ChatGPT的智慧生成特征及對高等教育的挑戰

【摘 要】 ChatGPT的問世在全球引領了新一波技術熱潮，引發了社會巨大爭議，并對高等教育造成劇烈沖擊。ChatGPT具有新的智慧生成特征：它在技術基礎上模擬了人類大腦的神經網絡結構，外顯工作形式與人高度相似，并形成了通用推理能力和功能突破。它對高教的挑戰在于：危害高等教育領域教育性和社會性價值的發揮，挑戰高校現有的課程體系并增加課程的運作風險，增大了教學關系的復雜性和不確定性，并威脅教育和學術倫理的觀念和實踐。對策包括：堅定教育培養思維的價值，聚焦通用思維能力、應對不確定性和社會風險意識的培養；順應混合式課程趨勢，積極開展課程教學創新和質量把控；樹立“教師-學生-人工智能”三元協作教學觀念，強化高校師生在教學中的責任意識；凝聚共識并加強教育和學術倫理制度建設。

【關鍵詞】 ChatGPT；人工智能；智慧生成；高等教育

【中圖分類號】 G647 【文章編號】 1003-8418（2023）08-0001-12

【文獻標識碼】 A 【DOI】 10.13236/j.cnki.jshe.2023.08.001

【作者簡介】 李會春（1983—），男，山西晉中人，復旦大學高等教育研究所副研究員、教育學博士。

2022年末到2023年初見證了新一代人工智能的誕生及其對全社會的強烈沖擊。2022年11月，美國加利福尼亞州舊金山研究實驗室OpenAI發布了一款新的人工智能機器人聊天程序ChatGPT（全稱為Chat Generative Pre-trained Transformer，聊天生成式預訓練轉換器）。它能完成回答問題、編寫詩詞和故事、翻譯文字、進行文案或創意策劃、編寫和調試程序等各項任務。與前幾代通常聚焦于特定領域的人工智能產品相比，ChatGPT首次具有完成通用任務的智慧特性和生成性功能，可以使人工智能大規模走入普通民眾的學習、生活和工作場景，因而很短時間就成為全球矚目的技術熱點，對科技、傳媒、廣告、科研、出版等多個行業產生了巨大影響。ChatGPT問世半年多以來，不僅引領了新一波技術熱潮，同時也引發了巨大社會爭議。

首先，在ChatGPT刺激下，人工智能領域的技術軍備競賽進一步加劇，乃至引發了國際新一輪技術追趕狂潮。如2023年2月，谷歌發布基于大語言模型訓練的Google Bard聊天式機器人，以期與ChatGPT抗衡［1］。2023年3月，OpenAI發布GPT4，在多模態識別、認知任務完成、生成文本數量等多項關鍵表現上顯著優于ChatGPT的語言訓練模型［2］，同時進一步推動ChatGPT與互聯網實時互通，以及對各種外掛插件的支持。其間微軟宣布將生成性人工智能整合到Office辦公軟件中，以加快普通專業工作場景的自動化進程。2023年4月，亞馬遜發布大語言模型產品Bedrock，以期在這一波技術競爭中占據一席之地［3］。在中國，ChatGPT引起了國家層面的重視，同時百度、阿里云、訊飛等IT巨頭，更多的中小型企業以及一些學術機構也致力于推進相關技術并進行本土創新［4］［5］［6］。

再者，ChatGPT的快速推廣激起了社會巨大爭議。毫無疑問，以ChatGPT為代表的人工智能對人類社會造成了全行業、全方面的影響，甚至可能引發巨大的社會變革。不少人頌揚ChatGPT的價值，如微軟創始人比爾·蓋茨稱之為“繼計算機圖形操作界面以來最偉大的發明”［7］。在民間，有人把它稱為“第四次工業革命”，甚至認為它有“蒸汽機技術代替人力紡織”的偉大意義。也有人聚焦于人機關系，認為它代表人機關系的徹底革命，機器從此不再是聽命于人類的被動工具，而是具有某種主體性。與此同時，出于對人工智能本質、發展倫理問題以及不受控制的擔憂，也有很多人提出各種批評性意見。如美國著名哲學家和語言學家喬姆斯基批評ChatGPT是一場“高科技的剽竊”“回避學習的方式”［8］。華盛頓大學的研究人員則把大語言模型比喻為“隨機鸚鵡”，并強烈質疑其巨大的環境和財務成本，訓練語料庫中隱含的社會和倫理風險及其監管方面的缺失［9］。同時，這種擔憂也逐步轉化為實踐行動，包括1000多名科技界領袖暫停開發大型人工智能的集體呼吁［10］，多家跨國企業巨頭如美國銀行、花旗、高盛、日本軟銀、富士通等對ChatGPT商業用途的集體限制［11］，以及多國政府對ChatGPT使用的集體監管［12］［13］ ［14］。

在高等教育領域，ChatGPT則是機遇和挑戰并存。不少研究者把它稱為顛覆性的創新［15］，并認為它對教育而言是一場海嘯，不僅會改變教育手段，更會影響未來的教育目標和教育生態。其應用前景極為廣泛，能大幅提升工作和學習效率，全面滲入教育教學各個環節，幫助教師備課、輔助課堂討論、開展個性化輔導、修訂和評價作業，為教育教學提供種種便利。但由于ChatGPT具有較高的智慧生成水平，同樣會對現有高等教育的目標價值、課程結構、教學關系和實踐倫理形成巨大挑戰。正因如此，實踐中不同教育組織對ChatGPT的態度出現了明顯分化——或是積極擁抱［16］ ［17］，或是加以限制［18］ ［19］。鑒于ChatGPT的巨大影響和無限潛力，對高等教育而言，問題不是是否選擇接納它，而是如何更好迎接這一新興技術帶來的挑戰。要了解ChatGPT為何會對高等教育帶來挑戰，必須對這一技術所蘊含的智慧生成特性有基本認知。本文將梳理ChatGPT作為一種新興的生成性智慧的基本特征，并重點分析它對高等教育的挑戰以及可能的應對措施。

一、ChatGPT的智慧生成特征

ChatGPT是一款以GPT3.5（GPT3的同源模型）為基礎的聊天機器人。而GPT是一種模擬人類神經網絡工作特征的自然語言處理模型（NLP， Natural Language Processing）。自然語言處理是近年來人工智能領域的一大技術熱點，具有多重不同算法，OpenAI公司采用的GPT便是其中之一。本質上它是一種從人類反饋中強化學習的技術開發程序，主要用于訓練語言模型。它具有很強的對話性，能根據已有信息預測下一段文本，自主生成符合人類語言邏輯的文字。在最初實踐階段，GPT主要用于處理一般性語言任務，如關鍵詞提取、簡單問答、語言改寫、重組或翻譯等基本任務。GPT在過去幾年中的算法已經更新2代，從GPT1發展到GPT2［20］。在相當長時間內，由于其訓練模型的規模和參數不大，其功能范圍和應用場景相對有限，雖然已有不少應用，但尚未產生對全社會的影響。直到OpenAI公司在GPT3中，大幅度擴張其參數和訓練數據規模，使GPT出現爆發性功能突破，從而引起了社會轟動。與前代模型相比，GPT3訓練的參數規模達到1750億，不僅超過GPT2兩個數量級（GPT2只有15億參數），也遠遠超過同期其他公司的訓練參數規模。另外，它采用近乎“全數據”作為訓練數據來源，包含可以搜尋到的所有高價值圖書和論文、互聯網信息和編程語言。

