胡泳/文
人工智能一代
雖然圍繞人工智能還有許多不確定因素，但我們知道，它會影響到我們生活的每一個部分，而且在許多情況下，對兒童和青少年的影響最大從他們?nèi)绾纬錾烷L大，到他們可以獲得的服務(wù)，以及他們?nèi)绾螌W習，乃至他們將要接受訓練的工作。
我們稱今天的兒童為“人工智能一代”，人工智能模型所作出的決定界定了他們在網(wǎng)上觀看的視頻、他們在學校的課程、他們的家庭獲得的社會援助……這一現(xiàn)實既帶來了巨大的機會，也可能生發(fā)嚴重的風險。如果沒有對兒童的特別關(guān)注，這項技術(shù)的發(fā)展有可能在不考慮兒童的具體需求和權(quán)利的情況下進行，而兒童的健康發(fā)展對任何社會的未來福祉都是至關(guān)重要的。
人工智能可能加劇不平等，并維持偏見。例如，采用機器學習和人工智能技術(shù)對學生申請進行分類的學校，可能會無意地但卻是系統(tǒng)地排除某些類型的候選人。在影響深遠、有時是無形的監(jiān)視技術(shù)背景下，我們?nèi)绾伪Ｗo兒童不受歧視？
人工智能設(shè)備越來越能操縱用戶并使其上癮，而兒童尤其容易受到影響。對人工智能技術(shù)的過度依賴會讓孩子在社交和情感上變得殘缺。數(shù)據(jù)隱私泄露也是一個令人擔憂的問題，當社交媒體通過數(shù)據(jù)采集和推送定向內(nèi)容與兒童對接時，當智能玩具能夠聽到孩子說話時，孩子們的隱私該被如何對待？
兒童/青少年已經(jīng)占了人工智能系統(tǒng)用戶的很大一部分。如何/何時從他們那里收集數(shù)據(jù)？公司可以用這些數(shù)據(jù)做什么？如何為未成年用戶創(chuàng)建/過濾內(nèi)容？很明顯，我們需要人工智能的領(lǐng)導者、工程師、設(shè)計師、產(chǎn)品經(jīng)理和其他參與創(chuàng)建人工智能系統(tǒng)的人接受兒童權(quán)利的教育，以保障這些權(quán)利在系統(tǒng)的不斷加速發(fā)展中得到維護和考慮。
這樣的考量必須轉(zhuǎn)化為具體的措施，諸如：
如何根據(jù)“兒童友好”的全球標準以及用戶的偏好，建立內(nèi)容或平臺的評估/評級/排名系統(tǒng)？
如何讓年輕人根據(jù)自己的喜好選擇加入或退出人工智能功能（不論在移動設(shè)備還是在網(wǎng)站上）？
怎樣公布有關(guān)公司、工具、平臺或個人內(nèi)容的表現(xiàn)信息，以激勵更多的對兒童友好的內(nèi)容？
在設(shè)計管理人工智能系統(tǒng)的全球標準及法律和政策時，可以如何讓兒童和年輕人參與其中？
怎樣保障兒童/青少年的數(shù)據(jù)安全，并教會他們學習個人管理？
任何販賣未來的教育都有麻煩
對于父母來講，他們眼下最憂慮的是，他們還能不能教育出一個在人工智能時代生存的孩子。
搞教育的人總是如此說：讓今天的孩子們準備好迎接非凡的未來。可是，如何為他們的未來做準備？你有什么辦法確保你的孩子在人工智能的世界中茁壯成長？這個世界，10年、20年、30年后會有很大的不同。你作為教育者或者父母，怎么會知道孩子將來從事什么職業(yè)，或真能做好那份工作？事情的真相是，你并不知道。
其實對此很容易理解，試問你現(xiàn)在正在做的工作，有多少是你的父母和祖父母能夠認識和想象的？人工智能大舉應(yīng)用以后，兒童和青少年在成年后所從事的職業(yè)將與他們的父母和祖父母所了解的職業(yè)完全不同，甚至就連“職業(yè)”和“工作”的定義也在改變。
據(jù)世界經(jīng)濟論壇《工作的未來》報告，到2065年，今天進入小學的兒童中高達65%的人將在尚未創(chuàng)建的職位上工作。而大多數(shù)現(xiàn)有的各層次的教育系統(tǒng)提供的是高度孤立的培訓，并繼續(xù)采用一些20世紀留存下來的阻礙當今人才和勞動力市場發(fā)展的做法。困擾全球正規(guī)教育系統(tǒng)的兩個遺留問題是：人文和科學之間的二元對立，以及對高等教育內(nèi)容的過度追求，而不是解決問題的能力的培養(yǎng)。
