當標准答案崩塌,中國教育正面臨壹場大考
很多人可能會想，相對於老人刷的各種亂柒八糟的短視頻，各種來路不明的坊間八卦、毒雞湯，AI要靠譜多了。
問題是，我們可能知道AI會出幻覺，老人們卻更加容易信任和依賴AI。相比搜索引擎，AI實在太直給了。它把海量的信息揉碎、消化、組合，用壹種極度流暢、篤定、沒有壹絲猶豫的專家口吻，直接把答案喂給用戶。這時如果沒有質疑的思維去復核和追問，這種直截了當的方式很容易讓人誤以為它無所不知，能夠提供壹切標准答案。
搜索引擎會被競價排名、營銷號“污染”，輸出不實信息，這已經是廣為人知的事情。但很多人被AI誤導，往往並不是人們刻意為之，而是“AI自己在編造”。
技術原理上，大語言模型的底層邏輯是“概率預測”，它根據互聯網上已有的巨量信息，字詞聯用的概率，推測接下來用什麼詞最符合人類的語言習慣。它追求的是“符合概率、說得像人話”，而不是“內容百分之百真實”。這種“壹本正經胡說八道”比營銷號更具迷惑性。
AI與生俱來的信息幻覺，遇上圍繞著“唯壹權威信息”和“標准答案”構建起來的社會心理模式，結果是災難性的。“毒蘑菇”就是壹個典型的例子。
03
這正是我想說的。在面對AI直給出的答案時，我們要留壹份質疑的精神。
對於AI給出的回答，我們可以看信息的來源，尋找證據鏈，多問壹句“為什麼？”“你是怎麼得出這個結論的？”“給個鏈接”； 再比如根據常識檢驗邏輯漏洞，如果壹個AI給出的北半球6月份旅行攻略是看完日落後17點回程，那你至少要多問壹句，這是誰家的太陽，夏天17點就落山？
另壹個很重要的點在於交叉驗證，對比多個來源的信息。如果AI說有壹個航班，就去航空公司網站上看看，這時候你很可能會發現航班在兩年前就停了，這不是AI故意撒謊，它被訓練時用的就是歷史數據。
更重要的是如何定位AI：我們需要把AI信息放在輔助的地位，真正處於核心地位的是你這個人，要基於你對信息的判斷和你的理性，由你自己來做決策，而不是由AI代你做決定，更不能壹旦出了問題就把責任推給不能擔責的AI。
當我們講段子時，我們會說，將來AI不能代替的是需要坐牢擔責任的工作，那麼憑什麼在日常生活中，壹旦出了錯就嚷嚷“AI說的”呢？
這種批判性思維，早該在每個人的學生時代、在接受正規教育的時候就培養出來了。遺憾的是，正如我上面所說，我們的教育尤其缺乏的就是這種批評性思維的培養。
以歷史教學為例，學生相信的是“存在著壹個真實的歷史”，相信自己要做的就是背誦“哪壹年發生了什麼事”，而不是“圍繞這件事有伍個不同的歷史記錄，哪個更可靠？”“這壹年這件事為什麼會發生？有沒有可能不發生？ 有哪些推動因素？不同的人們做了哪些不同的選擇？”
後壹種方式全是提問，前壹種方式則全是陳述。這可能是兩種教育方式最大的區別。
傳統課堂上，提問的權力往往是屬於老師的，教學追求的是“消滅問題”，壹堂好課意味著學生不再有疑問。而新的教學方式則提出“問題比答案更重要”，學生提問，意味著他對教學的內容有所思考，用自己的方式加工整理了獲得的信息而不是被動接收，希望通過自己的邏輯推演去探索不同的邊界。
是的，精准、有邏輯、有創意地向AI提問，正是現在這個時代最需要的技巧。
如何處理AI給出的信息，如何提問讓AI給出你要的信息，這是給當下教育提出的巨大挑戰。
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已經有 1 人參與評論了, 我也來說幾句吧
問題是，我們可能知道AI會出幻覺，老人們卻更加容易信任和依賴AI。相比搜索引擎，AI實在太直給了。它把海量的信息揉碎、消化、組合，用壹種極度流暢、篤定、沒有壹絲猶豫的專家口吻，直接把答案喂給用戶。這時如果沒有質疑的思維去復核和追問，這種直截了當的方式很容易讓人誤以為它無所不知，能夠提供壹切標准答案。
搜索引擎會被競價排名、營銷號“污染”，輸出不實信息，這已經是廣為人知的事情。但很多人被AI誤導，往往並不是人們刻意為之，而是“AI自己在編造”。
技術原理上，大語言模型的底層邏輯是“概率預測”，它根據互聯網上已有的巨量信息，字詞聯用的概率，推測接下來用什麼詞最符合人類的語言習慣。它追求的是“符合概率、說得像人話”，而不是“內容百分之百真實”。這種“壹本正經胡說八道”比營銷號更具迷惑性。
AI與生俱來的信息幻覺，遇上圍繞著“唯壹權威信息”和“標准答案”構建起來的社會心理模式，結果是災難性的。“毒蘑菇”就是壹個典型的例子。
03
這正是我想說的。在面對AI直給出的答案時，我們要留壹份質疑的精神。
對於AI給出的回答，我們可以看信息的來源，尋找證據鏈，多問壹句“為什麼？”“你是怎麼得出這個結論的？”“給個鏈接”； 再比如根據常識檢驗邏輯漏洞，如果壹個AI給出的北半球6月份旅行攻略是看完日落後17點回程，那你至少要多問壹句，這是誰家的太陽，夏天17點就落山？
另壹個很重要的點在於交叉驗證，對比多個來源的信息。如果AI說有壹個航班，就去航空公司網站上看看，這時候你很可能會發現航班在兩年前就停了，這不是AI故意撒謊，它被訓練時用的就是歷史數據。
更重要的是如何定位AI：我們需要把AI信息放在輔助的地位，真正處於核心地位的是你這個人，要基於你對信息的判斷和你的理性，由你自己來做決策，而不是由AI代你做決定，更不能壹旦出了問題就把責任推給不能擔責的AI。
當我們講段子時，我們會說，將來AI不能代替的是需要坐牢擔責任的工作，那麼憑什麼在日常生活中，壹旦出了錯就嚷嚷“AI說的”呢？
這種批判性思維，早該在每個人的學生時代、在接受正規教育的時候就培養出來了。遺憾的是，正如我上面所說，我們的教育尤其缺乏的就是這種批評性思維的培養。
以歷史教學為例，學生相信的是“存在著壹個真實的歷史”，相信自己要做的就是背誦“哪壹年發生了什麼事”，而不是“圍繞這件事有伍個不同的歷史記錄，哪個更可靠？”“這壹年這件事為什麼會發生？有沒有可能不發生？ 有哪些推動因素？不同的人們做了哪些不同的選擇？”
後壹種方式全是提問，前壹種方式則全是陳述。這可能是兩種教育方式最大的區別。
傳統課堂上，提問的權力往往是屬於老師的，教學追求的是“消滅問題”，壹堂好課意味著學生不再有疑問。而新的教學方式則提出“問題比答案更重要”，學生提問，意味著他對教學的內容有所思考，用自己的方式加工整理了獲得的信息而不是被動接收，希望通過自己的邏輯推演去探索不同的邊界。
是的，精准、有邏輯、有創意地向AI提問，正是現在這個時代最需要的技巧。
如何處理AI給出的信息，如何提問讓AI給出你要的信息，這是給當下教育提出的巨大挑戰。
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