使用人工智能聊天机器人看似简单：用户提交一个问题或提示，比如“解释一下超材料是如何工作的”，然后这个平台使用深度学习技术和语言模型的结合，从互联网上搜刮相关信息，并合成一个（相对）连贯的答案。
生成式人工智能模型并不是一项新技术，但当 ChatGPT 在2022年11月推出时，新闻头条从末日论到乐观主义都有。《大西洋月刊》警告称，“ChatGPT 将终结高中英语”，而《纽约时报》则专门报道了这一话题，发表了从“行业领袖警告人工智能构成’灭绝风险’”到关于上班族如何更有效地使用聊天机器人的建议等文章。
但那些在学术机构工作的群体则要应对更多的担忧，即：这个工具将如何影响我们的学生？
这种担心是适当的。学生可以使用这些平台在几分钟内起草论文，或者使用聊天机器人提供的答案来完成作业和准备考试。从高中到大学的许多机构都发布了对人工智能聊天机器人的全面禁令，警告学生使用该软件将被视为作弊。
但杜克大学普拉特工程学院的情况并非如此。
“如果一个学生被发现在作业中使用 ChatGPT 或其他人工智能聊天机器人，这并不违反荣誉准则。我们知道这些是令人兴奋的、并将塑造我们未来的工具。对学生来说，学习如何恰当地使用它们很重要。”
—— 杜克大学工程学院 Vinik 院长 Jerome Lynch
是工具，不是拐杖
作为杜克大学金融科技工程硕士项目的讲师，Craig Hurwitz 一直关注着关于学生使用人工智能作弊或在作业中寻找捷径的讨论和担忧。
但 Hurwitz 并没有担心这些潜在的问题，而是立即寻求使用这些工具在写作任务上节省时间和提高效益。
“当每个人都在说我们需要放缓并阻止人工智能时，我却在想这些工具是如何在工作场所被使用的，”他说，“我们的学生将需要学习如何使用它，这不正是杜克这样的大学的目的吗？”
Hurwitz 是普拉特工程学院的驻校高管，他在他的《金融科技的新兴趋势》课程中为研究生设计了一个作业。学生们被分配了一个案例研究，并被告知选择一种金融科技方法来解决该案例中的挑战。但 Hurwitz 要求学生们使用一个人工智能聊天机器人来创建执行摘要的初稿。
“我让学生把他们的初稿导入到 Word 文档中，并打开‘修订’功能，这样我就可以看到 ChatGPT 或 Bing 生成的草稿如何演变为他们的最终文稿，” Hurwitz 解释道。
他说：“一些学生使用了非常广泛的提示，得到了很多没用的信息，并把它们编辑成了一个很好的最终成品。而有些学生不断重复他们的提示，以使得聊天机器人的每个回复都变得更具体。他们重复了大概25到30次，直到他们对最终结果感到满意，然后只需要对最终稿做一些小的修改。”
根据 Hurwitz 的说法，这个练习让学生们对使用聊天机器人的一些最佳实践有了宝贵的见解。例如，许多不断重复提示的学生发现，当他们以要点向聊天机器人询问初始的、简单的问题时，他们得到了更好的回复。然后，他们可以要求聊天机器人就具体的话题展开讨论，以确保回复清晰并重点明确。
在一项关于该作业的问卷调查中，许多学生指出，他们惊讶于这个程序节省了很多时间，即使他们不得不对提示进行多次重复。而母语非英语的学生也评论说，使用人工智能聊天机器人帮助他们像英语母语人士一样写作。
这个练习让学生们亲眼看到了人工智能平台的局限性。据 Hurwitz 所说，很多学生注意到聊天机器人提供的一些信息是不正确的。他们还提到，许多引文是错误的，或者出处已经过时。
“对我来说，这是最终的效率工具，” Hurwitz 说：“学生们认识到了一些阻止 ChatGPT 和其他平台创建最终成品的问题，但同时，看到他们能够很快地适应和优化这些工具以满足他们的特定需求，这是非常有意义的。”
数字化教学助理
