春季學期伊始，全球各地的老師們?nèi)缗R大敵，因為學生們帶著ChatGPT殺過來了。Study.com的調(diào)研顯示，每10個學生中就有超過9個知道ChatGPT，多達89%的學生使用ChatGPT來完成家庭作業(yè)，53%的學生直接拿ChatGPT寫論文。

　　實在不是老師們無能，而是ChatGPT太狡猾，一不小心就騙了個高分，還要被學生們在網(wǎng)上群嘲。于是，我們看到28所英國大學接連禁止在論文和課程作業(yè)中使用ChatGPT，否則將被視為學術不端行為，以開除加以威脅。紐約公立教育系統(tǒng)直接把校園網(wǎng)訪問ChatGPT的端口給封了。

　　一些教授甚至學會了以毒攻毒， 用AIGC自動檢測工具，如用GPTZero來對學生作業(yè)進行“查重”。結(jié)果這些工具穩(wěn)定度堪憂，濫殺無辜，把原創(chuàng)內(nèi)容也標識成了ChatGPT寫的——誰叫你寫得太*，跟機器一樣呢?

　　但與此同時，卻也有教育者主動把ChatGPT引進了課堂。在港大封禁ChatGPT的同時，港科大卻有老師鼓勵學生使用ChatGPT，學生若在期中報告中嘗試使用ChatGPT，甚至可獲額外加分。

　　那么，我們究竟是否應該讓ChatGPT進入課堂。對于下一代的教育，GPT到底是科技，還是狠活？

　　教育到底教什么？

　　英國科幻作家道格拉斯的科技三定律很精辟地描述：“所有在我出生之前發(fā)明出來的東西都是理所當然的;所有在我15–35歲之間發(fā)明的東西注定是要改變世界的;所有在我35歲之后的發(fā)明都是反人類的。”

　　所以我理解但同情35歲以上“老”師們對ChatGPT天然的抵觸，正如他們的上一輩老師在1986年抗議計算器一樣。

　　但讓我們拋開思維慣性和權(quán)威，回到教育的本質(zhì)，才能看清楚ChatGPT到底對教育意味著什么。

　　大劉在《鄉(xiāng)村教師》借著外星人之口點出，作為無法在代際間遺傳記憶的低級智能體，人類發(fā)明出教育這一替代方法，把前人歸納總結(jié)的經(jīng)驗教訓和最新版本的社會生存工具傳遞給下一代。因此，在代際間傳遞知識與技能，乃是教育最基本的功能。

　　既然傳遞知識與技能，當然應該歡迎并積極訓練ChatGPT的使用方法。不然的話，難道學那些注定被ChatGPT所取代的技能，還沒畢業(yè)就失業(yè)嗎?

　　你并不需要比汽車跑得快才能在內(nèi)燃機發(fā)明后生存，你需要的只是考個駕照。作為最新版本的社會生存工具，ChatGPT應當且必須進入課堂，成為重要的教學工具和內(nèi)容，否則就是自絕于未來人與人，甚至國與國之間的激烈競爭。

　　但教育并不僅僅只有傳授知識與技能這一個面向。按照教育的三重目標理論，在知識和技能之上，教育培養(yǎng)的還有過程與方法：除了知其然，更需要知其所以然。

　　費曼有句名言：“凡是我不能創(chuàng)造的，我就不能真正理解”。如果沒有通過科學方法進行練習，缺乏思考的過程，就直接得到了一個結(jié)論，那我們事實上并不真正理解這個結(jié)論。這就是為什么，任何一個計算器都能完成各種科學計算，但小學生還是需要學手算乘除加減法。

　　作為訓練的教育，乃是對于人腦思維模型的調(diào)參：我們看過的每一本書，讀的每一句話，都和喂給ChatGPT的文本數(shù)據(jù)一樣，內(nèi)化為大腦模型的參數(shù)集。而在考試答題的過程里，我們大腦的神經(jīng)元會進行強化學習的剪枝，直到形成兼具擬合度和泛化能力的連接網(wǎng)絡。最終，就像張無忌學太極劍一樣，我們把學過的內(nèi)容全忘光了，但同時也在大腦里形成了肌肉記憶，存乎一心，如臂指使。

　　但如果讓ChatGPT代替學生去思考解題的每一步，只會把人降格為拾人牙慧的鸚鵡，如果喪失了深層心智里獨立進行邏輯推演的能力，那么這樣的人腦思維模型，和復讀機又有什么差別呢。

　　過度依賴GPT可能導致文明退化

　　可如果ChatGPT已經(jīng)集成了人類發(fā)明的全部智慧，那大部分人作為熟練調(diào)用結(jié)論的鸚鵡，除去在自尊上破大防，又有哪里不對呢?

