卷首语 | 当数字智能逼近专属于人类的思考力
由于数字技术、模型与算法突飞猛进，机器所能分担的劳动已经从体力延伸到脑力。过去的机器都很“机械”，它总是不知疲倦地用蛮力计算来完成指令。ChatGPT的出现改变了这一点，它不仅是在模仿人类自然语言的基础上“预测下一个词”，从而实现遣词造句，更是在输入和输出的交互中展现出某种原本只有人类才有的灵气。
对许多人而言，“智能”上的压迫感扑面而来。OpenAI联合创始人兼首席科学家伊利亚·苏茨克维尔（Ilya Sutskever）曾说，如果你能高效压缩信息，你一定已经得到知识。压缩，可以被理解为某种认知维度的升级，“概括”和“凝练”是其近义词。有专家声称，从GPT-3开始，它“封装了世界上所有知识”，但不是以机械的、索引的方式，而是在吸收知识的同时能持续地提高语言模型能力，从而更好地吸收更多知识。要是确如其言，意味着ChatGPT的成功不仅在于海量数据的吞吐，还在于对信息的“学习”能力上实现了突破。虽然这个过程目前还不能等同于人类的“思考”，但恐怕机器智能的进化已经开启。
当AI不断进化，它将越来越便利地为人所用，乃至成为教育和学习离不开的重要工具，教育界对此喜忧参半。一方面，这有望提升教学质量与效率、重构教学过程，使空前优质的教学资源惠及所有人。另一方面，如何确保人类年轻一代的心智不会因为智能外包工具的日益发达而不断退化？当今的教师自己在学生时代很少借助信息技术，更不用说其心智塑造的过程中有AI参与其中。然而未来的学生可能从上学第一天开始就与AI共存了。
在对大学生学习的观察研究中，我们已经发现一些令人担忧的习气。由于教育中很少展现知识的整体性和系统性，关键词和数据库便成了学生写文章的“法宝”，“查重工具”有时又从反面提供了掩护。写作过程如同把信息重新描述、整理、排列、组合，但是不必苛求理解和体会，尤其不做判断。学生喜欢量化研究，因为数据会自动替我们算出正误判断，只要照着数据结果去描述就能得到结论。否则，“结论”就成了整篇文章最难写的部分，因为找不到什么可以作为归结的东西。或许是在学分绩点竞争的压力和工具便利的诱惑之下，聪明的大学生使自己像机器一样学习和写作——不是机器模仿人，而是人在受教育过程中刻意把自己当机器一样运用。看起来他高效地完成了学习任务，却轻易地略过了思考和辨析。
真正的思考意味着使自己沉浸其中，一步步推理因果，开启创新之旅；思考还意味着对研究正心诚意，排除自相矛盾，接受预料之外的结果。思考的成果可能并不存在于现成的范畴和理论之中，作者不得不搜肠刮肚，苦思冥想，以便找到最贴切的表达方式，设法运用恰当的语汇来论证与建构，将前所未见的成果贡献于学界。学生在这个过程中练习严密的逻辑推理，调动自己的学术积累，仔细比较甄别，形成观点，做出判断，再欣然拆改原有的认知模式。这一过程即便不能达成创新，他也将体会到由学习和思考所带来的心智增扩、豁然通达的快乐。
以自然语言为界面的人工智能横空出世，促使我们深思什么才是专属于人类的思考力。如果学校里充斥着以学业表现为宗旨的评价体系，“自我负责”的大学生很容易变成表面上勤劳却实质上“不走心”的伪学习家和毫无价值的论文生成工具。纯粹增殖生产力的训练会使人身心萎缩、劳而无获，直至完全失去内在驱动力。如果我们的教育目标和评价导向都只照顾工具性学习，那么在日益进化的机器面前，所谓“人力资本”还有多少意义？
在数字智能时代，必须让大学生领悟到对人类理性的非工具性运用，体会到学习真正的快乐。如何认识、呵护、培育这种专属于人类的才智与德性，目前还没有成为大学教育的中心问题，却将是未来成败攸关的大事。
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供稿 | 陆 一
排版 | 林传舜
审核 | 方士心