在強大的技術支持下，ChatGPT與傳統人工智能不同，已經初步具有智慧生成的特征。傳統人工智能大多只是被動接受人們的指令去完成特定任務，或者做簡單的自適應或自調節，而不具有任何智慧形式。對ChatGPT而言，雖然它不具備像人類一樣的自主意識，但“具備”像人一樣的智慧特征：在模擬人類大腦神經網絡的基礎上，它不僅有著與人高度相似的外顯工作形式，而且具有通用性推理能力并實現了功能性突破。

（一）技術基礎：模擬人類神經網絡

大腦是人類思維的主要器官。人類的神經網絡主要由大腦中數以千億計的神經細胞（神經元）相互連接形成的復雜神經網絡構建而成。超過特定閾值時，神經元達到激活水平，進行信號輸出；低于這個閾值，神經元將不發出任何信號。人類大腦復雜功能的實現是由神經元間的交互作用形成的。人工神經網絡（ANN，Artificial Neural Network），是模擬人類大腦處理信息的生物神經網絡所產生出來的一種計算模型［21］，主要用于機器學習研究與調用，例如語音識別、計算機圖像處理、NLP（自然語言處理）等。在人工神經網絡中，最小的計算單位也被稱為神經元，它從其他神經元接受輸入參數，并且在計算后輸出結果。其過程模擬了人類神經元的閾值和激活機制。實踐中，人工智能學家創設了大量不同的算法，使結果輸出不是完全依照線性結果輸出，而是依照一定數學模型轉化為非線性輸出結果，以此來貼近生活現實。例如，當使用人工神經網絡來識別一幅圖片是否是一張貓的圖片，識別結果不能是一串數學上的概率，而必須是符合人類生活場景的“是”或“否”。在神經網絡訓練的初始階段，通常需要人工干預和不斷調試。ChatGPT語言模型的重要特征在于它可以相當程度上脫離人工干預，從海量語料庫中開展自主學習（在計算機領域被稱為“無監督學習”）［22］，從而實現了真正的自我進化（如同人類通過自主學習促進智力發展）。這一特征與人類生物學意義上的神經網絡進化和發展過程頗有相似之處。

（二）外顯工作形式：與人高度相似

ChatGPT的底層架構模擬了人類神經網絡的工作機制，從使用者角度看，盡管它不具備自主意識，但其外顯的工作形式和人十分相似，都包括辨明概念、不同知識交互整合、建立概念連接以及情境化操作等各種“思維”技能。

第一，ChatGPT能識別和“理解”關鍵概念和信息的含義，而不是把它當成一個孤立的詞。例如當人們向ChatGPT發出“請寫出一篇以環境保護為主題的論文”的請求時，ChatGPT能很快生成一篇相關主題的專業論文。這里的論文并不是ChatGPT以關鍵詞為線索從網絡中搜索而來，而是基于自身的神經網絡算法自主生成的。ChatGPT能分辨“論文”與散文、調研報告、新聞報道、信件的差異，并且非常清楚它要完成的是“論文”，而不是別的文體形式。

第二，它“具有”關于關鍵信息和概念的“顯性知識”和“暗知識”。在上述例子中，它不僅能“理解”“論文”一詞的指向，并且自身包含了完整的關于什么是論文、論文的基本框架是什么、論文應當遵循什么規范，甚至論文是否應有參考文獻以及參考文獻基本格式的基礎性信息。如果我們把論文最終呈現的關于環境保護的信息稱之為顯性知識的話，那么關于論文是什么、如何撰寫、遵循何種框架格式等信息可以被視為暗知識。可以說，ChatGPT所具備的不僅是顯性知識，也有很多暗知識。任意一項工作的完成，都是顯性知識和暗知識交互作用的結果。

第三，ChatGPT具備在概念之間進行有效邏輯連接的操作性技能。在大語言模型的算法加持下， ChatGPT不僅能識別概念的意義，而且經過適當引導，還能將不同信息和內容依據一定的邏輯進行有效連接，形成遵循人類語言習慣和思考邏輯的并且符合人類期待的文本。相比之下，傳統的人工智能并不具備這種在大量概念之間建立有效連接的技能。

第四，ChatGPT具有將概念和信息進行情境化處理的技能。當人們給出“寫一篇關于環境保護的論文”和“寫一篇關于環境保護的新聞報道”兩個不同請求時，ChatGPT會基于對“論文”“新聞報道”的不同理解，對“環境保護”涉及的信息進行差異化處理，最終生成截然不同且符合常識的結果。也正因為如此，ChatGPT會表現出一定的“情商”特征，能給予人豐富多彩且有針對性的回應，這使它能大大避免一些人機交互設備由于缺乏生成性智慧只能給人模板化回應的缺陷。

（三）形成通用性推理能力和功能突破

推理能力是人類的基本能力。人的推理能力不是針對單項任務進行訓練，而是在進行一定程度學習之后，逐步形成能適應各種復雜場景的思考技能。通用推理能力的形成是智慧形成和發展的重要標志，也是人能應對生活復雜性的必需。

ChatGPT的外顯推理能力也和人類非常相似，它具備基礎的推理能力，這得益于ChatGPT依賴的大語言模型（LLM， Large Language Model）。自然語言模型訓練中，通常分小型語言模型和大型語言模型兩種。一般而言，小型語言訓練模型適合完成單項任務，如進行文字或圖片識別，其應用功能相對有限［23］。但在大型語言模型中，經過海量參數和語料庫的訓練，模型會出現能力突變或“能力涌現”（Emergent Reasoning）［24］，完成未經過專門訓練的任務（如同一個人只被訓練做加減運算，但能自動學會乘除運算一樣）。也就是說，GPT能夠在沒有任何直接樣本培訓的情況下，對新問題進行推理［25］。這意味著語言模型的范式轉變，從訓練基于特定任務的模型，到產生可以執行任意任務的通用性模型。這表明ChatGPT一定程度上具備像人一樣的通用性推理能力，乃至可以成為一種新的機器智慧形式。

ChatGPT的通用性推理能力使它能執行任意任務，從而實現功能上的突破。實踐中ChatGPT指向的不是某一種具體的功能，而是具有廣泛可能，具有一定的通用智慧特征。傳統上機器程序的設計理念是高度特化的，不同功能需要不同軟件或app來實現。與之不同，ChatGPT完成的多數功能并不是語言訓練模型事先賦予它的，而是通過大量自然語言學習之后，出現功能泛化后的必然結果。ChatGPT的生成性不僅是文本的生成性，也是功能的生成性。它能實現何種功能，是在和人的互動過程中逐步被生成和“現實化”的結果。目前，ChatGPT能實現的功能類型已遠遠超過人們的預期。關于ChatGPT究竟能完成哪些任務，人們尚難以窮盡其功能的邊界。人們目前尚不清楚ChatGPT微觀層面出現“功能涌現”的機制，但只要人們提出能被ChatGPT理解的需求，只要ChatGPT能識別出關鍵概念的含義，ChatGPT就有可能實現它。限制ChatGPT功能發揮的，除了硬件上的限制（如算力）外，主要來自人們的想象力。由此看來，ChatGPT在高等教育上的應用可能和潛力，要遠遠超過我們的想象。

