谢焕坤 - ChatGPT核心技术及其对教育的利弊|城中热论

2023-09-08 12:43

ChatGPT在过去一年的迅速发展震惊世界,其影响力之大令多数行业都开始意识它的存在。它的出现改变了世界,当中包括生产性和威胁性。除了ChatGPT,还有一些类似的软件,如Adobe Firefly和Dall-E。究竟它们会成为教育的威胁还是资产呢?

在回答此问题前,让我们先探索一下ChatGPT核心技术的魔力,即生成式人工智能(AI)。首先,AI并非新知。事实上,笔者的IT公司于30多年前便使用过此种AI技术「Prolog」,为本地小学和中学创建了一个时间表安排的软件包。除了拥有非常强大的AI引擎外,ChatGPT的成功还有赖复杂的用户界面和知识基础系统(Knowledge-based System KBS),这些系统连接到一个庞大的资源库。基本上,AI是由电脑完成的一种逻辑思考。它可以通过AI编程来实现,该编程由具有内置智能谓词(例如回溯)和知识工程的高级声明性语言组成,尝试找到所有可能的解决方案,然后过滤或训练以提供最合适的解决方案。

换句话说,它的输出并不是绝对正确的。生成式AI是一个相对较新的术语,它可以根据人类输入(或提示)生成文本、图像或其他媒体。它是一个非常强大的自然语言处理工具。


AI与非AI应用之别

人工智能应用与非人工智能应用有何区别?从技术上讲,电脑程式设计有两种方法,即传统程式设计(或程序化编程)和人工智能程式设计。传统程式设计语言是满足原始数据处理需求的必备语言。使用这些语言(如Java和Visual Basic),程式师的任务是按部就班地编写指令(程式),让电脑按照这些指令处理数据,从而得出解决方案。在编程中,知识以程序形式体现出来。

给予一组数据输入,传统程序能够确定性地生成单个正确的输出。使用输入处理输出(Input-processing-output IPO)概念,如果输入和程序正确,那么输出必然是正确的。相比之下,AI编程能够非确定性地解决问题,推导出一组可能满足用户查询的解决方案。因此,它容易出错,却可以通过「训练」来提高准确性。换句话说,传统程序关注如何完成任务,而AI程序代表了一种描述性的编程风格,其中编程任务是声明对知识领域的已知内容。这种知识包括有关领域实体的事实和允许推理的规则。

在讯息时代,知识是最宝贵的资源,越来越多机构转向以人工智能和专家系统来有效地管理资源。知识基础系统(KBS)有别于传统数据库系统,因为KBS能够利用启发式规则推理数据和得出结论。将许多启发式规则编码致知识库中(连同称为推理引擎的推理机制),KBS便可「推断」问题情况并产生一系列可能的解决方案。

除了在KBS中使用人工智能启发式,机器学习演算法也可以用于复制先前收集的过程和模式,并记着这些过程/模式以进行进一步的问题解决。因此,将启发式与机器学习技术相结合,可以使KBS更加高效、准确和可靠。根据enoumen.com的说法,机器学习和启发式的结合表现较佳。ChatGPT包含超级KBS,其内容主要来自包括互联网在内的许多来源。


既用于作弊又防止作弊

在发掘了人工智能的魔力之后,现在让我们讨论在教育中使用人工智能的弊处。社会上最具争议的话题是学生使用ChatGPT作弊。特别是对于高等教育,通过作业,学生通常需要自己探索学科领域的本质,然后根据问题作深入分析,从而获得更丰富的知识。这在过去一直是非常有效的教育方法。

此外,学生的答案应该是不同的,因为这是一个近乎开放的问题。因此,抄袭应该被减至最低限度。然而,如果学生可以使用ChatGPT生成论文和其他书面作业,那么所产生的作品可能几乎无法区分是否由人类制作。这对那些没有使用ChatGPT完成作业的学生非常不公平。换句话说,ChatGPT让作弊变得更容易,而学生亦没有真正理解学科领域。

然而,使用ChatGPT在教育上也有好处。虽然学生可以使用ChatGPT作弊,但它也可以帮助教育工作者创建更具创新性的作业,这些作业需要学生的批判性思维和实际问题解决技巧,而不仅仅是获得更深入的知识。另一方面,学生可以高效地使用ChatGPT进行探索研究和更深层次的学习。截至本文撰写时,另一间当地大学已宣布允许学生在一个月内最多使用ChatGPT 20次来准备课程。此外,ChatGPT还可以用于分析考试期间考生的行为,以便可以轻松检测到他们的作弊情况。

总括而言,人工智能是如此聪明和强大,它的使用必须得到适当的使用和监理。如果使用方式错误,它就会成为威胁;如果使用方式正确,它就会成为资产。这引出了另一个生成式人工智能工具的治理话题。


文:香港城市大学商学院资讯系统学系导师 谢焕坤博士

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文章刊于《星岛日报》2023年9月8日教育版专栏「知识转移」。


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