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📝 当 ChatGPT 被纽约教育局封杀，我的一些思考
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最近关于 AI 的辩论已经「愈演愈烈」，上个月是 A 站关于「AI 绘画」的抵制浪潮，掀起了第一波有关 AI 话题的讨论。
如今站在「教育」的视角之下，上线才一个月多一点的 ChatGPT，也没有逃过被一些州「封杀」的命运，最近更是在 twitter 上掀起了一波又一波争锋相对的激斗。
核心分歧点在哪儿？假如 ChatGPT 都能生成如此容易让人信服的论文和其他问题的答案，这会让学生更容易作弊，更容易和更便捷地得到问题的答案，也会让学生不再培养「批判性思维」（有时会生成错误的信息）。
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关于这个观点。我也有一些想说的：
标准化教育真的培养了我们的批判性思维吗？当我们担心「新科技能让学生更快得到答案，所以他们不再好好思考」的时候，不如想想看为什么我们会有这样的担心。
事实上，标准化的教育制定了一套看不见的规则和思维方式：唯分数论。或者说，被制定了太多正确答案。
如果有一大批学生真的想的是「哇，这个 AI 能够直接给我很棒的答案，好吧，那我直接写上它给我的答案好了」。这恰恰证明了过去教育的失败，因为我们直接跳过了「批判」的环节。
否则，现状下的大多数学生的反应应该是：「哦？这个 ChatGPT 能给我很不错的答案？我倒要看看其中有多少是错误的，哪部分是能为我所用的，哪部分则是翻来覆去讲述的车轱辘话，毫无意义。」
分数代表的意义也许过于功利了……不是 ChatGPT 让学生丧失了批判性思考，而是 ChatGPT 让我们看到了过去的教育系统并没有很有效地去培养批判性思维。
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因为过去的教育逻辑是：「同学们，你们一定要思考后才得到这个答案，而不是直接通过搜索得到答案，否则你就无法塑造批判性思维。」
但其实这个模式有一个隐含的前提是 —— 今天我要做一道习题，但这个习题首先一定对应了某个所谓的正确答案，我的目标是思考如何论证这个答案是正确的。
在这个过程中，思考确实存在，然而是不是在塑造最重要的「批判性思维」，却是另一回事情。
《偏差：人类决策中的陷阱》一书提到，我们自认为是在客观地核查事实，但我们其实只是在极力寻找能够证实「正确答案」的各种元素。（最终我们总能找到，见 P9）
我们也许只是在「自以为能够培养出批判性思维」的教育系统里自嗨。
「教育」的定义是什么？值得我们去进一步探索答案。如果教育带来的东西是能够被搜索引擎搜到 or 被 ChatGPT 解答的，那样的教育真的是我们期待的吗？
关于道德重负 by @Szhans ：m.okjike.com
也许我们不该禁止 ChatGPT，而应该感谢 ChatGPT，感谢它的出现暴露了过去的教育并没有真正有效培养出「批判性思维」的事实。
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再进一步讲，我们再来回想一下，在搜索引擎的时代，我们是如何得到答案的？其实靠的是「慢慢逼近」。
当我们搜索疑问的时候，你是否会只看一条答案就立刻关闭网页？你是否会瞅瞅评论区？当你搜索喜欢的视频和笔记的时候，你会不会仅仅只阅读第一条？
也许不会。这个过滤的动作可能快到你自己都没意识到。我们其实是在不断不断的对比中才能得到 Maybe 最接近“真实”的数值的，代表着一次又一次的「试错」。
试问：假如真的存在正确答案，那没有实践和对比，我又哪里来的素材去「逼近」某个所谓的答案？如果直接被教育「什么是正确的」，好吧，我想我们真的从未被培养过批判性思维。
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最后，我们来做一个小练习：
通过搜索引擎获得信息的例子，其实还可以再大胆一点。假如你今天要去某家餐厅吃饭，于是你打开了美食 app 查看附近的餐厅。
假如今天我看到两家美食店，A 评分 4 分，B 评分 4.5 分。
一方面，我们可能会这样思考：「为什么 A 少了 0.5？」于是开始翻评论，比如看到味道不怎么样 blabla，然后你得出结论：怪不得，A 就是因为 XXX 不咋地丢了 0.5 嘛。（有思考，但并没有调用批判性思维）
另一方面，我们也可以这样练习思考：评分固然是不错的参考，但如果我今天选择全然相信「评分」，其实就是全然相信「一切都能够被量化」的价值观。
所以我们会思考：每个人的口味不一，「你觉得好吃我觉得不好吃」并不一定是能够通过星级评定就能推定最终结论的。我们本想通过量化「求真」，结果却因此「失真」，真是可惜。
最终，在销量足够多的情况之下，评分是 4 还是 4.5 对于我选择去 A 还是 B 餐厅吃饭并不一定有太大的参考价值。
