人工智能依赖对创造力的影响与未来教育发展路径的省思

刘 蕾,张新亚

(中国矿业大学 公共管理学院,江苏 徐州 221116)

一、人工智能依赖对创造力影响的现实质疑

作为智能时代新世界的变革力量,人工智能技术的应用与发展开启了一次重大的时代转型,对包括教育在内的诸多领域产生重大影响[1]。人工智能时代背景下ChatGPT(Chat Generative Pre-Trained Trans-former)技术代表着奇点的出现,意味着人工智能即将发展到一个无法预测的超级智能阶段,对肩负知识传承、知识创新职责使命的教育界和科技界带来颠覆性影响[2]。具体而言,ChatGPT是一款基于自然语言处理技术的大型语言模型,其中Chat表示“聊天”,GPT表示“生成式预训练转换器”。换言之,ChatGPT是一款功能强大的聊天机器人程序,采用了最新的自然语言处理和深度学习技术,能够理解人类输入的文字,并根据输入的提问和指令输出答案和反馈,从而实现借助自然语言的多轮次人机对话。

本质上,ChatGPT训练基于大规模的语料库和强大的计算资源,使用了诸如反向传播、自适应优化器等先进的深度学习技术,通过大量的数据训练生成高质量、连贯、符合语言规则的自然语言输出,在自然语言生成、自然语言理解、智能对话交互、程序语言解析等方面展现出了惊人的能力。与此同时,除语言交互、自然语言生成等方面的强大能力外,ChatGPT在不同实践领域中也展现出了辅助人类解决问题的能力[3]。如蔡(Cai)从心理学角度出发,开创性地将其作为“被试(participant)”,让其完成12个经典的心理语言学实验,然后再和人类的实验结果做对比,结果发现其语言使用能力很大程度上和人类接近[4];科辛斯基(Kosinski)依据心智理论测试发现GPT3心智相当于7岁儿童,可以解决70%的心智理论任务;而GPT3.5(davinci-003)经过进一步发展已达到9岁儿童的心智,能够解决93%的训练任务[5]。另外,ChatGPT在众多专业考试中具有出色表现,如ChatGPT及其同源产品可基本通过谷歌L3级软件工程师水平测试、美国执业医师资格考试、美国司法考试中的证据和侵权行为测试、美国宾夕法尼亚大学沃顿商学院MBA运营管理课程考试等[6]。

ChatGPT功能强大,在辅助人类完成一系列任务中表现良好,经OpenAI公司推出后便迅速火遍全网,短短五天内月活跃用户便超百万,达到了社交媒体平台Meta用时十个月、流媒体平台Netflix用时三年才达到的成绩[7],其下载量和使用率的飙升突显了人工智能技术在满足人们信息需求、自动化任务处理和提供实用建议方面的强大潜力。微软公司创始人比尔·盖茨(Bill Gates)更是高度评价了它,认为ChatGPT的重要性不亚于互联网的发明,它的出现将“改变世界”[8]。然而,ChatGPT爆火的背后蕴藏着巨大的隐忧:在教育领域,有学生使用ChatGPT写作学术论文,成果究竟出自人类之手还是科技之手连教授都无法分辨;基于在各种专业性考试中的良好表现,ChatGPT逐渐成为抄袭和作弊的利器,线上考试的公平性遭受到了强烈的挑战。值得深思的是,ChatGPT技术利用是否应有一个合理的界限?若不加以约束限制,ChatGPT类人工智能技术依赖又将对人类社会造成怎样的影响?试想,如果某一天我们在学校所学的知识、技能都被人工智能掌握,它可以代替人类完成论文撰写、文案生成、编写代码等一系列任务,那未来教育存在的价值和意义又在何处?或许人工智能工具可以解决我们所需的一系列问题,但它永远无法提出新问题,更无法创造出新一代的“ChatGPT”。