另外值得注意的是，雖然實踐中ChatGPT也有不少缺點，例如其輸出質量受限于訓練數據的質量，它常常犯基本的事實錯誤和推理邏輯錯誤。但隨著其性能的逐步優化、功能的迭代升級，出現這些問題的可能性將會進一步降低。隨著ChatGPT等技術工具的進一步推廣使用，可以預言它將從根本上改變目前的高等教育生態。

二、對高等教育的挑戰

（一）挑戰高等教育體系的教育性和社會性價值

一般而言，高等教育具有教育性和社會性雙重價值。作為一種育人機構，高等教育主要目的之一是使學生在教師指導下，通過系統專業的學業活動，學習如何進行有效思維。此外，作為人才培養的最高階段，高等教育是培育和壯大中產階層的重要社會機制［26］。中間階層（白領階層）的職業多以腦力勞動為主，往往具有較高知識水平、較高收入以及相對開放、多元、包容的價值觀，對形成橄欖型社會結構、突破中等收入陷阱、維系社會穩定具有重要意義。在高等教育大眾化和普及化背景下，高等教育的社會性價值就在于其對培育潛在中間階層和維系社會穩定的巨大推動作用。然而，以ChatGPT為代表的人工智能的出現和推廣，會同時危害高等教育的教育性和社會性價值的發揮。

首先，ChatGPT具有較高的智慧生成特性和外顯思維水平，會直接挑戰高等教育“培養思維”的育人目標。如前所述，ChatGPT語言模型模擬了人類神經網絡結構，在工作形式上與人類的認知和信息加工過程非常相似。雖然它不具有人類的自主意識，但它在識別概念意義、建構信息之間的意義連接、開展情境化操作等方面和人已經非常相似，具有通用推理能力，成為一種能主動勝任復雜場景事務處理的智慧，甚至具有“情商”，而不是不知變通的冷冰冰的機械程序。例如：直接詢問ChatGPT“為什么地球上會有晝夜更替”，ChatGPT會給出非常學術化的科學解釋；但如果問題變成“請向3歲兒童解釋為什么會有白天黑夜的變化”，ChatGPT則會給出完全不同的更適合兒童心智水平且帶有童趣的答案。這說明，ChatGPT的反應模式不是機器式的，而更接近于人的思維。從外顯心智水平看，ChatGPT具有相當水準的、不遜于乃至超過大多數普通人的處理復雜任務的能力。在高教領域，它可以通過英語［27］、醫學［28］、法學［29］科目的課堂考試和資格考試，撰寫高質量文獻綜述［30］，完成專業醫學報告［31］，輔助完成問卷編碼［32］，產生金融創意和數據分析，等等。目前GPT第四代版本——GPT4已經發布，考慮未來它仍然會不斷升級優化，因而其思維品質和復雜事務處理能力仍將進一步提升。可以說，未來的人工智能不僅工作形式像人，且工作水平可能普遍會高于人，因而它對人類思維的替代可能將進一步增加，這將直接挑戰高等教育培養人思維品性的基本目標。

其次，ChatGPT的廣泛使用會挑戰高等教育培養中間階層的社會性價值。從ChatGPT的發展趨勢來看，如果說傳統機器對人的取代主要是體力勞動的話，那么ChatGPT為代表的人工智能未來會大量取代人的腦力工作以及相應的工作崗位［33］。首當其沖的就是中間階層。傳統上中間階層往往是高學歷和高收入的代表，然而人工智能的普及可能會降低人類腦力勞動的價值，導致中間階層收入降低乃至失業。過去半年多來，不少公司啟動裁員［34］，部分原因就在于腦力勞動可以被人工智能取代。一份于2023年2月開展的針對1000名企業負責人的調研表明，已經有48%的用人單位開始使用ChatGPT以逐步取代人力工作，另有接近半數的負責人認為到2023年底“肯定”或“可能”會進行裁員［35］。根據高盛集團研究，隨著 ChatGPT 等最新一波人工智能浪潮的到來，全球范圍內會有 3 億個工作崗位受到影響，最受影響的就是行政和法務等傳統的白領工作部門［36］。而這必然會引發更多的社會沖突［37］。盡管人工智能的大規模普及也會創造新的就業機會，但這也意味著社會不同行業部門運行規則以及收入分配的結構性巨變。在ChatGPT人工智能思維能力不斷追上人乃至超越人的趨勢下，在人工智能普及可能引發未來就業崗位結構和社會結構發生變革的情形下，高等教育要充分發揮其孕育未來中間階層以及做好社會穩定平衡器的價值，就必然不能固守傳統的育人目標，而必須因時而動，調整自己的教育目標，同時還應面向未來，使學生更好地應對未來的不確定性和各種社會風險。

（二）挑戰現有的課程體系并增加課程運作的風險

課程通常是指學校學生所應學習的學科總和及其進程與安排。高校傳統的課程是一種專家課程，是課程專家依據一定教育目標對人類生活經驗和知識系統中的精華進行提煉并按一定邏輯順序加以組織的結果。從本質上來看，傳統課程是一種人類生成的課程。過去多年人工智能在高等教育領域雖然有很多應用，但更多聚焦于課程實施或評價過程，改變的只是學習場景［38］，而并未改變課程內容的人類生成屬性。然而，由于ChatGPT具有強大的內容生成能力，因而它產生的課程是真正的基于機器智慧生成的課程，不是從網絡上收集專家的現成課程并推送給學生。ChatGPT的出現在歷史上第一次使機器智慧生成的課程有了大規模出現和應用的可能，這會對已有的課程體系造成巨大挑戰。

