生成式人工智能何以、以何生成教育

[摘 要] 面對(duì)ChatGPT等生成式人工智能技術(shù)給教育帶來(lái)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，現(xiàn)有研究存在不同的理解，甚至相互抵牾，根源在于對(duì)應(yīng)然與實(shí)然關(guān)系的混淆。從應(yīng)然角度而言，基于人技共生的內(nèi)在邏輯，認(rèn)為生成式人工智能具有“生成”新教育的可能性。從實(shí)然角度而言，存在三大矛盾觀點(diǎn)：生成式人工智能為何“生成”教育——“提質(zhì)增效”抑或“全人發(fā)展”？生成式人工智能何時(shí)“生成”教育——“進(jìn)行時(shí)”還是“將來(lái)時(shí)”？生成式人工智能如何“生成”教育——“教育要素”或是“工具手段”？以此為切入點(diǎn)，剖析其內(nèi)在邏輯，有助于構(gòu)建具有時(shí)代特色和本土意蘊(yùn)的中國(guó)教育學(xué)自主知識(shí)體系。

[關(guān)鍵詞] 生成式人工智能； 應(yīng)然與實(shí)然； 工具理性與價(jià)值理性； 歷時(shí)性變革與即時(shí)性變革； 道德主體

[中圖分類(lèi)號(hào)] G434 [文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A

[作者簡(jiǎn)介] 鐘柏昌（1978—），男，江西宜豐人。教授，博士，主要從事跨學(xué)科教育、創(chuàng)客教育、人工智能教育研究。E-mail：zhongbc@163.com。

一、研究緣起：生成式人工智能發(fā)展的應(yīng)然與實(shí)然關(guān)系

2022年11月，生成式人工智能系統(tǒng)ChatGPT正式發(fā)布后，迅速成為全世界關(guān)注的焦點(diǎn)。得益于強(qiáng)大的文本生成功能，這些生成式人工智能系統(tǒng)在自動(dòng)答題、論文撰寫(xiě)、代碼編寫(xiě)等方面表現(xiàn)出強(qiáng)勁優(yōu)勢(shì)，由此引發(fā)了學(xué)界對(duì)未來(lái)教育變革的討論。然而，由于理論視角與研究背景存在差異，不同學(xué)者觀點(diǎn)意見(jiàn)相左，甚至相互抵牾，亟須做進(jìn)一步梳理和澄清。

對(duì)事物的正確認(rèn)知需要統(tǒng)籌把握事物的應(yīng)然與實(shí)然，既不可純粹混同，也不可完全割裂，生成式人工智能亦是如此。當(dāng)前，學(xué)界觀點(diǎn)分歧的根本原因在于應(yīng)然與實(shí)然關(guān)系的混淆：如果用理想狀態(tài)的應(yīng)然暢想未來(lái)，就會(huì)過(guò)于“神化”生成式人工智能的功能屬性，賦予人工智能諸多理想化的智能教育光環(huán)，甚至在缺少實(shí)踐與實(shí)證的基礎(chǔ)上開(kāi)展宏大的“子虛烏有”式的教育倫理批判。相反，如果用實(shí)然否定應(yīng)然，就會(huì)局限于傳統(tǒng)技術(shù)認(rèn)知，忽視新技術(shù)背后的運(yùn)行邏輯與原理，放大當(dāng)前的技術(shù)缺陷而否認(rèn)未來(lái)的發(fā)展?jié)摿?。?duì)于生成式人工智能而言，它的應(yīng)然之勢(shì)就是生成式人工智能技術(shù)發(fā)展的終極樣態(tài)，其具備強(qiáng)人工智能的所有特征，具有高度成熟的文本生成以及自然語(yǔ)言交互能力，能夠像人類(lèi)一樣思考；它的實(shí)然之態(tài)是指生成式人工智能技術(shù)發(fā)展的當(dāng)前樣態(tài)，其在文本生成與自然語(yǔ)言交互方面表現(xiàn)出一定優(yōu)勢(shì)，雖然具有部分強(qiáng)人工智能特征，但是也存在諸多局限，包括有限的理解、訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在偏差、創(chuàng)造力不足、產(chǎn)生和傳播錯(cuò)誤信息與泄露隱私等問(wèn)題，并且它目前只能回答問(wèn)題，不具備質(zhì)疑和提出問(wèn)題的能力。事實(shí)上，事物的理想狀態(tài)使得實(shí)然狀態(tài)的改善成為必要與可能，生成式人工智能正處于快速迭代的過(guò)程之中，甚至呈現(xiàn)出摩爾定律之態(tài)，GPT-4o的發(fā)布更是體現(xiàn)了生成式人工智能技術(shù)的飛躍式提升?；诖?，本文首先從應(yīng)然角度梳理了人技共生的內(nèi)在邏輯，確立了生成式人工智能何以可能“生成”教育；其次，本文從實(shí)然角度分析了現(xiàn)有研究的觀點(diǎn)，依次探討了生成式人工智能為何、何時(shí)以及如何“生成”教育的路徑爭(zhēng)議，總結(jié)生成式人工智能“生成”教育的價(jià)值、進(jìn)度與角色，以期為我國(guó)教育領(lǐng)域有效應(yīng)對(duì)生成式人工智能的機(jī)遇與挑戰(zhàn)提供重要依據(jù)。

二、人技共生：生成式人工智能何以可能“生成”教育

作為生成式人工智能的關(guān)鍵技術(shù)，大語(yǔ)言模型具有復(fù)雜的算法結(jié)構(gòu)和龐大的數(shù)據(jù)參量，在文本、圖像、視頻生成等方面一度逼近人類(lèi)智能的表現(xiàn)。在此背景下，有必要分析和比較人類(lèi)認(rèn)識(shí)和技術(shù)涌現(xiàn)的“發(fā)生”過(guò)程，把握人技共生的內(nèi)在邏輯，確立生成式人工智能“生成”教育的應(yīng)然之勢(shì)。