人工智能依赖是指个人在日常工作、学习和生活中过度依赖智能技术,以至于减少或忽略了自身的思考和创造性思维,导致个人及社会发展受到限制甚至逆退的现象。这种趋势将对个体和社会产生负面影响,具体表现为降低自主性、限制创造力、增加对技术的脆弱性以及可能的社会不公平等等。在人工智能依赖造成的诸多不良影响中,其对创造力的影响是一个值得广泛关注的学术课题。在人工智能技术的大规模渗透下,人们日益倾向于依赖人工智能工具及系统执行任务和解决问题,对创造力发展带来了严峻挑战,这些不利影响表现在思维被动化、思维多样性限制、思考深度和广度不足等方面。基于此,人工智能依赖对创造力具有怎样的负面影响,同时是否存在一种阈值或特定情境使得人工智能依赖成为创造力的真正障碍?作为一种复杂的思维过程,创造力表现多样性且难以量化,教育领域中人工智能依赖对创造力的影响又有何具体表现?在技术利用过程中,如何确保个人和机构明确技术利用的合理界限、遵守道德原则和法规以实现技术的效用最大化?在此背景下,教育应如何紧跟时代潮流、实现从“知识、技能和职业准备”向“人工智能时代的适应性学习”的转向?[9]为解答以上问题,本文基于集体和个体两个维度,从知识累积视角构建人工智能依赖对创造力的影响机制,并通过逻辑推理得出人工智能依赖对创造力影响的作用路径;同时在实践层面探讨教育领域人工智能依赖对个体创造力和集体创造力影响的表现机制;最后在二者关系的主旨上进一步探讨技术利用和未来教育发展的实践路径,以期适应和引导技术发展、更好地实现教育的育人使命。

二、人工智能依赖对个体创造力的影响

人工智能的快速发展使个体获取和利用知识的方式发生了重大改变,对人工智能工具的过度依赖致使个体知识累积受限,进而对创造力发展产生不利影响。作为培养创造力和协作能力的关键领域,这一不利影响在教育领域有其独特表现。基于此,在以ChatGPT为代表的人工智能技术浪潮来袭的时代背景下,人工智能如何基于知识累积对个体创造力产生负面影响?这一影响在教育领域又有何具体表现呢?

(一)知识累积视角下人工智能依赖对个体创造力影响的逻辑推理

知识累积是创造力产生的基础,而人工智能在提供便捷信息获取的基础上可能会对知识累积产生一定的负面影响,这一影响主要体现在知识深度和宽度两个方面。随着互联网信息技术和人工智能的进一步发展,ChatGPT技术在搜索引擎的基础上不断进化,为人们提供了更加便利的对话式交互和智能文本生成功能,这些技术使人们能够快速地获取信息和解决问题,节省大量筛选和查找信息的时间及精力,大大提升了工作效率。然而,这种便利和快捷也在逐渐改变我们的学习和记忆方式:人们更倾向于依赖ChatGPT类人工智能来思考和解决问题,将注意力放在了知识获取的途径上而非知识本身,这对个体知识累积的深度和宽度发展产生了不利影响。

就知识深度而言,个体依赖人工智能系统来获取信息和解决问题会导致其对特定领域的知识掌握深度不足,具体表现在知识表面化、知识信度受限两个方面。一是知识的表面化,虽然人工智能可以迅速地提供答案和信息,但它通常无法提供深入的理解或背后原理的详细解释。这种依赖使个体倾向于只获取必要的最小知识量,而忽略了深入研究和深度思考的重要性,进一步削弱了个体对复杂概念和领域知识的深度掌握能力。二是知识信度受限问题,ChatGPT类人工智能工具受自身专业知识、受训数据、语言理解和推理能力的限制[10],在一些需要具有特定背景知识或领域专业知识的问题上,可能会出现一些偏见或不准确的回答。这种错误知识的传播和流动会使知识质量和信度下降,并进一步导致不准确的决策和创造性活动受阻。

就知识宽度而言,人工智能依赖使个体主动吸收知识的意愿降低,对个体知识宽度产生负面影响,具体表现为:人工智能依赖使个体只关注于特定问题和领域,却忽视了知识的系统性和整体性,这种碎片化的知识获取方式阻碍了个体知识体系建立和跨领域综合思维的培养。基于此,我们得出研究结论:人工智能依赖限制了个体知识深度和宽度的发展,对个体知识累积具有消极影响。

知识累积又如何从知识深度和宽度两个层面对创造力产生影响呢?

