大学教授「偷用」ChatGPT帮学生写推荐信!成功斩获剑桥奖学金
ChatGPT在教育界毁誉参半,老师认为AI让自己留的作业变得毫无意义,而学生则认为本来那些也是毫无意义的作业,倒不如让AI写来节省时间。
不过最近事情可能出现了反转,只不过故事的主角从「学生作弊」转到了「教授提升工作效率」。
最近,圣路易斯华盛顿大学的计算机科学与工程学院教授、作家兼游戏设计师Ian Bogost撰写了一篇文章,在采访了多位高校教授后,他发现ChatGPT对教授们来说确实是生产力工具,写推荐信、制作课程大纲都能起到事半功倍的效果。
甚至一位教授利用ChatGPT写的模版推荐信,反向操作后写出了一封「最有人情味推荐信」,并帮助学生获得了剑桥奖学金。
不过就推荐信问题,有网友留言说自己早已解决,根本不需要AI出手,我负责推荐,学生负责写。
ChatGPT风评两集反转
从ChatGPT诞生之日起,各大高校先后对ChatGPT发起过追杀令,彷佛是笼罩在教育界之上的一片乌云,甚至不断传出「大学论文已死」、「高中英语的末日」、「学生的作业全是AI写的」等诸多唱衰论调。
一些高校对ChatGPT展开调查,在教学大纲中更新了学术诚信警告,甚至还推出专门的课程来讨论。
不过随着ChatGPT的弊端逐渐暴露,现在这些教授们已经不再关心「作弊问题」,考虑更多的是该怎么用ChatGPT自动化地完成自己的任务?
大型语言模型也许在生成「准确的事实和知识」方面可能相当没用,但却非常擅长解决那些跟工作产出无关的任务,并且能给出非常合理的输出。
在那些重复性非常高、又不重要的任务上,ChatGPT把学生和教师团队统一到了同一战线上。
以「推荐信」为例,ChatGPT 无法解释为什么教授会(或者不会)推荐某个特定的候选人担任某个特定的角色,但ChatGPT可以提供详细的模板,你只需要修改几处关键信息即可。
一位不愿透露姓名的德克萨斯大学教授每次在「做讲座」或是「写推荐信」之前,都先用ChatGPT打一遍草稿,他认为这种现象非常普遍,不过这种捷径可能会被认为是逃避工作,但还有那么多重要的工作要完成,写推荐信这种事注定优先级不高,而且ChatGPT可以把写信的时间缩短一半。
还有一位使用AI写作工具的学者,维多利亚大学图书馆高级研究服务负责人Matt Huculak认为,学术界有一个不可告人的秘密,大多数教授都会按照「优秀」(excellent)、「好的」(good)、「一般」(average)对信件进行分类,然后根据具体情况进行微调后重用。
但Huculak想知道ChatGPT的出现是否能终结这种现象,特别是模版无法定义的「顶级」(top)学生,所以他做了一个实验,要求ChatGPT写一封给优秀学生的推荐信,但不是用来做模版,而是把ChatGPT的输出当作反面教材,随后Huculak开始写一封截然不同、反公式化的推荐信。
Huculak表示,写的过程是他很久都没有过的感觉,这是一封非常人性化、完全发自内心的一封推荐信,这个学生凭着推荐信也成功获得剑桥大学的奖学金(prestigious scholarship)。
有了这次的成功经验,Huculak开始把ChatGPT用到自己的工作上,并基于输出重新写一份反公式化的文本,他认为「重新整理素材」的感觉非常舒适,再也不怕空白的文档了。
乔治梅森大学的讲师Stephanie Kane也认为,ChatGPT非常完美地解决了「万事开头难」的问题。
每次Kane开始为一门新课程制定教学大纲时,她会要求 ChatGPT 提供想法,「ChatGPT有点像一只会回嘴的橡皮鸭」。(通过向小黄鸭解释代码、文档,可以激发灵感,发现矛盾。)
但Kane很快就发现 ChatGPT 并不能提供现实中存在的相关书籍、论文等真实读物,只能提供相关主题或概念。
相比询问同事,Kane认为ChatGPT更好,至少它不会给同事增加压力,我可以问任何问题,不用担心被说很傻或是没准备就提问。
Huculak和Kane用ChatGPT的目的都是跳出公式化的模版,但曾横跨工业和学术两界的电影制片人Hank Blumenthal却是希望通过ChatGPT获得一些世俗化的见解(cliché)。
Blumenthal在自己所在的领域没有得到学术工作的机会,他想知道自己所要求的关于多样性、公平性和包容性的立场声明对于学术界的品味来说是否太不寻常了。
他认为,「我的多元化宣言是关于我制作的所有电影,我雇佣过黑人、亚洲人、女性、多元化的工作人员、导演和演员。不过,我认为学校想要的是别的东西。」
至于具体是什么,Blumenthal认为ChatGPT有这种能力,可以不基于自己的多元化立场,协助写出预期的文本。
另一位不愿透露姓名的美国大学教授承认,他使用ChatGPT生成了正式的「评估标准」(assessment criteria),而这些标准现在已经成了课程和学位申请的一部分。
这教授表达的意思是,这项研究非常优秀,听起来就像是一个对该领域毫不了解的人在评估一门课程时想要听到的内容。生成的材料非常好,足以成为真正的提案。
对于大型语言模型来说,人们普遍感到遗憾的是,在接受了成堆现有材料的训练后,ChatGPT并不能提供独创性。
但教授们并没有经常被要求提出一些真正全新的东西,每天所做的大部分工作都是办公室工作,比如写信、处理表格、编写报告,人工智能完全可以胜任这种劳动,或者至少提供一种超越AI的优越感。
对于学生来说也是如此,他们也会感到不知所措和过度劳累: 被不同教授的要求弄得筋疲力尽,也并不能完全理解具体的要求内容; 被学费压得喘不过气来; 对自己的未来前景感到困惑; 还要接受向成年过渡的考验。
学生来到大学首先是为了获得大学经验,其次是为了学习和获得证书。
大学讲师可能会把课堂作业视为纯粹的商品,认为会被聊天机器人的干预所玷污;不过学生会把这些作业视为分散注意力的东西,让他们无法意识到自己到底要做什么。
所以在这些方面,人工智能只是帮助清除恼人的障碍,使得我们都可以继续做真正重要的事情。
参考资料:
https://www.php.cn/link/cfa3a0bc94975cb9c346a585ccb3ad9e
https://www.php.cn/link/be16d5d77fc088f250f94227280ec528
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