　　我們可以大大方方地承認，只有少數(shù)天才能夠且需要去拓展人類知識的邊界，其他人在GPT總結(jié)的前人智慧上躺平就得了。但這種做法對人類社會將會是致命的，因為我們會遭遇一種變形的塔斯馬尼亞效應。

　　塔斯馬尼亞，是位于澳大利亞南部的一個孤獨的大島，堪稱“世界的盡頭”。4萬年前的冰河末期，這個島嶼和澳洲以及歐亞大陸都是連起來的。而當波利尼西亞人遷徙到塔斯馬尼亞時，他們身著衣物，擁有當時世界上*進的狩獵和捕魚技術，和全套的石器制作工藝。

　　但冰期結(jié)束全球變暖，海平面的上升隔開了塔斯馬尼亞和澳洲大陸，最終，4000多個波利尼西亞人被永遠留在了塔斯馬尼亞島。西風帶下的怒海，讓島上的人出不去，外面的人也進不來。

　　對這么大的一個島而言，4000實在是個太少的數(shù)字，人均自然資源變得相當?shù)某湓�。在這種躺平的環(huán)境下，人類對某些技術的需求在很長的時間里都顯得多余，因為大部分時候用最懶的手段就能吃飽了。人們開始遺忘他們曾經(jīng)掌握的技術，直到最后一個掌握某種技術的人意外身亡，卻沒來得及（或是忘了）教給年輕的一代。

　　于是每隔一段時間，就會有一種技術從塔斯馬尼亞的人類社群中消失。

　　由于某些“元技術”是其他技術存在的前提條件，塔斯馬尼亞人使用的工具也變得越來越簡單。工具退步本身進一步限制了人口的繁衍，而下一代更少的人口，意味著技術丟失的概率變得更高——這是一種難以逆轉(zhuǎn)的負向飛輪。

　　就這樣，他們逐漸丟失了自己的文明。

　　終于在公元前1500年左右，沒有人再懂得如何捕魚，一個海島民族失去了本該是最重要的食物來源。無法捕魚，就不能獲得大魚的魚骨。于是，他們又慢慢失去了磨制骨器的技能。隨著最后一根*的骨針丟失，沒有人知道怎么縫制新衣服。而當最后一件衣服爛掉后，塔斯馬尼亞人終于退化成了赤身裸體的原始人。

　　直到最后，取火的技能也丟失，無法加工熟食，人類社會徹底崩潰。當歐洲博物學家*次見到塔斯馬尼亞人，他們以為發(fā)現(xiàn)了人猿之間的過渡物種。但從血緣上看，塔斯馬尼亞其實和很多東南亞民族是同輩的。

　　這就是塔斯馬尼亞效應：當封閉環(huán)境下的社會擁有技能的人數(shù)過少時，現(xiàn)有的技術就可能出現(xiàn)隨機不可逆的丟失。

　　因此，想要維持和傳承一個復雜且完整的科技體系，實際是需要茫茫多的人才梯隊，不斷學習和應用，反復讀寫，互為備份才能勉強實現(xiàn)。

　　而這又回到《鄉(xiāng)村教師》里指出的那個點：人類無法在代際間遺傳記憶，同樣，天才的智力也無法遺傳，下一代怎么著還得靠自己學出來。坦白來講，雖然大部分人都是陪太子讀書，但如果沒有足夠大的人群基數(shù)，也是沒辦法把技術人才一輪輪篩出來的。

