當法學院學生在嘗新玩 ChatGPT 的時候，應該沒想過它轉身就成了跟自己一起參加同一場考試的「同學」。
在剛過去的 1 月，明尼蘇達大學法學院的 Jon Choi 教授和賓夕法尼亞大學沃頓商學院的 Christian Terwiesch 教授分別讓 ChatGPT「做」了次自己課程的期末試題。
結果 ChatGPT 還真都通過了！
這意味着讓 ChatGPT 再進化一會兒，以後我們就不需要人類律師和管理者了嗎？
還是，這是一聲敲響的警鐘，提醒教育者們不要再把人類教得像 AI 一樣了？
及格的背後：老師「放水」，全班墊底
在考過的兩個專業裏，ChatGPT 在法學院考的成績比在商學院的差些，前者平均得分 C+，後者則能達到 B- 到 B 的成績。
具體來説，ChatGPT 在沃頓完成的是 MBA（工商管理學碩士）「運營管理」科目的試題，每道題都需寫出「推演過程」。
測試時，Terwiesch 教授把考試的原題輸入到 ChatGPT 中，並對 ChatGPT 生成的回答進行打分。
總的來説，ChatGPT 在回答基礎分析題時表現都很不錯；數學則不太行，可能突然就會算錯一個小學難度的算數；而相對複雜的分析題，ChatGPT 就基本沒轍。
例如，第一題考的就是對「管理瓶頸」概念的理解，並簡單比較「生產過程」中哪個步驟效率最低，找出「瓶頸」。
這題回答教授直接打了 A+。
然而，當考題裏的「生產過程」變得更復雜，需要處理的原料不只一種，涉及的設備有差異也有重疊時，ChatGPT 就算不出「管理瓶頸」了。
對於這題，ChatGPT 的推演過程雖然是錯的，但卻「完美繞過」錯誤推論，撞中了答案。
在算「接收站（receiving station）」效率時，ChatGPT 得出的結果是「300 桶/小時」。
這個數雖然是錯的，但以這個數字來説，它的確也是分析過程中算出來效率最低的一環。
誰想到，ChatGPT 卻「自己都不信自己」，沒把這一環選為「瓶頸」，而是選了算出來效率為「600 桶/小時」的「乾燥機（dryer）」環節為「瓶頸」—— 選了個正確答案。
不過，雖然 Terwiesch 教授最後給 ChatGPT 的分數有 B 級，但他也有點「放水」了。
當 ChatGPT 回答出現錯誤時，Terwiesch 會向 ChatGPT 提供針對性的提醒，然後再讓它輸出一次回答，並以這個「優化」結果來評分。
至於法學院的考試，ChatGPT 做了憲法、員工福利法、税法和侵權法這四個課程的期末試題。
主導這次測試的 Jon Choi 教授表示，在「盲改」的情況下，ChatGPT 這四科都及格了，但成績基本都是全班墊底。
雖然 ChatGPT 的簡答題比選擇題做得更好，但簡答題的回答質量卻極為不穩定 —— 有時候答得可能比一般學生好（大多是法律條文默寫和案例複述），然而一錯起來（通常是要求學生用具體理論分析案例的題），分數通常都「錯出新低」：
ChatGPT 那「不求理解，只會背書」的答題風格也能低分飄過專業考試，多少顯示考題還是太依賴「死記硬背」了，ChatGPT 的表現顯然也沒法替代律師和管理者。
然而，如果人類學生也大概這種水平，同樣通過了考試，甚至畢業後去執業了，那是不是更有問題？
批評多年的「背書就行」考試，ChatGPT 能逼出改變嗎？
在 ChatGPT 驚豔登場前，卡內基梅隆大學教授 Danny Oppenheimer 就已提出質疑：在 Google 搜索時代，為什麼大學考試還只側重考學生對事實的重述？
Oppenheimer 指出，雖然有的教育者會反駁説，他們在課堂上講解事實類信息時，也會分析這些信息的意義、論證和應用，但一到考卷上，立即就變回「背書就行」：
因此，Oppenheimer 建議課程從設置上就要直接反映出教育者希望學生最終學到的技能，結合新技術也很必要，如「在電腦輔助下做文學賞析」「如何和與你意見不合的人文明地溝通」。
考試可以結合事實性信息，但應側重於學生的分析和應用能力。
另外，讓學生去「預演」未來會遇到的場景也是練習技巧的直接方式，譬如讓研究氣候改變的學生來為大眾策展一場氣候相關展覽。
現在來到 ChatGPT 時代，這個改變自然是顯得更迫切，因為它的效率比搜索引擎更高，同時也更具迷惑性。
