学生使用 ChatGPT 写作业，学校应该坚决禁止这种行为吗？

学生使用 ChatGPT 写作业，学校应该坚决禁止这种行为吗？

当前这个时间点，ChatGPT还不能被算作“自己的知识”。
与更传统的解决方案相对比，很难想象有一个人或实体禁止我使用Python3.11，或是查询本地的标准库手册。这些知识和工具成本足够低廉，无法禁止，每个人都可以使用，任何时候都可以使用。
而chatGPT不同，它是一个中心化的服务，很可能因为网络攻击、连接不稳定、倒霉的政治原因、openAI烧干投资，chatGPT在后台偷偷更新模型等原因变得不可用。它的替代品（newbing，claude2，bard）同理。甚至，来自互联网的所有知识同理。
正因为如此，chatGPT无法被内化成为一个人本身能力的一部分。例如，一个学生通过使用chatGPT，达到了我们所规定的合格标准。这就给雇主与社会带来了一定的风险：在chatGPT不可用的情况下，这个学生可能是不能任职，underqualified的。
当然，这个学生可以选择在本地部署llama2，下载全部的网络权重，用一个廉价便携可靠的设备运行它。在这种情况下，类似的设备可以与计算器做类比，是应当被接受的（在大学考试中计算器总是可用，有时候去除网络连接的计算机也是必备品）。
不过在预期学生会使用llama2类似的，本地人工智能设备的情况下，考核标准似乎就应该做一些改变。考虑到人类的逻辑推理能力，分析能力在人工智能领域不一定适用。为了衡量一个学生（在使用人工智能辅助）的情况下是否合格，可能要参考单元测试的方法，使用更多的测试用例对学生与设备进行共同测试。可以想见，测试的难度是要高于学生自己作答的。

很久很久以前，作业是要手写的，因为打印的没诚意。
现在作业是要求打印的，因为手写体老师看着也累。
<hr/>用不了多久，如何用ChatGPT可能会成为作业考察的内容之一，类似现在用办公三件套和搜索引擎的能力。

人类是靠站在前人和巨人肩膀上，享受先辈们打的地基和毛坯房，才逐步发展起来，进而造就如今之富丽堂皇的。
相反，倘若是一代代都要从茹毛饮血和钻木取火从头再来，那人类的发展肯定十分有限。
马克思哲学中，工具的使用是人类区分和动物区别的关键。恩格斯在《自然辩证法》中谈到工具的价值：“工具的制造和使用只有在人类的劳动过程中才是一个固有的、不可或缺的、稳定的因素，因而构成了与其他动物区别的本质特征。”
我们自小从课本中也看到过这样的表述，即人与动物的根本区别是人能制造和使用工具。倘若放着现成的AI工具不允许使用，岂非让孩子们的思想首先就自相矛盾起来了？
ChatGPT 是生产力工具，是工具就应该鼓励大家使用。
对工具的依赖，一点也不可耻。相反，工具就在那，但你要求人们在一定阶段之前将其视而不见，那就有点掩耳盗铃的感觉了。
要知道，君子生非异也，善假于物也。
数万年来，人类发明了各种工具，使人类的力量更加强大。斧头、轮子和原子弹给了人类新的力量，蒸汽机带来了工业革命。
所有工具都使人类更强大，ChatGPT 也不例外。
光是制造工具还不够，制造完之后将其束之高阁，那么意义何在呢？
原始人发现了火，将其高高举起，然后继续茹毛饮血；近代发明了蒸汽机，然后继续用人力马力来拉车，那就毫无意义可言了。
汽车与马车的战争持续了数十年，最终还是由先进的工具战胜了落后的工具——尽管先进的工具仍有不如意之处，但总还是先进的。
如果要爱因斯坦模拟远古人狩猎或采集的敏捷灵巧程度，前者必定是远远不及。然而，我们和远古人类的不同之处就在于我们可以使用的工具有了大幅提升。
手能做的事情越多，可以说人就变得越厉害；于是人的演化也就越来越着重神经发展，也不断地对手掌和手指的肌肉做修正。于是，人类的手开始能够处理非常精细的任务，特别是能够生产、使用复杂的工具。最早有证据证明人类开始制作工具，大约可追溯到250万年前，而且工具的制作和使用也正是考古学家对远古人类的一种判断标准。
会制造工具，更会大规模地使用工具、有超凡的学习能力，这才是人类进步的必须之处。
我们应该鼓励孩子们广泛接触和使用 ChatGPT，尽管它可能存在缺陷，但我们不能否定它的存在和价值。相反，我们应该看到其潜力和未来发展的可能性，并不断探索和优化，以实现更好的表现和应用。
我们的世界已经被工具改变的太多太多了，不去主动接受和使用，那就只好落后挨打了。