（一）人類(lèi)認(rèn)識(shí)的發(fā)生邏輯：知識(shí)與思維的相互作用

思維活動(dòng)貫穿于人類(lèi)學(xué)習(xí)活動(dòng)的始終，思維能力是人類(lèi)學(xué)習(xí)能力的核心[1]。鑒于學(xué)習(xí)發(fā)生本身就是認(rèn)識(shí)發(fā)生的過(guò)程，哲學(xué)認(rèn)識(shí)論能為思維活動(dòng)的發(fā)生機(jī)制提供內(nèi)在的學(xué)理依據(jù)。根據(jù)皮亞杰的發(fā)生認(rèn)識(shí)論，知識(shí)與思維具有內(nèi)在一致性，“邏輯數(shù)學(xué)范疇”和“物理范疇”的協(xié)同運(yùn)作可以為知識(shí)發(fā)生或思維過(guò)程提供具體的哲學(xué)解釋[2]。前者是主體作用于客體的動(dòng)作經(jīng)抽象而產(chǎn)生并存在于頭腦中的用以轉(zhuǎn)換、解釋知識(shí)的邏輯（內(nèi)化的邏輯結(jié)構(gòu)），后者則是主體把自身的邏輯數(shù)學(xué)范疇?wèi)?yīng)用于客體的結(jié)果（外化的知識(shí)），由此構(gòu)成了“內(nèi)化—外化”雙向建構(gòu)的認(rèn)知發(fā)生過(guò)程[3]。以此為關(guān)照，在認(rèn)識(shí)發(fā)生的過(guò)程中，運(yùn)行的思維以各種邏輯范疇的形式展現(xiàn)，在思維發(fā)生的那個(gè)當(dāng)下所顯現(xiàn)出來(lái)的邏輯結(jié)構(gòu)就是思維結(jié)構(gòu)，而在知識(shí)發(fā)生的當(dāng)下的邏輯數(shù)學(xué)運(yùn)演導(dǎo)致了知識(shí)結(jié)構(gòu)的變化[4]。由此，作為認(rèn)識(shí)發(fā)生的先行條件，主體的思維過(guò)程（結(jié)構(gòu)）對(duì)于人的認(rèn)識(shí)發(fā)生至關(guān)重要。

在學(xué)習(xí)活動(dòng)中，思維會(huì)表現(xiàn)出不同的層次。澳大利亞教育心理學(xué)家彼格斯提出的SOLO模型（Structure of the Observed Learning Outcome），從結(jié)構(gòu)層面對(duì)思維進(jìn)行低階和高階的區(qū)分，由簡(jiǎn)到繁分別為（1）前結(jié)構(gòu)：學(xué)習(xí)者思維混亂，不明白問(wèn)題就直接解答；（2）單一結(jié)構(gòu)：學(xué)習(xí)者只能聯(lián)系單個(gè)素材解決問(wèn)題，解答缺乏一致性；（3）多點(diǎn)結(jié)構(gòu)：學(xué)習(xí)者能聯(lián)系多個(gè)有限且孤立的素材解決問(wèn)題，但是解答不完整；（4）關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)：對(duì)應(yīng)多點(diǎn)對(duì)單點(diǎn)的結(jié)構(gòu)，學(xué)習(xí)者可利用問(wèn)題線索以及素材之間的相互關(guān)系解決問(wèn)題，但是受限于具體經(jīng)驗(yàn)和特定情境；（5）抽象擴(kuò)展結(jié)構(gòu)：對(duì)應(yīng)多點(diǎn)對(duì)多點(diǎn)的思維結(jié)構(gòu)，學(xué)習(xí)者可利用問(wèn)題線索以及素材之間的相互關(guān)系對(duì)知識(shí)進(jìn)行概括并發(fā)生學(xué)習(xí)遷移[5]。在上述五種思維結(jié)構(gòu)中，從前結(jié)構(gòu)到多點(diǎn)結(jié)構(gòu)主要反映學(xué)生思維水平的量變，從多點(diǎn)結(jié)構(gòu)到關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)主要反映學(xué)生思維水平的質(zhì)變，從關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)到拓展抽象結(jié)構(gòu)預(yù)示著思維水平即將進(jìn)入更高層次的功能水平[6]。關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)和抽象擴(kuò)展結(jié)構(gòu)往往被視為高階思維和深度學(xué)習(xí)的標(biāo)志，意味著學(xué)習(xí)者可以將所學(xué)內(nèi)容與已有認(rèn)識(shí)世界、外部的真實(shí)世界等建立關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)有限認(rèn)知與無(wú)限解決問(wèn)題之間的邏輯關(guān)聯(lián)。

（二）大語(yǔ)言模型涌現(xiàn)的發(fā)生邏輯：語(yǔ)料數(shù)據(jù)與算法模型的相互作用

作為機(jī)器學(xué)習(xí)的重要分支，以深度學(xué)習(xí)為名的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)試圖通過(guò)訓(xùn)練大量數(shù)據(jù)來(lái)自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層。尤其是以生成式人工智能為代表的信息技術(shù)，能夠通過(guò)類(lèi)人神經(jīng)的網(wǎng)絡(luò)連接方式開(kāi)展網(wǎng)狀擴(kuò)散式學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)對(duì)自然語(yǔ)言表達(dá)和圖文生成等人類(lèi)交流現(xiàn)象的表征。概括性模型和實(shí)例性模型是科學(xué)研究的兩種主要建模思路，前者是由普遍規(guī)律構(gòu)成的模型，后者則是由大量實(shí)例堆積而成的模型[7]。生成式人工智能一改以往人工智能以“概括性模型”為基礎(chǔ)的推理演繹路徑，轉(zhuǎn)向以“實(shí)例性模型”為基礎(chǔ)的歸納總結(jié)之路。如此，大語(yǔ)言模型可以直接從人類(lèi)語(yǔ)言、圖像、影音等不斷提取實(shí)例性模型，獲得人在觀察歸納中總結(jié)的物體概念及其關(guān)系的總和。海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)所形成的大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)使其具備遠(yuǎn)超專(zhuān)家學(xué)者的知識(shí)儲(chǔ)備，快速達(dá)到相當(dāng)于“多點(diǎn)結(jié)構(gòu)”的人類(lèi)思維水平，奠定了生成式人工智能的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)基礎(chǔ)（即“機(jī)器物理范疇”）。