人工智能恐慌影響的第一個地方是教室
今天的孩子遇到自己不知道的東西，他/她不會問爸爸媽媽，而會問搜索引擎。這非常有趣，因為孩子有這樣的概念，他/她認為搜索引擎什么都知道。而我們必須向孩子解釋，搜索引擎并不是什么都知道。而且還有一些事情，你可能并不想讓搜索引擎知道。
但不管怎樣，孩子想要知道答案，作為大人，既然我們的知識不敷使用，為什么不把搜索引擎當成某種工具，并借此教孩子們學會更加獨立地思考？你可以對孩子說：“嘿，你有一個問題。去問搜索引擎吧，看看答案，然后告訴我，你對這個答案是怎么想的，你打算用這個答案做什么。”
ChatGPT也是同樣。它考驗的是學生的提問能力。某件事情，如果我不知道答案，我怎樣才能找到答案？我如何找到那些有答案的人？我如何將這些小小碎片組合在一起，形成一個解決方案？還有，如何看待數(shù)據(jù)？如何發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的東西？這就是人們需要學習的東西，即如何解決問題。我不認為很多學校的教育是圍繞這一點展開的。
人工智能恐慌影響的第一個地方是教室�，F(xiàn)在，大家普遍在恐慌兩件事：
第一是作弊。之前論文有查重機制，而現(xiàn)在老師需要知道怎么識別作業(yè)是否是ChatGPT寫的。GPT是生成模式，意味著互聯(lián)網(wǎng)上沒有歷史數(shù)據(jù)信息，查重很難查到。為了應(yīng)對這一情況，普林斯頓的學生開發(fā)了一個叫GPTZero的智能監(jiān)測工具，用技術(shù)對抗技術(shù)；而很多學校則干脆直接禁用GPT。
第二是考試。我們看到GPT4能順利通過法律、醫(yī)學等等考試�？荚囋臼强己虽浫W生的標準，如果GPT都能考過，會對考試和評估形成壓力，它關(guān)系到教育的底層邏輯。
這兩點對教育的沖擊很大，將影響老師和學校到底該怎樣判定一個學生。對于這樣的挑戰(zhàn)，簡單粗暴的操作方式就是禁，但禁肯定不奏效，長期也禁不了，畢竟對學生的誘惑力太大了。
不如倒過來想，GPT可能帶來什么好處？從一個完全不同的角度看看教育，GPT給了我們一個警醒：原來的教育模式本來就存在問題。
比如作業(yè)長期被認為是訓練學生的必要手段，好像天經(jīng)地義，但它到底對學生成長有沒有用？作業(yè)量和學生成績的好壞真的有因果關(guān)系嗎？現(xiàn)在的考生之所以不停刷題，是考核方式?jīng)Q定的，考核的邏輯與刷題的邏輯一致。
教育哲學家杜威探討過學生在學校里到底學習什么。作業(yè)的目的是從顯性課程中學習，但學生也從所參與的活動中學習，這叫“附帶學習”。杜威說，也許對教育的最大誤解就是認為人只學習他正在學的東西。其實，除了人們經(jīng)由專門學習有意獲得的知識，還存在一種無意學到的知識，它包括通過交往、評價等在學習過程中所獲得的理想、情感、興趣、意志等。杜威認為，附帶學習比學校中有關(guān)知識的學習更重要，因為它可以培養(yǎng)學生面對未來生活最根本的態(tài)度。永遠有會考試的學生，但高分的學生未必是好的學習者，甚至反而缺乏自主學習的能力。
自主學習能力通過作業(yè)衡量不了，所以我們需要倒過來思考作業(yè)的有效性有多高，以及是否應(yīng)該在課堂中不以作業(yè)為導向，而轉(zhuǎn)為以討論、協(xié)作、做項目等為導向，來進行全新的考核。
在這種情況下，GPT不僅可以用，甚至還能變成教學工具。比如，一個老師過去可以給學生布置寫作任務(wù)，讓他們?yōu)槟臣虑檫M行論證，并根據(jù)他們交上來的文本進行評分�，F(xiàn)在，她可以要求學生使用ChatGPT生成一個論點，然后讓他們就該論點對特定受眾的有效程度進行注釋。最后，學生根據(jù)自己的意見重寫。這時GPT就可以成為鍛煉學生辨識信息能力的教學工具。通過這個過程，還可以考查學生有沒有信息素養(yǎng)，進而提升“人工智能素養(yǎng)”，分辨人工智能給出信息的真?zhèn)危约芭袛嗨倪壿嫛?/p>
