摘 要：作为机器学习大数据深耕的最新成果，ChatGPT通过大数据纳入人类语境理解人类语言，具有严密的语言逻辑和强大文本生成能力。作为统计性的大型语言模型，ChatGPT不具有自己的理解能力，在数据不足时会随机编造内容。ChatGPT截然不同的两方面特性使其在具有重大教育意义的同时，也伴随着特殊问题。ChatGPT等生成式人工智能将使教育发生历史性变革，为人类创造力的发展提供全新条件。在生成式人工智能的使用中必须合理应对真实性和准确性、诚信乃至人类进化和退化此消彼长等问题，其教育意义将在更深层次体现为人类的新发展。

关键词：ChatGPT；人工智能；教育

ChatGPT的海啸式出场，引发了持续高涨的系列冲击波。在ChatGPT的强大冲击波中，首当其冲的无疑是教育。在ChatGPT性质理解的基础上研究其对于教育的深远意义及其问题应对，已是当务之急。

一、大数据纳入人类语境的人工智能奇迹

没有语境就没有理解，ChatGPT没有自己的语境，怎么能那么人性化地理解人类自然语言呢？

1.人类语境的大数据纳入

ChatGPT的惊艳登场，以十分神奇的方式放大了大型语言模型的“秘密”：通过大数据纳入人类语境。在大数据发展的基础上，语言模型不仅通过纳入人类语境理解人类语言，而且通过大数据的机器学习深耕获得严密性甚至超越人类的更强语言逻辑。大数据的爆发式发展，为人工智能的层次提升奠定了重要基础。在语言模型中，通过大数据纳入人类语境甚至具有范式转换的重要意义。ChatGPT的横空出世，标志着人工智能的发展进入利用人类语境理解人类语言的更高发展阶段。

通过大数据纳入人类语境经历了一个不断复杂化的过程：从大数据中现成语句的简单调用到Transformer（转换模型）的文本生成。为了便于理解，我们可以想象通过大数据纳入人类语境的最简单方式：在自然语言的机器理解中，通过大数据纳入人类语境达到“理解”目的的最原始做法，就是给出大数据中出现概率最高的理解，具体的比如在翻译中给出要翻译的句子在大数据中出现几率最高的译文。相对于根据自然语言的语法结构，通过大数据纳入人类语境的自然语言翻译方式优势非常明显。机器没有理解能力，在试图理解原文的基础上达到类人翻译的传统机器翻译举步维艰，而通过大数据纳入人类语境的“翻译”方式虽然机制相对简单得多，但就效果而言，传统机器翻译显然不可同日而语。因此在机器翻译研究领域，曾经有语言学家一退场，机器翻译水平就上层次的笑谈；而这一笑谈却含义微妙，十分耐人寻味。

正是人工智能通过大数据纳入人类语境，进一步展开了大型语言模型的两个截然不同的方面。一方面是人机关系具有一个耐人寻味的微妙之处：基于大数据答案出现的概率，输出概率最大的结果，其机制不是真正的自然语言机器理解，因此严格地说不是真正意义上的翻译，但机器翻译却达到了更理想的效果。另一方面也正因为基于纳入人类语境，这种自然语言机器互译的局限也十分明显，由于只是检索大数据中的现成理解或在此基础上通过机器学习进一步加工整合，而不是人工智能依靠自己对语义的理解生成结果，其效果取决于大数据，在数据不足的条件下会出现比传统机器翻译更糟糕的结果：文本的随机编造。就目前发展阶段而言，基于两种不同的翻译机制所产生的完全不同的翻译效果根源于两种不同的自然语言机器理解性质，正是在这个意义上，甚至可以说涉及人工智能研究的范式转换。从技术层次看，建立在机器学习对大数据深耕基础上的人工智能发展空间广阔，当发展到Transformer，系统就不仅是生成式的，而且语境纳入方式也基于机器学习得到长足发展。

