語言人工智能以效率彌補它們?nèi)鄙俚娜诵浴?/p>

計算機和信息科技曾經(jīng)被褒獎為一場教育革命。它們帶來的益處是不可否認的。它們能給學生提供遠遠超過一本教科書的海量資訊。它們能讓教育資源變得更加靈活，可以針對個體的需求進行剪裁，它們能讓學生、父母和教師之間的互動變得快捷方便。假若沒有視頻會議，各家學校在疫情居家期間該怎么辦？

AI聊天機器人和大型語言模型——譬如開放人工智能公司（OpenAI）去年11月推出的ChatGPT——的出現(xiàn)創(chuàng)造出更多新機遇。它們能給予學生練習題、答案及反饋，評估作業(yè)，減輕教師的負擔。比起谷歌搜索給出的不甚準確、時常令人糊涂的信息垃圾，它們的交互性質(zhì)對于學生而言更具激勵性，而且它們能應對特定的問題。

但是，大型語言模型也“應該會讓英語教師憂心忡忡”，研究數(shù)字素養(yǎng)的英國謝菲爾德大學教授詹妮弗·勞斯爾（Jennifer Rowsell）告訴我。ChatGPT能為懶惰的學生寫出一篇像模像樣的作文。它不是從互聯(lián)網(wǎng)上尋找一篇文章，再原樣復制一遍，而是重新構(gòu)造一遍——而且假如你希望，它會給你炮制出第二篇文章、第三篇文章，一直到你滿意為止。一些教師承認，ChatGPT的產(chǎn)物常常好得足以得到很高的分數(shù)。在《紐約時報》的一篇報道中，一位大學教授證實，他已經(jīng)逮到一名學生以這種方式炮制出一篇哲學作文，而且拿到班上最高的分數(shù)。中學人文學科教師丹尼爾 · 赫曼（Daniel Herman）在《大西洋月刊》中寫道：“我的生活——以及數(shù)以千計的其他教師、教授、導師和行政管理人員的生活——即將發(fā)生翻天覆地的變化?！彼J為ChatGPT會讓當前的教育體系付出“沉痛的代價”。

學校早已在進行最后一搏。紐約市教育部門計劃在紐約市公立學校中對ChatGPT 下禁令，然而那阻止不了學生在家中使用ChatGPT。一位公立學校的社會研究教師丹 · 盧爾（Dan Lewer）在國際版抖音（TikTok）上提出，教師該要求從家中提交作業(yè)的學生同時提供一個短視頻，學生在短視頻中重新敘述他們的論文和證據(jù)。盧爾說，這應該就能確?！皩W生真正學習了材料，而不只是在線上找一些東西，當作業(yè)交掉”。

開放人工智能公司的研究人員在執(zhí)行一些方案，試圖給ChatGPT的輸出結(jié)果加上“水印”。譬如說，讓它挑選的詞匯藏著隱含的統(tǒng)計特征?？鄲赖慕處熞赃@種方式來檢查一整個班級的作文的難易程度如何？這就不太清楚了——而且這個方法也許會遭到暗中破壞，比如把ChatGPT的輸出結(jié)果放到其他語言學習軟件中“翻譯”一遍。在這場作弊學生與教師比拼的數(shù)字時代軍備競賽中，我不會奢望教師能始終領(lǐng)先一步。一些人早已做出結(jié)論，如今課外寫作作業(yè)完蛋了。

但ChatGPT提出的挑戰(zhàn)不單單關(guān)乎抓作弊者?，F(xiàn)在，比起許多沒有一點兒真正思考或理解的學生，人工智能能產(chǎn)出更優(yōu)秀的文章。這個事實應該推動一些反思。我們打算教授的最首要的東西是什么。赫曼說，在他看來，青少年需要發(fā)展基本寫作技能不再是顯而易見的事——在此情況下，教師面對的問題變成“這是否仍然值得做”。

ChatGPT能生成超過尚可水平的文章，不是因為它十分聰明，而是因為達到目標的路徑十分明確，這么說并不是要貶低它令人印象深刻的算法工程。那是一件好事嗎？勞斯爾說，許多教育專家長期以來都感覺需要改變英語的教授方式，但她承認：“教師們發(fā)現(xiàn)，憑著我們知道了這么久的東西，要做出可觀的改變十分困難。我們完全不知道該如何以別的方式教書?！?/p>

