ChatGPT与教育的未来

作者：王鹏腾讯研究所资深专家

自从ChatGPT流行以来，它对教育理念和方法的影响已经引起了广泛的讨论，人们似乎看到了人工智能对未来教育的影响。虽然人工智能的教育影响在短期内似乎不是一个空间问题，但只有了解人工智能的边界和能力，我们才能知道什么是不可替代的。

ChatGPT和AIGC会做什么？

首先，需要区分ChatGPT的能力是什么？它说明了什么样的趋势？需要澄清的是，我们目前试用的ChatGPT限制了实时更新数据的能力，显然封存了许多可以回答问题的领域和规模。人们对它的许多批评，如不准确、数学差、缺乏独立性，甚至经常严肃地胡说八道。在更大规模的培训和应用中，它将迅速进化和改进，并在NLP模型中增加更多的数学和其他能力。可以预见，在很短的时间内，大模型将具有越来越全面和通用的能力。(当ChatGPT刚刚发布时，目前的进化速度是显而易见的，这些问题正在迅速改善。）

以文生图和ChatGPT为代表的AIGC工具正在将知识和内容的生产模式从大脑思维转变为机器生成+大脑筛选。从文本、图像、视频到3D空间，AIGC可以自动生成文章、音乐、影视作品、设计、游戏等创意内容，甚至可以通过模拟人类的创作过程来控制机器人，并出现了大量新的商业形式和模式。在这个过程中，人的替代是不可避免的。

历史上，人类经历了几次这样的处境，但每次都安全度过。当工业化到来时，大多数农民失去了土地，在工厂找到了工作。当机器大规模生产到来时，大多数工人都失去了工作，但他们在服务业找到了新的工作。以前每次替换都提供了更多更好的新岗位。然而，这台机器似乎将在短时间内取代所有领域的大部分工作，无论是脑力劳动还是体力劳动，但我们仍然看不到数亿新职位将从何而来。何况在公共教育体系能够及时应对和培养适应新技术的人才之前，每一次行业更新都付出了至少一代人的代价。

ChatGPT 法律、医学等领域的高分考试已经通过。当然，这也表明，在全球范围内，“死记硬背+有限推理”仍然是当前教育和人才选拔的基本方向。培养工业社会所需的大量工业工人和工程师是我们现有教育体系的主要任务，似乎在短时间内不会改变。那么，作为一个焦虑的父母，你能为你的孩子的未来做些什么呢？公共教育来不及做的事，只能靠家庭教育来弥补。

教育在哪里？

在替代大规模劳动力的过程中，教育始终发挥着最重要的指导作用。很快我们都会有一个个人助理，他什么都知道。我们还需要自己学习什么？如何调整原本致力于教授知识和技能的教育体系？

ChatGPT对未来社会需要什么样的人才，以及对基础教育的新要求给了我一个正常的答案:“我们需要培养具有更全面和创新能力的人才，而不是简单的知识教学。此外，我们需要更加注重教育人们适应未来社会的能力，如学习能力、创造力、合作能力等。”然而，这些看似简单的关键词实际上需要辩证地理解。

因材施教

首先，AIGC技术将改变教学方式和模式，使因材施教成为可能。例如，通过智能内容生成和推荐系统，甚至交互式学习工具和游戏，学生可以获得更加个性化和多样化的学习体验，教师可以更有效地生成教材、试题和作业，从而提高教学效率和质量。事实上，结合XR技术，每个学生都可以接受完全不同的个性化教育，然后学校集中教学知识的意义就消失了，与他人的沟通和合作可能成为学校物理空间存在的意义。然而，这样的学校可以在大自然中幕天席地。

关于编程和数学

因为软件似乎取代了人们的工作，所以很容易想到让孩子们学习编程，成为一名人工智能工程师，但编程和人工智能实际上是两件事。编码似乎是第一个被取代的。

虽然目前大型模型的培训和调试仍然是一项昂贵的技术工作，但未来我们可以通过多模态API接口直接获得个性化的服务，而无需编码，通过语音甚至脑机接口与MaaS（模型即服务）沟通。而目前的GPT，由于消化了GitHub的海量代码，也具备了基本编码的能力。Copilot由GPT-4驱动 X，具有对话、文本生成代码、语音生成代码、自动修复代码bug、解释代码等功能。在ChatGPT的帮助下，我开始学习用Python生成代码来完成一些简单的工作。虽然初学者有很多小问题，但他可以帮助你解释错误的信息，并帮助你修改调试。

因此，无论是文生图还是控制机器人，编程能力实际上都转化为用语言描述需求的能力，人机交互的核心又回到了人际交往的语言。

但除了日常应用，算法的本质是数学。毕竟，在每篇人工智能论文中，最大的空间是数学公式和推导过程。因此，如果你想与人工智能合作，学好语言，但如果你想定义和控制人工智能，恐怕你仍然需要学好数学和逻辑思维。只有逻辑思维才能让人们从大量的信息中做出判断甚至批评。