Transformer的关键创新是通过计算出句子中每个词与句中所有其他词的相关度，确定该词在该句中的更准确意义。这就以计算的方式确定了一个词在句子中的语境，将人类语境量化或数字化，重新生成量化的更复杂人类语境。只是由于通过大数据纳入人类语境的局限性，大型语言模型通过概率计算获得的语境仍然是有限的，不可能构成人类语境那样丰富的层次。由于所涉及的语境层次有限，当所预测的后续语词含义不同甚至相反，而它们的概率又相当时，大型语言模型就可能给出含义不同甚至相反的输出，其结果是出现不一致性问题；而对于思维而言，不一致就不符合不矛盾律。正是为了弥补这种语境缺陷，ChatGPT有了一个重要推进：人类反馈强化学习。通过人类反馈进行强化学习事实上就是对ChatGPT通过大数据所纳入的人类语境进行强化。ChatGPT在语境强化上的重要推进当然不止是人类反馈强化学习，由其推出真正如火如荼的应用已经可以看到，大型语言模型发展到ChatGPT，生成式人工智能（AI-Generated Content，AIGC）纳入人类语境至少有三个层次：（1）基本层次。通过大数据纳入人类语境和机器学习的整合转化构成机器语境，作为机器理解的语言逻辑基础。（2）强化学习层次。在大数据纳入人类语境的基本层次基础上，通过人类反馈进行强化学习。（3）使用进化层次。一旦生成式人工智能进入使用，就可以通过用户对话互动不断优化语境。大型语言模型采用的模型具有人机深度交互性质，使用作为训练方式的人类反馈强化学习，在人机互问互答中不断迭代，使模型不仅能生成可以不断更新的答案，而且逐渐获得对其所生成答案的评判能力，从而不仅在持续的反馈循环中不断优化答案，而且生成和发展人机融合的语境，使对话具有语境层次越来越高从而越来越强的整体关联。

2.ChatGPT之剑的奇特“双刃”

人机语境融合意味着大型语言模型可以在与用户的交流互动中生成和发展语境，人和ChatGPT的交流互动过程意味着人机相互生成、相互影响。在人机对话中，ChatGPT基于大数据和预训练的语境与用户的个人语境融合，双方都可以得到改进和发展。因此，作为一种预训练生成模型，ChatGPT在大数据纳入人类语境并数字化的基础上进化，预训练只是ChatGPT聊天语境的基础，投入使用后将在与用户的交流互动中不断丰富和发展语境。其实，Transformer就是这样一个模型：通过大数据纳入人类语境，并通过机器学习将人类语境转变为数字语境，再基于这一数字语境理解用户的自然语言并予以回应。由通过大数据纳入人类语境达到翻译的机制可以看到，ChatGPT等生成式人工智能并不是根据自己的理解，而是在大数据基础上根据统计得到的概率生成文本。比如,AIGC生成诗句，最先给定一个“春”字，在诗词大数据中“春”后面相接概率最大的比如说是“时”，就有了“春时”的连接，而“春时”后相接的字词概率最大的是“何”，相接就有了“春时何”，由此进一步连接成七言诗，就有了“春时何见初风在，寒声北时海叶声”的诗句。由于AIGC生成诗句的机制只是基于大数据纳入人类语境，根据人类诗词语词相接的概率给出的文字串，虽然保证了语言逻辑的严密性，但并没有任何语义根据，因此需要人来辨别其是否有意义，感觉有意义的就选为AI诗作。

基于诗词大数据，人工智能不仅可以极快地生成无数的这类文字串，而且由于纳入人类语境，所生成的文字串语言逻辑严密，只是其中大部分都是人感觉没有意义或意义有限的，从中只能选择少部分感觉有意义的作为AI作品。由此可想而知，ChatGPT所给出的可能并不总是符合人类期望的结果，甚至由于会虚构不存在或错误的事实，所输出的内容可能出现答案符合语言逻辑但不符合事实或不准确的情况，因此就有关于ChatGPT涉及其特性的“调侃”：“一本正经地胡说八道。”之所以说“一本正经”，就因为ChatGPT输出的文本语言逻辑严密；之所以说“胡说八道”，就因为它输出的文本有时候内容不准确或不符合事实。