無(wú)論是人類(lèi)使用的自然語(yǔ)言，還是其他類(lèi)型的語(yǔ)言，通常會(huì)以各種文本形式留下語(yǔ)素痕跡[7]。語(yǔ)元是語(yǔ)言意義的基本要素，語(yǔ)料庫(kù)中語(yǔ)素痕跡的顯與隱、豐與儉等特征將會(huì)形成不同的語(yǔ)元關(guān)聯(lián)度。大語(yǔ)言模型通過(guò)多層Transformer編碼器和解碼器，利用注意力機(jī)制、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)算法（即“機(jī)器邏輯數(shù)學(xué)范疇”），從輸入的對(duì)話文本序列中不斷提取新的語(yǔ)素痕跡，繼而組合具有語(yǔ)義關(guān)聯(lián)的語(yǔ)言因素，自動(dòng)生成提問(wèn)所需的新語(yǔ)元，達(dá)到近乎“關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)”的人類(lèi)思維水平。此外，不同于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)借助人類(lèi)預(yù)先輸入的邏輯規(guī)則（先驗(yàn)知識(shí)）進(jìn)行機(jī)械式地推理演繹，生成式人工智能所采用的非線性人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備歸納和演繹的雙螺旋創(chuàng)新能力[8]。演繹模式需要完美的先驗(yàn)知識(shí)，但不需要訓(xùn)練大量數(shù)據(jù)，歸納模式需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)而不需要或很少需要先驗(yàn)知識(shí)。歸納提煉的知識(shí)可以轉(zhuǎn)變?yōu)檠堇[推理的邏輯規(guī)則，而演繹成功的經(jīng)驗(yàn)也可以為歸納學(xué)習(xí)提供有益啟示，形成“經(jīng)驗(yàn)—?dú)w納—知識(shí)—推理—?jiǎng)?chuàng)新”的機(jī)器學(xué)習(xí)閉環(huán)。由此，深度學(xué)習(xí)算法所賦予機(jī)器的內(nèi)在“邏輯數(shù)學(xué)范疇”不斷轉(zhuǎn)化、抽象與解釋作為“物理范疇”角色的語(yǔ)料庫(kù)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，語(yǔ)料數(shù)據(jù)與算法模型的相互作用成就了大語(yǔ)言模型的涌現(xiàn)能力。由此來(lái)看，大語(yǔ)言模型涌現(xiàn)與人類(lèi)認(rèn)識(shí)的發(fā)生機(jī)制遵循共同的邏輯。

（三）人技共生的發(fā)生過(guò)程：物理范疇與邏輯數(shù)學(xué)范疇的相互作用

盡管“歸納”開(kāi)辟了機(jī)器自我學(xué)習(xí)、自我歸納、自我創(chuàng)新的自組織發(fā)展之路，使得大語(yǔ)言模型初步具備“智慧”的生成和涌現(xiàn)基礎(chǔ)，但是人工智能與人類(lèi)在實(shí)現(xiàn)“抽象拓展結(jié)構(gòu)”的思維基礎(chǔ)方面仍存在質(zhì)差，這也是現(xiàn)階段ChatGPT屢屢生成錯(cuò)誤或虛假信息的根本原因。事實(shí)上，“歸納”有“完全歸納”和“非完全歸納”之分，前者旨在應(yīng)用歸納、演繹等理性思維，從有限數(shù)據(jù)找到有限規(guī)律；后者除理性思維外，還需依靠聯(lián)想、直覺(jué)、猜想等非理性思維實(shí)現(xiàn)從有限到無(wú)限的躍遷。人類(lèi)是一個(gè)歷史與邏輯、意識(shí)與身體、心理與生理的結(jié)合體，而機(jī)器是一個(gè)數(shù)理和物理的聚合體，這一差異不僅決定了機(jī)器自身難以實(shí)現(xiàn)基于有限數(shù)據(jù)的歸納躍遷，也凸顯了人類(lèi)智慧與機(jī)器智能之間深度融合（即人技關(guān)系增強(qiáng)）的必要性。

根據(jù)技術(shù)哲學(xué)家唐·伊德的觀點(diǎn)，人技關(guān)系至少包括具身關(guān)系、詮釋關(guān)系、它者關(guān)系和背景關(guān)系。其中，具身關(guān)系正是人類(lèi)智慧與機(jī)器智能融合的理想指向，意味著技術(shù)真正成為教育者身體的延伸，更是教育者與技術(shù)得以雙向建構(gòu)與進(jìn)化生成的重要推動(dòng)力量[9]。需要注意的是，機(jī)器智能必定是人造的，是人的意向?qū)ο蟮默F(xiàn)實(shí)產(chǎn)物。機(jī)器智能與人類(lèi)智慧之間形式化與意向性、邏輯與非邏輯的結(jié)合方式不是一種簡(jiǎn)單的疊加，而是一種復(fù)雜的糾纏[7]。這種糾纏形式具體表現(xiàn)為人類(lèi)知識(shí)與人類(lèi)思維、語(yǔ)料數(shù)據(jù)與算法模型、人類(lèi)知識(shí)與算法模型、語(yǔ)料數(shù)據(jù)與人類(lèi)思維四種“發(fā)生”過(guò)程的相互碰撞、交織、融合與建構(gòu)（如圖1所示），繼而使人機(jī)融合成為一種異于人類(lèi)智能與人工智能的全新智能。

