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    AI寫論文,高校出手了

    2025-03-04 00:00:00黃靖芳
    看世界 2025年5期
    關(guān)鍵詞:作業(yè)大學(xué)生

    對于南京大學(xué)生吳瑞來說,每到期末總有幾門課讓她頭疼,這些相似的課程幾乎每次都布置差不多的論文內(nèi)容。這些作業(yè)是“雞肋”般的存在,專業(yè)性和含金量或許不高,非常占用她的時間,但涉及學(xué)科成績,不得不做。

    為了解決這種“雞肋”作業(yè),吳瑞常常用AI來應(yīng)付。

    在ChatGPT(下稱“GPT”)等一系列生成式AI軟件出世后,她試著用這些軟件解決自己的作業(yè)煩惱。即使Kimi給出的論文模板略微生硬,但是按此修改、添加內(nèi)容,相比之前耗費的時間還是變少了。對她來說,AI是解決這些“不必要作業(yè)”的神器。

    在大學(xué)生活里,AI變得有多重要?中國青年報2023年的一份報告顯示,抽樣調(diào)查里,84.8%的高校學(xué)生受訪者曾使用過AI工具。實際情況中,高頻率使用AI的大學(xué)生還有很多。因此,大學(xué)生患上“AI依賴癥”的說法愈演愈烈。

    如今,大學(xué)生與AI的關(guān)系顯得有些曖昧。因為在明面上,很多高校和教授會禁止AI參與到論文寫作中,但是學(xué)業(yè)生活里,其提高效率的作用又很明顯。

    這不禁讓人好奇,大學(xué)生和AI的關(guān)系究竟是怎樣的?在此以外,人工智能給教育界帶來的改變,有哪些是被我們忽略的因素?在AI侵入大學(xué)課堂已成為不可阻擋的趨勢下,高校師生應(yīng)如何應(yīng)對?

    “沒有AI,會很麻煩”

    吳瑞是南京一所工科院校能源學(xué)院的大三學(xué)生,在GPT剛開始流行時,她就開始用AI輔助來完成作業(yè)。后來,登上GPT的頁面越來越麻煩,而國內(nèi)的AI工具陸續(xù)興起,她轉(zhuǎn)而使用兩個國產(chǎn)軟件—Kimi和豆包。

    “有時候?qū)戦L篇資料,往往有一部分需要介紹背景,以前會到處搜集資料,現(xiàn)在只需要跟豆包說一聲,‘幫我寫篇摘要’,一大篇完整的文章就出來了。”吳瑞表示,這些資料雖然不能直接用上,但已經(jīng)幫了她很大的忙。

    這些相似的使用場景往往用在一些技術(shù)含量不高的作業(yè)里。比如大學(xué)的英語課堂,老師經(jīng)常要求介紹外國文化,而如果每個知識點都自己進行搜索,那得花上四五個小時,現(xiàn)在有了AI工具,“估計兩個多小時就能完成”。

    在美國讀研究生的張好好,也有使用AI工具的習(xí)慣,她向筆者介紹說,自己經(jīng)常用到的是一個叫NotebookLM的筆記工具。一開始,她是在谷歌的頁面上看到的廣告,直至后來,社交媒體傳播課的老師也推薦了這個軟件,她就開始使用。

    這個AI工具最方便的一點,是把一堆資料喂給它以后,能整理成你想要的形式。比如把上述資料轉(zhuǎn)換成播客,“生成一男一女的對話,把你上傳的內(nèi)容像聊天一樣聊出來,兩個人跟嘮嗑一樣”,她可以一邊干別的事,一邊聽這些知識點密集的播客,不過,工具限制一次只能上傳十篇文章。

    研究生的生活里,除了NotebookLM,張好好還會用到GPT、能生成圖像的AI軟件Midjourney還有音樂類AI工具Artlist。這幾個軟件,都跟她的專業(yè)相關(guān),在處理圖表數(shù)據(jù)、給視頻配旁白、生成圖片等等的任務(wù)里,AI起到的作用很大。

    不過,使用AI的結(jié)果并非一勞永逸。在涉及步驟復(fù)雜的作業(yè)時,AI能幫忙的地方有限。

    本學(xué)期中段,吳瑞有一份作業(yè)的報告需要用到新的軟件進行編程,作業(yè)的時間很趕,她花了一天半的時間準備自學(xué),但是,雖然過程和步驟都跟老師教導(dǎo)的一樣,最后跑出來的圖還是不一樣。

