ChatGPT的爆火，不僅讓眾多學生有了作弊利器，也讓一眾自己寫論文的清白好學生，無故蒙冤！
要說起原因，不由讓人深感荒謬－－都是因為那些為了「用魔法打敗魔法」而造出的各種AI偵測器。
實測不可靠，美國憲法竟出自AI之手？
眾多AI檢測器中，最出名的一個便是由普林斯頓華人本科生Edward Tian創建的GPTZero——它不僅免費，而且效果拔群。
我們只要把文字複製貼上進去，GPTZero就可以明確地指出一段文字中，哪段是AI生成的，哪段是人類寫的。
原理上，GPTZero主要靠「困惑度」（文字的隨機性）和「突發性」（困惑度的變化）作為指標進行判斷。在每次測驗中，GPTZero也會挑選出困惑度最高的那個句子，也就是最像人話的句子。
然而這個方法其實並不完全可靠。
最近，有好奇的網友就用「美國憲法」做了一個實驗，而結果更是讓人大跌眼鏡——
# GPTZero表示，美國憲法是AI生成的！
無獨有偶，有越來越多的學生發現，自己辛苦寫的論文，也會被偵測器判定為AI生成的。
AI說你是用AI寫的 ，你就是用AI寫的！
前兩天，Reddit上就有一位12年級學生向大家求助說，老師用GPTzero檢測之後，堅信論文中的部分內容就是由AI生成的。
「我一直是個成績優異的學生，我不知道為什麼我的老師會認為我作弊。我把一切都告訴了我的老師，但他還是不相信我。 」
對此老師解釋稱，使用grammarly（一款線上文法糾正和校對工具）沒問題，但GPTzero給出的結果已經非常明確——你就是用了ChatGPT 。
絕望的學生表示，自己會提供所有可能的證據，來證明這個所謂的人工智慧探測器是錯的。
對此，有網友表示完全無法理解老師的做法：「什麼叫AI說你作弊，你就是作弊，證據何在？」
另一位網友則給了更實用的建議：把ChatGPT出現之前的文章丟進去看看結果如何。 （類似於之前的那個「美國憲法」實驗）
此外，還可以用OpenAI的官方聲明來為自己辯護：「我們真的不建議孤立地使用這個工具，因為我們知道它可能出錯，就像使用人工智慧進行任何種類的評估一樣」。
還有網友分析稱，作業論文在結構上通常都有著較為嚴格的要求，而ChatGPT在訓練中又進行了大量的學習。 ############結果就是，AI生成的內容看起來都是標準的五段式論文。 ############因此，學生的作業從一開始，就注定了會和ChatGPT產生的文本非常相似。 ############GPTzero雖然聲稱假陽性率ChatGPT暴露了論文設定上的缺陷
AI的出現，讓作弊的學生提供的巨大的便利，卻也讓不作弊的學生，深陷無盡的麻煩。
那麼，讓我們乾脆回歸問題的本質，在學校教育中，到底該不該允許學生使用ChatGPT呢？
近日，作家Colm O'Shea在文章《感謝ChatGPT揭露本科論文的平庸》中表示，本科的論文重點在於教育，而不是知識的進步。這其中最關鍵的是，在寫作過程中，是要訓練和展示你有目的地處理資訊的能力，而不是讓你做一個有價值的知識產出。有價值的產出是由訓練有素的合格勞動力負責的。
一般來說，文章起源於古希臘和羅馬作家的學術文本，或早期基督教會教父的書信，但其實現代文章的形式起源於蒙田。
這位富有而博學的16世紀法國哲學家，在人生的某個時刻，忽然對自己龐大的圖書館感到懷疑：「如果我以為自己所知道的一切，其實都是扯淡的，怎麼辦？」
於是，他開始做這件事——寫隨筆，這個行為具有深遠的意義：讓他重新看待世界。
他起的標題千奇百怪，例如「拇指」「畸形兒童」「食人族」，展現出他廣泛而奇特的精神領域。他的每篇文章都圍繞著一個觀點，並從各個角度進行審視，來找到新的見解，彷彿這些角度是由另一個意識撰寫的一樣。
錄取之後，一部分學生又會去懇求教授，給他們一個正確的模板來模仿，也或者，他們會找抄襲或論文代筆去走捷徑，走向他們想像中的未來。
就好像到了大學以後，學習和思考就再也不用寫作來輔助了一樣。
不過，這是在ChatGPT火起來之前。現在有了ChatGPT，論文剽竊和代寫的亂像已經蔚然成風。雖然說這些現象並不能只怪AI，但已經足以說明大學教育中的問題。
癥結在哪裡？
這場危機，其實源自於大學本科教育中一個更巨大、更古老的問題。
長期以來，人們過度專注於收斂思維——換句話說，對於有固定解決方案的問題，去測試學生能否獲得問題的「正確」答案。
大學申請的測驗通常著重兩大類：知識基礎和認知能力。標準化的測驗能夠檢測學生對學科掌握程度，但這忽略了另一個重要的領域：發散性思考。
而發散性思維，正是創意工作的前提。