（四）信息技術(shù)變革教育：從技術(shù)輔助到技術(shù)賦能再到人技共生

假若以生成式人工智能為代表的現(xiàn)代信息技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)人技共生，那么現(xiàn)代信息技術(shù)與教育的融合發(fā)展，就可以概括為一個(gè)從單向度的技術(shù)輔助到交互式的人技共生的演進(jìn)過(guò)程（如圖2所示），不斷逼近人類(lèi)智慧與機(jī)器智能深度融合的具身狀態(tài)。

在20世紀(jì)90年代，在計(jì)算機(jī)、多媒體等技術(shù)輔助的信息化教育系統(tǒng)中，計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)、網(wǎng)絡(luò)教育等成為教學(xué)活動(dòng)開(kāi)展的主要形式，電腦作為可以被數(shù)據(jù)指令掌控的替代性身體來(lái)呈現(xiàn)行為，使教育資源能夠跨越空間得以分享。但是這一時(shí)期信息技術(shù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用只是浮于形式與表層，課程教學(xué)依舊拘泥于傳統(tǒng)教學(xué)模式，而且由于計(jì)算機(jī)終端設(shè)備及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的限制，數(shù)字教育的應(yīng)用范圍非常狹窄[10]。到了21世紀(jì)前20年，在物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)賦能的智能教育系統(tǒng)中，人與人、機(jī)器與人、機(jī)器與機(jī)器之間通過(guò)數(shù)據(jù)聯(lián)通起來(lái)，高度銜接教學(xué)、評(píng)價(jià)、管理等要素系統(tǒng)，催生了在線學(xué)習(xí)、混合學(xué)習(xí)等新型教育服務(wù)與學(xué)習(xí)形式。然而，這一時(shí)期信息技術(shù)與教育的融合大多聚焦在教學(xué)層面，缺乏全面系統(tǒng)的融合，導(dǎo)致“線上教學(xué)”和“線下教學(xué)”呈現(xiàn)出兩張皮的狀態(tài)[10]。如今，生成式人工智能技術(shù)能夠通過(guò)類(lèi)人神經(jīng)的網(wǎng)絡(luò)連接方式，強(qiáng)調(diào)人類(lèi)智慧與機(jī)器智能的深度融合與優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，進(jìn)而強(qiáng)化人腦對(duì)教學(xué)內(nèi)容、經(jīng)驗(yàn)世界等的感知、理解和構(gòu)建。因此，生成式人工智能產(chǎn)品作為人類(lèi)賦予機(jī)器智能的特殊技術(shù)人工物，具備“身體圖式整合”和“屬我”的具身?xiàng)l件。由此，生成式人工智能技術(shù)才能從顯性的客體成為學(xué)習(xí)者的一部分，成為表面具身實(shí)則隱身的技術(shù)。在這種具身技術(shù)構(gòu)建的教學(xué)環(huán)境中，生成式人工智能與學(xué)習(xí)者的關(guān)系不是單向孤立的，而是協(xié)同演變、雙向增益、共生發(fā)展的。師生的行為方式也必然與傳統(tǒng)的課堂環(huán)境有顯著不同，教育要素及其之間的各種結(jié)構(gòu)關(guān)系也因之改變，從而創(chuàng)新教育活動(dòng)的目標(biāo)定位、教學(xué)模式、資源組成等，使教育整體邁向人技共生的智慧教育系統(tǒng)。由此，生成式人工智能將顛覆以人為中心的主客二分的教育場(chǎng)域結(jié)構(gòu)，成為教學(xué)活動(dòng)中繼教師與學(xué)生之后的第三類(lèi)主體[11]。如是，生成式人工智能方能在本真的意義上“生成”新教育。

三、路徑之爭(zhēng)：生成式人工智能以何方式“生成”教育

應(yīng)然與實(shí)然的矛盾導(dǎo)致已有研究對(duì)生成式人工智能“生成”教育的具體方式存在觀點(diǎn)分歧，正是這些爭(zhēng)議觀點(diǎn)有可能引發(fā)學(xué)界新的研究與思考。為此，本部分將著重探討現(xiàn)有研究存在抵牾的三大觀點(diǎn)，并進(jìn)一步分析其原因，總結(jié)生成式人工智能“生成”教育的價(jià)值、進(jìn)度與角色。

（一）生成式人工智能為何“生成”教育：“提質(zhì)增效”抑或“全人發(fā)展”？

這一爭(zhēng)議涉及生成式人工智能技術(shù)的教育價(jià)值取向問(wèn)題。例如，部分研究從生成式人工智能為教育提質(zhì)增效（工具理性）的角度，認(rèn)為“生成式人工智能的合理應(yīng)用能夠成為師生的智能助手，協(xié)助提升教育教學(xué)的質(zhì)量和效率”[12]，“生成式人工智能能夠更加準(zhǔn)確地理解連續(xù)的自然語(yǔ)言對(duì)話背后的需求，在此基礎(chǔ)上為我們迅速生成更‘有效’的答案”[11]。同時(shí)，也有研究凸顯生成式人工智能對(duì)“人的發(fā)展”（價(jià)值理性）的積極影響，認(rèn)為“生成式人工智能對(duì)教育的影響最終指向的是人的發(fā)展”[13]，“生成式人工智能可以橫向突破人類(lèi)的知識(shí)壁壘，向下兼容人類(lèi)的基礎(chǔ)與不同，以期實(shí)現(xiàn)人類(lèi)智慧的向前迭代”[14]。