知识深度是提供创造力发展的材料基础:知识深度通常涉及对特定领域的深入研究和理解,能够使个体从根本上理解事物的本质,识别出不同于传统解决方案的创新路径。通过对领域知识的深入探究和理解,个体可以发现学科领域内尚未解决的问题,进而创造性地提出新的研究方向和问题,推动该领域的进一步发展。由此可以看出,如果知识深度获取不足,会对个体创造力产生不利影响。

知识宽度主要从知识结构的灵活性、知识元素的多样性和多领域知识融合三个方面影响个体创造力。首先,知识宽度的增加能够提升个体知识结构的灵活性,促使个体头脑中知识元素之间的连接更加灵活,这种灵活性可以促进个体更好地重组已有的知识,助其提出更具创新性的问题和解决方案。其次,具备广泛知识的个体能够接触到不同领域的知识元素,这些元素可以在创新过程中相互交织和组合。这意味着他们可以将看似不相关的概念或方法结合在一起,从不同领域中汲取灵感并形成创新性的思维方式。最后,知识宽度涉及多领域的学习和经验积累,而创造力常常建立在对多领域知识的融合和重新组合之上:不同领域知识和思维方式的结合能够产生跨学科的洞察力,并进一步促进创造性思维的发展。由此可以看出,如果知识宽度受限,会影响个体创造力的发挥。

基于此,我们可以看到,人工智能的过度依赖会影响个体知识累积,进而影响个体创造力的发挥。人工智能依赖减少了个体主动获取知识的意愿,阻碍了其对知识的深度理解和多领域融合,对个体知识累积构成了一定的负面制约;然而,创造力的提升需要以前期知识累积为基础,如果个体无法构建足够的知识基础,就很难实现知识的相互转化和螺旋上升过程,创造力也无从实现。

(二)教育领域中人工智能依赖影响个体创造力的表现

教育领域是创造力产生的重要场所,在此场域人工智能依赖对个体创造力的影响集中体现在:一是依赖性和思维惰性。对人工智能的过度依赖可能会导致学生的依赖性和思维惰性,具体表现为学生在解决问题的过程中更倾向于寻求人工智能工具的答案而非自身思考和判断,这会削弱学生的主动性和创造性思维;同时,如果教育过程中教师过度依赖人工智能工具来指导学生的创造过程,可能会导致学生丧失发展自身想象力和创造力的机会,进一步限制了学生独特思维的发展和创造性表达。二是缺乏情感和互动。人工智能系统虽然可以为学生提供大量的教育内容和资源,但无法提供教师专属的情感互动和启发,这可能会对学生的创造性思维产生一定限制;同时,创造力的发展通常受益于情感、直觉等主观性因素,人际互动的减少可能导致学生无法从情感和直觉层面进行创新思考。三是标准化评估限制思维多样性问题。人工智能系统对学生评估时往往会依赖固定的标准和答案,强调学生的机械记忆和技能,这种评估方式会导致学生朝着确定性的答案和传统的问题解决方向去努力,而忽视了自主思考和对创造性的探索;同时,这种基于大量数据和算法进行决策和预测的评估方式,可能会使学生接触到的信息和学习内容受限于算法偏好和先前的数据集,进一步阻碍了学生创造力的培养。四是损害自主性和自我发展。教育领域中对人工智能的过度依赖可能会将学生置于被动接受知识和指导的位置,当人工智能工具可以方便地为学生提供“一切问题”的答案和解决方式时,学生就会失去主动性及自主发展的动力和兴趣,倾向于依赖人工智能工具寻求建议及指导,而忽视对自身兴趣、技能和创造力的培养。

三、人工智能依赖对集体创造力的影响

作为社会发展的关键动力,集体创造力在推动技术进步、解决复杂社会问题、促进经济发展等方面具有重要作用。通过研究ChatGPT类人工智能依赖如何影响集体的交互记忆系统和知识异质性,以及这种影响如何反过来塑造集体创造力,我们可以更好地理解人工智能时代的集体创造过程。基于此,人工智能依赖如何通过知识累积对集体创造力产生影响,这一影响在教育领域又有何具体表现?