而且，發散性思考是與標準化背道而馳的。發散思維靠的是深度模式識別和類比（口頭、視覺、數學）等機制，而要讓ChatGPT從令人眼花繚亂的大數據集中收集“要點”，這並不是它們擅長的。
這種思維可以用一個詞形容，那就是「機智」（這種機智是一種令人驚訝的靈感，能夠把兩個不相干的事物進行融合，或連結起來），雖然聽起來有些玄乎，但這種能力非常重要。
認知科學家、類比思維權威專家Dedre Gentner解釋說，生動地向自己或他人解釋某事可以培養抽象能力，還可以發現不同領域之間的新聯繫。
對於Gentner來說，相較於看一個人的智商，他進行準確隱喻或類比的能力，更能體現自己的創造性。 因為科學的突破，往往就是透過那「驚鴻一瞥」，讓人們發現了兩個不同事物之間的類比，這種類比充滿想像。
同樣的，威廉瑪麗學院的創意和創新教授K.H Kim認為，亞洲和西方教育體系對趨同思維的痴迷關注，正在減緩整個藝術和科學的創新。
理想狀態下，大學論文是要作者玩一個智力遊戲，過程中的各種障礙會絆倒他們，讓他們意識到自己對於學科的了解只是冰山一角。在應對挑戰時，遊戲的「音效」會提醒他們保持頭腦清醒，意識到自己可能犯了錯。
然而ChatGPT展示的是最糟糕的情況：在一個回音室中，對於批判性共識進行了一個優雅齊整的總結。
胡說八道大師
還記得Harry Frankfurt的那篇哲學文章《論胡說八道》（On Bullshit）嗎？他在文章中提到了兩個概念：說謊（虛假）和滔滔不絕地提出令人信服卻沒有經過仔細考慮的主張（胡誅）。
說謊的人需要一個準確的真相模式來主動向他人隱瞞真相，而胡說八道者則不需要這種意識。
事實上，胡說八道的人可以一整天都在說真話；在Frankfurt看來，說他們胡說八道不是因為他們話語的真假，而是他們隨心所欲不計後果的說話方式。他寫道：「就憑這一點，廢話比謊言更能成為真理的敵人」。
ChatGPT就是Frankfurt「胡說八道」藝術流派的巔峰之作。它使用大型語言模型將人類可能對某個主題說的話拼湊在一起，這是一種令人毛骨悚然的理解模擬，但與對現實世界的洞察力完全脫節。
ChatGPT最引人注目的一個特點就是，它惟妙惟肖地模仿了許多學術文章中特有的口若懸河、毫無生氣的散文風格。
Stephen Marche在Atlantic上發表的文章《大學論文已死》，在我和同事中引起了許多討論。他給ChatGPT生成的範例文字打了B ，而他在解釋時說：「這段話讀起來就像填充物一樣，但是大多數學生作文也是如此。」
這句話讓我非常憂心，但也很無奈。
早在ChatGPT之前，廢話文學就一直困擾著我們，但我們難道就要順其自然，任其發展了嗎？
雖然聽起來像是無可救藥的理想主義，但是我要奮起說不！
一個有責任心的學者，應該讓文章回歸到它應有的蒙田式傳統：對各種可能性進行不同的、創造性的發散探索。
這需要進行一些改革，例如遠離大講堂，在那裡，學生和教授之間的唯一接觸點是一篇匆匆寫好的、匆匆打分的論文。而如果控制在較小的師生比例，足以恢復學生和老師之間以及學生之間的辯證交流。
AI將持續發展。機器學習將在各種領域產生數百萬的新穎方案。
目前，AI的發展會有兩個極端方向：沒有新意的趨同和收斂，以及沒有「適當性」意識的極端分歧。
這裡借用Dean Keith Simonton對於創意的定義：原創性x適當性。
「適當性」是特定領域的一套龐大的維根斯坦式的「語言遊戲」，其深度和廣度只會隨著我們的文化變得更加複雜而增加。這套深層的「遊戲」太微妙，它是非理性的，而且變化迅速，AI無法僅透過挖掘我們的文本來掌握。
在一個理想的未來，教育可能會優先培養所有年齡層的學生在所有學習領域的好奇心、創造力和敏感度。這個項目令人振奮，不過有些遲了。
這並不意味著如果我們比不過AI，就放棄獲取知識了，它需要我們重新開始「玩」我們的想法，以及圍繞我們如何學習、為什麼學習進行元認知的實踐。
對於有情感的眾生來說，最終極遊戲是當他們被邀請按照自己的條件提出問題時，他們的答案會讓自己都感到驚訝，他們會發現自己的答案是多麼有啟發性。
人類本身的神奇思維可是比AI的模仿理解力好得多。
在文末，小編想說，Colm O'Shea的這篇文章，真的是讓我們愛慘了。
經常有讀者留言問我們的文章是不是ChatGPT寫的，這裡可以藉用這篇文章的觀點來回答：如果你能感受到文章中「驚鴻一瞥」的那一瞬間，這種創作一定是來自人類，而不是AI。
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