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全美高校被AI羞耻攻陷:AI必将杀死人文学科

京港台:2025-5-10 03:46| 来源:新智元 | 我来说几句


全美高校被AI羞耻攻陷:AI必将杀死人文学科

来源:倍可亲(backchina.com)

  最近,一位普林斯顿教授在纽约客上发表长文,揭露美国高校中普遍存在的「AI羞耻症」。他预言,在AI的冲击下,人文学科必将消亡。

  所以,人文学科还有必要存在吗?就在最近,科技史学家、普林斯顿教授D. Graham Burnett在《纽约客》上发表长文,探讨了这个如今愈发被热议的话题——人文学科,会在AI的冲击下消亡吗?

  

  一开篇,作者就亮出了旗帜鲜明的观点:特朗普对美国高等教育开战、削减联邦补助资金的这种粗暴行为,就像一场闹剧。

  在大学校园里,真正横行的巨兽,其实是人工智能。

  AI羞耻症,席卷全美大学但是,这位教授却遭遇了一个怪异的现象:根本没有人敢于承认,自己在使用AI。

  一次课堂上,他询问一个有30名普林斯顿本科生的班级,是否有人用过AI?没有一个人举手。

  他热情地催促道:「我本人就在用这些工具,感觉太棒了,我们来谈谈吧!」依然无人举手。

  为什么会这样?

  一位女生课后对他解释道,现在几乎每个课程大纲里都包含这样一条警告:如果使用ChatGPT或类似工具,会被上报院长。

  甚至有人提到,主流的AI网站会在校园网络上被屏蔽。

  而且很多校园都已经制定了「反AI」政策,即禁止教师给学生布置以AI为中心的作业。

  即使有杰出校友和影响力人士对此提出反对意见,也受到了明显的冷遇。

  为什么会有这种AI羞耻症存在呢?

  

  2024年7月,Wiley的调查显示,45%的学生表示过去一年在课堂上用过AI;但Digital Education委员会同年的调查却表明,有86%的学生经常使用AI。

  两个结果一对比,是不是让人摸不着头脑?问题很可能出在「社会期望偏差」上。

  来自芝加哥大学布斯商学院的研究者详细分析了社会期望偏差对AI使用调查的影响。

  

  论文链接:

  https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5232910

  社会期望偏差什么是社会期望偏差呢?

  简单来说,在回答问题时,人们总会下意识地想给别人留下好印象,而不是完全如实回答。

  在使用AI上也是一样,很多人觉得用AI好像不太光彩。在学术圈,有人觉得用AI辅助写东西是骗人,没创意。学生要是承认用了AI,可能会被认为没有独立完成作业,学术能力不行。

  所以,很多人即便用了AI,也不敢大方承认,这就导致在问卷式调查中,AI的实际使用情况被低估了。

  为了弄清社会期望偏差对AI使用情况统计的影响,两位学者进行了很有意思的研究。

  他们找了美国中西部一所中等规模大学的学生,还准备了礼品卡鼓励大家认真作答。

  这些学生来自不同年级、专业,性别、种族各异,家庭收入也不尽相同,很有代表性。

  调查主要围绕ChatGPT、Claude这类常见的AI工具, 学生既要描述自己用AI的情况,比如是否使用过、依赖程度、使用的模型、是否付费、每周使用天数等;也要说说身边同学如何使用AI。

  结果令人惊讶!只有约60%的学生表示自己用过AI工具;但当问到同龄人时,这一比例飙升至近90%。

  40%的学生称自己完全不用AI,大部分都说自己用得很少,或根本不用;但大部分同学觉得身边人用AI的程度是「中等」或者「大量」。

  

  大部分人表示自己每周只用0-1天AI;但他们觉得同龄人使用频率高得多,每周用4-5天的占比最多。

  无论学生性别、专业如何,这种自己与同龄人使用AI的差距普遍存在。

  

  为什么会有这么大的差距呢?为解开谜团,研究人员开展了第二项研究。

  他们从Prolific平台重新招募了一批本科生。首先展示第一项研究发现的差距,通过直接提问和自由回答两种方式,让学生分析差距产生的原因。

  直接提问结果显示,大多数学生(79%)认为大家对自己的AI使用情况报告不足。

  70%的学生选择了与社会期望偏差相关的答案,即学生不好意思承认自己用AI,但说朋友用却没问题。

  

  自由回答的结果也类似。

  研究人员用无监督生成式AI对回答进行分类,发现58.1%可归为「因社会期望偏差而少报自己AI使用情况」,远超「高估别人AI使用情况」等其他类别。

  

  这项研究结果,揭示了许多被忽视的问题。以前,教育政策制定、课程设计很多是依据不准确的AI使用数据。

  这意味着,学校可能错失帮助学生正确认识和使用AI的机会。

  听不懂的讲座,ChatGPT让我明白了普林斯顿教授表示,在外面的世界,明明AI引爆的惊人革命已经在全面铺开。

  然而在校园里,我们却见证了这一诡异的现状:每个人都装作充耳不闻,不承认过去一个世纪思想界最重要的革命已经到来了。

  只要我们告诉学生不能使用AI,就能像什么事都没发生过一样吗?

