当 OpenAI 去年推出其聊天机器人 ChatGPT 时，AI 技术的追随者很快就宣告了相关的领域的死亡，比如编剧、计算机编程和音乐作曲等。其中，教育行业的从业者几乎立刻就感受到了 ChatGPT 的强大力量。借助 ChatGPT 的技术，学生现在可以轻松地在论文和大学入学申请文章中作弊，而另一方面，老师们可以将繁重的备课作业交给人工智能，而没有人会察觉到。

然而， ChatGPT 并不是教育的终点。就像学生们开始将聊天机器人的对话内容作为自己的作品一样迅速，新一轮用于检测人工智能写作的作品 AI 程序也出现了，而教师们则开始将ChatGPT 的回答融入到课程计划中，以便赶上学习潮流。

事实上，如果充分利用，人工智能有潜力极大地增强学生批判性思维能力和拓展软技能。存在这样一种担心：如果孩子过分依赖人工智能来回答问题，那么可能会导致他们停止学习基本技能，逃避日常练习，最终淡忘基础常识。心理学家爱德华·德西和理查德·瑞恩在自我决定理论中提出，人类本质上是由自主性、相关性和能力驱动的，也就是说，学生将继续学习，无论任何捷径出现。以维基百科的创建为例，学生并不会因为能够在网站上迅速搜索到日期和公式而放弃文理科的学习，相反，学生能够通过网站工具而能够更好地检验答案正误，辅助学习进步。

由于教育是人工智能的第一个消费者用例之一， ChatGPT 等程序将是数百万儿童、教师和管理人员接触 AI 技术的方式。因此，我们有必要关注人工智能的应用和其对我们生活的影响。下面，我们将探讨人工智能和未来学习、知识和教育的五个预测。

以前，只有富人才能够享受像辅导、指导、导师服务和治疗等一对一支持。但是，人工智能将有助于将这些服务民主化，让更多人受益。实际上，布鲁姆的「2 Sigma问题」发现，接受一对一教学的学生表现出的成绩比传统教室中的孩子高出两个标准差，而现在AI已经成为解决这一问题的可能途径。AI潜在地可以成为任何人的实时导师，而人类则可为AI提供深入的知识和情感、行为上的支持。例如，学术工具Numerade最近推出了一款名为Ace的AI导师，它可以生成个性化的学习计划，根据学生的技能水平策划合适的内容。

AI 还可以让专家和学术名人对所有学习者都可及，打破资源壁垒。这对于导师学徒制至关重要的职业来说，这个发展具有极大的民主化意义。想象一下，如果一位初创公司的创始人可以随时与 Marc Andreessen 或 Paul Graham 的 AI 版本进行聊天会怎样！这正是创业公司 Delphi 正在尝试做的。而 Historical Figures 则让用户与重要历史人物如亚伯拉罕·林肯、柏拉图和本杰明·富兰克林对话，而 Character AI 则让任何人创造「角色」，无论真实还是虚构，都可以进行对话。

在像心理健康这样容易受到污名化的领域，通过 AI 增强的解决方案（例如 Replika 或 Link ）可能比人类治疗师更容易接近，因为它们更便宜并且 24 小时可以预约，鼓励那些害怕陌生人接诊的患者。AI 也可以即时个性化和贴合个人风格偏好（例如认知行为疗法还是更传统的行为疗法），解决心理治疗行业中难以发现和匹配的问题。增强型 AI 治疗软件的边际成本也很低，这意味着可以创建更经济实惠的最终产品，从而实现大规模市场准入。并不是我们想象中人类不再起作用的世界。目前，AI 并不完美，它尚且不能达到 100％ 的人类级别的周到和专业知识。此外，有时候，人们有可能仅希望与现实生活中的人互动。

借助人工智能，个性化学习可以得以实现。

通过使用人工智能，我们可以实现个性化定制学习模式和通过视觉、文本、音频等内容多元素，并且根据用户的喜好，可以轻松地引入孩子或成人喜爱的角色、爱好或流派，制定个性化的课程内容。此外，我们还可以通过软件跟踪用户的知识阶段和测试学习进展，根据现有的差距为用户定制内容，以更精准的了解用户学习诉求。

例如，Cameo 推出了一个儿童产品，其中包括 Blippi、蜘蛛侠和其他热门的IP人物角色。有位母亲请求「蜘蛛侠」鼓励她的孩子使用厕所，而这确实似乎起到了作用。同时，人工智能还能更好地满足不同类型的学习者需求，包括那些高级学生、在某些学科上落后的孩子、不喜欢在教室里举手的学生，以及那些有特殊学习需求的学生。