(一)知识累积视角下人工智能依赖对集体创造力影响的逻辑推理

集体知识累积为集体创新提供了必要的材料基础,而对人工智能过度依赖可能会对集体知识累积产生不利影响,这一不利影响主要通过交互记忆系统和知识异质性两个方面体现。其中交互记忆系统是指团队中不同成员之间共同形成的一种合作型分工系统,用于编码、储存和提取各自领域的知识,主要强调群体内成员共享知识的过程;而知识异质性是基于团队异质性概念的衍生新概念,指团队成员在知识和经验背景上的差异性,包括学历、专业、技能、职业经验等方面的不同,这些不同构成了团队所具备的独特知识资源优势,更为关注成员之间知识的多样性。人工智能依赖通过交互记忆系统和知识异质性共同负作用于团队成员的知识流动和共享,并进一步对集体知识累积产生负面影响。

人工智能依赖对集体交互记忆系统的影响主要表现为:人工智能依赖减少了团队成员间的知识共享和知识流动,并进一步增加了信息断裂和孤立化的潜在风险。如果ChatGPT类人工智能工具成为集体获取信息和问题解决方式的主要来源,团队成员可能会失去知识传递和共享的动机,对团队成员之间的知识流动和知识累积造成阻碍,进而影响了集体知识库的深度和广度。另外,ChatGPT类人工智能工具提供的信息或答案存在片面性,过度依赖其获取知识可能会使团队成员陷入“知识泡沫”,即只关注某一角度的信息却忽视了更广泛的信息来源。

人工智能依赖对集体成员中知识异质性的影响具体表现在知识的同质化和片面性:ChatGPT类人工智能工具依赖于大规模的数据和预训练模型,在知识获取和分发方面可能会存在过度筛选和忽略个性化的问题,这导致团队成员知识获取受相似的信息源和处理方式的限制,在解决问题的过程中只能够提供其工具所涵盖的知识。集体的知识累积受限于这种同质化和片面性,难以建立全面和多样化的知识体系。基于此,我们得出研究结论:人工智能依赖限制了集体交互记忆系统及知识异质性的发展,对集体知识累积产生负面影响。

此外,知识累积又如何通过交互记忆系统和知识异质性对集体创造力产生影响呢?这主要涉及团队成员之间如何共享、整合和再利用已有知识,以及交互记忆系统在这一过程中的角色。

交互记忆系统为团队成员架起了不同领域知识和技能的桥梁,是集体创造力发展的重要基础。其对集体创造力的影响主要体现在:其一,交互记忆系统能够帮助团队成员跨越不同领域的知识和技能实现内部沟通,了解彼此的专长和技能以便快速地获取和共享知识,并将其应用到实践中产生更深入和新颖的想法。其二,高水平的交互记忆系统能够帮助团队成员更快地搜索和分配任务,避免任务信息被忽视或遗忘,提高工作效率,进一步促进团队创造力水平的提高。其三,在交互记忆系统的使用过程中,团队成员可以在原有的知识基础上整合新的任务信息,并进行跨领域的知识交叉,从而产生新的想法和解决方案。这种跨领域的知识交叉可以激活团队原有的知识,并促进知识的创新和进化。由此可以看出,如果交互记忆系统受限,会对集体创造力产生不利影响。

凭借多样性的视角和认知方式,知识异质性既促进了个体创新思维的发展,又在协作中激发了集体创造性成果的涌现。其对集体创造力的影响主要体现在:一方面,在知识加工过程中,个体通过分析和整合知识促进互动认知,激发出更多的创造性想法和结果[11];另一方面,从信息交流的角度而言,知识异质性在团队内部交流和协作中得以体现,在团队成员分享观点和看法的过程中,这些差异化的个体之间的讨论会带来创造性的群体成果,并且这些讨论能够将不同成员持有的差异化的互补知识以新颖的方式进行组合,从而为团队创新扩充知识储备和知识资源,集体创造力由此得到提高[12]。由此可以看出,如果集体知识异质性不足,会对集体创造力发展造成阻碍。