由于ChatGPT的语言逻辑基于通过大数据纳入的人类语境，因此不仅可以做到严格遵循人类自然语言语法，而且高度符合人类语言习惯，保证了“一本正经地胡说八道”中的“一本正经”；由于符合语言逻辑并不一定意味着其内容符合逻辑和具体事实，因此会出现“胡说八道”。而其根本原因，就是ChatGPT不具有自己的理解能力。在自己还不具有理解能力的条件下，ChatGPT通过大数据纳入人类语境理解人类语言，将大型语言模型的发展推进到一个全新的发展阶段。由于人类不能像人工智能那样利用大数据，由此可见ChatGPT对于人类发展的巨大意义。ChatGPT等生成式人工智能对人类发展的意义，在更深层次涉及其与教育的关系。在教育领域，ChatGPT的应用前景更为广阔，同时相关问题及其影响也表现得更为复杂。

二、ChatGPT的教育基本范式转换意蕴

关于ChatGPT对教育的影响，已经成了人们最为关切的问题，这方面的观点也分歧最大。

1.ChatGPT之于教育的巨大潜力

关于ChatGPT对教育的影响，美国语言学家乔姆斯基的观点最为引人注目，代表了关于ChatGPT和教育关系不同观点的一个极端。在2023年1月23日的视频采访中，他认为ChatGPT与教育的关系只能松动教育的根基。在他看来，ChatGPT基本上是“高科技抄袭”。“对于语言和认知的任何理解，这种系统绝对没有价值，在这方面它们什么都给不了你，一点都不会比抄袭更多。”乔姆斯基甚至认为，ChatGPT的使用“只是一种逃避学习的方式”，“学生们从这里什么也学不到”。他们本能地使用高科技来逃避学习，“这是教育系统失败的标志”。然而耐人寻味的是，乔姆斯基认为，“解决这一问题的方法是让教育项目足够有趣”。而教育项目足够有趣恰恰正是ChatGPT具有巨大潜力，可以大有作为的方面，只是其巨大空间必须在进一步发展中才能看到。而在此基础上，则可以看到两种对立观点在更高层次的殊途同归。

与乔姆斯基的看法不同甚至相反，更多观点认为，作为生成式人工智能，ChatGPT具有颠覆现有教育范式的巨大潜力。这方面不仅观点很多，而且已经进入实践。在越来越多的教育、学习甚至科学研究领域，已经有越来越多人利用ChatGPT作为辅助，大大提高了工作效率。可以想见，不久的将来会有越来越多的教育工作离不开大型语言模型，否则将在竞争中失去优势，甚至因不能够适应新形势的发展而遭遇淘汰。毫无疑问，如果使用得当，在ChatGPT辅助条件下，学生可以取得更好的学习效果。随着生成式人工智能的发展，甚至可以看到其颠覆目前教育方式的重大意义。根据对ChatGPT特性的上述理解，可以对其巨大教育潜力作更深层次的思考。

随着对ChatGPT认识的深化，我们可以越来越清楚地看到其蕴藏的巨大的教育潜力。作为通过大数据纳入人类语境获得成功的大型语言模型，作为人类语境的大数据集成，ChatGPT的数据库蕴含着极为丰富的人类语境资源，而且这些资源随着大数据的发展而不断丰富。正是基于这些语境资源，ChatGPT通过机器学习拥有某些方面甚至比人类个体更好的人类语言逻辑。由于通过大数据纳入整合人类历史的所有语料语境，ChatGPT具有超强语境，不仅不会出现语言表述错误，而且具有人类个体语言表述更强的方面。对于已有知识的综述，ChatGPT的语言逻辑可以达到最高层次。

由于机器连接远超人类智能的丰富维度和电光速度，通过人类语境资源的机器开发，在越来越多的领域ChatGPT可以生成内容更系统、形式更丰富、表达更具魅力而且更有趣的语言要素组合，回答用户问题，甚至可以给出具有创新意义的知识组合方式。这意味着，对于教育来说，授业、解惑和传道正在被ChatGPT所肢解。授业和解惑都会被ChatGPT所取代，剩下的只有传道。ChatGPT等生成式人工智能的发展，将完全取代知识传授型的教育。只是由于其机器学习基于概率的文字组合是完全没有理解的机械过程，需要人来认定是否具有创新价值。总之，ChatGPT一方面教育潜力不可估量，另一方面又构成了与教育的复杂关系。