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最近关于 AI 的辩论已经「愈演愈烈」，上个月是 A 站关于「AI 绘画」的抵制浪潮，掀起了第一波有关 AI 话题的讨论。
如今站在「教育」的视角之下，上线才一个月多一点的 ChatGPT，也没有逃过被一些州「封杀」的命运，最近更是在 twitter 上掀起了一波又一波争锋相对的激斗。
核心分歧点在哪儿？假如 ChatGPT 都能生成如此容易让人信服的论文和其他问题的答案，这会让学生更容易作弊，更容易和更便捷地得到问题的答案，也会让学生不再培养「批判性思维」（有时会生成错误的信息）。
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关于这个观点。我也有一些想说的：
标准化教育真的培养了我们的批判性思维吗？当我们担心「新科技能让学生更快得到答案，所以他们不再好好思考」的时候，不如想想看为什么我们会有这样的担心。
事实上，标准化的教育制定了一套看不见的规则和思维方式：唯分数论。或者说，被制定了太多正确答案。
如果有一大批学生真的想的是「哇，这个 AI 能够直接给我很棒的答案，好吧，那我直接写上它给我的答案好了」。这恰恰证明了过去教育的失败，因为我们直接跳过了「批判」的环节。
否则，现状下的大多数学生的反应应该是：「哦？这个 ChatGPT 能给我很不错的答案？我倒要看看其中有多少是错误的，哪部分是能为我所用的，哪部分则是翻来覆去讲述的车轱辘话，毫无意义。」
分数代表的意义也许过于功利了……不是 ChatGPT 让学生丧失了批判性思考，而是 ChatGPT 让我们看到了过去的教育系统并没有很有效地去培养批判性思维。
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因为过去的教育逻辑是：「同学们，你们一定要思考后才得到这个答案，而不是直接通过搜索得到答案，否则你就无法塑造批判性思维。」
但其实这个模式有一个隐含的前提是 —— 今天我要做一道习题，但这个习题首先一定对应了某个所谓的正确答案，我的目标是思考如何论证这个答案是正确的。
在这个过程中，思考确实存在，然而是不是在塑造最重要的「批判性思维」，却是另一回事情。
《偏差：人类决策中的陷阱》一书提到，我们自认为是在客观地核查事实，但我们其实只是在极力寻找能够证实「正确答案」的各种元素。（最终我们总能找到，见 P9）
我们也许只是在「自以为能够培养出批判性思维」的教育系统里自嗨。
「教育」的定义是什么？值得我们去进一步探索答案。如果教育带来的东西是能够被搜索引擎搜到 or 被 ChatGPT 解答的，那样的教育真的是我们期待的吗？
关于道德重负 by @Szhans ：m.okjike.com
也许我们不该禁止 ChatGPT，而应该感谢 ChatGPT，感谢它的出现暴露了过去的教育并没有真正有效培养出「批判性思维」的事实。
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再进一步讲，我们再来回想一下，在搜索引擎的时代，我们是如何得到答案的？其实靠的是「慢慢逼近」。
当我们搜索疑问的时候，你是否会只看一条答案就立刻关闭网页？你是否会瞅瞅评论区？当你搜索喜欢的视频和笔记的时候，你会不会仅仅只阅读第一条？
也许不会。这个过滤的动作可能快到你自己都没意识到。我们其实是在不断不断的对比中才能得到 Maybe 最接近“真实”的数值的，代表着一次又一次的「试错」。
试问：假如真的存在正确答案，那没有实践和对比，我又哪里来的素材去「逼近」某个所谓的答案？如果直接被教育「什么是正确的」，好吧，我想我们真的从未被培养过批判性思维。
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最后，我们来做一个小练习：
通过搜索引擎获得信息的例子，其实还可以再大胆一点。假如你今天要去某家餐厅吃饭，于是你打开了美食 app 查看附近的餐厅。
假如今天我看到两家美食店，A 评分 4 分，B 评分 4.5 分。
一方面，我们可能会这样思考：「为什么 A 少了 0.5？」于是开始翻评论，比如看到味道不怎么样 blabla，然后你得出结论：怪不得，A 就是因为 XXX 不咋地丢了 0.5 嘛。（有思考，但并没有调用批判性思维）
另一方面，我们也可以这样练习思考：评分固然是不错的参考，但如果我今天选择全然相信「评分」，其实就是全然相信「一切都能够被量化」的价值观。
所以我们会思考：每个人的口味不一，「你觉得好吃我觉得不好吃」并不一定是能够通过星级评定就能推定最终结论的。我们本想通过量化「求真」，结果却因此「失真」，真是可惜。
最终，在销量足够多的情况之下，评分是 4 还是 4.5 对于我选择去 A 还是 B 餐厅吃饭并不一定有太大的参考价值。
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