    這個結(jié)果的差異讓她很困惑:“我不知道哪里出了錯,因為如果是函數(shù)的問題,那有可能是調(diào)用的函數(shù)庫出錯了,但這不是我一個人能改的;如果要改的話要全部一起改,那時候距離ddl快到了?!眮聿患暗那闆r下,她就直接跟Kimi提出自己的需求,直接復(fù)制Kimi生成的代碼,跑了半小時后,圖跑出來了。

    對比起原來想自己完成全部任務(wù)的初衷,吳瑞覺得,AI確實能讓她減少了很多麻煩。不過,這還是建立在她已經(jīng)自學(xué)了一段時間的基礎(chǔ)上?!叭绻裁炊疾涣私獾脑?,那其實看不懂AI給你提供的東西,我是先自學(xué)看懂了很多,只是最后一兩步出錯,所以AI跑出來的編程我都能看懂。”

    和吳瑞、張好好一樣,AI在大學(xué)生的生活里已經(jīng)變得舉足輕重。吳瑞直言,如果沒有AI,很多事情會很麻煩。而怎么樣利用、訓(xùn)練AI,他們還做了不少努力。

    訓(xùn)練AI

    兩年前,Sean在香港讀土木類的研究生課程。在當時,他就開始用GPT寫作業(yè)。他總結(jié)說,如果只是輸入題目給AI,它是“寫不出來你想要的作業(yè)的”。

    怎么樣“培訓(xùn)”AI?Sean舉例,先給GPT一個問題,在它列出的提綱里,繼續(xù)選擇其中不明白的部分提問?!耙恢眴栆恢眴枺涯悴涣私獾膬?nèi)容進行深挖”,然后,再把自己覺得有用的句子整合到一起,告訴GPT,讓它給你潤色。

    對他來說,GPT就是一個不斷提出需求、搜集論據(jù)的工具,相比于直接說“幫我寫篇文章”,他覺得,用一步一步提問題的方法,能更接近自己想要的效果。

    其實,如何有技巧地使用GPT,已經(jīng)成為一門學(xué)科。人工智能歸根到底是一門機器語言,人和人之間的溝通尚且有誤解,人和機器的溝通也需要許多技巧。譬如,提示語(Prompt)的撰寫就需要技巧。

    有人曾經(jīng)比喻說,假設(shè)阿拉丁神燈在你面前實現(xiàn)愿望,你怎么樣能讓神燈理解你的愿望呢?當你滿懷希望地說,“燈神,請給我一千萬”時,燈神在不清楚貨幣單位的情況下,會給到你1000萬越南盾,那時候,愿望就落空了。

    如今,有專門對提示語進行研究的學(xué)科,也有專門的工程師崗位。具體來說,有不少通用的提示技巧。

    例如,與其直接跟GPT說,“給我寫一篇論文”,提供一篇或數(shù)篇的論文作為模板,再告訴大模型參照這些格式進行輸出,那GPT出來的效果會更好。專業(yè)上,這些方法分別叫作一次性樣本提示、少量樣本提示。

    有意思的是,吳瑞認為,現(xiàn)在她所使用的AI工具還應(yīng)該更智能。當她嘗試訓(xùn)練大模型時,效果往往不好,有些大模型每個問題都有一個新的對話,之前的訓(xùn)練痕跡會消失;有些則是“給人感覺傻傻的”?!澳愀嵋蟆鳂I(yè)里要突出某個部分、某個方向,那它是聽不懂的,只會按照模板給你寫出來,但如果你真的照抄這份模板,就等著作業(yè)拿0分了。”

    雖然在課程作業(yè)里,AI的使用頻率很高,但她認為,這兩個工具的專業(yè)性不高,涉及專業(yè)層面的需求,對方都難以理解。“它們不是很聰明,唯一能聽懂的需求可能就是,你讓它叫你‘小寶貝’,它確實會照做?!?/p>

    AI創(chuàng)意圖(制作/本刊記者 郭嘉亮)