2.ChatGPT与教育关系的复杂性

ChatGPT既具有巨大的教育潜力，同时又存在新的问题。利用ChatGPT等生成式人工智能可以更有效地学习，但必须有不同教育方式下的教师指导。教育方式的改变要求教师在生成式人工智能教育条件下转变自己的指导方式，这与传统的知识传授完全不同。由于学生在生成式人工智能条件下的学习需要与人工智能进行复杂的互动，教师的角色也需要相应地进行调整。教师需要提供智慧性的指导，而不再是单纯的知识和操作性技能的传授。随着ChatGPT等生成式人工智能的不断进化，教师的指导也需要不断提高智慧层次。因此，教师的作用将从知识性传授完全转变为智慧性指导，并越来越趋向于一对一的教学模式。由于特有的一对一因材施教，ChatGPT用于教育意味着需要大量具有智慧性指导能力的教师，需要教师的智慧性指导，包括从输出结果的真实性和准确性辨识到ChatGPT潜能挖掘策略等。因为生成式人工智能不仅涉及统计机制，而且涉及难以觉察因而更复杂的人类因素。

由于有从人类反馈中进行强化学习的过程和数据标注等，ChatGPT模型的数据具有复杂的主观因素，比如生成演示数据的人工标注、设计研究和编写标签说明提供的个人偏好和个性特质，甚至人类反馈强化学习过程中的提示等。实际上，在更广阔的视野下主观因素还会更为复杂。一方面，当生成式人工智能接入互联网，实时数据流所包含的主观因素会更多；另一方面，在使用过程中人机交互的发展也会引入越来越复杂的主观因素。

作为人类创构的大型语言模型，主观因素不仅不可避免，而且既具有积极的一面又具有消极的方面。由于这些主观因素普通用户意识不到，只有较高层次的用户才可能加以考虑和适当处理，基于生成式人工智能的教育就对指导者提出了比一般教师高得多的要求。由于目前缺乏对照研究以及人类反馈强化学习过程中人类偏好的非同质性，教育指导者面临异常复杂的形势。没有对照研究就不可能确切知道人类反馈强化学习对ChatGPT产生了什么样的影响；而关于这种影响在对话互动中会对用户产生怎样的进一步影响，则更无从知晓。作为新生事物，ChatGPT在教育中的应用还须在实践中不断完善，不仅在发展之初，而且在整个发展过程中都是如此；作为教育的全新基础，生成式人工智能不仅包含更复杂的因素，而且拥有更大的可能性空间。

ChatGPT在教育过程中的应用会涉及越来越深入的人机相互形塑的过程，这样一个过程所具有的“双刃剑”性质涉及更为核心的内容。人与生成式人工智能的互动既涉及大型语言模型的发展进化，又涉及人的进化和相应的退化。不同的人机互动不仅具有对于人的不同进化和退化效果，甚至影响生成式人工智能的发展方向。学生使用ChatGPT完成作业就是典型的例子。如果学生用ChatGPT完成作业，无疑是应付式学习，结果不言而喻；但如果学生利用ChatGPT辅助自己做作业甚至做研究，情况则完全相反。而其中最为关键的，则是教育方式的变革。作为百科全书式的生成式人工智能模型，ChatGPT显露了知识型学校教育的局限。生成式人工智能将根本改变人的学习过程，我们必须基于对大型语言模型性质的研究不断改进指导策略和方式方法，不仅能给学生减轻不必要的知识学习负担，而且更有利于学生提升学习兴趣、增强思维能力，更好地发展创造力。这就对教师提出了更高要求。

