工作效率。依靠這樣的語言模型，可以幫助教師生成大量的教學內容和課件。同樣可以針對教師教學和課程的特點，生成個性化的教學內容。與傳統教學相比，現代教學更強調如何激發學生學習的自主性。在該理念指導之下，教師和學生的傳統角色也正在悄然地改變，教師不再是單方面的灌輸者，而更像一位指路人；而學生也不再是一名被動的接受者，而是要發揮自己的特長、夯實自己的知識結構，成為課堂的主導者。

從開始接觸ChatGPT和New Bing，已經有一段時間了。這些類ChatGPT工具能夠較好回答的一些問題，是允許有一定偏差，沒有標準答案的問題。而我們的科學研究，其實就是還沒有標準答案的問題。那么這二者之間是否是可以融通呢？我們人腦在思考的時候，可能因為思考問題的角度不同，或者一些主觀因素的影響，比如存在一些知識盲區，或者對某些認識的古板理解。這個時候，如果我們能與ChatGPT交互，它就會把其他的一些你沒有考慮到的，或者你忽略的內容反饋給你，這樣的交互過程，對你個人來說就是一種新的見解，或者提供了一種思考問題的新角度。就像你與另外一個同行交流一樣。所以，我現在更樂意把ChatGPT看作是一個老師，一個知識淵博的朋友，遇到一些不會的技巧，或者不懂的知識，就問問它，讓它告訴我，前人有沒有這方面的工作可以參考。

其實，在我的教學實踐中，我一直希望能將科學研究的過程貫穿到教學中。比如在我的課堂活動中，我會采用真實的項目研究套路，讓學生完成一個循序漸進、完整而連續的PBL：提出關鍵問題、確定選題、開題報告、中期匯報、結題報告。其中，貫穿一個“知新而溫故” 的教學理念，“知新”用于“刺激”學生的新素材，就是近期從Nature、Science和PNAS上經過精心挑選的研究報導，特別是提出新問題的文章，被預先確定為幾個主題。學生讀到這些文章，了解新問題，這就是知新；為了解決這些新問題，學生一方面會自己想很多辦法，另一方面又會去查詢更多故有的文獻，也包括很經典的教材，這就是溫故。

但是，在這個教學過程中，我一直覺得還欠缺的一點，就是如何培養學生提出問題的能力，這其實是大多數學生普遍缺乏的一種能力。在很多情況下，我們并非找不到答案，而是沒有提出一個能夠真正直擊要害的問題。正確的提問，有明確的目的，問題本身就解決了一半；只有明確了自己的目的，才能轉換成問題；提出了問題，就證明知道自己在做什么，想做什么，至少是把一個未知的復雜問題，分解成了潛在可解決的一些簡單問題，離真正解決問題也就更近了。因此，提出問題，對學生的知識儲備、思考問題的能力，批判性思維能力等方面的要求只會更高，不會更低。

開學已經兩周了，我正好一邊熟悉ChatGPT和New Bing，一邊用于教學實踐。我的初步設想是：課程剛開始，我就主動給學生介紹了ChatGPT，然后鼓勵學生使用ChatGPT來完成我布置的任務。當然此時的要求與之前就完全不同了。比如，上完一次課后，不是讓學生簡單回答一些有標準答案的問題，而是讓學生結合學習內容，提出自己的問題，讓ChatGPT來回答，它的回答肯定有學生理解的，也有不理解的，不理解的還可以繼續追問，直到自己弄明白為止，這就是一種主動學習過程。這個問答的過程，要求學生截屏或者錄屏，作為作業提交。很明顯，學生與ChatGPT的交流，還是一個基于過程的學習，而且這個過程還可以記錄下來。以前學生有不懂的問題，需要去問老師，但老師未定有那么多時間來處理這么多學生的問題，所以許多學生他們想問的問題也就不了了之了。有了ChatGPT的幫助，學生自己就可以找到了答案。在這樣的訓練過程當中，對于本身就具備批判思維的人來說，ChatGPT起到了不錯的輔助作用；而對于那些暫時還沒有批判思維的人來說，ChatGPT還能幫助學生鍛煉這種思維能力。

讓課堂上所有的學生都能使用ChatGPT，可能有一定的技術和政策難度。那么，目前我有一個更具操作性的解決辦法，那就是建立一個基于ChatGPT的微信群“生態學 | 向AI提出好問題”（如圖），其中的“阿寶”，就是機器人ChatGPT，只要@它，就可以回答同學們的提問。這樣的方式，也帶來了一個好處，那就是同學們相互之間還可以學習提出好問題的方法，甚至在競爭中要提出更好的問題。關于這個教學方式的實際教學效果，待學期結束，我再嘗試做一份更詳細的報告。

本專欄內容由復旦大學通識教育中心組稿。