清华大学副教授何吉波：我在“AIGC+教育”的最新探索 动态

近期，美国上市教育公司Chegg公开承认：ChatGPT正在损害公司的业务——这是全球第一个公开承认被ChatGPT撼动的上市公司。言论一出，公司股价暴跌48.41%。

(资料图片仅供参考)

据财报信息显示，该公司每年营收约50亿元。

没有想到，教育居然是第一个被ChatGPT撼动的赛道。近期，在铅笔道AIGC科技大会上，清华大学副教授何吉波对此曾有过讨论：AIGC究竟对教育赛道产生怎样的影响，它的优势与局限性又是什么？

他毕业于北大本科，在美国伊利诺伊大学获得硕士及博士学位，现任清华大学心理学副教授、社会心理服务研究中心主任。曾任美国航空管理局人因工效卓越研究中心主任，美国威奇托州立大学终身副教授，2021年荣获美国发明家学院会士和中国国家级人才专家。

其分享内容如下，由铅笔道整理：

我自己在清华一直教Python编程课程，我也在用ChatGPT帮我去讲编程课程。虽然大家可能对编程课程不感兴趣，但你听完也会有用。

我自己也在教自己2岁和4岁的小孩，也在痛苦中成长。

作为老师，我会担心ChatGPT出来后，老师会不会失去工作。这取决于教师的责任是什么，传统文化下的老师是希望学生去记住某些知识，但教师的真正作用应该是启迪和解惑。

ChatGPT会给老师带来焦虑，因为它记忆东西比人类更全，记得比人类更准确——但这样是不是就可以取代人类？

大家说的GPT,英文原文是Generative Pre-trained Transformer，大家注意Pre-trained 这个词，是预训练的，提前训练好的，而且训练一次要花100多万美元。这代表它有延迟性，无法面对新出来的问题，比如它无法教你怎么做品牌危机公关——这些可能只有我们人类去解决。

我和一些人工智能院士关系比较好，他们有些也会觉得ChatGPT没有那么了不起，只不过是一个比较高科技的文字混合而已。

所以现在的人工智能（也包括GPT），依然是处在组装的形式，它依然没有超过人类，在时间上有延迟性，没法去解决新问题。它也不是从去年11月份开始流行，只不过去年很热。其实在2018年，GPT就有第一代了，花了3-4年甚至更长时间才一鸣惊人。

AI确实也在取代很多工作，但你和你的小孩应该学什么，未来才不会被AI取代呢？接下来的信息对你可能比较有用。

这是OpenAI官方的一个报道，里面是GPT考试的成绩。我们从右往左读，右边是基础的大学通用知识，从右往左分数逐渐变差。大家可以看到，环境科学的成绩是100分，心理学基本上也是100分，所以对于需要记忆的知识，它考得很高。

但这并不代表它能替代人，比如心理学，你考得好和你用得好是两回事。你考得再好也很难和人做心理咨询，因为你很难形成共鸣，形成亲近感，有亲近共鸣后才能取得信任。

以上是强调记忆的学科，但是你看它后面的学科，尤其是在写作能力、统计能力、数理能力、物理能力、统计能力、化学能力就表现得较差了。

这些可能就是你和你孩子未来更应该强调的知识。

所以真正的教育应该是什么？

我自己教小孩时，我都会很痛苦。每当我看一眼就告诉他答案时，我媳妇就会责备我，说让你教的是过程，而不是让你直接给答案。

但是我们想一想，我们去问主管或者老师的时候，我们的期待是什么？也许一部分人期待的是“老师你别拐弯抹角，直接告诉我答案好不好”。

真正的教育应该是启迪式的。大家应该看过柏拉图写的《理想国》，我在北大上过这门课，之前上的时候觉得一点意思都没有。我穿越到1000多年前去听苏格拉底和他的学生在那里聊天有什么意义？

我在做这个课件时，我才想到他原来是很好的教学方法。我就会拿他和《论语》对比。《论语》很高频的词是“子曰”，但并不知道孔子的学生是怎么提问的，我知道了老师的答案，但并不知道他的过程。

我们在高中学的是绝对正确的知识，但大学教的内容通常没有那么确定的答案。社会心理学、法律学也没有一个绝对的知识，所以我们要教的是思维的过程。

苏格拉底的教学方法就是这样，不告诉答案，用很好的提问去引导。我们也可以提出假设去问学生、同事或属下，让他去寻找答案，他自己找到答案后，他就很有成就感。

这是ChatGPT官方提供的例子，他有三个擅长的功能，其中一个是苏格拉底式教学方法。这个系统就默认为自己是一个助教。

其中有个例子，是要解一个二元一次方程，中间就有用户说：直接给我答案好不好？ChatGPT就会拒绝直接提供答案，然后继续引导用户。

所以这是一个非常好的老师。它好在哪？首先它会循循善诱，其次它不会发脾气，也不会像一些家长把自己气哭了。而且它还很高效，成本很低。但它也有缺点，比如它不会共情。

下学期我会做进一步教学改革。以前的课程作业，我是让学生进行编程练习。现在上面的每道题，学生都可以去问ChatGPT,所以这对我布置课后作业是一个很大的挑战。

接下来我再讲讲ChatGPT的一些局限性。它好处很明显，能让人非常便宜地获得知识。不像古时候，100-200年前只有2%-3%的人口可以成为知识分子，那时候你记住知识了你就是博士。而且200年前，一个人有可能记住所有人类知识，但现在我要能够学完心理学都很困难。

我们在信息化的时代，对于非学生群体应该采用联想主义去教，记住每一个知识节点，记不住那么详细没有关系。用ChatGPT去学生，他就不会记得那么细，但这时候去参加职业考试、选拔考试就会有问题。比如，用这种方法去教高中生就会特别惨。像有些孩子刚一出生，背后就会被父母贴个条子，距离高考只有6000多天，实际上这是一件非常紧迫的事情。

另一个局限性就是“信息茧房”。现在很多产品有定制化搜索技术，比如ChatGPT、抖音、快手。你如果特别爱用抖音、快手，你就会把自己塑造成具备快手、抖音群体特征的人。你会很快乐，因为你在那里碰到的都是和你三观一致的人，但一旦你脱离这个领域，你会觉得根本接受不了。原来的场景让我很舒服，一旦脱离之后，我就可能成为了一只更大井里面的蛙。

最后，我想说一些应用案例。

比如专业领域的AI产品。在搭建专业领域，AIGC可以用来作图；在心理学领域，AIGC可以用来做临床咨询。因为当领域细分后，你需要一个更专长的AI产品。如果你要做一个通用人工智能，它非常好，但是它要花很多钱。做一个专业AI产品，它的成本相对可控。

再比如，ChatGPT是非实时的，是否可以和其它模型结合在一起？目前它用的是2年以前的知识。

第三个是训练模块的商业化。我也许卖不了ChatGPT,但我是否可以做一个心理学数据包，加载给ChatGPT。比如卖词典库、模型库，这样的产品对创业者是具有可行性的。

最后，对于程序员来讲，需要一个提示词产品，这会更高效一点儿。

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