語言AI也許迫使事情走到不得不解決的最后關(guān)頭。 “科學已經(jīng)向前飛躍，我們的素養(yǎng)教育卻不知道如何解決問題?！眲谒範栒f，“但我們已經(jīng)認識到，我們不會對抗AI——我們要理解AI，與它協(xié)作。經(jīng)典的寫作和ChatGPT沒有不能合作的理由。也許這會催化我們在教育領(lǐng)域不得不實施的改變。”假如是這樣，應該首先考慮一下語言的用途是什么。

從AI誕生的最早期起，就已經(jīng)出現(xiàn)能使用自然語言來交互的算法。麻省理工學院的計算機科學家約瑟夫 · 維森鮑姆（Joseph Weizenbaum）講述了1960年代時，他的一名同事如何與一個叫作Eliza的這類程序發(fā)生一段怒火四射的遠程交流，并以為自己實際在與情緒反常的維森鮑姆本人對話。

Eliza這樣粗糙的語言程序能愚弄一個使用者，這揭示了我們生來就多么容易誤以為不具備心智的死物擁有心智。直到近期，關(guān)于語言使用的算法依然傾向于交付一些平平無奇的文章，除了充滿無前提的推論和文法錯誤的笨拙用語，就沒剩下什么東西。但是技術(shù)的進步——計算能力的指數(shù)增長，2010年代中期“深度學習”方法的出現(xiàn)，一直擴張的線上數(shù)據(jù)可供挖掘——已經(jīng)產(chǎn)生擁有幾乎毫無瑕疵的句法的系統(tǒng)，能提供讓人毛骨悚然的智能幻影。ChatGPT已經(jīng)被夸贊為一股改變游戲規(guī)則的力量。它能完成各種各樣的有趣把戲，譬如糅合資料來源和文體類型：用英王欽定本《圣經(jīng)》的文風來寫一篇魚肉餡餅食譜，或者寫一首關(guān)于阿爾伯特 · 愛因斯坦和尼爾斯 · 玻爾對量子力學的爭論的五行打油詩。

這些大型語言模型技術(shù)有著明顯的危險之處。我們幾乎沒有和一個能如此強大地模擬思維卻又不擁有思維的信息源打交道的經(jīng)驗。算法冷淡的命令式語氣能被用于幾乎任何用途，或者被予以濫用，自動生成表面上有說服力的冗長屁話（更確切地說，是用表面上“客觀”和更得體的格式把人類早已生成的內(nèi)容重新包裝）。

算法也終究還是很“懶惰”的。當我給ChatGPT布置一個作文任務，要它從女性主義視角來概括《弗蘭肯斯坦》的情節(jié)，ChatGPT似乎沒有查閱這個主題下的龐大學術(shù)成果，而是轉(zhuǎn)而提供一系列生硬和老套的、幾乎與小說無關(guān)的比喻：它“能被視為對當時父權(quán)制社會的一個注腳”和“女性常常依據(jù)她們的容貌而受到評判和品評的方式”。它大概會對《傲慢與偏見》說出同一番話。

給予大型語言模型更好的提示的話，也許能避免一些這類缺陷——不過要給予一個真正尖銳、有信息量的回應，使用者也許需要對主題有深入了解，那樣的話，寫作文無論如何都不會造成挑戰(zhàn)。但是追根究底，這些缺點反映出一個事實，即算法根本沒有追蹤用女性主義研究《弗蘭肯斯坦》的文獻，單純只是在尋找與提示文字相關(guān)概率最高的文字和短語。像所有深度學習人工智能一樣，它挖掘可獲取的數(shù)據(jù)庫（也就是從線上資源“湊集”的文本），獲取關(guān)聯(lián)和模式。假如你讓它寫一首十四行情詩，你多半會見到更多像“永遠”“心”和“擁抱”之類的詞匯，而不是“螺絲起子”（除非你要求它寫一首關(guān)于螺絲起子的十四行詩，是的，我承認我這么做過，結(jié)果不怎么好）。算法不知道“愛情”和 “擁抱”是語義相關(guān)的。ChatGPT令人印象深刻的地方在于，它不只能將這些詞匯聯(lián)想的句法弄得平順，還能創(chuàng)造出文章脈絡。我認為，“你是讓我始終被緊緊擁抱的螺絲釘”這樣的詩句不太可能出現(xiàn)在人類創(chuàng)作的十四行詩中（有很充分的理由）——但是我依然感覺印象深刻，因為你能看出它的用意所在。（ChatGPT也能寫俏皮話，不過它寫出那樣的詩句的責任在于我。）