任何理性的技術(shù)使用行為，都可以區(qū)分為工具理性和價(jià)值理性支配的行為。因此，不妨從工具理性和價(jià)值理性的角度分析上述不同觀點(diǎn)。從工具理性的角度看，行動(dòng)者純粹從效果或效率最大化的視角考慮技術(shù)的使用；從價(jià)值理性的角度看，行動(dòng)者以人的情感和價(jià)值追求為中心來(lái)考慮技術(shù)的使用[15]。如同其他技術(shù)的發(fā)展一樣，教育技術(shù)發(fā)展的出發(fā)點(diǎn)總體來(lái)說(shuō)是價(jià)值理性的，即通過(guò)教育技術(shù)的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)教育的提質(zhì)增效，推動(dòng)人的自由全面發(fā)展。然而，教育技術(shù)的具體運(yùn)作邏輯往往走向工具理性，背離了價(jià)值理性，即通過(guò)技術(shù)的不斷更新與應(yīng)用，部分學(xué)校實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)教學(xué)和教育效率的提升，卻忽略了為什么應(yīng)用技術(shù)的價(jià)值初衷[16]。顯然，工具理性?xún)A向從客觀效用角度來(lái)評(píng)價(jià)技術(shù)行為，而弱化了技術(shù)行為的主觀終極價(jià)值；相反，價(jià)值理性則過(guò)于強(qiáng)調(diào)技術(shù)行為的主觀終極價(jià)值，而忽視了技術(shù)行為的客觀效用及其對(duì)終極價(jià)值的影響。

工具理性的濫觴容易引發(fā)技術(shù)工具論思潮的盛行，即認(rèn)為技術(shù)只是一種提高教育效率和質(zhì)量的手段和工具，本身不負(fù)載人類(lèi)價(jià)值，也無(wú)善惡之分，只是在技術(shù)的使用者手里才成為“致福”或“致禍”的力量。從此意義上說(shuō)，技術(shù)是中性的，技術(shù)和它的目的之間只存在或然相關(guān)性。以生成式人工智能為例，如果它并不必然指向教育威脅，而是可以起到教育輔助的功能，那么它和教育威脅就沒(méi)有必然的聯(lián)系，而只有偶然的聯(lián)系，此時(shí)可以說(shuō)生成式人工智能是中性的，正如某些研究所言“有效運(yùn)用（生成式人工智能）將會(huì)助力人們更快更好地解決問(wèn)題，過(guò)度依賴(lài)（生成式人工智能）將會(huì)弱化人的獨(dú)立思考能力和創(chuàng)造力”[12]。這種觀點(diǎn)實(shí)際上割裂了技術(shù)的設(shè)計(jì)者與使用者的關(guān)系，認(rèn)為技術(shù)的效能主要取決于使用這些手段和工具的用戶(hù)，那么，只要持續(xù)提升教育用戶(hù)的數(shù)字素養(yǎng)與技能就能規(guī)避其風(fēng)險(xiǎn)。如此，技術(shù)工具論所隱含的中性?xún)r(jià)值理念，實(shí)際上是為“樂(lè)觀論”提供了貌似公允卻更為隱晦的表達(dá)方式，極有可能會(huì)助長(zhǎng)技術(shù)樂(lè)觀主義思潮的蔓延[15]。同時(shí)，如果只看到了生成式人工智能的價(jià)值背離，那么必然導(dǎo)致悲觀論。例如，有學(xué)者強(qiáng)調(diào)生成式人工智能對(duì)“人的發(fā)展”的消極影響，認(rèn)為“學(xué)生從人工智能所獲得的知識(shí)技能只能是‘二手的非經(jīng)驗(yàn)’，從而造成學(xué)生與生活世界的‘短路’，直接面臨著‘去道德化’的風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)教育中‘人的發(fā)展’將帶來(lái)破壞性影響”[17]。悲觀論來(lái)源于技術(shù)自主論，認(rèn)為技術(shù)具有內(nèi)在的發(fā)展邏輯，它以不依人類(lèi)意志為轉(zhuǎn)移的方式來(lái)自我繁殖[18]。例如，在悲觀主義者看來(lái)，生成式人工智能的升級(jí)與進(jìn)化是技術(shù)本身的內(nèi)在要求，人類(lèi)工程師只不過(guò)是技術(shù)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的工具而已，表面上看是人類(lèi)在做技術(shù)創(chuàng)新，實(shí)際是技術(shù)本身在奴役人類(lèi)做這個(gè)事情。因此，工具理性和價(jià)值理性的絕對(duì)割裂會(huì)使技術(shù)使用價(jià)值再次陷入樂(lè)觀論和悲觀論的二元困境。

在教育技術(shù)產(chǎn)品的研發(fā)與應(yīng)用過(guò)程中，價(jià)值理性為工具理性提供精神動(dòng)力，工具理性為價(jià)值理性提供現(xiàn)實(shí)支撐，保持二者的平衡與張力至關(guān)重要。對(duì)于生成式人工智能技術(shù)而言，在開(kāi)發(fā)過(guò)程中既要引導(dǎo)技術(shù)發(fā)揮其工具效用，也要遵循“有道德、可解釋的教育人工智能”開(kāi)發(fā)原則，把符合價(jià)值理性的道德規(guī)范嵌入教育人工智能技術(shù)的設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)和設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)中；在應(yīng)用過(guò)程中既要利用技術(shù)改變現(xiàn)有的教育手段、方式方法以及教育環(huán)境，以提高教育效率和效果，也要關(guān)注教育主體的內(nèi)在尺度和精神存在，將有道德、可解釋的人工智能落實(shí)到個(gè)體的全面而有個(gè)性的發(fā)展之中。

