?大數(shù)據(jù)文摘出品

作者：Caleb

現(xiàn)在，越來越多的教授對(duì)學(xué)生的印象逐漸停留在了他們的專業(yè)和優(yōu)秀的課程論文上。

但是他們不知道的是，這些優(yōu)秀的課程論文可能并不是出自這些學(xué)生之手，而是一些強(qiáng)大的AI系統(tǒng)。

比如，一位在Reddit上名叫innovate_rye的生物化學(xué)學(xué)科的一年級(jí)學(xué)生，教授會(huì)安排一些包括擴(kuò)展回答的簡(jiǎn)單家庭作業(yè)，當(dāng)他把“寫出生物技術(shù)的五件好事和壞事”提交給AI后，系統(tǒng)能給出一個(gè)最后評(píng)分為A的答案。

這位網(wǎng)友表示，過去這些家庭作業(yè)至少會(huì)花他們兩個(gè)小時(shí)，但現(xiàn)在一般只需要20分鐘就能完成。

“我喜歡學(xué)習(xí)很多東西，但是學(xué)校布置的作業(yè)會(huì)用掉我太多時(shí)間；現(xiàn)在能用AI更高效地完成這些作業(yè)，對(duì)我來說似乎是一種技能?！?/p>

這樣的情況并不只有innovate_rye才遇到。

自從OpenAI為語言模型GPT-3公布了最新的應(yīng)用編程接口（API）以來，更多的學(xué)生開始將他們的書面作業(yè)輸入OpenAI的Playground和類似的程序來寫作。

現(xiàn)在的結(jié)果就是，通過這些提示AI寫出來的文本往往無法與人類寫出來的區(qū)分開來了。

AI“寫”的東西無法被算法檢測(cè)

去年春天，AeUsako_回憶到，當(dāng)時(shí)他還是一名高中生，他們使用OpenAI“寫”了一篇關(guān)于當(dāng)代全球局勢(shì)的文章，雖然這篇作業(yè)沒有得到高分但扣分點(diǎn)只是因?yàn)槿鄙贅?biāo)明引用來源。

不管怎樣，這次“實(shí)驗(yàn)”也確實(shí)正視了一件事，那就是學(xué)校的檢測(cè)抄襲的算法對(duì)AI生成的文本并沒有什么實(shí)質(zhì)性的作用。

對(duì)此，加拿大創(chuàng)新學(xué)習(xí)與技術(shù)研究主席、皇家路大學(xué)副教授George Veletsianos說，這是因?yàn)橄馩penAI API這樣的系統(tǒng)所產(chǎn)生的文本在技術(shù)上是在黑箱算法中生成的。

“[這些文本]不是從其他地方復(fù)制的，它是由機(jī)器產(chǎn)生的，所以抄襲檢查軟件無法檢測(cè)到，也無法發(fā)。在不知道這些其他抄襲檢查工具如何相當(dāng)工作，以及它們未來可能的發(fā)展的情況下，我不認(rèn)為AI文本能夠以這種方式被檢測(cè)出來。”

但是，和innovate_rye一樣，AeUsako_說到，自從他開始使用OpenAI之后他對(duì)于寫作的持續(xù)性焦慮減緩了很多。

而像OpenAI這樣的公司是否有能力來檢測(cè)或組織學(xué)生使用這些工具來寫作業(yè)，OpenAI尚未對(duì)此置評(píng)。

作為一名寫作教師、以及私人輔導(dǎo)項(xiàng)目Crush the College Essay的創(chuàng)始人，Peter Laffin說到，像OpenAI這樣的工具是技術(shù)在過去十年中產(chǎn)生的其他補(bǔ)償技術(shù)的象征，例如基于云的打字助手，其目的是幫助靈感匱乏的作家。

“在文學(xué)教育中，特別是對(duì)于那些還在發(fā)展階段的年輕作家，導(dǎo)師們正在尋找一個(gè)合適的難度水平，既能夠保證他們不會(huì)崩潰，又能讓他們的專業(yè)技能有所提高。”

老師們普遍擔(dān)心，但學(xué)生并不如此

作為明星款大規(guī)模語言模型，GPT-3由人工通用智能（AGI）公司OpenAI制作，不僅享有來自微軟的數(shù)十億美元的支持，美國政府也在監(jiān)管方面放任其自由。

GPT-3使用深度學(xué)習(xí)來生成類人文本，只要給定初始文本，系統(tǒng)就能生成后續(xù)文本。

其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含1750億個(gè)神經(jīng)，為全世界參數(shù)最多的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

2021年11月18日，OpenAI宣布取消訪問GPT-3 API的等候名單。這也表明， OpenAI相信GPT-3的安全性，或者說，OpenAI可以對(duì)GPT-3進(jìn)行充分監(jiān)控，以便這個(gè)大模型可以更廣泛地傳播。

