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如果你问ChatGPT未来几年生成式人工智能将对高等教育产生怎样的影响，它会给出10条积极的结果和几句警告。总体而言，人类技术和教育专家并不那么乐观。泰晤士高等教育采访了其中几位专家，探讨了新技术如何影响学习以及可能带来的机遇和危险。
缩短学习过程是一个常见的担忧。哈佛大学教育研究院（Harvard Graduate School of Education）高级研究员克里斯托弗·德德（Christopher Dede）表示：“学习的关键在于永远不要让其他人或事物代替你思考。我发现每次有人说，‘好吧，现在没人需要写作了，因为ChatGPT可以替他们写作’，或者‘如果他们真的想学写作，他们可以编辑ChatGPT写的东西’时，我都感到非常沮丧。编辑ChatGPT产出的内容跟拥有自己的想法是不同的。”
伦敦大学学院学习与数字技术名誉教授戴安娜·劳里拉德（Diana Laurillard）对此表示赞同。她说，ChatGPT和类似技术“应该只被教师用作设计的一部分，用以帮助学生发展自己搜索和处理文本或解释和总结文本的能力。如果学生使用它们来挑战和增强自己的思维，那么它们也能帮助学习，但他们需要老师来指导这个过程。”
德德警告称不要认为人工智能比人类更聪明。他解释说，人类天生对语言有情绪反应，而人工智能语言没有情绪，它是基于数学和统计的。他继续说，人工智能的优势在于“计算”，能够做出经过计算的预测。它不能像人类那样做出判断。但当两者一起工作时，可能会得到非常积极的结果。
德德说：“你可以想象一位癌症主治医生与一位人工智能搭档共事。人工智能做计算工作。它每天早上扫描1500份医学期刊，如果有任何与帮助这位病人相关的新信息，它就会告诉医生。但你永远不会希望人工智能像医生那样为病人提供咨询。人工智能不懂疼痛，不懂死亡，不懂家庭，也不懂不同类型的治疗决策带来的经济和情感后果。”
他说，大学所面临的问题是，许多考试考核的是学生的计算能力，而非判断能力。“我们根据学生的考试能力来判断教育机构的质量。在与人工智能的合作中，我们站错了边。”
乔治城大学（Georgetown University）研究技术如何改变教育的专家布莱恩·亚历山大（Bryan Alexander）也认为，要充分利用人工智能，需要“自上而下重启和重新设计教育评估”。他说，世界上大多数高校都没有对人工智能做出战略决策，也没有相关政策，“大多数大学都没有做出决定，而是将任务留给个别教师”。他建议大学建立生成式人工智能委员会，其成员不仅应来自计算机科学，还来自文学和经济学等其他学科，以监测技术及其影响并帮助制定机构政策。
有趣的是，亚历山大并不认为人工智能一定会继续存在。他说，人工智能正面临几个潜在生存威胁，包括政府禁止、法律限制、用户回避以及企业因找不到可持续商业模式而放弃它的可能性。“我们并不确定生成式人工智能明年会否继续存在，或者它是否会发生巨大变化。”
如果它还存在，潜在的结果并不全是悲观或消极的。一些人认为，人工智能在未来进行大规模个性化学习中可能会发挥重要作用。
南澳大利亚大学（University of South Australia）学习变化与复杂性中心主任乔治·西门子（George Siemens）说：“我们正试图建立一种神奇的关系，让你作为一名学习者获得对你的身份和知识相关的重要内容和指导。”
对于大规模个性化学习是否已存在，人们看法不一，因为这取决于采用何种定义。西门子表示，由于人工智能聊天机器人可以模拟真实的人类反应，因此人工智能和个性化学习再次受到热捧。然而，他继续说，当前的技术还存在不足。他说：“它现在缺少一个很大的部分，就是对你作为学习者并没有留下深刻记忆。我想不出有哪个组织在这方面做得很好。”
劳里拉德认为，迈向有效的大规模个性化学习技术的第一步需要开发人员了解如何获得高级技能和知识。她说：“这不是像许多‘个性化学习’项目那样，找出学生缺乏哪些知识并再次解答他们的问题。开发人员必须明白，学习结果来自学生‘做一些事情，而不仅仅是阅读、观看和聆听……人工智能可以支持这一点，但程序员选择不以这种方式尝试个性化学习。”
尽管面临诸多挑战，很多组织仍在努力利用人工智能开发可能带来变革的个性化学习。
美国国家成人学习和在线教育人工智能中心研究副主任德德表示，将人工智能与虚拟现实技术相结合有可能增强与学业成绩相关的技能（如演讲和谈判）的教学。
他说：“我们现在可以做的是创建真实的沉浸式模拟体验。假设你要买一辆二手车，你希望能够与二手车经销商进行良好的谈判，以获得公平的价格。你可以在真实的沉浸式模拟中与聊天机器人一起练习。这是在一个虚拟环境中，经过训练后，它会表现得像真正的二手车经销商，这样你就可以练习并获得反馈。”
