AI 真的能取代现代教育吗?
作者：微信文章随着毕业典礼庆祝新一届毕业生带来的希望，一个问题浮出水面：人工智能会让他们的教育变得毫无意义吗？
许多首席执行官持这种观点。他们描绘了一个未来，人工智能将取代工程师、医生和教师。Meta首席执行官马克·扎克伯格最近预测，人工智能将取代编写公司计算机代码的中层工程师。NVIDIA的黄仁勋甚至宣称编程本身已过时。
尽管比尔·盖茨承认人工智能发展的惊人速度“深刻且令人有些不安”，但他赞扬了人工智能如何使精英知识普惠大众。他也预见了一个人工智能取代程序员、医生和教师的世界，提供免费的高质量医疗建议和辅导。
文｜Erik Otárola-Castillo编辑｜金石图｜（除特殊标注外）凯乐石提供
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未来最有可能被AI取代的岗位调查尽管人工智能（AI）备受关注，但它目前仍无法独立“思考”或在没有人类干预的情况下行动。事实上，AI是提升学习效果还是削弱理解能力，取决于一个关键决策：我们是否允许AI仅仅预测模式？还是要求它解释、证明并遵循我们世界中的规律？
AI需要人类的判断力，不仅用于监督其输出结果，还需嵌入科学防护措施，为其提供方向、根基和可解释性。物理学家艾伦·索卡尔（Alan Sokal）最近将人工智能聊天机器人比作一个中等水平的学生在参加口试。“当它们知道答案时，它们会告诉你，而当它们不知道答案时，它们非常擅长胡说八道，”他在宾夕法尼亚大学的一次活动中说道。因此，索卡尔认为，除非用户对某个主题有深入了解，否则可能无法察觉一个“胡说八道”的聊天机器人。在我看来，这完美地概括了人工智能所谓的“知识”。它通过预测词序来模仿理解，但缺乏概念基础。这就是为什么“创造性”人工智能系统难以区分真实与虚假，关于大型语言模型是否真正理解文化细微差别的争论也随之出现。当教师担心人工智能辅导员可能阻碍学生的批判性思维，或医生担心算法误诊时，他们指出了同一个缺陷：机器学习在模式识别方面非常出色，但缺乏通过系统性、累积的人类经验和科学方法获得的深层知识。这就是人工智能领域正在兴起的一股新潮流所提供的解决方案。它专注于将人类知识直接嵌入机器的学习过程。物理信息神经网络（PINNs）和机制信息神经网络（MINNs）便是典型例子。这些名称听起来可能很技术性，但核心理念很简单：当人工智能遵循规则时，它会变得更好，无论是物理定律、生物系统还是社会动态。这意味着我们仍然需要人类不仅使用知识，还要创造知识。人工智能在从我们这里学习时效果最佳。可是当你看到一段文字，总是夹杂着一些莫名的科学术语或者科幻设定，那你要警惕了，这可能不是文艺心爆发的理工男，而是克制不住自己赛博乡愁的AI。它喜欢写量子力学、宇宙、拓扑学，就像人类喜欢写月光和故乡一样。可以说它把以前形容科幻片那句：“遇事不决 量子力学”运用的淋漓尽致，爱情是量子纠缠的玫瑰，表白是未定感情的坍缩，困局是逃脱不了的黑洞，分手是无法避免的熵增。什么都能编入程序的底层代码，万物都能跟拓扑学联动一下，涉及事物发展的历史原因，那一定会用一个词：基因，基因密钥、基因编码、基因序列，总有一个适合你。一个普普通通的迟到，AI能写成：蝴蝶效应的混沌震碎了地铁的量子泡沫，我在时空的褶皱里跋涉，裙摆上沾满了暗物质的尘埃。吃顿平平常常的夜宵，AI能写成：月光在胰蛋白酶里酿成蜜，脂肪细胞张开引力陷阱，而我的齿痕正沿着糖霜的洛希极限，坠向一碗馄饨的核心。
结论很简单：人类仍然不可或缺。随着人工智能变得越来越复杂，我们的角色并非消失，而是正在转变。人类需要在算法产生奇怪、偏颇或错误的结果时提出质疑。这不仅仅是人工智能的弱点，而是人类最大的优势。这意味着我们的知识也需要不断增长，以便我们能够引导技术、对其进行监管、确保其按照我们的预期运作，并在过程中帮助人们。真正的威胁并非人工智能变得更聪明，而是我们可能停止运用自己的智慧。如果我们将人工智能视为神谕，我们就可能忘记如何质疑、推理，以及识别出某些事情没有意义。幸运的是，未来不必如此发展。我们可以构建透明、可解释且基于科学、伦理和文化领域人类知识积累的系统。政策制定者可以资助可解释人工智能的研究。大学可以培养将领域知识与技术技能相结合的学生。开发者可以采用MINNs和PINNs等框架，要求模型忠实于现实。而我们所有人——用户、选民、公民——都可以要求人工智能服务于科学和客观真理，而不仅仅是相关性。在教授大学统计学和科学建模超过十年后，我如今专注于帮助学生通过学习系统本身，而非机械使用，来理解算法的“内部运作机制”。目标是提升数学、科学与编程这三种相互关联语言的素养。
这种方法如今至关重要。我们不需要更多用户在黑箱模型上点击“生成”。我们需要能够理解人工智能的逻辑、其代码和数学，并揭穿其“胡说八道”的人。人工智能不会使教育变得无关紧要或取代人类。但如果我们忘记如何独立思考，以及科学和深刻理解的重要性，我们可能会取代自己。当然，上面这些文风是在你不加特殊限定词的情况下，AI 倾向使用的文风。我想这大抵和ai的训练数据和生成逻辑有关。如果你加一些特殊限定词，比如鲁迅文风、朱自清文风，AI也能摆脱上面这些“赛博乡愁”，模仿人类文豪模仿得惟妙惟肖。但不管是ai文风，还是文豪文风，对我来说最大的问题是：不是我的文风。或者确切地说，虽然我可能连自己的文风也没有，但也不想直接使用“别人”的文风。想到这一点的时候，我突然意识到这也许就是人类和ai的最大区别。人类永远不想成为别人。但ai都是别人，没有自己。现有的选择不是拒绝或接受人工智能。而是我们是否足够教育和智慧，能够引导它。
文/BYErik Otárola-Castillo
译/淮杨
校对/金石
原文/https://time.com/7291558/ai-cant-replace-education/
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