一個老師也可以鼓勵學生在他們的書面作業(yè)中使用ChatGPT，但評價作業(yè)時，同時評估提示以及結(jié)果，而提示甚至比文章本身更重要。對學生來說，知道在提示中使用的詞語、然后理解返回來的輸出是很重要的。老師需要教授如何做到這一點。
教師角色會發(fā)生廣泛轉(zhuǎn)變。曾經(jīng)在課堂上發(fā)放的信息現(xiàn)在無處不在：首先是在線，然后是聊天機器人。教育工作者現(xiàn)在必須做的是，不僅要告訴學生如何找到這些信息，還要告訴他們哪些信息值得信任，哪些不值得信任，以及如何區(qū)分。教師不再是信息的看門人，而是促進者。
我經(jīng)常想，教育實際上應(yīng)該只是給人們分配問題來解決，而不是像現(xiàn)在這樣的教學，從事的是知識的理論示范。我們迫切需要轉(zhuǎn)變教育觀念：一個孩子變“聰明”意味著兩種能力的同時提高既掌握那些成型的知識，又具備靈活的解決問題的技能。
人們需要學習什么
過往，我們把孩子當成需要被填滿的容器。如果我們能做到用正確的科目或者正確的活動來填滿他們，就好比把所有正確的東西都裝入了他們的大腦里，他們就可以開步走，向上攀爬了上好的學校、賺大錢、從事舒適的工作。
羅伯塔米奇尼克戈林科夫（Roberta Michnick Golinkoff）和凱西赫什帕塞克（Kathy Hirsh Pasek）在暢銷書《成就輝煌：學習的科學告訴我們?nèi)绾闻囵B(yǎng)成功的孩子》(Becoming Brilliant: What Science Tells us About Raising Successful Children)中指出，所有學生的基礎(chǔ)技能無論他們在高中畢業(yè)后選擇什么道路都是6C：合作能力（collaboration）、溝通能力（communication）、知識儲備（content）、批判性思維（critical Thinking）、創(chuàng)新能力（creativity）和自信心（confidence）。雇主希望雇用優(yōu)秀的溝通者、批判性思考者和創(chuàng)新者簡而言之，他們想要的是杰出的人才。但孩子們從成型知識儲備為王的教育系統(tǒng)出來后，用人者往往感到失望。
6C是幫助所有兒童更好成長的關(guān)鍵技能，這些技能也將幫助孩子們成為對社區(qū)有貢獻的成員和良好的公民，因為這能更好地打造一種充實的個人生活。
雖然我們都希望我們的孩子能取得成績，但每個孩子都不僅僅是他或她的成績所構(gòu)成。那些技能只局限在成型知識儲備上的人，有時在學校表現(xiàn)出色，但在工作中似乎永遠無法取得大的進展。當公司出現(xiàn)新的職位時，會有人想到他們來擔任管理者嗎（也許他們?nèi)狈f(xié)作的能力）？或者當他們的實驗室需要開發(fā)一種新的方法時，他們有能力朝另一個方向跑嗎（也許是由于缺乏創(chuàng)造力）？
透過6C的視角，我們可以更全面地了解我們孩子的優(yōu)勢和劣勢。這意味著我們需要不再強調(diào)標準化的測試，因為它將學校教育的重點放在了過于狹窄的成型知識儲備的技能上，而忽略了發(fā)展上述的其他基礎(chǔ)技能。我們也需要不再強調(diào)培養(yǎng)特定職業(yè)的技能，懂得編碼、焊接或會計并不是擁有一個成功的幾十年職業(yè)生涯最重要的東西。所有這些職業(yè)技能的半衰期越來越短。這并不是說知道如何編碼、焊接或做會計就完全無用，只是這些是錦上添花的職業(yè)準備技能，并不是關(guān)鍵的基礎(chǔ)技能。在人工智能時代，學生仍然需要有一個基礎(chǔ)，以便有效地使用人工智能。孩子可以利用這個基礎(chǔ)，來回答更多的問題，解決更多的問題。而只有當父母和教育者關(guān)注這六種關(guān)鍵技能的培養(yǎng)時，他們才會成為孩子的變革推動者（change agent ）。
重新強調(diào)通識教育
《紐約時報》專欄作家大衛(wèi)布魯克斯（David Brooks）在一篇題為《在人工智能時代，主修“為人”》（In the Age of A.I., Major in Being Human）的專欄中，提出了另一份超越人工智能技能的清單，分別是：獨特的個人聲音、演示技巧、孩童般的創(chuàng)造才能、不尋常的世界觀、同理心以及情境意識。
