“AI热”的当下，我们或许还需要些冷思考

从2022年ChatGPT横空出世，再到如今各种大语言模型的竞相推出与彼此相争，关于以大模型为代表的AI话题在社会各个领域不断发酵。在政策驱动、各方海量的资金和不遗余力的人力投入下，它的热度持续上升。最近，随着国内众多高校纷纷接入大模型，它更是成了我国教育领域的热门话题。

其实，在教育史上，类似情形并不罕见，印刷术淘汰了手抄本，广播电视催生了远距离大学，互联网与移动通信带来了虚拟教室、在线教学与慕课。每一次信息技术的变革，都以或缓慢渗透或急遽冲击的方式影响了教育教学的过程与形态。但是，技术永远难以颠覆教育的基本目的，即人格的塑造、思维的训练与智慧的养成。技术作为一种具身化且无法抗拒的力量，运用得当，它的确可以赋能于教育教学目标的实现。然而，运用不当，则可能与目标相去甚远乃至背道而驰。因此，在AI备受各方热捧的当下，或许我们恰恰需要保持一份谨慎，回归教育常识，对AI可能存在的缺陷及其潜在效应予以冷静的审视。以下仅提出几点疑虑——

其一，即使坐拥海量信息，也不等于掌握了知识，更不意味着拥有了智慧。各种信息唯有经过个体的搜索、阅读、甄别与运思，才能转化为知识与智慧。大模型具有“萃取”海量信息的优势，替代了人的广泛搜索与阅读，它的确提高了获取知识的效率。但是，这种便捷的文本呈现其实是对人的记忆与思维训练的替代，问题是机器的学习能否替代人的学习？

其二，大模型在有关程序化知识（如计算机编程、蛋白质折叠解析、医学诊断）方面确有优势，但它毕竟是源于语料的学习训练并通过概率方法生成的文本，因此难免有偏差甚至出现幻觉和反事实判断。这就要求人们必须具备独立的专业判断力，问题是人们的这种判断力又从何而来？

其三，对于独立思考者而言，大模型可能成为赋能的工具，而对于依附者而言，则有可能弱化个人的批判性思维和创造力。由此，在教育过程中，是否会出现一种能者更能、平庸者更平庸的马太效应？它是否会带来新的教育鸿沟？

其四，大模型的偏见以及涉及隐私等伦理问题广为人关注，因此，人们尝试通过对大模型的监督性训练实现价值对齐。但是，在一个动态的多元价值并存的现实世界，它应该与谁的价值对齐？

其五，大模型的确精于语言分析，也擅长修辞，能够撰写出辞藻华丽的文本，但它能否代替人们情境化的言语智慧与人的真实情感体验，更何谈人的创造力？

人的思维能力乃至创造力，往往源于个体的精神困惑或好奇，是苦思冥想中的历练与突然涌现。大模型或许可以为人的解困提供些许点化与指引，但若对它过于依赖，无异于把人的大脑交付于机器，省却了求知过程的自我探索苦旅，这是否真乃教育之福？