對于事實性的提示，從這種概率性大雜燴中浮現(xiàn)的文本一般都表達一致的實情。這保證排除了任何特別具爭議的觀點，因為按照定義，只要它們不是一致的共識，它們就會有爭議性。問一個大型語言模型，是誰殺害了約翰·肯尼迪（John Kennedy），答案會是李 · 哈維 · 奧斯瓦爾德（Lee Harvy Oswald）。但ChatGPT時而也會創(chuàng)造出隨機的虛假陳述。在它給出的我的生平介紹中，它把我的年紀減掉兩歲（我對此沒意見），還給我虛構(gòu)了一段早期從事制藥業(yè)的經(jīng)歷（很古怪）。

假如ChatGPT生成一篇可信的作文，那是因為我們在給予學生們布置一個相等的作業(yè)：給出一些大家普遍贊同的事實，外表呈現(xiàn)一定的連貫性。學生的作文寫作早已傾向于公式化，達到幾乎像算法一般的程度，可以概括為“觀點-證據(jù)-解釋-聯(lián)結(jié)”或“觀點-證據(jù)-分析-上下文背景”。學生不僅被告知該把什么內(nèi)容放置在哪兒，而且假如他們偏離模板的話，他們會有被扣分的風險。當前的教育體制獎勵一種循著可預知的路線論辯的能力。藝術(shù)專業(yè)學生被派到畫廊臨摹著名畫作，在沒有“必須是原創(chuàng)”的負擔和不切實際的要求情況下，學習技法，那么做在一定程度上合乎邏輯。

但這是我們想要的一切嗎？勞斯爾說，教師或教育學家甚至很難面對這個問題，因為教育體系成員們的工作通常繼續(xù)依照“這是我們一直以來的做法”這句話。譬如說，對于英文草書教學的深入研究揭示，沒有讓教學超越傳統(tǒng)的明顯理由。但是，也許現(xiàn)在是問出這個棘手問題的正確時刻。

我推想，我作為一名非正式教育工作者——1980年代時，我在一所監(jiān)獄里教電腦課程，而且我一度在家里給小孩上課——我的本能是科學家的本能：從解釋一件事如何運作開始，從它的部件開始?！霸谀闩?，你無法很好地用上它！”我腦內(nèi)的聲音說道。但是，當我向服刑人員學生們列舉他們不熟悉的電腦元件時，一名學生最后插嘴道：“我甚至不知道如何開機！”

我理解，有些時候，學校的學生們對于語言學習的感覺一定有點像我的囚犯學生們對于電腦的感覺，他們被告知不熟悉的部件名稱（名詞、嵌入式子句、前置狀語、CPU、RAM、比特和字節(jié)），同時想著“但我不想知道如何使用它”，但ChatGPT似乎讓所有的基礎都變得多余，正如一般的電腦使用者無需對寫代碼或移位寄存器有半點兒了解。英文寫作呢？有個手機應用就能完成。中學人文學科教師赫曼擔心，學生們也許傾向于依賴語言AI來滿足寫作需求，正如許多人現(xiàn)在會認為，在有實時流暢翻譯AI的年代，學習外語純屬浪費時間。

我如今領(lǐng)悟到，我當年教服刑人員電腦的內(nèi)部工作機制，是因為我喜歡這些知識。我猜測就算他們中有人也喜歡那些知識，也是寥寥無幾的——但他們正確地看出，使用電腦的能力將會在他們的人生中變得很重要。我想要我的子女也喜歡語言的運作方式，喜歡語言所能做成的事。但可以這么說，他們首先需要知道如何“開機”。語言的開關(guān)不是名詞和動詞的區(qū)別，也不是從屬子句的放置，而是更為基本的交流過程。