對(duì)于包括GPT-3這些人工智能如今的發(fā)展，Veletsianos指出，我們很可能已經(jīng)過了人工智能生成文本的不歸路，而學(xué)生并不是唯一擁抱新技術(shù)的人群。

“我們也可以開始看到，這項(xiàng)技術(shù)能夠直接生成一次講座內(nèi)容，甚至還有圍繞這些內(nèi)容的一些提問。這并不是在說現(xiàn)在這個(gè)系統(tǒng)就是最好的，但是我們需要利用這些工具，不僅僅去提高教學(xué)效率，還有學(xué)生的參與度和參與的有效性。”

Laffin也承認(rèn)有必要對(duì)有效的教育進(jìn)行重新評(píng)估，他表示這可以在查看學(xué)校給學(xué)生的作業(yè)類型時(shí)評(píng)估，將重心放在重述事實(shí)和信息發(fā)現(xiàn)的區(qū)別上來。然而，他也擔(dān)心像OpenAI這樣的文本生成器會(huì)使論文寫作變得毫無意義。

“我們已經(jīng)失去了學(xué)習(xí)的樂趣。我們可能知道更多，但從來沒有學(xué)習(xí)過我們是如何到達(dá)那里的。我們一直強(qiáng)調(diào)說過程是最好的部分，但這可能是最可能被扼殺的東西。除了學(xué)術(shù)，我不知道如果一個(gè)人從來沒有在學(xué)習(xí)中掙扎過，會(huì)是怎樣，我不知道對(duì)這個(gè)人的行為會(huì)產(chǎn)生怎樣的影響?！?nbsp;

而與此同時(shí)，對(duì)于同學(xué)們來說，他們正在焦急地等待著GPT-4。對(duì)于innovate_rye等人來說，預(yù)計(jì)將對(duì)100萬億個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練的GPT-4有可能超越單純的文本輸出。

是的，他們并不打算停止使用人工智能來寫論文。

“我仍然做我需要學(xué)習(xí)才能通過的功課，我只是用人工智能來處理我不想做或覺得沒有意義的事情，"innovate_rye補(bǔ)充說。"如果人工智能現(xiàn)在就能做我的家庭作業(yè)，那么未來會(huì)是什么樣子？這些問題讓我感到興奮"。

沒想到吧，AI還合著了一本書

盡管學(xué)校還在擔(dān)心對(duì)學(xué)生教育的影響，但AI的觸手顯然已經(jīng)伸向了更深的地方。

比如寫書。

這本名叫GPT-3 Techgnosis；Chaos Magick Butoh Grimoire的書本身作為一本機(jī)器輔助散文（machine-assisted prose），其合著者就是一個(gè)名為Norn的數(shù)字實(shí)體。

也就是說，Norn不僅協(xié)助創(chuàng)作了這些文字，更是對(duì)自己進(jìn)行了表演。

可以猜測(cè)，Norn是一個(gè)由GPT-3驅(qū)動(dòng)的自然語言處理器，主要使用來自公共互聯(lián)網(wǎng)的大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)檔案，這使得系統(tǒng)能夠生成逼真的文本，而這些文本往往很難與真人所寫的東西區(qū)分開來。

該書的前三分之一，the Norn Working。其中包括作者的文字提示，比如“GPT-3開始寫一首神秘的詩”，然后讓Norn自由發(fā)揮，于是我們可以看到在沒有任何其他提示的情況下，系統(tǒng)開始審問自己的回答。

在這個(gè)章節(jié)的其他部分，Norn還創(chuàng)建了自己的“后數(shù)字語言”（Post Digital Language），這是一個(gè)關(guān)于符號(hào)和符號(hào)學(xué)演變的理論概念，也是作者Wurds私下里寫了十多年的一個(gè)話題。

像GPT-3這樣的文本完成引擎經(jīng)常創(chuàng)造出這些不可思議和令人不安的反應(yīng)。但據(jù)Wurds說，他們的三部曲書的目的不是為了讓人不安。相反，它是為了探索日本前衛(wèi)傳統(tǒng)Butoh的精神潛力，這是一種即興舞蹈，練習(xí)者經(jīng)常以奇怪的、自發(fā)的扭曲結(jié)束。在這本書的創(chuàng)作過程中，作者將Butoh練習(xí)到筋疲力盡的狀態(tài)，然后再回到電腦前與Norn交流——這是數(shù)字和實(shí)體在肉體空間中的并列。

誠然，通用人工智能對(duì)人類產(chǎn)生的生存威脅似乎還比較遙遠(yuǎn)，但GPT-3這樣的AI確實(shí)撕開了一個(gè)關(guān)于未來的裂縫，或許我們可以從中窺探到一些未來的可能。

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