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近日,“多所高校规范大学生用AI写论文”的新闻上了热搜。据媒体报道,今年毕业季不少国内高校先后发文,就“学生如何在毕业论文中使用生成式AI”“AI代写在论文中的比例”等问题作出规范。
湖北大学本科生院2024年4月10日发布通知,宣布在本科毕业论文审核过程中,试行加入对论文使用生成式AI风险情况的检测;4月28日,福州大学也发布通知,决定对2024届本科论文进行AI代写的检测,并以此作为评奖评优的参考依据;天津科技大学则对“生成式AI检测结果超过40%”的学生发出警示并要求自查自纠;也有学校规定了AI的合理使用情形、超标后的复检办法。
报道提到,有不少学生表示,他们在论文创作中会使用AI来搜集文献、处理数据、书写代码等;也有学生称,AI写出的内容有时会出现错误;中国传媒大学的博士生则起草了一份“大学生正确使用生成式人工智能倡议”,呼吁“理智并清醒地认识生成式人工智能的局限性,不盲目崇拜和过度依赖”,“主动培养自身的鉴别能力和媒介素养”,识别并处理AI生成的错误信息,等等。
如何看待“AI写论文”,是应当如一部分高校一样“检测、警示”,还是像另一部分高校与学生一样“合理使用与复检”?这个问题其实可以拆分为“代写”与“论文”两个层次,同时,“AI写论文”的问题应跳出简单的“代写”与“论文”的层次,从人类知识生产与知识传授的高度来看待这个问题。
首先从“代写”的层次来看,“枪手”“捉刀”可谓古已有之,至今仍然堪称“长盛不衰”的全球性现象。无论是“人工代写”还是“AI代写”都会带来“整篇文章观点都不是自己的”的后果,购买枪手服务的人拿到了根本不属于自己的知识与智力水平证明,这当然是对学术伦理与诚信原则的违背,应予严惩。
进一步说,“论文”与“考试”还不大一样,可以视之为特殊的“开卷考试”,写作者本来就应该去广搜博采文献、引证前人成果、提出自身新说。一个人写出一篇论文,至少可以向外界显示两点:其一,此人已经学习掌握了人类已经创造出来的公共知识;其二,此人还已经创造出了新的知识。基于这两点,高校才会颁发给他学位,作为他的知识与智力水平的证明。
再进一步说,如果将“通过考试”定性为“掌握已有公共知识”,并将“论文写作”拆分为“知识传授的证明”与“知识生产的成果”这两部分的话,那么AI在其中的角色就更值得辨析了,这也将影响到我们对“如何看待AI代写论文”这一问题的答案。
2023年3月15日,美国媒体报道,刚刚发布的GPT-4以高分通过了各种标准化考试。SAT拿下700分,GRE几乎满分,在律师模拟考试中,GPT-4也考到了前10%左右。GPT-4在标准化考试中的无往不利显示,AI模型展现了自己在“掌握已有公共知识”上的强大威力。毫不客气地说,AI已经超越了绝大多数只会死记硬背、只能掌握已有公共知识的学生,“知识传授”的模式面临颠覆。
而从“知识生产”的角度来看,真正称得上“为人类创造新的知识”的论文其实少之又少,类似“牛顿开创多个学科范式”“维特根斯坦难倒答辩教授”的情况极为少见,绝大多数论文至多只能证明这个学生“学会了已有知识”、可以从事相关工作了。而如果有代写的话,甚至连这一点都未必能够证明:“记问之学”尚且“不足以为人师”,遑论连这记问之学都是抄来或是求助于AI得来的。
AI大模型未必能像一些后现代狂想一样“让大部分人失业”,但在目前“迅速学会人类已有知识”的前景已经愈来愈清晰,对人类传统意义上知识传承与知识生产的模式形成挑战。AI已经能够威胁一部分职业,也显现出至少是“协助知识生产”的能力。
写论文与评论文的人如果不能适应这种挑战,恐将落入在知识传承上“连AI都不如”的窘境。如果学生在AI的协助下可以创造新的知识,那么AI就无愧“副驾驶”(co-pilot)之位;但若是学生使用AI只是在重复堆砌已有知识或者说“AI来传承已有知识更快更好”的话,那么不仅“AI代写论文”并不足取,论文背后的这门学科是否还需要设置专业、招聘教师、招收学生,本身都已经是问题了。
至此,“AI写论文”的问题就可以化约为另一个问题:旧有的知识传承与知识生产模式,如何适应AI模型带来的冲击。全球高校都或多或少地面临“精英过剩”“博士危机”的现实,旧有的学科设置与教学科研体系如何不至于沦落为“还不如交给AI”,将是比“如何看待AI写论文”更为重要的问题。美国沃顿商学院伊桑·莫利克就在2023年要求“我的学生必须用AI写作业”,展现了主动求变的前瞻性。
王兢
责编 陈斌
来源:https://view.inews.qq.com/k/20240515A0008B00
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