第一，ChatGPT生成課程會大大動搖傳統課程的權威性。傳統課程內容是課程專家以及教育行政部門認定的高價值知識內容，并經由學校這一代表知識權力的結構傳授給學生，具有很強的權威性。而ChatGPT依據算法自動生成的課程并不遵循“專家/教育行政部門開發審定—學校傳授”這一知識傳播邏輯，而是由學生和人工智能直接交互生成，這在某種程度上意味著學習者可以擺脫專家，獨立“具有”了課程參與、設計和開發的能力，因此會直接解構專家課程的權威性特征。高等教育階段的大學生都是年輕人，自主意識更強，思維也更為活躍，因而他們對ChatGPT生成性課程會有更多使用可能性，從而降低對專家課程的依賴。第二，它會動搖傳統課程的高結構化特征。傳統課程反映已有的學科邏輯或專家邏輯，注重知識體系的完整性，而ChatGPT生成的課程內容更多是基于學習者的疑問或困惑而形成的，具有較強的問題導向和去結構化特征。第三，它會消解傳統課程的統一性和標準化特征。傳統課程關注學習內容和方法的通用性，適宜于開展規模化教學的場景，相對會忽視個別、具體的教學場景和個性需求。ChatGPT生成的課程則是基于具體學習者和人工智能的互動場景而生成的，具有情境化特征，這從本質上意味著課程結構的去中心化、個性化和臨時性特征，從而會動搖傳統課程的結構。不同學習者可以根據自己需求“訂制”不同的課程內容，從而在根本上消解傳統課程的高結構性、統一性和標準化特征。可以說，由于ChatGPT具有強大的“理解”和“生成”能力，因而它能滿足學生的個性化需求，從而實現真正的學生中心。第四，它的實時性會遠高于傳統課程。傳統的課程內容反映的是已經經受歷史檢驗、較少引發爭議且沉淀下來的知識，通常具有一定程度的滯后性，甚至常常會落后于時代的發展。而ChatGPT與互聯網的實時交互使其課程內容能及時反映最新的知識進展。對科研為本的高教領域來說，課程內容能否緊跟前沿科技發展非常重要，ChatGPT生成課程的實時性會使其時效性和吸引力遠超出傳統課程。

另外同樣重要的是，ChatGPT生成課程內容的不穩定性和內容的不確定性亦會大大增加課程實施的風險。ChatGPT基于會話情境的生成性機制會影響課程內容的穩定性。課程具體內容取決于人機會話的時機和人提供的提示語。由于ChatGPT的算法機制所限，它雖然在總體框架上保持輸出的穩定，但在內容生成方面會自動進行調節。即使輸入相同的提示語，它也會在不同時間給出不同的輸出結果。對人的學習而言，保持知識內容的相對穩定性很有必要，而內容多變必然會影響課程的實際運作以及人的學習效果。同時，目前ChatGPT在核實信息真假、判斷倫理道德價值方面依然存在很大缺失，這意味著它生成的課程內容在真實性、倫理道德價值方面會存在不少瑕疵，從而會進一步增加課程運作的風險。

（三）增加教學關系的復雜性和不確定性

教學關系是教師和學生在長期的教學交往中形成的穩定的關系。傳統教學關系的本質就是師生關系，是一種特殊的人和人之間的交往關系，尚未考慮“非人”因素的介入。原因在于，電腦和人工智能在傳統上并沒有人類的思維特征，也不具有智慧生成的特性，因而只有工具屬性，并不在教學關系調適的視野之內。然而ChatGPT等生成性智慧卻具備人的思維特征以及相當高的心智水平，因而它的使用會給現有教學關系帶來巨大的復雜性和不確定性。

首先，它會改變乃至顛覆傳統的師生二元關系。傳統教學關系是師生二元結構，常常體現為教師中心和學生中心的對立。教師中心式的教學關系意味著師生權力格局中的“師尊生卑”，教師決定教學目標、設計教學進程、主導教學秩序。學生中心則恰好與之相反。在高等教育領域，由于大學生身心發展已趨于成熟，加之高校負有推進科研的特殊使命，因而會傾向于倡導平等、民主、對話式的師生關系。盡管如此，由于大學生在專業認知和學習經驗方面相比教師具有劣勢［39］，加之傳統師道尊嚴的師生倫理并未徹底顛覆，因而教學關系從本質上來講依然是可控和可預測的。但是，ChatGPT等智慧形式的介入會使師生二元結構向“教師-學生-人工智慧”的三元結構轉型［40］，從而顛覆習以為常的師生交互模式。二元結構向三元結構的轉型并不僅僅是量的增加，更是一種新的質變。

其次，ChatGPT功能和角色多樣性會為教學關系帶來更多不確定性。ChatGPT具有相對獨立的智慧生成能力，能不斷地產生新觀念和新內容。它能完成多種不同任務，實現不同的功能，還可以充任不同的角色。也正因為此，在教學中很難對其角色進行明確界定：它既可以是一個能對學生進行指導的“教師”，也可以是一個參與集體討論的“同伴”，還可以是一個相對被動的工具性角色，抑或充任別的角色。由于ChatGPT尚屬新生事物，高校師生雙方都缺乏與ChatGPT互動和協作開展教學的足夠經驗，這會給良好教學關系的建立和維持帶來更多不確定性。ChatGPT能否發揮其應有效能，很大程度上要取決于師生雙方如何恰當把握ChatGPT的角色，以及如何與之溝通和協作。

再者，它對師生雙方互動的影響具有雙重性。一方面，ChatGPT這一新智慧形式的加入能帶來更多的視角、內容和方法，能極大拓展師生雙方的視野，提高師生的工作效率，從而促進師生互動，有利于構建更好的教學關系。但另一方面，它也可能造成師生對人工智能工具的過度依賴，消解雙方對教和學的責任，從而減少師生互動，有損于良好教學關系的建立。對教師而言，由于ChatGPT能替代傳統教師的日常工作（如批改作業），大幅度提升他們的工作效率，可能會造成他們過度使用技術工具，降低他們對學生應有的關注。對學生而言，相較于規模化教學場景，由于ChatGPT擁有人類知識的總體、極高的生成性心智水平、極快的反應速度，可以給予學生更具體、豐富和有針對性的回應，從而易導致學生轉向和人工智能互動，減少課堂中的師生交流［41］，進而影響有效教學關系的形成。

同樣值得重視的是ChatGPT對教師心理尤其是教學安全感的影響。師生教學關系的形成有著悠久歷史，教師也在和學生的交往中積累了豐富的教學經驗。由于ChatGPT問世不久，因此教師缺乏和類人機器智能進行互動的經驗，也更沒有將ChatGPT應用于教學領域并發揮其效能的經驗。這會極大影響教師教學安全感的建立。由于ChatGPT的背后是全人類的知識系統，因此它的認知能力會大大超過多數教師，其生成智慧的能力也會超越很多普通教師，這可能會導致教師和人工智能工具以及和學生的認知沖突，進而引起教師的不適，阻礙良好教學關系的建立。

（四）威脅教育和學術倫理的觀念及實踐

教育和學術倫理是高等教育教學和科研活動得以正常進行的重要保障。由于ChatGPT具有智慧特性，完成任務的速度和品質都非常高，意味著它會給高教領域的教育和學術倫理帶來各種實踐及理論挑戰。在理論方面，ChatGPT的應用會直接挑戰既有的倫理觀念，并可能引發部分教育和學術倫理觀念的重構。在新的技術革命背景下，學生如何使用ChatGPT等人工智能，人機協作是否存在邊界和限度，人機協作的成果在產權方面如何認定，使用過程的隱私如何保護，這些都是目前尚未達成共識且需要進一步討論并且逐步確立共識、形成規范的內容。典型實例如，學生使用ChatGPT生成論文的部分內容，究竟是一種需要禁止的學術不端行為，還是一種可以被接受的提高工作效率的人機協作方式，就值得各方進行充分討論。目前關于如何使用和對待ChatGPT，事實上處于極大爭議之中。盡管有不少高校限制或禁止學生使用ChatGPT［42］，但也有很多高校（如倫敦大學學院）鼓勵學生嘗試使用這一工具，并且給出了相應的操作細則以輔助學生。在科研發表上，盡管部分文章已經把ChatGPT列為合作者，但像Nature等雜志卻禁止此類行為［43］ ［44］。從歷史上看，每一項技術突破都容易導致倫理上的爭議：一方面新技術的普及會大大提升工作效率，但另一方面技術過度使用又會造成人們對技術的依賴并引發各種問題。在這些紛亂的爭議背后，核心問題依然是對技術過度使用后可能惰化人類思維、損害人的思維品性、矮化人的主體性的擔憂。

