生成式AI的功利主义：重新聚焦教育成果

随着ChatGPT的发布，生成式AI被引入高等教育（Hu, 2023，引自Chan和Hu, 2023），引发了关于负责任使用的争议话题。生成式AI（“GenAI”）是一种根据给定指令设计用于撰写类似人类文本的软件，基于Transformer算法开发（Dai等，2023）。主要批评集中在其不可靠的输出和学术诚信问题上（Chan和Hu, 2023）；然而，恐慌并不能缓解问题（Lim等，2023）。作为一种工具，生成式AI只有在与教育目标相关时才应受到限制。这有助于学生和大学重新聚焦于他们的教育目标。本文将解释GenAI目前如何融入高等教育，以及这对学生、教师和大学意味着什么。

GenAI对个人和教育系统来说是一种高效的工具。Chan和Hu（2023）对香港大学生的一项调查表明，重复性行政工作是支持他们使用GenAI的关键原因之一。这些用途使人们能够专注于创造性的学术活动，并解决了关于在高效事务中使用GenAI的负面影响的担忧。对于学术工作，GenAI也展现了广阔的前景。两个重要的例子是总结和索引长文本中的观点，以及为研究空白进行头脑风暴（Chan和Hu, 2023）。除了个人学者之外，GenAI也有益于高等教育事业。一个用GenAI构建的实时反馈聊天机器人可以帮助学生跟上进度，并为系统节省资源（Chan和Hu, 2023），而原本这需要预约咨询和长时间等待。随着教育系统消耗的减少，资源可以以可负担的方式扩展到更多学生（Dai等，2023）。除此之外，GenAI通过消除语言特权进一步促进了公平。得益于GenAI出色的语义理解能力，使用不同母语的学者较少受到不准确翻译软件的限制（Lim等，2023）。然而，一些研究人员（Dai等，2023）担心过度使用辅助工具后能力会下降。虽然这是一个合理的担忧，但更准确的表述可能是“专业化”，这是一个不可避免的过程，即人们使用专业工具或代理来解决其领域之外的任务，以提高该领域的能力，因为专业知识需要更长的教育时间。通过这种方式，学生和教育工作者可以通过使用GenAI等工具，将时间投入到预期的成果上。

设定合适目标和保持精细控制的责任在于课程设计者。教育工作者和机构不仅是监督者，也是合作者（Dai等，2023）。反对将电子设备引入课堂在教育机构中曾很流行，后来扩展到软件。许多这些努力的结果并不如预期（Lim等，2023）。归根结底，这不是“用或不用”的问题，而是“何时用”的问题。拼写是小学教育的重要目标之一；因此，教育工作者不期望在这个阶段的听写中使用字典。随着学生成长，这样的目标和限制应该改变以适应高级目标，而语法纠正软件在学术写作者中被广泛使用。如果课程目标是学习引用系统，那么应禁止使用GenAI生成引用；否则，使用GenAI进行排版应该被允许。不可能包含过多的要求，这可能会降低学生和讲师的效率。但GenAI的“无所不知”可能使人们更倾向于直接禁止它，而不是部分禁止。然而，正如使用文字处理器写论文变得正常化一样，GenAI的使用可能会遵循类似的接受路径。

虽然课程设计者负责根据课程目标规范AI，但作者对自己的作品负责（Dai等，2023）。这些义务包括成果实现、事实核查、学术诚信以及所有其他现行标准。例如，AI生成的内容可能只是从先前文章中改写，而不是批判性分析（Lim等，2023）；因此，研究人员必须熟悉自己的领域并确保原创性。为了监督学生做到这一点，当AI检测遇到困难时（Chan和Hu, 2023），Dai等人声称“抄袭检测软件必须进步，以有效识别书面作品中抄袭、学术不端或未经授权使用知识产权的情况。”（2023, pp. 10）但要区分和量化作品之间细微的语言和语义差异是一项不可行的壮举。真正的学者应该少关注这些技术细节，而专注于做出真正的创新和贡献，这才是“教育成果”。

总之，GenAI通过提高效率和可及性，具有增强高等教育的巨大潜力。整合GenAI的关键是将其使用与教育目标对齐，并释放这种强大工具的生产力。讲师、课程设计者和学生都负有确保道德使用GenAI的责任。未来的努力应侧重于开发稳健的评估系统，能够更好地实证评估真正的学术创新和批判性思维，从而确保GenAI作为学术进步的促进者。

参考文献

Chan, C.K.Y. & Hu, W. (2023). 'Students’ voices on generative AI: perceptions, benefits, and challenges in higher education', International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20, pp. 43.

Dai, Y., Liu, A. & Lim, C.P. (2023). 'Reconceptualizing ChatGPT and generative AI as a student-driven innovation in higher education', Procedia CIRP, 119, pp. 84–90.

Lim, W.M., Gunasekara, A., Pallant, J.L., Pallant, J.L., & Pechenkina, E. (2023). 'Generative AI and the future of education: Ragnarök or reformation? A paradoxical perspective from management educators', The International Journal of Management Education, 21(2).