生成式人工智能工具的日益普及為其在學(xué)術(shù)研究、知識開發(fā)和人工智能輔助創(chuàng)作中的應(yīng)用創(chuàng)造了機(jī)會。高等教育首席信息官們將如何抓住機(jī)遇，充分利用生成式人工智能改善教育實踐？

在不到一年的時間里，對許多高等教育機(jī)構(gòu)來說，ChatGPT 和生成式人工智能已經(jīng)從邊緣認(rèn)知轉(zhuǎn)變?yōu)閮?yōu)先關(guān)注點(diǎn)。這些工具涉及一系列由人類提出的問題和人工智能生成的回答，促進(jìn)了人們對人工智能在高等教育中多種潛在用途的思考：

學(xué)生用于研究、內(nèi)容開發(fā)和學(xué)術(shù)作業(yè)。

管理人員用于撰寫報告、分析數(shù)據(jù)和加強(qiáng)學(xué)生支持。

教師用于加速備課和開發(fā)教材。

那么，生成式人工智能是一種時尚，還是未來學(xué)校成功的關(guān)鍵推動力？本文將探討生成式人工智能在教育領(lǐng)域的過去、現(xiàn)在和未來。

過去：理解生成式人工智能的潛力

生成式人工智能可定義如下：“從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)人工制品的表征，并利用它生成與原始數(shù)據(jù)相似的獨(dú)特內(nèi)容（包括圖像、視頻、音樂、語音和文本）的人工智能技術(shù)。”

OpenAI 的ChatGPT 是生成式人工智能的一種具體實現(xiàn)，可以創(chuàng)建會話內(nèi)容，在2022 年11 月作為研究發(fā)布后，不到一星期就吸引了100 多萬用戶。它很快成為歷史上最新穎的體驗和最成功的軟件之一，引起了教育領(lǐng)域的密切關(guān)注，推動了大規(guī)模投資、產(chǎn)品開發(fā)和生成式人工智能解決方案的發(fā)展。

生成式人工智能輸出由三個關(guān)鍵要素組合而成：

一個模型（例如ChatGPT 背后的生成預(yù)處理變壓器模型）和用于訓(xùn)練它的數(shù)據(jù)。

個人提出的問題（或提示）。

對問題進(jìn)行改進(jìn)，直到獲得可接受的輸出結(jié)果。

這些機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型現(xiàn)在可以利用數(shù)十億個學(xué)習(xí)參數(shù)，并在大型數(shù)據(jù)集上進(jìn)行額外訓(xùn)練。ChatGPT 的研究成果在超過570 GB 的數(shù)據(jù)（來自書籍和互聯(lián)網(wǎng)）上進(jìn)行了訓(xùn)練，并通過人工反饋進(jìn)行了改進(jìn)。也就是說，訓(xùn)練的時間（截至2021 年）和數(shù)據(jù)的真實性是評估ChatGPT 輸出成果時需要考慮的因素。

三個因素導(dǎo)致了生成式人工智能在教育領(lǐng)域的加速使用：

免費(fèi)或低成本的廣泛網(wǎng)絡(luò)接入。

通過基于文本和圖像的用戶界面進(jìn)行交互，加速書面、視覺或輸出代碼的生成。

大型語言模型訓(xùn)練的可感知質(zhì)量和規(guī)模，使輸出提高到可信水平。

2023 年，學(xué)生對ChatGPT 的廣泛使用不可避免地引發(fā)了對學(xué)術(shù)誠信的質(zhì)疑。隨著GPT-4 的發(fā)布，人們對生成式人工智能創(chuàng)作高質(zhì)量論文和測試結(jié)果的能力的擔(dān)憂進(jìn)一步加劇，GPT-4 開始在各種專業(yè)和學(xué)術(shù)基準(zhǔn)上展示“人類水平的表現(xiàn)”。

GPT-4 開始在各種專業(yè)和學(xué)術(shù)基準(zhǔn)上展示“人類水平的表現(xiàn)”。

針對人工智能生成內(nèi)容的反剽竊軟件根據(jù)輸出結(jié)果、教師反饋和學(xué)生行為不斷發(fā)展。與此同時，那些試圖將人工智能生成技術(shù)用于不正當(dāng)目的的學(xué)生也在通過各種工具和產(chǎn)品來挑戰(zhàn)評估模型，這些工具和產(chǎn)品旨在故意掩飾人工智能生成技術(shù)的嵌入模式。

目前，隨著所有主要的技術(shù)供應(yīng)商和教育技術(shù)產(chǎn)品陸續(xù)具備生成式人工智能的元素，人們對其應(yīng)用的接受程度也變得更高。正如某高校教師最近提出的問題：“難道高等教育機(jī)構(gòu)不應(yīng)該為畢業(yè)生在一個生成式人工智能無處不在的世界里工作而做好準(zhǔn)備嗎？”