（二）生成式人工智能何時(shí)“生成”教育：“進(jìn)行時(shí)”還是“將來(lái)時(shí)”？

無(wú)論是政策指向、學(xué)術(shù)研究還是教育實(shí)踐，信息技術(shù)對(duì)教育具有革命性影響已經(jīng)成為一個(gè)基本共識(shí)，筆者也認(rèn)為生成式人工智能技術(shù)對(duì)教育領(lǐng)域有極大的變革潛能。談及信息技術(shù)對(duì)教育的革命性影響是否真正到來(lái)時(shí)，有研究認(rèn)為“信息技術(shù)對(duì)教育的革命性影響是一個(gè)漸進(jìn)的過(guò)程，不可能通過(guò)一項(xiàng)技術(shù)的突破或產(chǎn)品的創(chuàng)新就能夠標(biāo)志革命性的結(jié)果……，這是一個(gè)量變到質(zhì)變的過(guò)程”[19]，“技術(shù)發(fā)展永遠(yuǎn)都在路上，革命性影響永遠(yuǎn)都在過(guò)程之中”[20]。然而，也有研究認(rèn)為“生成式人工智能引發(fā)的教育重塑已經(jīng)開(kāi)始，有關(guān)的教育變革會(huì)逐漸展開(kāi)”[21]，“生成式人工智能與教育的融合創(chuàng)新對(duì)教育生態(tài)系統(tǒng)的迭代升級(jí)產(chǎn)生了革命性影響”[22]。

此類(lèi)分歧的產(chǎn)生可能源于不同學(xué)者對(duì)“革命性影響”的理解偏差：“漸進(jìn)論”強(qiáng)調(diào)如同歷次教育革命那樣，生成式人工智能對(duì)教育系統(tǒng)也具有根本性變革影響，本文稱(chēng)之為“歷時(shí)性變革”；而“激進(jìn)論”指向現(xiàn)代信息技術(shù)對(duì)當(dāng)下的學(xué)習(xí)、工作與生活具有重大影響作用，可稱(chēng)為“即時(shí)性變革”。與前述造紙術(shù)、印刷術(shù)等技術(shù)不同，信息技術(shù)改變了人類(lèi)的生存方式和思維方式，并以不同的方式正在影響和改變著人類(lèi)的教育實(shí)踐活動(dòng)。一般認(rèn)為，新技術(shù)對(duì)教育的影響相對(duì)滯后于社會(huì)其他領(lǐng)域，但是自生成式人工智能推出以來(lái)，其對(duì)教育的影響與對(duì)生產(chǎn)生活的影響幾乎是同步的[23]。這是上一代人工智能所不具備的，根本原因主要在于生成式人工智能直接指向知識(shí)的再生產(chǎn)，而且是以人機(jī)互動(dòng)的方式進(jìn)行知識(shí)的雙向建構(gòu)，這直擊現(xiàn)代教育的本質(zhì)；其技術(shù)原理在于生成式人工智能所用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具備了人類(lèi)信息加工的基本特征，且在參數(shù)量和數(shù)據(jù)訓(xùn)練量上遠(yuǎn)超人類(lèi)神經(jīng)元的數(shù)量和加工速度，能夠進(jìn)行人機(jī)交互式知識(shí)生產(chǎn)；此外，生成式人工智能已經(jīng)呈現(xiàn)生態(tài)化發(fā)展趨勢(shì)，它不再是一個(gè)單一的聊天機(jī)器人，還可以與操作系統(tǒng)、瀏覽器、各種應(yīng)用軟件緊密融合，而GPT-4o的多模態(tài)實(shí)時(shí)交互能力使其具備了新的教育潛能。幾乎可以說(shuō)，它比任何技術(shù)都無(wú)限接近于與教育的無(wú)縫銜接，甚至可以預(yù)言，未來(lái)教師對(duì)生成式人工智能的使用頻率可以超越PPT和搜索引擎。就此而言，生成式人工智能對(duì)教育的“即時(shí)性變革”正在快速生效。但是不可否認(rèn)，相對(duì)于其他領(lǐng)域而言，生成式人工智能對(duì)教育的影響仍然要慢一些、小一些。

教育是個(gè)特殊的行業(yè)，相比物質(zhì)資料的生產(chǎn)與消費(fèi)，教育是一個(gè)極其復(fù)雜且漫長(zhǎng)的過(guò)程。語(yǔ)音輸入法在20世紀(jì)就被一些學(xué)者引入課堂，但迄今依然沒(méi)有改變?nèi)藗兊臅?shū)寫(xiě)和輸入習(xí)慣。其根本原因在于，與人類(lèi)改造外部世界的活動(dòng)相比，教育是人類(lèi)自身的再生產(chǎn)和再創(chuàng)造。教育的對(duì)象不僅涉及身體層面，更觸及精神和認(rèn)知層面，教育的目標(biāo)是預(yù)設(shè)的，更是生成的，教育的過(guò)程可以設(shè)定路徑但往往是非線性的，教育的結(jié)果有顯性的，更有隱性的。在人類(lèi)改造外部世界的過(guò)程中，信息技術(shù)的應(yīng)用往往是替代性的，即技術(shù)成為人的代具，替代人去完成各種行為和工作，如各種服務(wù)機(jī)器人替代了部分服務(wù)員的工作或崗位，各種通信技術(shù)延展了人的功能，破解了時(shí)空限制對(duì)人類(lèi)交往的阻礙。信息技術(shù)也試圖替代教師的許多工作，例如自動(dòng)化批改作業(yè)，又如在線教育實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)距離教學(xué)。然而，這些“替代”目前仍處于“初級(jí)工具化”的應(yīng)用層次，因?yàn)榻處熈⒌聵?shù)人的本質(zhì)功能是目前所有技術(shù)都無(wú)法替代的。立德樹(shù)人的核心是對(duì)學(xué)生精神和認(rèn)知層面的塑造，但人類(lèi)目前還不能設(shè)計(jì)出具有人類(lèi)情感與獨(dú)立意識(shí)的智能機(jī)器。人腦的意識(shí)不僅能反映，還能感想、反思、想象、決定和共情，盡管能進(jìn)行信息處理、加工乃至深度學(xué)習(xí)和情感計(jì)算的人工智能也有“意識(shí)”，也能反映、感想、反思和決定，但唯獨(dú)不能想象和共情，并且它的感想、反映、反思和決定也不如人類(lèi)的這些意識(shí)功能[16]。這些都是未來(lái)相當(dāng)一段時(shí)間內(nèi)人工智能的意識(shí)與人的意識(shí)的質(zhì)差，是人工智能無(wú)法替代教師的根本原因，也是技術(shù)對(duì)教育的影響要慢一些、小一些的內(nèi)在邏輯。