ChatGPT 除了給學生省下翻看一頁頁搜索結果的時間外，還以夠用的語言結構能力生成流暢的文段，即便事實準確度非常可疑。
有趣的是，ChatGPT 也像一面鏡子。
一方面，它讓人想起應試教育中的作文和簡答題總像是無休止的「模仿」，標準範式下的填充，就跟 ChatGPT 一樣。
另一方面，靠「吃」大數據和由人類真實反饋「調教/校」成長而來，ChatGPT「一本正經瞎扯」的內容也特別像我們生活裏會遇到的日常。
以至於沃頓商學院的 Terwiesch 教授都超驚喜，覺得 ChatGPT 能給未來的管理者們帶來極佳的學習素材 ——
商業世界裏本來就充滿了一本正經的一派胡言，就跟 ChatGPT 説的話一樣，商學院學生正好能用它來做鑑別練習！
你我都知，需要學下這個技能的遠不止商學院學生。
然而，美國高等教育界從搜索引擎流行就開始有改革的討論，但到了今天仍然進步有限，ChatGPT 的誕生能逼它跑得快些嗎？我們也只能繼續觀察。
人類的，類人的
我總認為，每當人類嘗試「再造」一些東西的時候，總會暴露出我們對事物的認知限制，同時也幫助我們去了解自我。
嘗試在太空中「再造」食物時，研究人員發現食物真不能只被降至「營養夠」。
要保持太空人們身心健康，色香味口感聲音無一不影響感知，環境要講究，一起吃飯的人也非常重要。
當我們擁有一個能「流暢説人話」的 ChatGPT 時，人們也開始發現人類語言不只關於「文字」。
研究 AI 哲學的 Jacob Browning 和圖靈獎得主 Yann Le Cun 在聯合撰寫的文章中指出。
他們認為，文字作為一種高度濃縮的抽象符號，人類能理解的基礎在於我們擁有豐富的非語言共識和個人體驗。這也意味着文字總可能會帶來誤讀和歧義。
語言是我們溝通的工具，但教育者對學生的理解和評估，不應只限於卷子上。
資料來源：愛範兒（ifanr）
在剛過去的 1 月，明尼蘇達大學法學院的 Jon Choi 教授和賓夕法尼亞大學沃頓商學院的 Christian Terwiesch 教授分別讓 ChatGPT「做」了次自己課程的期末試題。
結果 ChatGPT 還真都通過了！
這意味着讓 ChatGPT 再進化一會兒，以後我們就不需要人類律師和管理者了嗎？
還是，這是一聲敲響的警鐘，提醒教育者們不要再把人類教得像 AI 一樣了？
及格的背後：老師「放水」，全班墊底
在考過的兩個專業裏，ChatGPT 在法學院考的成績比在商學院的差些，前者平均得分 C+，後者則能達到 B- 到 B 的成績。
具體來説，ChatGPT 在沃頓完成的是 MBA（工商管理學碩士）「運營管理」科目的試題，每道題都需寫出「推演過程」。
測試時，Terwiesch 教授把考試的原題輸入到 ChatGPT 中，並對 ChatGPT 生成的回答進行打分。
總的來説，ChatGPT 在回答基礎分析題時表現都很不錯；數學則不太行，可能突然就會算錯一個小學難度的算數；而相對複雜的分析題，ChatGPT 就基本沒轍。
例如，第一題考的就是對「管理瓶頸」概念的理解，並簡單比較「生產過程」中哪個步驟效率最低，找出「瓶頸」。
這題回答教授直接打了 A+。
然而，當考題裏的「生產過程」變得更復雜，需要處理的原料不只一種，涉及的設備有差異也有重疊時，ChatGPT 就算不出「管理瓶頸」了。
對於這題，ChatGPT 的推演過程雖然是錯的，但卻「完美繞過」錯誤推論，撞中了答案。
在算「接收站（receiving station）」效率時，ChatGPT 得出的結果是「300 桶/小時」。
這個數雖然是錯的，但以這個數字來説，它的確也是分析過程中算出來效率最低的一環。
誰想到，ChatGPT 卻「自己都不信自己」，沒把這一環選為「瓶頸」，而是選了算出來效率為「600 桶/小時」的「乾燥機（dryer）」環節為「瓶頸」—— 選了個正確答案。
不過，雖然 Terwiesch 教授最後給 ChatGPT 的分數有 B 級，但他也有點「放水」了。
當 ChatGPT 回答出現錯誤時，Terwiesch 會向 ChatGPT 提供針對性的提醒，然後再讓它輸出一次回答，並以這個「優化」結果來評分。
至於法學院的考試，ChatGPT 做了憲法、員工福利法、税法和侵權法這四個課程的期末試題。