ChatGPT等生成式人工智能对教育的影响十分复杂，在更深层次涉及教师和生成式人工智能的关系。由于信息具有不同于物能的共享性，随着网络的发展水平越来越高，甚至发展到一定层次的生成式人工智能可以承担人类的所有知识教育任务，知识传授型教师面临大面积失业的威胁。另一方面，由于大型语言模型没有自己的理解能力，必须有具备传道能力的教师从事智慧性的教育指导，智能时代智慧性教师会出现奇缺。随着生成式人工智能的发展，教师教学的理念和方式必须相应转变，以应对加速度发展的生成式人工智能。一方面，随着大数据的发展，生成式人工智能会越来越强大；另一方面，作为人类活动的数字痕迹集合，相对于人类实践和认识活动，大数据总是不足的，生成式人工智能给出的答案总是存在精确性和真实性问题，“一本正经地胡说八道”不可避免。这意味着问题会越来越复杂，“胡说八道”涉及的层次可能越来越高。因此，必须切入ChatGPT等生成式人工智能本性及其与人类本性交接的深处，才能找到充分利用其“一本正经”，尽量规避其“胡说八道”的有效途径，从而凸显通过教育体现的人类发展的根本意义。

3.生成式人工智能时代的人性化教育理念

当越来越多重复性脑力劳动为人工智能所承担，人类越来越主要从事创造性劳动，教育就必须转向培养具有创造性的人才，甚至只有具有创造性才是合格的人才，由此带来的对教育的影响无疑是巨大的。作为生成式人工智能，ChatGPT对教育的颠覆性影响更集中地表现在基于其上的教育过程中人机互动的发展。随着ChatGPT在使用中与数以亿计的用户交互，在带来新问题的同时也将大大推进教育的发展，甚至改变教育的理念和范式，促进教育的根本变革。作为着眼于未来的事业，教育将是受生成式人工智能影响最大的领域之一，这与ChatGPT等的发展将最典型地反映未来已来的信息文明发展态势密切相关。从ChatGPT及其发展前景可以看到教育的未来走向，教育要适应生成式人工智能时代的发展，从培养目标到专业设置都必须与之相适应，否则就会迷失人才培养方向。

ChatGPT的面世进一步昭示了未来已来的发展形势，特别是在教育领域。在生成式人工智能时代，人类的未来发展越来越必须借助来自对人工智能发展把握获得的长远眼光。从ChatGPT的交流互动效果可以看到，提高生成式人工智能的应答能力，优化人与大型语言模型的互动成为关键。随着大型语言模型的发展，一种新的职业应运而生——“提示工程师”。其职责就是与大型语言模型对话交流，引导开发生成式人工智能潜能。作为感受性关系，信息具有创生性和涌现性等基本特性。^[1]越是复杂的信息系统涌现性层次越高，作为复杂的信息体，大型语言模型具有很强的涌现能力，这种涌现能力必须通过人与之对话交流来提高。提示工程师的工作就是想方设法与大型语言模型对话交流，将其潜能激发出来并加以固化。由此既可以看到教师角色的转变方向，也可以看到与生成式人工智能交互的巨大价值开发空间。这意味着学习方式会产生巨大变化，在教师的指导下学生在与人工智能的互动和相互生成中接受研究式教育将成为教育的主流。由此可见，基于以ChatGPT为标志的生成式人工智能，教育与人类发展更直接地关联在一起。

人工智能使人从工具使用中解放出来，从ChatGPT可以看到人类工具性脑力劳动的解放。从目前发展形势看，重复性脑力劳动岗位将为生成式人工智能所取代；而从未来发展趋势看，则凡是把学生作为手段和工具培养的教育都将面临根本挑战。生成式人工智能正在将人从作为手段和工具的生存处境中解放出来，人是目的不是手段越来越不只是一个具有终极意义的道德命题，而是将在生成式人工智能的发展中渐成现实。ChatGPT的发展日益清晰地表明，人是目的指向了创造是最符合人的本性的活动。ChatGPT标志着人作为手段和工具的解放正式步入进程，生成式人工智能的发展将根本改变人作为手段和工具的生存状态。生成式人工智能时代是一个解放人的天性、解放人的创造力的时代。人从工具性劳动中逐渐解放出来，意味着工具主义路径的末端和更高层次路径的开启，意味着人文精神在教育中地位的进一步提升和自由探索精神的主流化。在这样的教育发展形势下，解放人的创造力成了教育发展的根本前提，而这又意味着生成式人工智能的发展是对教育乃至社会制度安排的巨大考验，同时更是在适应时代发展的教育制度安排基础上更新社会发展驱动的历史性机遇。