　　因此，如果大部分人都放棄了思考，習慣于從輸入到輸出的GPT黑匣子，導致每一代培養(yǎng)出能進行科學推理的人數(shù)少于“塔斯馬尼亞下限“。那么用不了幾代，一切曾經(jīng)的“科學”都將看起來與魔法無異：沒人知道其背后的原理，但照著prompt手冊給GPT之神念咒語就可能召喚出各種魔法，比如讓“四輪雷電鐵馬”啟動，或是讓“四旋翼貓頭鷹”從自動運行了一千年的預制菜工廠，帶來打著“美團外賣”紋章的飯盒。

　　而據(jù)說，上古的大魔法師會手寫一種叫“代碼”的高級咒語，去召喚GPT之神的最強法力。但他們留下的這本《Python——從入門到放棄》，即便召喚了GPT的法力輔助，現(xiàn)在也沒人能讀得懂了。但這看上去似乎沒太大關系，只要變著法子去念咒語，多向*的GPT真神祈禱，總能夠獲得福佑。

　　可以看出，在這樣的魔法社會里，能把科學思維的骨灰都給揚了，讓似是而非的玄學和宗教神棍成為主流。

　　作為一個熱力學封閉系統(tǒng)的GPT模型，如果沒有人去輸入元數(shù)據(jù)，更新模塊，創(chuàng)新算法，它可以保持一段時間的運營穩(wěn)定性，但總會不可逆地逐漸喪失功能。就像是《魔戒》或是《冰與火之歌》的世界觀那樣，后人無法修復先人打造的附魔寶劍，絕境長城的建造成為傳說，孵化龍蛋的技術徹底失傳，文明一代代衰落，直到徹底沒落。

　　而往上溯源，這是因為我們向GPT這個魔術師抵押了自己的腦子，不再強制去訓練科學的過程和方法。當停止思考的人數(shù)比例跨過那個門檻后，地球就變成了一個大號的塔斯馬尼亞島，逐漸退化。

　　或許，這就是費米悖論的*答案(該悖論指出，考慮到宇宙已經(jīng)存在的時間和星體的巨大數(shù)量，理應出現(xiàn)過無數(shù)的地外生命，但為什么我們從未見過外星人?)：宇宙里，漂浮著無數(shù)個被GPT打回石器時代的塔斯馬尼亞孤星，住著一群群盤踞在文明廢墟上的神棍廢宅。

　　所以，人類不能躺平。

　　GPT可以幫助人類破解“學海無涯極限”悖論

　　一句話：GPT看起來太像是一個聰明藥了，如果嗑上了癮，它就會變成毒害思考能力的毒品。

　　關鍵在于，是誰，用什么樣的方式，來用它實現(xiàn)什么目的。

　　如果合理使用GPT，或許能解決人類教育和科技進步的一個理論上限：人類知識目前處于指數(shù)式爆炸的狀態(tài)，一個人從幼兒園學到博士后，只能勉強掌握一個狹窄方向的主要技能。而在很多時候，甚至都來不及摸到本領域的最前沿。但人的壽命的增長是線性的，是有限的。“吾生也有涯，而知也無涯”，那么即便是窮極一生甚至都學不完本領域的基礎知識，以至于沒有時間來做一丁點的添磚加瓦，可怕的是，下一個繼續(xù)往上攀登的人，還得把前人已經(jīng)省略后的結(jié)論再學一遍。而這，就是科技進步的理論上限——“學海無涯極限“。

　　因此，我們必須要讓GPT來作為人的外腦，加速和簡化學習過程，才有可能破解這一極限。

　　教育依然需要重視訓練大腦的過程和方法，但對茫茫多的知識和技能，應該讓GPT替我們?nèi)プ龈�高維度的壓縮和萃取，用GPT模型本身把人類的智慧進行向量化的儲存和提取，而每個人應該做的，只是對大腦模型的調(diào)參和熟練掌握向量化知識的索引和調(diào)取。

　　只有這樣，才能把有限的時間，放在更有價值的教育目標和行動上，而不是像現(xiàn)在的教育那樣，沉溺于過去知識的灌輸和印刻，內(nèi)卷不止，A4紙雕花。

　　畢竟，星辰大海太遠，而肉體苦弱，唯有創(chuàng)造，方能飛升。