主導這次測試的 Jon Choi 教授表示，在「盲改」的情況下，ChatGPT 這四科都及格了，但成績基本都是全班墊底。
雖然 ChatGPT 的簡答題比選擇題做得更好，但簡答題的回答質量卻極為不穩定 —— 有時候答得可能比一般學生好（大多是法律條文默寫和案例複述），然而一錯起來（通常是要求學生用具體理論分析案例的題），分數通常都「錯出新低」：
引用在面對法學院考試的最基本問題時，ChatGPT 都表現糟糕，例如識別潛在法律問題和在案例中深度分析和應用法律條文。
ChatGPT 那「不求理解，只會背書」的答題風格也能低分飄過專業考試，多少顯示考題還是太依賴「死記硬背」了，ChatGPT 的表現顯然也沒法替代律師和管理者。
然而，如果人類學生也大概這種水平，同樣通過了考試，甚至畢業後去執業了，那是不是更有問題？
批評多年的「背書就行」考試，ChatGPT 能逼出改變嗎？
在 ChatGPT 驚豔登場前，卡內基梅隆大學教授 Danny Oppenheimer 就已提出質疑：在 Google 搜索時代，為什麼大學考試還只側重考學生對事實的重述？
Oppenheimer 指出，雖然有的教育者會反駁説，他們在課堂上講解事實類信息時，也會分析這些信息的意義、論證和應用，但一到考卷上，立即就變回「背書就行」：
引用很多課程都是基於一個前提來構建的，那就是學生會通過觀察老師以身作則式地去對事實進行分析、拓展和應用，學生自自然然就能發展出這一套技能 —— 這是一個非常值得懷疑的假設。
因此，Oppenheimer 建議課程從設置上就要直接反映出教育者希望學生最終學到的技能，結合新技術也很必要，如「在電腦輔助下做文學賞析」「如何和與你意見不合的人文明地溝通」。
考試可以結合事實性信息，但應側重於學生的分析和應用能力。
另外，讓學生去「預演」未來會遇到的場景也是練習技巧的直接方式，譬如讓研究氣候改變的學生來為大眾策展一場氣候相關展覽。
現在來到 ChatGPT 時代，這個改變自然是顯得更迫切，因為它的效率比搜索引擎更高，同時也更具迷惑性。
ChatGPT 除了給學生省下翻看一頁頁搜索結果的時間外，還以夠用的語言結構能力生成流暢的文段，即便事實準確度非常可疑。
有趣的是，ChatGPT 也像一面鏡子。
一方面，它讓人想起應試教育中的作文和簡答題總像是無休止的「模仿」，標準範式下的填充，就跟 ChatGPT 一樣。
另一方面，靠「吃」大數據和由人類真實反饋「調教/校」成長而來，ChatGPT「一本正經瞎扯」的內容也特別像我們生活裏會遇到的日常。
以至於沃頓商學院的 Terwiesch 教授都超驚喜，覺得 ChatGPT 能給未來的管理者們帶來極佳的學習素材 ——
商業世界裏本來就充滿了一本正經的一派胡言，就跟 ChatGPT 説的話一樣，商學院學生正好能用它來做鑑別練習！
你我都知，需要學下這個技能的遠不止商學院學生。
然而，美國高等教育界從搜索引擎流行就開始有改革的討論，但到了今天仍然進步有限，ChatGPT 的誕生能逼它跑得快些嗎？我們也只能繼續觀察。
人類的，類人的
我總認為，每當人類嘗試「再造」一些東西的時候，總會暴露出我們對事物的認知限制，同時也幫助我們去了解自我。
嘗試在太空中「再造」食物時，研究人員發現食物真不能只被降至「營養夠」。
要保持太空人們身心健康，色香味口感聲音無一不影響感知，環境要講究，一起吃飯的人也非常重要。
當我們擁有一個能「流暢説人話」的 ChatGPT 時，人們也開始發現人類語言不只關於「文字」。
引用一個只由語言素材訓練的系統永遠都不會接近人類智能，即便它從現在就開始訓練，訓練到宇宙毀滅都不行。
研究 AI 哲學的 Jacob Browning 和圖靈獎得主 Yann Le Cun 在聯合撰寫的文章中指出。
他們認為，文字作為一種高度濃縮的抽象符號，人類能理解的基礎在於我們擁有豐富的非語言共識和個人體驗。這也意味着文字總可能會帶來誤讀和歧義。
語言是我們溝通的工具，但教育者對學生的理解和評估，不應只限於卷子上。
引用和先進的大型語言模型打交道，顯現出我們單從語言中能得到的東西是多麼有限。
資料來源：愛範兒（ifanr）
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