由此可见，ChatGPT的推出表明知识型教育将面临严峻挑战，教育必须转向启发式，直指人的思维，涉及人的本性。停留于知识教育完全没有出路，而且人类必须重塑自己的思维方式，彻底从大脑无所不包的思维方式转向人机软融合进化的思维方式。在人机软融合进化过程中，人将从事最符合人类本性的创造性活动，而教育越来越涉及人性及其发展，在更深层次关乎社会进步。ChatGPT等生成式人工智能在更高层次推动人和社会发展的同时，伴随着一些相对消极的问题，亟待通过深入研究制定应对之策。

三、ChatGPT的教育应用问题及其应对

ChatGPT等生成式人工智能应用所引发的积极问题或问题的积极一面，需要我们深入研究不断挖掘，而其所带来的消极问题和挑战更为紧迫，制定应对之策时不我待。

1.避免准确性和真实性问题及其误导

由于ChatGPT的核心机制是机器学习深耕大数据，而大数据又总是具有局限性，在数据不足等情况下必定会出现“一本正经地胡说八道”。“ChatGPT及其他语言模型生成的文本令人信服，但经常出错，所以它们的使用可能会扭曲科学事实，传播错误信息。”^[2]这意味着在ChatGPT为人类提供前所未有发展条件的基础上，人必须有更强的能力甚至更高的智慧才能对其加以合理利用。随着ChatGPT的发展，人类发展的环境会在进化的同时相应复杂化。ChatGPT输出结果的准确性和真实性问题既可能产生误导，也可能为人利用，有意造成误导。要有效避免不断升级的误导，必须提升相关智慧，制定和不断更新应对之策。

关于ChatGPT等生成式人工智能输出结果的准确性和真实性问题，基本应对之策是研究概括其生成的文本特点，进行人工鉴别，作出内容和意义的价值判断，并及时普及相关知识和技能。最基本也是具有原则性的做法，就是教育的智慧性指导。在指导缺失情况下，如果学生通过ChatGPT自动生成文本完成作业，则不仅涉及道德问题，更严重的是长此以往不仅会严重影响学生的学习效果，而且因误导而对学生的发展构成负面影响。这就给生成式人工智能时代的教育提出了新的课题。

ChatGPT面世仅仅几个月，在影响最为复杂的教育领域，针对ChatGPT使用的应对就在紧锣密鼓地进行。一方面学校发布了相关领域的ChatGPT使用限制令，另一方面不仅其在教育领域的巨大潜力为越来越多的人所认识到，而且一些实际开发正具体展开。已经有教师开始用ChatGPT回答学生问题，自己担当指导角色。例如，多伦多大学生物化学教授鲍里斯·斯蒂普根据ChatGPT输出文本的性质和特点改进作业设计方式和评分标准等，就将学生用ChatGPT答题和应对考试从消极的禁止变成对教育的积极改革，从而推动生成式人工智能时代教育的发展。他甚至被ChatGPT问题深深吸引，决定在接下来的一个学期内，将全部精力投入到他的“感知教学大纲计划”中。^[3]诉诸感知不仅是一个ChatGPT应用条件下变革考试方式的根本方式，而且是辨别ChatGPT输出文本的有效方法。由此他还开辟了“个性化辅导”，进一步强化了批判性思维教育。

关于ChatGPT等大型语言模型输出结果的真实性和准确性问题，根本的应对之策则是提高使用者上升为智慧的逻辑整体把握能力。要做到这一点，必须转换教育范式，提升教育层次，全面将知识教育升级到更高层次的智慧教育。

2.ChatGPT使用的诚信问题及其应对

ChatGPT输出结果的准确性和真实性问题既可能产生误导，也可能因对待这些问题自觉不自觉的态度而引发诚信问题。比如，通过用ChatGPT修改文字以幽默的脱口秀风格与人聊天，既可以是丰富交流感受的手段，也可以成为欺骗的方式。这还只是日常生活中的小问题，如果发生在更重要的领域就会产生严重后果。