在實踐方面，傳統教育和學術倫理秩序的維護難度會進一步提升。學生利用ChatGPT生成內容，容易造成數據和隱私的泄露。ChatGPT可以完成各種高難度的認知任務，增加了學生考試作弊的便利性。高校考試常常采用論文考核，難以對學生進行過程性監管，也無從判斷學生究竟是否存在過度使用人工智能的情況。ChatGPT的智慧特性會使學生更容易在學術生產中投機取巧，助長各種學術不端行為，且在當下這種學術不端難以通過正常方式被檢測出來。例如：有研究發現，完全由ChatGPT完成的學術論文摘要已經能以假亂真，大概率躲過專業盲審評議［45］；而人機協作的產出理論上可以做到和完全由真人生成的結果無異。盡管現在也有機構在開發檢測人工智能生成文本的工具，但成本高昂，收效有限［46］ ［47］，且依然離不開其他檢測手段的協助。

三、對策和建議

ChatGPT出現以來在多方面對高等教育形成巨大挑戰。未來的高等教育發展不能回避這一新興的技術浪潮，而必須認真考慮如何更好地改變自身，學會與這一新的智慧形式并存，使它能更好為人服務。為此，高等教育必須順勢而為，有所為有所不為，重構新的教育生態。

（一）堅定教育培養思維的價值，聚焦通用思維能力、應對不確定性和社會風險意識的培養

第一，高等教育必須牢牢把握新技術浪潮下人的主體性地位的重要性。在新技術革命時代，雖然ChatGPT等人工智能可以部分替代人的工作，但這不意味著人的主體性地位的動搖。原因在于，ChatGPT雖有一定心智水平和任務處理能力，但它不具有人的自主意識，不能識別自己生成文本的價值，不會為自己的觀點辯護［48］，也不可能代替人去進行決策并為其后果負責。唯一能為人類決策后果負責的，不是ChatGPT的智慧形式，而是人類自身。弘揚人的主體性，維護人的尊嚴，依然是教育的基本命脈所在。對高等教育而言，要建立人的主體性，促進人的全面發展，學會創造美好生活，實現人的幸福，必然離不開思維的培養。過于依靠人工智能而不注重人的思維品性的形成，必然會導致人思維能力的退化，并最終威脅人的主體性的建立。

第二，由于人工智能會對未來社會發展中所需的思維能力形成一定的替代作用，并影響勞動力市場的就業崗位結構［49］，因此教育必須聚焦于更有通用性且不易被人工智能取代的思維技能的培養。從克服ChatGPT弱點以及回應未來社會需求考慮，應著重考慮批判性思維、倫理道德價值思維、創造性思維、提示語工程思維、決策思維和專業思維六大通用性思維能力的培養。這六種思維能力，在ChatGPT人工智能時代仍然重要，在不同的就業崗位中具有很強的通用性和可遷移性。高等教育要使學生為未來做好準備，就必須重視這六種思維能力的培養。

具體來看，批判性思維能幫助學生有效分析信息從而勘清謬誤、避免偏見，并形成理性判斷和自我反思能力，能有效回應ChatGPT不能辨認事實真假、有效邏輯推理能力欠缺、難以理解人類語言背景信息和模糊性特征的不足［50］。倫理道德價值思維能力是對各種事物、行為和觀念的社會和個體影響進行辨識、比較和判斷的能力，培養這一思維能力可以克服ChatGPT無法進行倫理價值判斷、容易生成歧見和偏視的缺陷。創造性思維是打破思維定勢，從新角度來考慮事情的思維能力。ChatGPT的語言概率算法機制［51］使其容易出現重復性內容［52］，不僅會削弱其原創力，也會導致它僅能提供框架建議但在內容細節展開方面后繼乏力［53］。因而教育必須把創造性思維培養作為核心任務。提示語工程［54］能力則是一種人機溝通能力，它體現了學習者確立任務目標、提煉整理信息、有效表達、判斷信息價值、生成創意等方面的綜合能力。ChatGPT生成內容的品質很大程度上受限于人輸入的提示語信息的品質，因此必須把提示語工程能力作為一種人工智能時代的新能力加以培養（在國外，提示語工程師已經逐漸成為一種很有競爭力的新職業）。另外，由于人工智能雖然能輔助人開展決策，但不能代替人進行決策并承擔后果，所以未來教育必須培養學生在復雜環境中的決策思維，使人能真正自主做出負責任的決定。同樣重要的是，人工智能時代專業思維能力的重要性不減反增，是決定人工智能產出質量的關鍵因素［55］。只有具備精深的專業知識和技能，才能減少或避免被人工智能誤導，最大化發揮人工智能的價值。

第三，由于新的人工智能技術熱潮可能會引發更多的不確定性和社會風險，所以高等教育必須培養學生應對不確定性和社會風險的意識［56］。傳統教育面向的是一種確定性，它針對的是已有的職業、行業和社會結構，教學中預設了明確的學習目標以及因果之間的明確關聯。這種教育模式雖然很有效，但卻容易把一個人“鎖定”在過去的、熟悉的認知和行為模式之中。在新的技術背景下，在高等教育社會性功能可能受到嚴重沖擊的未來，社會（包括高等教育系統自身）將會面臨更多的不確定性和結構性風險。對高等教育而言，這首先意味著自身需要做出結構性調整——例如改革專業結構使之更符合勞動力市場需求。然而，新技術浪潮帶來的種種社會影響本來就有增大不確定性乃至超越人類已有認知范圍之義，不可能通過事先的完美規劃加以避免。因而，在高教體系結構性調整外，更重要的是高教目標的調整。高等教育除了培養學生通用性能力、強化其就業適應力之外，更應加強培養學生應對不確定性和社會風險的意識和能力，包括：對不可預見性的理解；對風險的預估和積極準備［57］；不確定狀態下采取行動的意識［58］；對失敗的接納和包容［59］ ［60］；穩定積極的心態；等等。

（二）順應混合式課程趨勢，積極開展課程教學創新和質量把控

首先，在ChatGPT技術浪潮的沖擊下，高等教育領域的課程內容不再局限于傳統專家課程，高校必須正視ChatGPT生成性課程的出現及其價值，并把它作為促進學生學業成長和個人發展的必備內容。由于傳統的專家課程和ChatGPT生成的課程各有優劣，因此未來的課程構建不是以ChatGPT課程取代傳統課程，而是形成混合式課程結構，二者并行不悖，相互補充，共同助力學生成長。傳統的專家課程仍會在教育中占據重要地位，為學生提供具有權威性和統一性、更注重知識邏輯體系構建、更具有穩定性的學習內容。而ChatGPT生成課程則由學生和ChatGPT進行交互實時生成，更有動態性和豐富性，更適應學生的個別化學習需求。