簡(jiǎn)言之，就工具的有用性而言，生成式人工智能對(duì)其他教育技術(shù)的替代具備了“即時(shí)性變革”效應(yīng)，但是就技術(shù)賦能教育變革而言，以漸進(jìn)式變革思路取代顛覆性變革思路更符合歷史與邏輯的統(tǒng)一，即我們主張：通過(guò)技術(shù)自身的不斷進(jìn)化與教育方案的持續(xù)迭代，逐漸實(shí)現(xiàn)教育新生態(tài)的建設(shè)。從這個(gè)意義上說(shuō)，生成式人工智能技術(shù)可能昭示著技術(shù)對(duì)教育變革性影響的突變點(diǎn)正在以前所未有的速度逼近，但并不代表教育變革點(diǎn)的真正到來(lái)。

（三）生成式人工智能如何“生成”教育：“教育要素”還是“工具手段”？

已有研究對(duì)生成式人工智能技術(shù)與人類(lèi)關(guān)系的審視，存在不同的技術(shù)觀取向。例如，部分研究從工具論角度認(rèn)為“生成式人工智能在本質(zhì)上是一種人類(lèi)創(chuàng)造的工具，是實(shí)現(xiàn)人類(lèi)特定目的和滿(mǎn)足特定需求的產(chǎn)物”[14]，“生成式人工智能只具有工具價(jià)值，不可能替代人的本體地位”[24]。也有研究從本體論角度認(rèn)為“生成式人工智能將因其前所未有的知識(shí)生產(chǎn)能力而作為一種新型的教育要素參與到人的再生產(chǎn)流程之中”[25]，“人不再是教育唯一的出發(fā)點(diǎn)和目的，生成式人工智能成為教學(xué)活動(dòng)中繼教師與學(xué)生之后的第三類(lèi)主體”[26]。此種矛盾觀點(diǎn)的產(chǎn)生可能源于不同學(xué)者對(duì)人工智能主體地位的多元設(shè)定。技術(shù)工具論觀點(diǎn)割裂了技術(shù)的設(shè)計(jì)者與使用者的關(guān)系，將技術(shù)僅僅視為人類(lèi)主體性的外在顯現(xiàn)和人類(lèi)意志的物化形式，容易造成教育信息化建設(shè)重硬輕軟的弊端。實(shí)際上，技術(shù)工具通常包含了設(shè)計(jì)者的價(jià)值取向、目的和意圖，并非價(jià)值中立的。為此，技術(shù)建構(gòu)論認(rèn)為工具屬性是技術(shù)得以產(chǎn)生和發(fā)展的基礎(chǔ)，而社會(huì)文化屬性則是技術(shù)的重要方面。因此，技術(shù)好不好用以及能不能用好，不是技術(shù)設(shè)計(jì)者或技術(shù)使用者單方面的問(wèn)題。在技術(shù)本體論視域下，人技雙向建構(gòu)的結(jié)果就是技術(shù)“屬我”特性的增強(qiáng)，技術(shù)主客二分得以消融。

顯然，人工智能是否具有主體地位是問(wèn)題的關(guān)鍵。人工智能的進(jìn)化與發(fā)展將經(jīng)歷弱人工智能、強(qiáng)人工智能和超人工智能三個(gè)基本階段。就目前而言，強(qiáng)人工智能還只是一種發(fā)展遠(yuǎn)景。然而，如果我們從價(jià)值負(fù)荷的角度對(duì)道德主體進(jìn)行分類(lèi)，就可能有不同的認(rèn)識(shí)。例如，哲學(xué)家摩爾將其分為四類(lèi)：道德影響主體（具有道德影響力的智能機(jī)器）、隱性道德主體（通過(guò)限制機(jī)器以避免不道德的結(jié)果）、顯性道德主體（具有道德行為算法的機(jī)器）和完全道德主體（具有自由意志的智能機(jī)器）[27]。根據(jù)這個(gè)分類(lèi)，目前的人工智能無(wú)疑具有部分道德主體功能，并且隨著人工智能的持續(xù)發(fā)展，這種道德主體性將會(huì)愈加明顯。

人工智能主體地位的提升可能帶來(lái)更為深遠(yuǎn)的影響。胡塞爾xOrUsiqErwyKC4hiCKTX/Q==以音樂(lè)為例，認(rèn)為主體在現(xiàn)場(chǎng)聽(tīng)到的音樂(lè)是主體經(jīng)驗(yàn)中的第一持存；當(dāng)主體在腦海中回響起現(xiàn)場(chǎng)的音樂(lè)時(shí)，它已經(jīng)不是即刻的體驗(yàn)了，而是我們對(duì)過(guò)去記憶的喚醒與激活，即第二持存。貝爾納·斯蒂格勒在此基礎(chǔ)上提出了外在于人體的第三持存，即技術(shù)的痕跡（Trace）——為了彌補(bǔ)人的先天不足而產(chǎn)生的外在于人的物性記憶載體[28]。例如，留聲機(jī)和唱片作為第三持存就產(chǎn)生了無(wú)限重復(fù)聆聽(tīng)音樂(lè)的可能性。盡管在這個(gè)“無(wú)限重復(fù)聆聽(tīng)”的過(guò)程中，唱片的音樂(lè)沒(méi)有變化，但是第二持存（記憶）會(huì)隨著聽(tīng)覺(jué)主體心境和環(huán)境的變化而被激活，使其體驗(yàn)到時(shí)間的流逝。然而，我們回望生成式人工智能時(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)其人機(jī)交互生成的體驗(yàn)與認(rèn)知雖然也是外在于人體的持存物（Bestand），但不再是一成不變的記憶體，而是變動(dòng)不居的“解蔽”方式；它彌補(bǔ)的不僅僅是人的記憶能力的不足，更是人的創(chuàng)造缺陷——比記憶更為復(fù)雜的信息加工能力；它不再是過(guò)往作為人的預(yù)定之物，而是人與技術(shù)雙向建構(gòu)的產(chǎn)物。顯然，這種持存既不是第一持存、第二持存，也異于第三持存，本文姑且稱(chēng)之為“第四持存”。