2023年春，Jon Reifschneider 在他《深度学习应用》课程中首次试用了 Classwise 平台。他从2020年开始开发这个项目，当时他担任杜克大学产品创新人工智能工程硕士项目主任。Reifschneider 希望设计一种工具，可以帮助学生学习，并为教授提供关于学生对某个特定主题的理解程度的具体反馈。
“很多学生的评估都是人为的，”他说：“如果教授有一个更好的方法来了解学生掌握了什么，正在努力解决什么问题，他们就能更好地为学生提供有效的、个性化的指导。如果学生能看到他们没有掌握或不理解的主题，他们就能更有效地集中精力解决这些问题。”
像其他人工智能聊天机器人一样，Classwise 是通过数据训练的。但 Reifschneider 并没有把它开放到整个互联网，而是专门将他自己的教材和讲座中的信息注入机器学习算法。
“像这样的工具有无限的耐心和时间，所以学生可以问尽可能多的问题，直到他们理解某个主题。如果教师和学生知道如何有效地利用这些工具，机会将是无穷的。”
—— 驻校高管，产品创新人工智能主任 Jon Reifschneider
识别根本问题
尽管到目前为止取得了成功，杜克工程学院的教授们并没有盲目地将人工智能平台融入他们的课程中。许多人仍然担心与驱动聊天机器人及其数据源的算法相关的道德困境和问题。
驻校高管 Allegra Jordan 教授《高科技产业管理》，这是杜克大学工程管理硕士项目的核心课程，重点是培养学生成为成功领导者所需的技能。
“学生要成为成功的领导者，他们需要知道自己的价值观是什么，并需要大量的自省，” Jordan 说：“我的目标是教会我们的学生如何在技术不断发展的行业中做出高质量、合乎道德的决策。不幸的是，这些地方存在很多冲突和矛盾，使其非常具有挑战性。”
在2023年春季学期，Jordan 将课堂重点放在了几家生成型人工智能公司上。她说：“你被告知的正在发生的事情和实际发生的事情之间存在着差距。例如，有些公司表示他们关注人工智能的道德问题，但随后他们会解雇或缩减其道德团队的规模。”
课上还讨论了科技本身。虽然学生们可以识别出人工智能聊天机器人的大量用途，但他们也不断回到这些程序的致命弱点：它们所学习的线上数据。
Jordan 说：“公众没有办法对这些公司搜集的数据进行认证。网上有很多错误信息，如果这些工具把错误信息当作事实来使用和传播，那么这是亟待解决的问题。”
Jordan 认为，对于杜克大学的学生来说，了解这些工具的工作原理和学习如何使用它们一样重要。这种背景是批判性地思考他们使用的工具和他们围绕新科技所做的决定的关键。
“我们希望学生能够认识到做好这项工作是什么样子的，无论是有一个伦理学家的团队，还是分享他们的数据来源，”她说。“我们的目标是让我们的学生成为能够改变行业、改变可能性的领导者。”
将人工智能融入课堂
这里有几种方法可以帮助学生了解人工智能的能力和局限性：
- 挑战学生使用生成式人工智能工具，如 ChatGPT 或 Bing 来创建初稿，这样他们可以学习如何编辑提示以获得最有效和准确的信息。
- Craig Hurwitz 的金融科技课上的学生指出，要求一个简单、受限的回应是最有效的起点。
- 让学生跟踪哪些信息是准确的，哪些是回复中的薄弱点。这些信息是过时的，来源错误的，还是完全错误的？
- 使用 Classwise 这样的程序，将主题和数据限制在课堂中。这不仅能提高准确性，同时还能让学生学习如何驾驭生成式人工智能工具。
- 让学生研究运行生成型人工智能系统的科技公司的行为。他们对变革的呼声有回应吗？他们是否有道德团队来处理人工智能相关的问题？
- 确保学生意识到数据的局限性。互联网上充满了错误的信息。确保学生能够批判性地思考这些人工智能工具如何以及从哪里获得数据。
来源：美国杜克大学