    總的來說,目前AI實現(xiàn)的是單獨的步驟需求,而整體的串聯(lián)工作還是需要學(xué)生自己來完成。

    在這種情況下,減少AI在作業(yè)里的比重,不被老師發(fā)現(xiàn)也尤為重要。由于AI寫作的機械味、刻板感,有技術(shù)、有方法地降低AI比重,同樣是一門“必修課”。在淘寶平臺里,不少商家聲稱能幫助大學(xué)生進行AI檢測,“將一篇文章轉(zhuǎn)化為100%獨特、人性化的文章”。

    教育界如何適應(yīng)AI

    以GPT為代表的生成式AI,是現(xiàn)在大學(xué)生主要使用的AI工具類型。不過,目前各高校對此的政策和態(tài)度還比較模糊。

    去年畢業(yè)的Sean說,當時論文需要先上傳到一個叫turn it in的軟件,檢測AI率,達到合格的數(shù)值才可以。張好好則表示,她所在的美國學(xué)校,不同教授的態(tài)度不一樣。“我們學(xué)校對AI使用還是保守態(tài)度,你肯定不能用來寫作業(yè)、論文、代碼這種,但是有一些新的課,例如社交媒體營銷,教授是覺得以后從業(yè)者肯定要用AI的,這是行業(yè)的趨勢,所以正確地進行說明就可以?!?/p>

    2024年底,復(fù)旦大學(xué)出臺了試行文件,明確提到了本科畢業(yè)論文里,對AI的禁止范圍。內(nèi)容包括,禁止生成或改動本科畢業(yè)論文里的原始數(shù)據(jù)、原創(chuàng)性或?qū)嶒炐缘慕Y(jié)果圖片、圖像和插圖,以及禁止進行語言潤色和翻譯等。

    去年,還有中國傳媒大學(xué)、福州大學(xué)、湖北大學(xué)、天津科技大學(xué)等多所高校試行或出臺相關(guān)規(guī)定或辦法,主要目的是規(guī)范大學(xué)生的畢業(yè)論文。而至于日常作業(yè)的使用邊界與范圍,還取決于具體的課程教授。

    在全球教育圈里,生成式AI的普遍使用也引來了廣泛的爭議。首先,是學(xué)術(shù)誠信的問題。2024年,美國馬薩諸塞州一名高中學(xué)生,使用了AI工具完成部分歷史項目的作業(yè),但是并沒有進行標注。

    盡管學(xué)校允許學(xué)生用AI來搜索資料,但該名同學(xué)直接復(fù)制所有文本,并且引用了不存在的書籍,被學(xué)校判定為“作弊”。隨后,其父母提起訴訟,但法院支持了學(xué)校的訴求。

    其次,還有學(xué)生原創(chuàng)能力下降的擔憂。不少學(xué)者憂慮,人工智能工具的普遍化,會降低作業(yè)的原創(chuàng)性和思想性。有高校教授在接受媒體采訪時表示,現(xiàn)在學(xué)生交上來的作業(yè)充滿了“AI味”,甚至能從作業(yè)的風格里看得出來學(xué)生用了哪款A(yù)I。

    但是,潮流難以逆轉(zhuǎn),教育界雖然面臨著沖擊,也迎來了改變的契機。

    美國南達科他州一名多媒體老師在一場公開演講里提及,在GPT剛到來時,她和身邊的老師曾經(jīng)陷入失業(yè)的危機里,他們無法想象眼前的軟件已經(jīng)可以幫學(xué)生快速完成作業(yè),并且教會他們知識。后來,她認識到,AI的浪潮是一次難以抗拒的機會,能讓教育者開始思考如何教、為什么要教,以及教什么。

    面對AI,“明確需求”“給出指令”“拆解任務(wù)”本身就不是簡單的能力,目前來看,這是“人”無法被替代的價值,也是學(xué)生與老師需要精進的方向所在。畢竟,不是每個人都能向AI提出合適的問題。

    對于“AI依賴癥”的說法,張好好也有自己的看法:“對于大學(xué)生來說,學(xué)會使用工具來提升自己的效率沒有什么不好,但是,是否真正學(xué)到了東西,是用AI擴展了思維,更方便理解所學(xué)的東西,還是僅僅是為了交作業(yè),我覺得每個人的理解不一樣?!?/p>

    不僅是大學(xué)生需要鑒別使用,身處其中的老師、學(xué)校也正在適應(yīng)這股洶涌而來的科技趨勢。

    (文中吳瑞為化名)

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