有了ChatGPT之后，学生写作业绝对不是更容易了，反而是更难了。

因为只有明显超过ChatGPT的作业，才能拿到好分数了。

<hr/>讲一个示例，当年上自然语言处理课，一门高年级本科课。有一个大作业是序列标注，一般任务是中文分词或者词性标注。
这个作业的推荐解法是结构化感知机。通过结构化特征提取，让同学们掌握隐马尔科夫模型的思想，以及体会到错误样例、特征设计与模型表现之间的关系。并且整体计算量较小，普通笔记本就能跑得动。
2017年开始，LSTM等NN的方法火了。序列标注，用LSTM+keras，几十行代码就能搞定，很多同学用LSTM偷懒。
但是，评阅作业时，很多同学用LSTM的模型表现也只是和结构化感知机（的平均水平）相当或者较差，自然也就只有个及格线上下的分数（之前打过招呼了）。毕竟，虽然LSTM代码短，但到具体任务上，还是需要对学习率、优化器、迭代伦次等超参有所理解，用验证集做好模型选择。做得好，自然是sota，但做得不好，表现和调得好的结构化感知机相比，就没什么优势了。
当然，2019年开始，BERT类的方法又火了，这次随便跑跑就能超过LSTM了。于是这次作业又改成了某个用BERT也不太好搞的小样本学习任务了。之所以不让大家BERT起步，主要是大家没有那么多的计算资源。
<hr/>举上面这个例子是想说，ChatGPT带来的变革也是一样。原来没有ChatGPT时，你写一个和ChatGPT生成的内容差不多的回复，可能就能拿到还不错的分数，甚至是高分。但是在ChatGPT年代，这个回复都不一定能上及格线。
在ChatGPT年代，作业评阅必然会对内容的思想、运用新知识的能力等ChatGPT表现不好的地方提出更高的要求。而同学们要做的，就是学习如何调整提问方式，修改上下文，手动修正思维链中的内容等，来激发ChatGPT，生成能够反映同学自己的思想的更有意义的内容。
<hr/>

从22年12月ChatGPT3.5发布以来，围绕AI的各种讨论声不绝于耳，从“不用担心”到“AI将威胁人类生存”再到“怎么通过prompt提高AI工作效率”，这颇有点库伯勒“哀伤五阶段”的意味。
人在对待哀伤与灾难过程中，会经历五个阶段：否认，愤怒，讨价还价，抑郁，接受。换成AI版本，大概可以浓缩成：防御、适应、重构。
以本题说的，学校是否应坚决制止学生使用ChatGPT写作业，有一些学校选择了“是”，这其实就是第一阶段：防御。
比如纽约大学率先抵制ChatGPT，随后澳洲，欧洲的高校纷纷禁止ChatGPT。之后英国多所大学包括爱丁堡大学，帝国理工大学，牛津大学等禁止学生使用 ChatGPT 等工具完成作业，布里斯托大学甚至表示：“学生们如果未经授权使用 ChatGPT 等其他类似软件会被视为一种作弊行为”。


但如果学校把AI工具当成洪水猛兽，就也该知道，治水，堵不如疏。且不说走在时代尖端的学生们总能找到规避检查的办法，更重要的是，这种方法本身是短视的。未来一定是人和AI共处，与其一直害怕AI带来的大规模伦理道德风险，不如防微杜渐地趁此教导学生们有效地使用人工智能的责任。学校的职责应该是帮助他们学会如何善用这些工具，建立人和AI相处的新秩序，而不是粗暴地禁止。
随着AIGC在商业上的发展，大家都能意识到，防是防不住了。对于它的优势和局限也越来越清楚，这个时候就进入到了第二阶段：适应。
这个阶段学校做的就是让AI的使用更加困难，ChatGPT的局限性是显而易见的。它的设计目标仅是“使用大量的书面语言数据集对基于文本的提示生成类似于人类回答的回复。”这个目标并不能保证准确性，相信大家都体验过了。而且虽然它的数据集很庞大，但仍然有限。它不能了解课堂讨论等本地语境，并根据其语料库之外的深奥文本提供回复。
根据局限，学校就可以通过调整作业设置的手段来规避AI作弊，比如设置更多和课堂讨论相关的作业，或者面对面交流的作业。不过这更适合大学，中小学作业，emm，反正以前也可以通过百度解决……
但未来肯定会发展到第三阶段：整合重构。
我们的学生未来的工作和学习生涯必将需要熟练掌握和使用AI，我们有责任为他们未来做好准备。学校可以要求学生使用ChatGPT起草他们的论文，然后他们可以逐步完善和发展，展示写作和编辑的过程；或者可以鼓励他们使用ChatGPT来完善自己已经开始的草稿，也可以要求学生通过指出ChatGPT的回答中正确的部分、遗漏的部分、过于简单的部分以及提供新见解的部分，对这些部分进行分析。如果能通过ChatGPT教会学生们提问题，提好问题的能力，是一件非常难得的事情。因为，提出好的、有意义的问题是所有研究和学术的核心。就算在职场，提问力也是一种十分重要而稀缺的能力。



吴恩达ChatGPT Prompt Engineer教程

总之，在这个阶段，AI工具进入了学堂，成为了一种新的教具。
迄今为止，过去40年的许多数字技术已经增强了我们的教学和学习方式。计算器已经司空见惯，甚至在标准化考试中也被广泛使用；excel让数据整理变得易如反掌；互联网则提供了许多曾经对很多人来说不可接触的信息。
但是ChatGPT和新一代的AI工具有可能改变一些更基本的东西。人类是产生语言的生物，我们在这个领域的主导地位可能正在改变。如果发生这种情况，沟通方式可能会改变，我们所认为的知识产生方式也可能会改变。这种情况下，我们就可能需要重新构想在这种新背景下教学和学习的意义。也许我们的认知框架需要从生产和创造转向分析和批判的方向了，是时候开始做准备了。
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