其次，針對專家課程和ChatGPT生成課程各自的不足，應對二者采取不同的策略，分別進行調整和改革。對傳統的專家課程而言，不足在于其過度剛性的統一設計理念，易導致其不能滿足學生的個性化需求，影響學生的學習熱情和興趣。從結構上看，未來傳統專家課程要致力于打破過于統一標準的設計形式，在保證知識內容質量的同時，采用更為小型化、靈活化、模塊化、動態化的組織方式，以滿足學生的不同需求。從教學方法上看，傳統的專家課程應進行更多教學創新，改變過度聚焦學科理論知識、忽視生活情境的不足，采用問題化、跨學科化、真實性的教學改革理念，引導學生關注理論知識和生活世界的關聯，幫助學生發現知識的價值，并融入更多問題解決、表達和溝通元素，以培養學生的通用性思維能力以及對現實世界的理解和把握。

對ChatGPT生成的課程而言，最大缺陷在于其課程內容可能存在知識錯誤和各種偏見，品質難以把控，有可能對學生形成誤導，因此高校應充分預判這一類課程的實施風險。高校在充分鼓勵學生使用ChatGPT形成學習內容開展自學的同時，應當提供平臺或資源，為教師和學生如何使用ChatGPT生成課程、如何生產高品質的課程內容、如何檢驗課程的生成質量提供必要指導，同時應建立一定的ChatGPT課程內容品質的監控機制，以便讓ChatGPT生成的課程真正有效幫助學生。

（三）樹立“教師-學生-人工智能”三元協作教學觀念，并強化師生在教學中的責任意識

首先，高校師生應樹立“教師-學生-人工智能”三方協作的教學觀念。在新的人工智能背景下，教學不再像傳統定義中是由教師對學生進行有組織、有計劃地施加影響，而是教師、學生、人工智能三方交互作用的結果。在新的教學觀念中，ChatGPT的智慧特性使之不像傳統的計算機，只具備工具性功能，而是能主動生成新觀念新內容，并引導、組織、規劃甚至監督教學過程的開展。它不是可有可無，或者能被輕易替代的，而是教學共同體的重要成員，是能和師生一起良好協作、推動教學過程不斷開展的重要伙伴。無論教師還是學生，都應轉變對ChatGPT的認識，對新型教學關系的形成、新成員的出現和融入做好必要的心理準備和認知準備。

其次，強化高校師生的責任感以便形成更有效的師生互動形式。鑒于ChatGPT對師生互動可能造成的消極影響，教師和學生都必須認識到，人工智能的技術進步雖能提升人的工作效率并能給人帶來種種便利，但這并不意味著可以消解師生雙方在教育中的責任；恰恰相反，它要求師生以一種更有效的方式參與到與人工智能的協作中來，并能更加積極地承擔起彼此應有的責任和義務。對教師而言，要充分意識到ChatGPT提升工作效率時可能降低師生互動的風險，因此要給予學生更多的情感關照和認知支持。對學生而言，也需要意識到有效教學的開展亦離不開教師的在場，ChatGPT不能完全代替教師的功能。同時，學生更應充分意識到ChatGPT在高校專業教育應用中的先天缺陷。ChatGPT并非是針對某一特定任務進行專門訓練形成的，它是一種通用性智能，這會導致它在高教領域中與專業教育相關的任務完成表現上反而不佳。考慮到高等教育的專業教育特征，學生也必須意識到專業學習中教師角色必不可少，因而學生必須以一種更加積極的姿態投入到和教師的互動中，而不是過度依賴人工智能。

（四）凝聚共識并加強教育和學術倫理制度建設

由于ChatGPT對教育和學術倫理的現實威脅，首先，必須充分考慮到新技術革命背景下傳統學術倫理觀念可能發生變化這一現實。鑒于圍繞人工智能使用倫理產生的廣泛爭議，高校和社會各界應就ChatGPT使用的相關倫理問題（例如：教育中人機如何協作，人機協作是否存在邊界和限制，人機協作產品的產權如何認定，數據和隱私如何保護）進行廣泛討論，并在此基礎上形成相對統一的共識，以便為新的倫理實踐提供相關規范和指南。其次，應增加學術倫理教育，并采取措施防范可能的學術風險，增設相關內容或環節，教學生如何正確使用ChatGPT輔助學習，正確評估ChatGPT生成的各種結果，發揮ChatGPT的優勢以及規避可能面臨的風險，特別是要對學生進行學術規范教育。再者，應改革評價形式，增加紙筆作業考核，增加口試環節或過程性考核比重；強化考試紀律，加強對考試過程的監管，防止學生在考試中作弊。同時，教育行政部門應鼓勵高校使用ChatGPT檢測工具，并將其制度化，以督促學生遵守學術規范，誠信向學。

【參考文獻】

［1］Martindale，J.What is Google Bard？ Here’s How to Use This ChatGPT Rival［EB/OL］.[2023-05-11]. https：//www.digitaltrends.com/computing/how-to-use-google-bard/.

［2］OpenAI.GPT4［EB/OL］.[2023-03-15].https：//openai.com/research/gpt-4.

［3］Wodecki，B.Amazon Enters the Generative AI Race with Bedrock［EB/OL］.（2023-04-14）. https：//aibusiness.com/nlp/amazon-enters-the-generative-ai-race-with-bedrock.

［4］速途元宇宙研究院.百度“文心一言”首測：國內生成式AI什么水平？［EB/OL］.[2023-03-17]. https：//www.thepaper.cn/newsDetail_forward_22336213？commTag=true.

［5］黃心怡.阿里版ChatGPT“通義千問”正式官宣！釘釘、天貓精靈率先接入 吉利、奇瑞、OPPO等將接入開發企業專屬GPT［EB/OL］.[2023-04-11].https：//www.cls.cn/detail/1319003.

［6］李俊.復旦邱錫鵬：中國版ChatGPT“火”了之后，MOSS接下來要拼的是“算力”［EB/OL］.[2023-03-10]. https：//www.thepaper.cn/newsDetail_forward_22213894.

［7］Gates， B. The Age of AI has Begun［EB/AL］. [2023-03-21].https：//www.gatesnotes.com/The-Age-of-AI-Has-Begun.

［8］Open Culture.Noam Chomsky on ChatGPT： It’s “Basically High-Tech Plagiarism” and “a Way of Avoiding Learning”［EB/OL］.[2023-02-10].https：//www.openculture.com/2023/02/noam-chomsky-on-chatgpt.html.

［9］Bender E M， Gebru T， McMillan-Major A， et al. On the Dangers of Stochastic Parrots： Can Language Models Be Too Big？［C］//Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness， Accountability， and Transparency， 2021： 610-623.