現(xiàn)在：評估風(fēng)險和現(xiàn)實

教育領(lǐng)域?qū)ι墒饺斯ぶ悄艿膽B(tài)度，已從否認(rèn)，演變?yōu)榻箲]、恐懼和部分接受。生成式人工智能繼續(xù)使教育界兩極分化。不過，現(xiàn)在許多學(xué)校都制定了政策，控制和限制學(xué)生和教職員工對人工智能的不當(dāng)使用，并鼓勵教師對學(xué)生進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶剿骱驮u估。信息技術(shù)部門正在努力平衡對新的生成式人工智能產(chǎn)品日益增長的需求，并正在評估是采取購買還是定制構(gòu)建的方法。

世界各地的教師和學(xué)校都承認(rèn)，禁止生成式人工智能是對變革的短視。生成式人工智能正在融入日常工作的工具中。主要技術(shù)供應(yīng)商已將人工智能界面與搜索結(jié)合在一起，并將生成式人工智能納入寫作、演示和通信工具中。學(xué)校政策也在不斷演變，以反映這一趨勢：從禁止ChatGPT，到謹(jǐn)慎鼓勵在學(xué)術(shù)活動中適當(dāng)使用生成式人工智能工具。

教師們認(rèn)識到反剽竊工具在學(xué)生行為準(zhǔn)則中仍然發(fā)揮著作用。為避免學(xué)生對ChatGPT 的濫用，學(xué)校會對學(xué)生作弊的后果進(jìn)行通報。然而，對于許多學(xué)校來說，對ChatGPT 應(yīng)用結(jié)果進(jìn)行評估的實踐被認(rèn)為是最現(xiàn)實的前進(jìn)方向。圍繞如何更好地實現(xiàn)這一目標(biāo)，很多學(xué)校成立了特別工作組和委員會推動這項工作，并就以下問題提出疑問：

學(xué)生評估。學(xué)生在學(xué)什么？他們采用了哪些程序，這些程序是否與未來職業(yè)相關(guān)？

教與學(xué)。學(xué)校如何教授適當(dāng)?shù)奶崾驹O(shè)計和輸出評估技能？如何培養(yǎng)教師的數(shù)字素養(yǎng)，讓他們接受并發(fā)掘人工智能的潛力？

研究。如何以最佳方式開發(fā)、驗證和應(yīng)用新知識？如何更好地開展研究？

質(zhì)量。如何以及在何種情況下，可以信任生成式人工智能解決方案來提高教學(xué)、管理或研究效率？

隨著教育機(jī)構(gòu)日漸專注于對生成式人工智能進(jìn)行戰(zhàn)略探索和有針對性的投資，這些問題正在影響著變革。目前正在探索的常見潛在用例包括以下內(nèi)容：

提高生產(chǎn)力。加快報告編寫、編程、會議規(guī)劃和決策支持。人們對具有改進(jìn)會話界面的聊天機(jī)器人的興趣日益濃厚，其目標(biāo)是釋放學(xué)生支持服務(wù)的能力，以幫助那些最需要幫助的人。

支持教學(xué)。加速課程計劃、教學(xué)視頻、圖像、演示文稿、課堂筆記和學(xué)習(xí)支持材料的創(chuàng)建。

協(xié)助研究。總結(jié)內(nèi)容、分析數(shù)據(jù)、確定模式、選擇合適的研究方法、同行評議（peer-review）論文、連接知識領(lǐng)域、設(shè)計研究項目、提出假設(shè)并生成文獻(xiàn)綜述。

提高學(xué)生參與度。加強(qiáng)選課指導(dǎo)、賬單和費(fèi)用支付、課程注冊、學(xué)習(xí)技能、時間管理和人工智能生成的對話信息，以推動學(xué)生采取行動，提高成績。

教育部門對生成式人工智能的興趣，為新的和現(xiàn)有的采用生成式人工智能方法的技術(shù)供應(yīng)商（如LMS、CRM 和SIS 解決方案）創(chuàng)造了機(jī)會；也為擁有非生成式人工智能產(chǎn)品（但在特定用例中優(yōu)于或能夠補(bǔ)充生成式人工智能）的供應(yīng)商（如聊天機(jī)器人提供商）創(chuàng)造了機(jī)會。

盡管生成式人工智能在高等教育中的應(yīng)用具有現(xiàn)實和潛在的前景，但仍存在一些風(fēng)險。

“幻覺”。有時，由于模型使用“統(tǒng)計學(xué)”來選擇下一個單詞，而沒有實際“理解”內(nèi)容，因此會產(chǎn)生錯誤的答案。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)欠佳。數(shù)據(jù)可能不充分、過時，或包含敏感 信息和偏見，從而導(dǎo)致有偏見的、被禁止的或不正確的回答。