关于ChatGPT引发的诚信问题，更重要的应对是在教育和创造性研究领域。“但是大型语言模型也引发了广泛关注：从它们返回虚假信息的倾向，到有人将AI生成的文本作为自己作品的担心。”^[4]在ChatGPT等生成式人工智能条件下，由于做假更为容易，成本也更低，后果会非常严重。ChatGPT面世短短几个月，一些出版机构已经提出了与此相关的要求，一些学术刊物明确声明不用基于ChatGPT撰写的论文，有些机构则要求作为研究方法说明AIGC软件使用情况。

关于ChatGPT引发的诚信问题，已经有不少讨论。目前总的应对主要有两个方面：一是建立问责制；二是强制诚实使用。关于建立问责制，人们提出了几方面的具体应对策略，包括坚持人工验证，制定问责规则，投资真正开放的大型语言模型，拥抱人工智能的好处以及进行广泛辩论等。^[5]关于“诚实、透明和公平地使用”，人们认为“为这些工具设定界限可能至关重要”。与此相联系，从生成式人工智能开发利用的角度，也提出了对ChatGPT输出内容加水印等办法。但人们也发现，水印技术的一个优点是它很少会产生误报，但也不是绝对可靠的。“检测工具和水印技术只是让欺骗性地使用AI更加困难，而不是不可能。”^[6]目前，相关应对策略的研究还刚刚开始。随着各方面的发展，可以期待有更完善合理的应对举措。而在归根结底的意义上，最根本的还在通过生成式人工智能推进人的发展。随着人的发展，创造性活动会越来越成为人的内在需要。当创造活动成了越来越多人的内在需要，ChatGPT引发的诚信问题就会迎刃而解。

在生成式人工智能时代，智慧教育具有越来越重要的地位。随着大型语言模型的发展，还会引出进一步的深层次问题。一方面，大数据的发展形成“数据鸿沟”，而生成式人工智能的发展将出现更深层次的“智能鸿沟”；另一方面，作为涉及人类本性更深层次的大型语言模型，ChatGPT等生成式人工智能的发展将涉及人类进化和相应退化的此消彼长。从尽可能长远的眼光出发把握人类进化和退化的关系，对于人类来说的确至关重要。必须看到，生成式人工智能使越来越多的技能不再为专业人员所独有，而可以为普通大众所掌握，这无疑将极大降低很多创造活动的门槛，使人的创造性得到充分发挥。但与此同时，由此带来的人类某些能力的相应退化，不仅涉及相应的伦理问题，而且涉及对人类进化前景的长远展望和把握。

人类一直在通过自己活动的对象化中逐渐解放自己，同时也始终在这种对象化活动中造成自己进化和退化的此消彼长，ChatGPT等生成式人工智能的发展，将人类进化和退化的此消彼长推进到了前所未有的更深层次，更内在地涉及人的本性。问题不在于人类进化和退化的此消彼长本身，而在于对于这种进化和退化此消彼长的长远把握。

人类发展越来越主要依靠科学技术的发展，而科学技术发展总是会伴随相应的人类进化和退化问题。要推进人类发展，通过科学技术的发展解决发展中出现的问题是不二选择。科学技术发展到更高层次，由于越来越涉及人类本性，相关问题越来越必须在科学技术和人文学科等的一体化发展中才可能合理应对，而教育则是应对这些问题的前沿领域。

参考文献：

[1]王天恩.信息及其基本特性的当代开显[J].中国社会科学，2022（1）.

[2][5]Eva A. M.van Dis, Johan Bollen, Robert van Rooij, Willem Zuidema & Claudi L. Bockting. ChatGPT: Five Priorities for Research[J]. Nature, 2023, 614.

[3]Boris Steipe. My Students Are Using ChatGPT to Write Papers and Answer Exam Questions-and I Support It[J/OL].

[4][6]Chris Stokel-Walker and Richard Van Noorden. The Promise and Peril of Generative AI [J]. Nature, 2023, 614.

初审：伍艳丽

复审：孙振东

终审：蒋立松