［10］Future of Life Institute.Pause Giant AI Experiments： An Open Letter［EB/OL］. [2023-03-22]. https：//futureoflife.org/open-letter/pause-giant-ai-experiments/.

［11］王吉偉.從ChatGPT數據泄露事件，看組織安全穩定自動化的重要性［EB/OL］.[2023-04-11]. https：//www.thepaper.cn/newsDetail_forward_22632495.

［12］駐意大利共和國大使館經濟商務處.ChatGPT因隱私問題在意大利被禁止［EB/OL］. [2023-04-01]. http：//it.mofcom.gov.cn/article/jmxw/202304/20230403402426.shtml.

［13］Nelson，Jason.AI Fears Grow as Germany， France， Sweden， and Canada Voice Concerns［EB/OL］. [2023-04-05]. https：//decrypt.co/125540/ai-artificial-intelligence-national-bans-laws/.

［14］新華網.國家互聯網信息辦公室關于《生成式人工智能服務管理辦法（征求意見稿）》公開征求意見的通知［EB/OL］.（2023-04-11）. http：//www.news.cn/politics/2023-04/11/c_1129511663.htm.

［15］García-Penatlvo， F. J. The Perception of Artificial Intelligence in eEucational Contexts After the Launch of ChatGPT： Disruption or Panic？ ［EB/OL］.[2023-02-20].https：//doi.org/10.14201/eks.31279.

［16］Deshpande，Rhea. UCL Says It Will ‘Support’ Students in Using ChatGPT for Uni Work Rather than Banning It［EB/OL］.（2023-03-06）. https：//thetab.com/uk/london/2023/03/06/ucl-says-it-will-support-students-in-using-chatgpt-for-uni-work-rather-than-banning-it-49939.

［17］UK News. Pupils Studying International Baccalaureate Can Use ChatGPT in Essays［EB/OL］. （2023-02-27）. https：//guernseypress.com/news/uk-news/2023/02/27/pupils-studying-international-baccalaureate-can-use-chatgpt-in-essays/.

［18］Zhang， B. Preparing Educators and Students for ChatGPT and AI Technology in Higher Education： Benefits， Limitations， Strategies， and Implications of ChatGPT amp; AI Technologies［EB/OL］. （2023-02-08）. https：//www.researchgate.net/profile/Bo-Zhang-376/publication/367380845_Preparing_Educators_and_Students_for_ChatGPT_and_AI_Technology_in_Higher_EducationBenefits_Limitations_Strategies_and_Implications_of_ChatGPT_AI_Technologies/links/63d06849e922c50e99bd4d09/Preparing-Educators-and-Students-for-ChatGPT-and-AI-Technology-in-Higher-EducationBenefits-Limitations-Strategies-and-Implications-of-ChatGPT-AI-Technologies.pdf.

［19］Shen-Berro， J. New York City Schools Blocked ChatGPT. Here’s What Other Large Districts are Doing［EB/OL］. （2022-01-07）. https：//www.chalkbeat.org/2023/1/6/23543039/chatgpt-school-districts-ban-block-artificial-intelligence-open-ai.

［20］OpenAI.Better Language Models and Their Implications［EB/OL］.（2020-01-15）.https：//openai.com/research/better-language-models.

［21］Awan-Ur-Rahman.What is Artificial Neural Network and How It Mimics the Human Brain？［EB/OL］.（2019-11-18）. https：//medium.com/analytics-vidhya/what-is-artificial-neural-network-and-how-it-mimics-the-human-brain-f92c45564e20.

［22］OpenAI. Improving Language Understanding with Unsupervised Learning［EB/OL］. （2018-06-11）.https：//openai.com/research/language-unsupervised.

［23］郭瑞東.ChatGPT為啥那么牛？語言模型足夠大就會涌現出新能力［EB/OL］.（2023-01-08）. https：//www.thepaper.cn/newsDetail_forward_21471230.

［24］Kosinski， M. Theory of Mind May Have Spontaneously Emerged in Large Language Models［EB/OL］. （2023-02-04）. https：//doi.org/10.48550/arXiv.2302.02083.

［25］Webb，T.，Holyoak，K.，Lu， X. Emergent Analogical Reasoning in Large Language Models［EB/OL］.（2023-03-24）. https：//doi.org/10.48550/arXiv.2212.09196.

［26］李強，戈艷霞，鄭路.壯大中產階層與大學生技能匹配問題研究［J］.江蘇行政學院學報，2017（02）：62-67.

［27］de Winter， J. C. F." Can ChatGPT Pass High School Exams on English Language Comprehension？ ［EB/OL］. （2023-02-10）. https：//www.researchgate.net/profile/Joost-De-Winter/publication/366659237_Can_ChatGPT_pass_high_school_exams_on_English_Language_Comprehension/links/63b9c3fcc3c99660ebd8847c/Can-ChatGPT-pass-high-school-exams-on-English-Language-Comprehension.pdf.

［28］Kung， T. H.， Cheatham， M.， Medinilla， A et al. Performance of ChatGPT on USMLE： Potential for AI-Assisted Medical Education Using Large Language Models［EB/OL］. （2023-01-10）.https：//doi.org/10.1101/2022.12.19.22283643.

［29］Choi， J. H.， Kristin E.， Monahan， A.， et al. ChatGPT Goes to Law School" ［EB/OL］.（2023-01-23）. http：//dx.doi.org/10.2139/ssrn.4335905.

［30］Aydn， .， Karaarslan， E. OpenAI ChatGPT Generated Literature Review： Digital Twin in Healthcare［EB/OL］. （2022-12-20）. http：//acikerisim.mu.edu.tr/xmlui/bitstream/handle/20.500.12809/10483/Omer.pdf？sequence=1.

［31］Jeblick， K.， Schachtner， B.， Dexl， J.， et al. ChatGPT Makes Medicine Easy to Swallow： An Exploratory Case Study on Simplified Radiology Reports［EB/OL］. （2023-02-10）.https：//arxiv.org/pdf/2212.14882.

［32］Mellon， J.， Bailey， J.， Scott， R.， et al. Does GPT-3 Know What the Most Important Issue is？ Using Large Language Models to Code Open-Text Social Survey Responses At Scale［EB/OL］. （2022-12-22）. http：//dx.doi.org/10.2139/ssrn.4310154.

［33］Wang，B.ChatGPT Causes White Collar Job Loss and Robots Cause Blue Collar Job Loss［EB/OL］.（2023-04-06）. https：//www.nextbigfuture.com/2023/04/1000-business-leaders-confirm-chatgpt-will-cause-job-loss-and-layoffs.html.

［34］Lindqwister，L.Artificial Intelligence Blamed for 500 Job Cuts at Dropbox［EB/OL］.（2023-04-27）.https：//sfstandard.com/technology/dropbox-layoffs-artificial-intelligence-superpowers-blamed-for-500-job-cuts/.

［35］ResumeBuilder.1 in 4 Companies Have Already Replaced Workers with ChatGPT［EB/OL］.（2023-02-27）. https：//www.resumebuilder.com/1-in-4-companies-have-already-replaced-workers-with-chatgpt/#：～：text=In%20February%2C%20ResumeBuilder.com%20surveyed，ChatGPT%20say%20it's%20replaced%20workers.