历史上，学生和教育工作者在生产力软件方面起着重要作用，他们通常是这些软件的早期采用者。创新初创公司的创始人和开发者通常会注意到学生和教师的需求，并通过他们的反馈来改进和优化他们的产品。比如，Canva和后来被SAP收购的Qualtrics。这种趋势也适用于聊天式对话界面和基于人工智能的下一代软件工具，这些工具很可能成为教师和学生的早期采用者。

我们预计教师会拥抱下一代AI工具的另一个原因是，教师，尤其是来自公共机构的教师，工作过劳且资金不足，使他们没有时间集中精力关注他们更愿意关注的事情：学生。今天，教师花费大量时间评分、制定课程计划和备课。通过学习数百万早期的教育材料，人工智能可以减轻教师的工作量，例如创建教学计划和拟写教学大纲。所有教师需要做的就是为他们各自的课堂精细调整和量身定制输出。通过解放自己的时间，教师现在可以专注于以前「额外」活动，比如给个别学生个性化的关注。

至于学生，他们喜欢找到节省时间并在工作中获得优势的创造性方式。Chegg 是前一代的宠儿。现在，诸如 Photomath 和 Numerade 等新的基于人工智能的资源已经出现，并正在帮助学生解决和理解复杂的数学和科学问题。尤其是大学这种密集的环境，受欢迎的产品可以通过学生组织、社交俱乐部、活动甚至在课堂上实现迅速传播。

自从 ChatGPT 发布以来，公立教育工作者开始争论如何以及是否应该「监管」AI 辅助的学校作业、大学招生等，许多公立学校，包括纽约、西雅图等大型公立学区，暂时禁止使用ChatGPT 和其他相关的 AI 写作网站。甚至连大学招生申请的使用也受到了质疑。

同时，许多教育工作者认为 ChatGPT 是一种应该与学习和教学相结合的技术，并且使用 AI 将是未来关键的职业技能。为了实现这一点，我们需要在课堂上和评估课堂成果的方式上进行一系列的调整——就像当维基百科、计算器、互联网、个人笔记本电脑等出现并最终成为关键的课堂技术时一样。新一代的工具正在出现，这些工具可以帮助学校更好地评估学生的学习成果并颁发证书，同时也有一些利用 AI 的工具可以让教师和学生的生活更加美好和轻松。

需要考虑的一个问题是，这种技术的获取方式可能会给某些学生在学习和输出上带来很大的优势。例如，在禁止使用 AI 工具的学校中，没有家庭互联网接入的学生可能无法接触到 AI 技术，而有资源的学生则可以在家学习和使用。这也将扩大公立和私立学校教育之间的差距，因为私立学校比公立学校更容易采用和整合新技术，因为它们拥有较低的师生比和更高的预算。

算法是基于现有数据训练的，但所有这些数据目前仍受人类判断和行为的影响。这意味着各种社会偏见——种族、性别等——被嵌入算法中，并且这些偏见将继续被放大。例如，Gmail 的句子完成 AI 假定投资者必须是男性。Google 的智能写作团队已经多次尝试纠正这个问题，但至今仍未成功。

在这个充满偏见的环境中，当 AI 提供错误信息（或虚假事实/新闻）时，事实核查将变得至关重要。今天的 AI 生成的回应特别危险，因为它们可以轻松地组成连贯的散文，其水平的精细程度可能会欺骗人类，误以为信息是事实准确和真实的。例如，华盛顿大学在 WSJ 上介绍的一项研究显示，72% 的人读一篇由 AI 生成的新闻文章认为它是可信的，尽管它的事实是不正确的。

在这个时代，无论是任何人还是机器人都会创造大量的内容，因此如何筛选高质量和事实准确的成为需要主流大众去关注的问题。对于用户生成的内容和其他非品牌的媒体，人们的信任将会降低。另一方面，观众可能也会盲目信任他们已经关注和尊重的人物、品牌和"专家"。

最后，我们可能会培养出一代只有表面能力而没有基本细节理解的人。这可能会在边缘情况和危机时引起问题，因为深入了解基本细节变得重要。以 Web 开发的抽象为例：我们越来越远离低级硬件、基础设施和后端，进入了 GitHub Copilot 等世界，其中前端工程师几乎不需要接触数据库或后端。甚至还有为非技术用户提供的无代码解决方案。这种抽象非常好，因为它能够实现更多的创造，并赋予技能较低的用户更多的权力。但是，当后端出现关键性故障时，而没有人了解如何修复它时，会发生什么？

来源：微信公众号《多鲸》