关于语言

哲学和语言学在早期阶段很难区分，因此语言学习的意义可能远远大于阅读、写作和翻译技能。在数字世界中，描述世界和创造世界的能力即将合二为一，这也将在我的另一篇文章中解释。

虽然人工智能翻译领域发展迅速，但实时翻译似乎离我们不远，但许多人可能认为他们不需要花很多时间学习外语。然而，在最近与各种人工智能的交流中，人工智能工具仍然需要将中文翻译成英文，特别是当涉及到微妙的图像和文字修改时，英语水平的限制仍然很明显。因此，未来对英语水平的要求不仅停留在日常翻译水平上，跨文化交流能力也尤为重要。

不仅如此，尽管许多国内公司正在使用中文语料进行模型培训，但中文语料只占整个互联网规模的5%，其真实性和严谨性相对较差。因此，大型中文模型的质量可能很难长期超过英语。因此，英语水平和英语思维方式在未来儿童的创新研究和工作中可能仍然非常重要，甚至在人机交互中也可能比编程更重要。

考虑到对机器人的控制，许多简单的任务可以通过自然语言交互生成个性化程序来执行。当然，如果这是一项复杂的任务，仅仅使用自然语言交互并不难。在使用文学生图形工具来描述建筑形象的过程中，越来越多的人会发现，充分表达设计意图的能力甚至可以取代以往建筑学习中的草图能力。

最近，硅谷出现了一个新的招聘职位Prompt Engineer，意思是“提示工程师”。这个职位不需要写代码，只需要找到合适的提示，让人工智能发挥潜力。也就是说，不需要技术背景，只要能“聊天”，就可以当工程师。因此，语文和英语仍然是高质量使用自然语言和机器交流的基本能力。当然，提示工程师不会长期存在，而是会成为我们每个人的基本技能。毕竟现在很难见到ppt工程师或者Excel工程师。最后，每个人都需要掌握准确描述需求的能力，才能与人工智能进行沟通和合作。

关于学习和创新

大模型本质上是一种统计模型，在一定程度上代表了社会的整体认知。对于一些事实问题，很容易得到明确的答案。然而，在绝大多数的决策场景中，它实际上是基于大量的信息，最终需要人们的价值判断。ChatGPT通常表现为“端水大师的情况往往是它无法为人做出的价值判断。

我们目前的教育体系主要是教授知识。从表面上看，人工智能很快就会知道各种学科的知识，这种能力是帮助我们快速学习和获取信息的工具。如果一个人只能传递人工智能结果，显然也会被淘汰。

人工智能在任何人类现有的知识领域都有绝对的优势，但人工智能只能作为探索新领域的助手。而这些所谓的创新领域，往往存在于各学科的交叉领域。从小学到大学，我业余时间最常做的就是在图书馆看书，一般喜欢挑一本书在每个书架上泛读。这样，虽然学习杂而不精，但可以提前建立一个相对完整的知识框架，终身学习的知识可以分类妥善存储和阅读。对多学科的基本了解可以说是跨学科创新的基本素质。借助人工智能高效的综合信息能力，可以获得快速广泛的学习能力，掌握各学科的基础知识和规律，加快跨领域创新的出现。

通过以上分析，我们会发现，似乎人工智能不能取代我们的学习过程，而是对语数以外甚至更多学科的学习提出了更高的要求。

正如《第三次浪潮》一书所说，“第三波文明恰恰相反，它有许多特点：分散生产、适当规模、可再生能源、疏散城市人口、在家工作、自己生产和消费等。这些活动非常接近第一波社会的模式，似乎是时间的倒流。这一历史变化并不代表工业社会直线的延伸，而是方向的突然变化——往往是逆向发展。这种转变至少应该等同于300年前的工业文明。与此同时，我们所面临的不仅仅是一场科技革命，更是一场全新文明的到来。”工业时代培养熟练工人的教育体系即将结束，未来文明的许多特点，包括教育和人，可能更像是农业时代的状态。

在AIGC带来的变化中，绝大多数工人可能会被淘汰，甚至在标签工作之后，人工智能也会做得更好。当然，生产力的巨大发展可能仍然会实现国家的基本收入。只有少数人能够和需要与人工智能合作。这也可能是未来教育不乐观的方向:大多数人躺平，少数人更努力。

也许不同于目前简单的减负方式，数学、汉语、外语，包括更多领域的基础知识，未来对人的要求只会更高，但不是刷问题和刷问题的方向，而是需要一个更全面、更全面的知识体系。人工智能很容易学习人类的技能，以解决某一方向的特定工程问题。但未来的创新，也许只有百科全书式的人才能胜任。在人工智能因材施教的帮助下，人类可能会重新达到这种状态，充分发挥人脑的量子计算机制，帮助人工智能进化。公共教育系统很难应对孩子将来如何与人工智能共存，这需要每个家长做出自己的选择和努力。