“第四持存”盡管彌補(bǔ)了人的創(chuàng)造缺陷，為高階能力培養(yǎng)帶來(lái)了無(wú)限可能，但也可能造成主體的內(nèi)在時(shí)間紊亂。胡塞爾的時(shí)間觀認(rèn)為，內(nèi)在時(shí)間意識(shí)是由原印象、滯留、前攝“三環(huán)節(jié)”組成的結(jié)構(gòu)，人正是借助“三環(huán)節(jié)”整體運(yùn)作而獲得了對(duì)過(guò)去、現(xiàn)在和未來(lái)的主觀而動(dòng)態(tài)的時(shí)間意識(shí)[29]。但是，人機(jī)交互產(chǎn)生的生成式認(rèn)知體驗(yàn)將“三環(huán)節(jié)”壓縮為一個(gè)缺乏歷時(shí)性的扁平結(jié)構(gòu)，原印象會(huì)隨著每一次的快速“生成”而“消失”，意識(shí)缺少滯留的“在場(chǎng)寬度”，也無(wú)從“預(yù)期”。體現(xiàn)在教育之中，就是學(xué)生沉思時(shí)間的顯著壓縮導(dǎo)致了沉思能力的極度消解，這不僅是對(duì)學(xué)生思維能力的桎梏，更是對(duì)“我思故我在”的主體性存在的消融。這種認(rèn)知層面的“虛幻”意識(shí)，疊加生成式人工智能本身存在的“幻覺(jué)”問(wèn)題，如果過(guò)度使用乃至形成技術(shù)依賴(lài)，就容易導(dǎo)致新的認(rèn)知虛無(wú)主義或不可知論。盡管禍福相依，但是從“第四持存”及其對(duì)內(nèi)在時(shí)間的影響來(lái)看，生成式人工智能所扮演的角色已然超越了傳統(tǒng)的“工具手段”，而成為影響教育福祉的內(nèi)在要素之一。

四、結(jié) 束 語(yǔ)

以ChatGPT為代表的生成式人工智能技術(shù)與人類(lèi)認(rèn)識(shí)遵循共同的發(fā)生邏輯，對(duì)教育領(lǐng)域具有極大的變革潛能。在生成式人工智能實(shí)然之態(tài)與應(yīng)然之勢(shì)間的漸進(jìn)式變革過(guò)程中，不僅要保持工具理性與價(jià)值理性的平衡與張力，還要注重教育效率與主體精神的雙重提升，更要做好技術(shù)應(yīng)用的風(fēng)險(xiǎn)防控。未來(lái)，中小學(xué)校、高校、教育管理部門(mén)以及技術(shù)研發(fā)部門(mén)等應(yīng)持續(xù)加強(qiáng)合作，不僅要制定生成式人工智能的科學(xué)應(yīng)用與防范措施，更要?jiǎng)?chuàng)構(gòu)適應(yīng)生成式人工智能時(shí)代的新型教育研究范式。中國(guó)教育學(xué)者必須樹(shù)立人類(lèi)在教育研究中的主導(dǎo)地位，借助生成式人工智能在學(xué)科交叉、知識(shí)挖掘與數(shù)據(jù)處理等方面的優(yōu)勢(shì)，增進(jìn)對(duì)其他教育研究范式價(jià)值取向的理解與借鑒，構(gòu)建可分析海量教育數(shù)據(jù)、預(yù)測(cè)教育發(fā)展趨勢(shì)及仿真未來(lái)教育情境的復(fù)雜教育研究方法，重構(gòu)以“全人發(fā)展”為核心的知識(shí)生產(chǎn)邏輯，創(chuàng)生具有時(shí)代特色和本土意蘊(yùn)的中國(guó)教育學(xué)自主知識(shí)體系。

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Why and How Generative Artificial Intelligence Generates Education

ZHONG Baichang， LIU Xiaofan

（School of Information Technology in Education， South China Normal University，

Guangzhou Guangdong 510631）

[Abstract] Facing the opportunities and challenges brought to education by generative artificial intelligence（GAI） such as ChatGPT， existing research exhibits diverse interpretations and even contradictions， fundamentally due to the confusion between the ideal and the actual. From the perspective of the ideal， based on the inherent logic of human-technology symbiosis， it is believed that GAI has the potential to "generate" new forms of education. From the perspective of the actual， there are three major contradictions. Firstly， why does GAI "generate" education？ For "quality improvement and efficiency enhancement"？ Or for "whole-person development"？ Secondly， when does GAI "generate" education？ "At present" or "in the future"？ Thirdly， how does GAI "generate" education？ Is the anwer either "part of educational elements" or "as a tool"？ Taking this as a starting point to analyze the internal logic of GAI can help to build an independent knowledge system of Chinese pedagogy with contemporary characteristics and local meanings.

[Keywords] Generative Artificial Intelligence; Ideality and Actuality; Instrumental Rationality and Value Rationality; Diachronic Transformation and Synchronic Transformation; Moral Agent