侵犯版權(quán)。有些模型被指控將受版權(quán)保護(hù)的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練目的，然后在未經(jīng)適當(dāng)許可的情況下重復(fù)使用這些數(shù)據(jù)。

深度造假。ChatGPT 生成的輸出結(jié)果可能看起來很真實，但實際上可能是虛假內(nèi)容。

欺詐和濫用。不良行為者已經(jīng)在利用ChatGPT 撰寫虛假評論、垃圾郵件和網(wǎng)絡(luò)釣魚。

生成式人工智能輸出的質(zhì)量取決于模型選擇、使用的知識庫、提示、單個問題和改進(jìn)的組合。因此，各學(xué)校正在加大努力，通過創(chuàng)建相關(guān)提示和評估生成式人工智能模型，向員工、學(xué)生和教師傳授生成式人工智能的風(fēng)險及其合理使用。

未來：實踐、產(chǎn)品和選擇的悖論

隨著機(jī)器變得更加“智能”，教育機(jī)構(gòu)必須定義和完善工作方式，以更好地反映“你和人工智能”的世界。生成式人工智能解決方案要依靠人類來來塑造模型及其輸出的質(zhì)量。因此，對學(xué)術(shù)領(lǐng)域的個人和機(jī)構(gòu)來說，保持對更高層次批判性思維的關(guān)注至關(guān)重要（圖1）。

圖1 知識發(fā)展的未來：在你與人工智能之間（來源：Gartner）

學(xué)術(shù)評估方法必須從孤立的作業(yè)發(fā)展到更持續(xù)的、數(shù)據(jù)驅(qū)動的觀點(diǎn)。將多種形成性方法和總結(jié)性方法結(jié)合起來，繼續(xù)提供一條持久的前進(jìn)道路。同時，利用生成式人工智能工具簡化生產(chǎn)力，創(chuàng)建可信的內(nèi)容初稿，或增強(qiáng)會話用戶界面，以更好地支持學(xué)生，這些都可能有助于改善教育體驗。

面對生成式人工智能解決方案的持續(xù)增長和選擇，學(xué)生和教師評估何時以及如何有效使用生成式人工智能的能力將變得更加重要。專門針對教育的生成式人工智能產(chǎn)品的激增可能會改善各學(xué)校的研究、知識開發(fā)、輔導(dǎo)和生產(chǎn)力。然而，為了發(fā)揮這一潛力，教職員工和信息技術(shù)部門需要意識到生成式人工智能的挑戰(zhàn)和長期機(jī)遇，以提高其管理、教學(xué)和研究的效率。展望未來，各學(xué)校必須培養(yǎng)學(xué)生、教職員工的技能和判斷力，以確保他們學(xué)會如何做以下事情：

提出正確的問題。

評估、驗證并改進(jìn)人工智能輸出。

建立跨知識領(lǐng)域的跨學(xué)科聯(lián)系。

生成新的見解，而不是創(chuàng)建現(xiàn)有視圖的副本。

生成式人工智能對環(huán)境的影響也很顯著——特別是許多產(chǎn)品都依賴于生成式人工智能模型，而這些模型必須在海量數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練——這一過程需要耗費(fèi)大量電力。專注于評估明確的用例、數(shù)據(jù)驅(qū)動的見解和小規(guī)模試點(diǎn)，為更廣泛的學(xué)校人工智能戰(zhàn)略提供信息，在短期內(nèi)可能仍將是整個行業(yè)的典型方法。

在為未來做準(zhǔn)備時，各學(xué)校應(yīng)采取一些關(guān)鍵行動：

做好準(zhǔn)備。人工智能創(chuàng)作和風(fēng)險資本投資的快速發(fā)展意味著學(xué)校很可能會廣泛使用人工智能。不斷完善政策，與學(xué)生和員工分享，鼓勵內(nèi)部探索如何以積極的方式利用生成式人工智能。

監(jiān)控生成式人工智能發(fā)展的趨勢。生成式人工智能技術(shù)尚處于早期階段，并被廣泛宣傳，但學(xué)生和教師對生成式人工智能模型的廣泛訪問和探索可能會挑戰(zhàn)許多傳統(tǒng)的教育實踐和評估方法。

探索有效的使用案例。評估符合學(xué)校戰(zhàn)略的潛在教育用途，特別是那些影響課程管理和學(xué)術(shù)管理領(lǐng)域的用途。將機(jī)遇和威脅提煉為對長期戰(zhàn)略對策的討論。

展望未來。接受事實，即教師和學(xué)校將繼續(xù)超越人工智能的控制和限制性使用，尋求利用最佳人類輸入和機(jī)器輸出的有效實踐。監(jiān)控并跟蹤市場和技術(shù)的快速發(fā)展，探索人工智能如何幫助改進(jìn)教育實踐。