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抵抗是徒劳的。如果你像我一样，正在思考人工智能时代背景下文科教育的未来，那么这些想法可能也曾在你的脑海中闪过。仿佛我们在人文学科中的存在还不够有挑战性似地，2022年11月，Open AI发布Chat GPT，一个全新世界被打开了。从那时起，大型语言模型（LLMs）呈现爆炸式增长，协助人们进行研究、总结信息以及撰写论文。如果你是一名教师，要教学生查找和评估写作资源，以及如何批判性地阅读和写作，那么我委婉地说，这项新技术就会带来一个问题。
然而，完全禁止大型语言模型是不可行的。毕竟，无论我们是否察觉到了，通过文字处理器完成的任何写作都很可能会受到人工智能的影响。比如，Grammarly已将LLM集成到其界面中，谷歌的“帮我写作”功能是一个LLM，而微软教我怎么写作已经有一阵子了（这个真的很烦人）。
Campus resource: Enhance GenAI collaboration for future-proof research support
但我确实坚持认为，需要对诸如GPT 4（功能更强大的下一代ChatGPT）这类对年轻人智力发展产生的影响做出深思熟虑的明智决定。毕竟，现在阅读这篇文章的读者，更不用说创建大型语言模型的程序员，都有机会在没有机器帮助的条件下学习如何进行批判性思考和写作：这是每个职业都需要的能力，也是成为有思想的人类的应有之义。我们的大脑就像一块肌肉，它需要进行锻炼。我担心的是，在明确这些大型语言模型的使用会帮助还是损害学生的学习之前，就会看到大学中出现一系列高度可疑的决策。
许多教育工作者表示我们必须“遵循科学”。但在将其付诸实践时，他们一次又一次地选择技术创新，而非学生的需求。过去25年的大量研究表明，当我们阅读纸张上印刷的内容而不是屏幕上的像素时，我们可以学得更好、理解得更多（在纸张上书写而不是打字也是同理）。当我们能看到、触摸到并且不会被超链接和那些能通过屏幕做的其他神奇事情分散注意力时，我们更有可能记住所读的内容。然而，在过去10年里，我们看到人们急于将平板电脑交到5岁的孩子手中。我们还允许学生将手机带到课堂上，尽管已有研究表明手机的存在会降低学生的理解力。
未来的劳动力仍需要能够利用大量知识，仔细和批判性地阅读、组织思想，寻找信息和交流想法等，尤其是在智性的、科学相关的和创造性工作中。即便是那些需要某种形式的人工智能协助的职业中，人类也应当对数据有充分理解并具有评估信息的能力。这种智力工作不是头脑空空的工作。
年轻人在读大学期间有机会获得教师的指导来发展这些技能，例如普渡大学（Purdue University）的“基石”综合文科课程的教学人员。这是持续两个学期的新生课程，旨在培养学生的沟通和交流能力。该项目引导学生通过变革性的文本，来培养创造性思维能力、拓宽视野、培养思维。如果学生使用GPT 4来完成这门课的作业，无论是总结被要求阅读的小说还是写论文，他们都不会创造深入思考所需的注意力和记忆。
为了成为未来公民，学生们还需要学习其他一些东西——这是大型语言模型无法复制的，那就是理解、容忍甚至欣赏微妙、模糊和细微差别的能力。这个世界上只有少数事情能简单归结对错和善恶，但追求快速答案的数字世界使我们容易受到宣传、夸张、教条和恶意的影响。如果我们将智力工作交给算法，这些情况只会增加，从而给我们的政治文化带来可怕的后果。
或者，如果我们都盲目吸收机器告诉我们的信息，可能会创造一种同质化的文化，这种同质化模糊了多样性和身份。在我看来，那将是一场灾难。
因此，让我们做出明智的决定。如果那些已经知道如何批判性思考的人负责任地使用生成式人工智能，那么生成式人工智能可能会成为大型工具箱中的一个工具——就像人们通常类比的数学家的计算器一样。但愿如此。不过，从我所看到的美国人对每个闪亮新事物的痴迷而不管它可能造成的危害来看，我十分担心。
我的请求很简单：就通识教育而言，让我们继续教导学生们去追寻自己的声音、个性和创造力的乐趣。让我们继续要求他们阅读纸质书籍、自己搜索和评估信息并撰写原创作品。
因为，是的，在未来，他们可能会与人工智能一起工作。但如果我们不教他们独立思考，他们有可能在某天发现自己正在为人工智能工作。
梅琳达·祖克（Melinda S. Zook）系普渡大学历史学教授兼基石项目主任。