［36］Goldman Sachs.Generative AI Could Raise Global GDP by 7%［EB/OL］. （2023-04-05）.https：//www.goldmansachs.com/intelligence/pages/generative-ai-could-raise-global-gdp-by-7-percent.html.

［37］量子位.ChatGPT別來沾邊！好萊塢編劇拒絕“給AI打工”，集體罷工抗議［EB/OL］. （2023-05-06）. https：//cloud.tencent.com/developer/article/2280307.

［38］韓莉，佟志勇，林靖.互聯網+人工智能對高等教育影響初探［J］.中國軟科學，2021（S1）：127-130+139.

［39］Li， H.， Du， X. Confronting Cultural Challenges When Restructuring the Teacher-Student Relationship in A Chinese Context［M］// Kirkebk， X. Du， A. Jensen. Teaching and Learning Culture： Negotiating the Context. Rotterdam： Sense Publisher， 2013：79-94.

［40］王果，李建華.人工智能時代“他-我”師生關系的建構——在教育性對話中深化責任、關懷和人格感召［J］.中國教育學刊， 2021， 339（07）：40-44.

［41］CambriLearn. The Impact of ChatGPT on Education［EB/OL］. （2023-01-25）. https：//cambrilearn.com/blog/impact-chatgpt-education.

［42］韓星童.港大禁用ChatGPT等AI工具，為全港大學首例［EB/OL］.（2023-02-18）. https：//www.thepaper.cn/newsDetail_forward_21956092.

［43］機器之心.Nature立新規：ChatGPT等大模型不可以成為作者［EB/OL］.（2023-01-29）. https：//www.thepaper.cn/newsDetail_forward_21703295.

［44］Chris Stokel-Walker， C.ChatGPT Listed as Author on Research Papers： Many Scientists Disapprove［EB/OL］.（2023-01-18）. https：//www.nature.com/articles/d41586-023-00107-z.

［45］Gao， C. A.， Howard， F. M.， Markov， N. S.， et al. Comparing Scientific Abstracts Generated by ChatGPT to Original Abstracts Using an Artificial Intelligence Output Detector， Plagiarism Detector， and Blinded Human Reviewers［EB/OL］. （2022-12-26）." https：//doi.org/10.1101/2022.12.23.521610.

［46］Palmer， K. LibGuides： AI in the Classroom： Chatbot-Proof Assignments［EB/OL］. （2022-12-29）." https：//libguides.butler.edu/ai-in-the-classroom/chatbot-proof-assignments.

［47］Cotton， D.， Cotton， P.， Shipway， J. R. Chatting and Cheating： Ensuring Academic Integrity in the Era of ChatGPT［EB/OL］. （2023-01-10）. https：//doi.org/10.35542/osf.io/mrz8h.

［48］Hirsh-Pasek， K.， Blinkoff， E. ChatGPT： Educational Friend or Foe？ ［EB/OL］. （2023-01-09）. https：//www.brookings.edu/blog/education-plus-development/2023/01/09/chatgpt-educational-friend-or-foe/.

［49］劉湘麗.人工智能時代的工作變化、能力需求與培養［J］. 新疆師范大學學報（哲學社會科學版）， 2020（04）：1-12.

［50］（美）蓋瑞·馬庫斯，歐內斯特·戴維斯.如何創造可信的AI［M］.龍志勇，譯.杭州：浙江教育出版社，2020：98-108.

［51］JarodYv. ChatGPT模型采樣算法詳解［EB/OL］.（2023-02-17）.https：//blog.csdn.net/jarodyv/article/details/128994176.

［52］Kitamura， F. ChatGPT Is Shaping the Future of Medical Writing but Still Requires Human Judgment. ［EB/OL］. （2023-02-02）. https：//doi.org/10.1148/radiol.230171.

［53］Mitrovi， S.， Andreoletti， D.， Ayoub， O. ChatGPT or Human？ Detect and Explain. Explaining Decisions of Machine Learning Model for Detecting Short ChatGPT-generated Text［EB/OL］. （2023-01-29）. https：//doi.org/10.48550/arXiv.2301.13852.

［54］White， J.， Fu， Q.， Hays， S.， et al. A Prompt Pattern Catalog to Enhance Prompt Engineering with Chatgpt ［EB/OL］.（2023-02-21）. https：//doi.org/10.48550/arXiv.2302.11382.

［55］Dowling，M.，Lucey，B. ChatGPT for （Finance） Research： The Bananarama Conjecture［EB/OL］. （2023-02-12）.https：//www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1544612

323000363.

［56］Government Technology.Preparing Students for Their Uncertain Futures［EB/OL］. （2019-06-10）.https：//www.govtech.com/education/k-12/preparing-students-for-their-uncertain-futures.html.

［57］Torgersen，G.Teaching the Unknown： How to Prepare Students for Uncertainty［EB/OL］.（2023-02-17）.https：//www.timeshighereducation.com/campus/teaching-unknown-how-prepare-students-uncertainty.

［58］Education Services Australia.Preparing Today's Learners for Uncertainty［EB/OL］.（2023-04-01）.https：//myfuture.edu.au/docs/default-source/insights/preparing-todays-learners-for-uncertainty.pdf.

［59］Hancock，J.，Rogers，M.，Pollard，S.Improving Uncertainty Tolerance in Medical Students： A Scoping Review［J］.Medical Education， 2022，56（12）：1163-1173.

［60］Shepherd， L.， Gauld， R.， Cristancho， S. M.， et al. Journey into Uncertainty： Medical Students' Experiences and Perceptions of Failure［J］. Medical Education， 2020， 54（09）： 843-850.

基金項目： 全國教育科學“十三五”規劃2019年度教育部重點課題“一流本科教育戰略下的‘通專融合’問題研究”（DIA190399）。

The Characteristics of Wisdom Generation of ChatGPTand Its Challenges to Higher Education

Li Huichun

Abstract： The advent of ChatGPT has led a new wave of technology upsurge around the world， causing huge social controversy and having a severe impact on higher education. ChatGPT has new characteristics of intelligence generation： it simulates the neural network structure of human brain on the basis of technology; it is highly similar to human work in operation， and forms a general reasoning ability and functional breakthrough. Its challenge to higher education lies in endangering the exertion of educational and social values in the field of higher education， challenging the existing curriculum system in colleges and universities， increasing the risk of curriculum operation， and increasing the complexity and uncertainty of teaching relations，threatening the concept and practice of education and academic ethics. The countermeasures include： strengthening the value of cultivating thinking in education， focusing on the cultivation of general thinking ability and awareness of dealing with uncertainty and social risks; actively carrying out curriculum teaching innovation and quality control in accordance with the trend of mixed curriculum; constructing the ternary cooperative pedagogical concept of \"teacher-student-artificial intelligence\"， strengthening the sense of responsibility of teachers and students in teaching， building consensus and strengthening the construction of education and academic ethics system.

Key words： ChatGPT; artificial intelligence; wisdom generation; higher education

（責任編輯 肖地生）