  教授认为,是时候讨论一下AI对大学,尤其对人文学科究竟意味着什么了。

  他提到一个故事:两年前,一名学CS的学生在约十万字的几门课程材料上,训练了一个聊天机器人,并且分享给了这位教授。

  尝试之后,这个AI引起了教授的注意。

  后来,这个学生去了一家金融科技初创公司,他一再向教授推荐:一定要订阅OpenAI每月200美元的服务。

  可以说,这个产品提供的分析信息和创造性反思的水平,使得AI引爆的转折点更为清晰。

  另外,教授还举了另一个例子。

  他最近参加了一场关于罕见彩绘手稿的学术讲座,但内容极为晦涩。

  教授感到不知所云,于是打开ChatGPT,向它提问。

  于是,AI向他提供了丰富的信息,让他了解了关于文献的已知和未知内容,哪些学者进行了基础研究,以及他们是如何解读这些图像的。

  可以说,ChatGPT向他提供的信息,比眼前这个讲座要好上太多了。

  显然,AI已经在几乎所有领域,都以这种方式超越了人类。

  教授表示,自己作为一个读书、写书的人,在近乎苦修的虔诚中接受训练,致力于历史、哲学、艺术和文学等学科的学术研究,从事这项工作已经30多年了。

  但现在,他看着自己办公室里的数千本学术书籍,忽然觉得它们就是考古文物。

  为什么需要翻阅这些大部头,来寻找一个问题呢?这个办法是如此低效,如此过时。

  现在,我们完全可以就自己关心的任何话题,从认知论到动物符号学,与一个在这些领域达到博士水平的AI系统进行持续的、定制的对话。我们可以实时构建出自己想要的书。

  而在以前,写出任何一本这些书架上的书,都需要数年或者数十年的劳动成果,但如今只需要精心设计的提示词就可以了。

  当然,问题不在于我们能不能写这样的书,而在于——我们愿意读它们吗?

  

  30年学术生涯,陷入职业危机教授表示,自己在过去的15年中,一直在梳理实验室对人类注意力的研究。

  最近,他开了一门新课《注意力与现代化:心灵、媒体与感官》。

  这门课追溯了从沙漠僧侣时代到资本主义时代,人类注意力的转变模式。

  为了教授这门课,他汇编了一份900多页的资料包,从奥古斯丁的《忏悔录》到《史诗般的分裂》的神经电影学分析。

  其中甚至有有未翻译的18世纪美学德文,以及19世纪心理物理学实验室手册的摘录。

  心血来潮之下,教授将整整900页的PDF,喂给了谷歌的免费工具NotebookLM,想看看它会如何处理自己呕心沥血十多年的深奥研究。

  五分钟后,他听到了一对欢快的男女组合,用32分钟讨论这门课程。

  令人惊喜的是,他们居然深入探讨了一篇入由分析哲学家撰写的一篇极其困难的论文——五世纪南亚思想家 Buddhaghosa对「注意主义」的探讨,并且处理得相当好。

  教授认为,可以打一个A-。

  紧接着,这些欢快的AI开始将康德关于崇高的理论和《史诗般的分裂》联系起来,并且爆出好几个梗。

  教授心想,这已经是优等生的水平了。

  接下来,教授给班里的学生布置了这样一项作业——跟一款全新的AI工具对话,探讨注意力的历史,编辑出四页的文本,然后提交上来。

  在沙发上阅读这些成功,竟成了他教学生涯中最深刻的体验——

  他仿佛在见证一种新生物的诞生,这是一种与既是同胞、又是对手,既是漫不经心的孩童之神、又是机械形态的阴影的相遇。

  AI,并不知道做人是什么感觉一位思考很深刻的女学生表示,对自己来说,与机器的交流感觉像是一个存在主义的分水岭,让她仿佛瞥见了一种新的思维-感觉。

  「这与思考的纯粹性有关。」

  像很多年轻女性一样,她密切关注周围的人——他们的情绪、需求、未言明的暗示。

  但她与一个没有社交义务的AI对话时,她再也无需迁就或取悦他人,这让她更深入地探索了自己的内心。

  最终,班级里所有人聚集起来后,大家纷纷举手讨论这次的体验。

  一个高个子、社交活跃的男生表示,「我对自己越来越绝望。如果AI能比我更快、更详细、更系统地做任何事情,我不知道自己还该做什么。」

  历史系的大四学生Julia说,「是的,我明白你的意思,开始我和你的反应一样。」

  「但我一直在思考我们读到的康德关于崇高的理念,它分为两部分:首先,你被某种庞大而难以理解的事物所震慑,然后你意识到你的心灵可以把握那种庞大。你的意识,你的内心生活,是无限的——而这使你比那些压倒你的事物更伟大。」

  「这个AI的力量巨大,像海啸一样。但它不是我。它触碰不到我的我性。它不知道做人是什么感觉,做我是什么感觉。」

  教室变得安静了。这就是此刻令人惊叹的辩证的力量。

  AI是否预示着人文学科的终结?在某种意义上,答案是肯定的。

  但,这也是一种礼物。

  如果我们不再让学生们去阅读或者写作了,还能干什么呢?答案就是,给他们想做的工作。

  工厂式的学术生产力,从来都不是人文学科的本质。

  没有任何数量的同行评审学术成果,没有任何数据集,能够解决每个人类面临的中心问题:如何生活?该做什么?如何面对死亡?

  这些问题的答案,并不是是通过「知识生产」来解决的。

  最终,我们可以回归到人文学科的再创造,以及人文学科教育本身的再创造。我们可以回归到一直以来问题的核心——存在的实际体验,存在本身。

  AI只能间接地接近它们,但间接,恰恰不是「在这里」的意义。

  生活、感知、选择,仍然属于人类。

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