如果你是一個準備在人工智能世界生活的大學生，你需要問自己：哪些課程會給我?guī)頇C器無法復制的技能，使我更具有人類特征？你可能想避免任何教你以非個人的、線性的、泛化的方式思考的課程人工智能將粉碎那樣的思考。另一方面，你可能希望傾向于科學或人文方面的課程，這些課程將幫助你發(fā)展以下明顯的人類技能：
獨特的個人聲音（A distinct personal voice）
人工智能經(jīng)常炮制出在政府報告、公司通訊或?qū)W術(shù)期刊中可以發(fā)現(xiàn)的那種沒有人情味的官僚文章。你想要培養(yǎng)出與喬治奧威爾、瓊狄迪恩、湯姆沃爾夫和詹姆斯鮑德溫一樣獨特的聲音，去上那些你會聽到獨特觀點的課，這樣你就可以學著打造自己的聲音。
演示技巧（Presentation skills）
上一代信息技術(shù)有利于內(nèi)向的人，而在到處都是新的人工智能的環(huán)境中，我們更珍視人與人的關(guān)系，更可能有利于外向的人。能夠創(chuàng)作和發(fā)表一篇很棒的演講，與觀眾建立聯(lián)系，以及組織有趣和富有成效的聚會的能力，似乎是人工智能不會復制的一套技能。
孩童般的創(chuàng)造才能（A childlike talent for creativity）
當你與GPT這樣的系統(tǒng)互動一段時間后，你會注意到它可能會從給出平淡無奇的答案轉(zhuǎn)向完全無意義的廢話。而兒童天生是創(chuàng)造者。兒童不只是模仿或被動地吸收數(shù)據(jù)；他們探索，創(chuàng)造新的想法和富有想象力的故事來解釋世界。所以在學習中，你需要參加那些能夠釋放你的創(chuàng)造力、讓你有機會鍛煉和磨練自己的想象力的課程，無論它們是關(guān)于編碼還是繪畫。
不尋常的世界觀（Unusual worldviews）
AI只是一臺文本預(yù)測機器，善于預(yù)測接下來應(yīng)該出現(xiàn)什么，所以你要真正善于做到不可預(yù)測，脫離常規(guī)。用來自遙遠時代、不尋常的人和不熟悉的地方的世界觀儲備你的頭腦。在這個傳統(tǒng)思維受到渦輪驅(qū)動的時代，具有逆向思維和獨特世界觀的人將是有價值的。
同理心（Empathy）
機器思維對于理解人群的行為模式是很好的，但對于理解你面前的獨特個體來說，它并不出色。如果你想做到這一點，好的人文學科課程是非常有用的。通過學習文學、戲劇、傳記和歷史，你可以更理解其他人的思想。
情境意識（Situational Awareness）
擁有這種技能的人，對其所處情況的獨特形勢會有一種直觀的意識，知道什么時候應(yīng)該遵守規(guī)則，什么時候應(yīng)該打破規(guī)則。對事件的走向有一種感覺，一種特殊的敏感性，不一定是有意識的，但知道應(yīng)該以什么樣的速度行動，做出什么樣的決定。這種敏感性來自于經(jīng)驗、歷史知識、面對不確定性時的謙遜，以及過著反思和有趣的生活。這是一種掌握在身體和大腦中的知識。
歸根結(jié)底，我們需要重新強調(diào)通識教育。正如哈佛大學經(jīng)濟學家戴夫戴明（Dave Deming）所寫的那樣：
通識教育培養(yǎng)了寶貴的“軟技能”，如解決問題、批判性思維和適應(yīng)能力。這些技能很難量化，且并不能為高薪的第一份工作打造清晰的路徑。但它們在各種職業(yè)中具有長期的價值……即使從狹隘的職業(yè)角度來看，通識教育也有巨大的價值，因為它建立了一套基礎(chǔ)能力，在迅速變化的就業(yè)市場中對學生有好處。
這也是我對人工智能時代的希望它迫使我們更清楚地區(qū)分作為有用信息的知識和讓人能夠更具智慧和發(fā)生改變的人文知識。
教育的轉(zhuǎn)變方向在于，幫助學生建立或?qū)W習新的人工智能工具，并了解這些工具的所有社會和倫理影響。這將使學生準備好到外面的世界去解決問題，提出基本的倫理和社會質(zhì)疑，并設(shè)想通過使用這些工具，促使一個更公正和公平的世界誕生。
（作者為北京大學新聞與傳播學院教授）