當我們學習好好使用語言時，我們不只是接受遵從某個模型的訓練。那些句子或文章建構(gòu)的模板并不遵從某種要求詞匯、短語和論證符合特定排列的文學定律。不管它們可能有多么粗糙和公式化，最終它們之所以存在的原因是它們能惠及讀者。換言之，閱讀是一個有著自身動態(tài)特征的認知過程，寫作者能夠促進或阻礙這個認知過程。有時候，只要把一個詞移動位置，讓它符合閱讀者的認知過程，就能把一個令人困惑的句子改造成明白易懂的句子。這個過程一點也不神秘。好的交流是一項能夠?qū)W會的技能，就像標點法一樣。（標點法本身的存在也是為了協(xié)助良好的溝通交流。）

這需要的就是共情：寫作者的一項踏出他們的頭腦，進入閱讀者頭腦的能力。對于事實文本，追求的寫作目標通常是表達清楚。對于小說，優(yōu)先考慮的也許是其他方面：甚至是阻止閱讀者一下子就讀懂，這不是武斷專橫或故意作對的做法，而是為了在含義于閱讀者的頭腦里具體化時，給予他一點兒驚訝和欣喜的悸動。音樂用旋律和節(jié)奏做了相同的事，這也是音樂使我們感動和興奮的一部分原因。莎士比亞因為他的倒裝句而聞名：他將正常的語序重排，從而吸引讀者，或許是為了強調(diào)，或許純粹是為了字謎帶來的刺激。在更大的尺度上，小說主要是一門有控制地披露、在恰當?shù)臅r刻揭曉信息（不能早也不能晚）的藝術(shù)。

究其本質(zhì)，語言是心智與心智之間的聯(lián)結(jié)。一個由語言學家丹尼爾 · 多爾（Daniel Dor）提出的語言起源學說主張，語言不是因為簡單的交流而產(chǎn)生的，而是因為“想象的指示”才產(chǎn)生。語言使得我們能向前進，超越蒼白的、類似動物發(fā)音的命令與警告句式，把一個心智的內(nèi)容投射給另一個心智。

這對語言AI蘊含了什么？正是因為大型語言模型的算法沒有交流目標——它壓根不明白什么是交流，也不懂擁有聽眾的意味——它才沒有向我展示語言能做成什么事，語言被發(fā)明出來完成什么事。它會熨平莎士比亞古怪的語言學花招。它會在捕捉修辭工具時宣告失敗，而一位優(yōu)秀的歷史學家用上那些修辭工具，能讓她的研究令人記憶深刻又具說服力。很難預見一個語言模型如何才能真正地變革，因為那與它被設計履行的任務恰好相反。該任務就是模仿、模擬以及——按照一名統(tǒng)計學家的提法——回歸均值，任務的產(chǎn)物往往就是令人思想麻木的單調(diào)文章。

語言的使用與單調(diào)乏味恰好相反，年輕人尤其如此。年輕人在語言交談和線上對話中表現(xiàn)的形式創(chuàng)新數(shù)不勝數(shù)，甚至是相當歡樂的。進步主義教育者渴望利用線上世界的多模態(tài)，但一直在努力琢磨明白如何利用。至關(guān)重要的是，Z世代（指1990年代中后期至2010年代前期出生的人）理解媒體，與傳播打慣交道，依賴于共享觀念、標準和參考點的假定。假如在教育中為語言使用的這一面留出空間，那么它也許會不受AI殖民的影響。

無可否認的是，大型語言模型提出許多倫理和法律難題?；ヂ?lián)網(wǎng)和許多其他形式的深度學習AI（譬如深度偽造和面部識別）也提出過種種難題。我們設法對付這些問題，學會與之共存。一些人相信，將對于基于AI的文章寫作的恐慌擱置一邊，大型語言模型最終會變成另一種工具，或許適合放在Excel電子表格的單調(diào)功利主義和數(shù)碼攝影的創(chuàng)造可能性之間的某個位置。

畢竟，書面語言本身往往是一個工具，一個達成目標的手段。這不意味著我們需要學習僅僅粗糙地使用它。但它意味著，ChatGPT之類的AI如今能提供的東西不僅對于某些用途早已足夠，可能甚至會價值無限。讀寫技能不足的人們早已在使用ChatGPT來改進他們的求職信或電子郵件。一些科學家甚至在使用它在投稿之前潤色論文?？梢哉f，這些AI能將語言民主化，正如音樂軟件已經(jīng)將音樂制作民主化一樣。對于那些英語技能有限，卻需要專業(yè)化寫作的人士，這項技術(shù)能幫他們填補差距。

而且正如電子計算器解放學生的時間，釋放那些曾經(jīng)被獨占的心智空間（那時不得不學習對數(shù)來解決復雜乘法運算），大型語言模型或許也能解放學生，讓學生不必掌握拼寫、句法和標點符號的細微差別，那么他們就能重點關(guān)注建構(gòu)有力論證或在句子中發(fā)展韻律和多樣性的任務。

與此同時，大型語言模型缺少想象力、風格和鑒別力，這使得它們對小說作家構(gòu)不成威脅?！癆I真正難以模仿的，是寫作的美學維度?！眲谒範栒f。但正是這點，能讓它們成為一個重要的新工具。

譬如，我猜想，讓學生潤色改善ChatGPT輸出的乏味文章，這會讓學生明白是什么讓一則故事或一篇文章變得生動。或許就像一些音樂家在使用生成音樂的AI作為一個豐富的原材料來源，大型語言模型也提供思想的內(nèi)核，寫作者能予以篩選，在此基礎上繼續(xù)雕琢。

AI舉起一面映照我們自身的鏡子，以它的短處揭示出那些無法被自動化和算法化的東西：換言之，就是什么構(gòu)成人性的內(nèi)核。

資料來源 Nautilus

解釋瑪麗·雪萊 （Mary Shelley） 的小說 《弗蘭肯斯坦》 對女性主義科幻敘事的影響。請具體說明。

瑪麗·雪萊的長篇小說《弗蘭肯斯坦》被廣泛認為是一部科幻先驅(qū)作品，對女性主義科幻敘事有深遠的影響。雪萊的小說常常被視為女性主義文本，因為它通過女性生物角色，探索了權(quán)力、性別、社會期望主題。

《弗蘭肯斯坦》影響女性主義科幻敘事的一個主要方式是通過探索女性與科學之間的關(guān)系。雪萊的小說呈現(xiàn)對于一名既是創(chuàng)造者又是被創(chuàng)造者的女性的描繪，復雜又細微，挑戰(zhàn)傳統(tǒng)性別角色和期望。小說也探索了不受約束的科學實驗的危險，自以為無所不能的后果，這些主題在今時今日的許多女性主義科幻作品中依然切題。

《弗蘭肯斯坦》影響女性主義科幻敘事的另一方式是通過它對女性生物的描繪。該生物常常被視為“他者”的女性主義象征，是女性身體與心智的邊緣化。雪萊的小說探索生物尋找接受和理解的歷程，這些主題在現(xiàn)今許多女性主義科幻小說中依然可見，譬如奧克塔維婭·巴特勒（Octavia Butler）的《破曉》和瑪格麗特·阿特伍德（Margaret Atwood）的《使女的故事》。

總的來說，瑪麗·雪萊的《弗蘭肯斯坦》借由探索女性與科學之間的關(guān)系，挑戰(zhàn)傳統(tǒng)性別角色和社會期望，描繪作為“他者”的女性主義象征的女性生物，以及女性身體與心智的邊緣化，對女性主義科幻敘事有著持久的影響。

作弊者的好朋友？

給予ChatGPT一條作文提示，譬如瑪麗·雪萊的《弗蘭肯斯坦》如何影響女性主義科幻敘事，然后它會至少給學生提供一個作業(yè)的起點。繼續(xù)給予提示，然后你就能完成作文

本文作者菲利普 · 鮑爾（Philip Ball）是英國著名科學作家，他的《預知社會：群體行為的內(nèi)在法則》《好奇心》《圖案密碼》《明亮的泥土：顏色發(fā)明史》《如何制造一個人》《量子力學，怪也不怪》《我們?yōu)槭裁绰犚魳贰贰端褐袊幕牡乩砻艽a》等著作都有中譯。