基于此,我们可以看出人工智能依赖会阻碍集体知识累积,进而对集体创造力的发展产生不利影响。具体而言,人工智能依赖通过减少团队成员知识共享和知识流动的意愿,增加信息断裂、知识同质化和片面性的风险,对集体知识累积产生不利影响;作为集体创造力发展的催化剂和坚实基础,如果团队成员未能实现知识的有效累积和流动,集体创造力的发展将进一步受到限制。

(二)教育领域中人工智能依赖影响集体创造力的表现

作为创造力产生的重要场所,教育领域人工智能依赖对集体创造力的负面影响主要集中在以下层面:一是均一化思维对个体多样性和知识异质性的忽视。人工智能通常会基于大量数据和模式提供指导和解决方案,强调标准答案和相似的学习路径,但这种均一化的思维会造成对学生多样性和知识异质性的忽视,阻碍其新颖和独特的想法产生,限制了集体创造力的发展。二是缺乏集体智慧的共同构建。人工智能依赖可能会使学生更倾向于依赖系统提供的标准答案和指导,而非在团队中共同构建知识和解决方案,这种方式减少了学生之间互动交流的机会,导致集体智慧的缺失。三是交流互动和集体协作的减少。人工智能通常是单向度地提供所需信息和指导,缺乏与学生的实时互动和创造性的交流,这可能会限制学生创造性思维的培养和集体创造力的提升;另一方面,集体创造力通常通过团队头脑风暴和互动而得以培养,人工智能依赖会减少学生团队协作和社交互动的机会,进而限制了集体创造力的发展。四是增加个体主义和竞争意识。人工智能强调以学生为中心,为其提供个性化的学习体验和评估方式。这可能会导致学生更多地关注个人学业成就而忽视协作、集体思考和讨论的重要性,进而限制了学生之间观点交流和集体创新想法的产生。

四、人工智能时代技术应用与未来教育的路径省思

以ChatGPT为代表的人工智能技术为社会发展带来了极大的便利,若对人工智能工具技术利用把握不当,则会产生不可预料的负面影响。基于此,针对人工智能依赖对创造力产生的负面影响及知识累积在此过程中的作用,有关部门应制定合理的使用准则和标准来把握技术利用的本质以规避风险,同时教育应主动应变,采取积极措施应对人工智能依赖消弭创造力对教育生态的影响,这不仅关乎创造力的培养,也关乎未来教育的发展方向。

(一)保持理性和审慎态度,把握技术利用的合理范围

第一,应摆正心态,科学理性看待人工智能技术的发展与应用。首先,我们需要认识到人工智能技术仅限于对知识进行物理层面的反应,而无法模拟化学层面的反应。与之相比,人类大脑虽然在信息收集和计算方面不及人工智能,但知识在大脑中能够引发化学反应,这种反应可能会激发出类似于爱因斯坦提出相对论的知识创造[13]。其次,我们应该摆正态度,认真思考人工智能的作用和价值。人工智能作为一种新兴技术,能够处理和分析海量数据,提供更加准确和高效的解决方案,正在逐渐影响和改变我们的教育内容和方式。对此,我们应该保持一种不断学习的心态,以开放的态度拥抱技术变革,打造现实教育与虚拟教育有机结合的智能育人平台[14],通过不断的探索与创新适应时代发展变化,更好地为教育服务。最后,我们需要摆脱好莱坞电影式的想象,以更科学的方式来理解人工智能技术,包括它的技术逻辑、实际应用和局限性。只有通过科学的认知,我们才能更好地利用人工智能技术来解决教育领域的实际问题,同时避免不必要的风险和误解。

第二,应审慎使用,合理发挥技术在教育领域的价值。在人工智能技术的发展过程中,我们需要以人为本,强调技术的可持续发展,同时注重技术的伦理和社会责任,确保技术应用与社会的发展方向相符,以最大化地利用技术为社会带来福利。首先,把握适度原则,减少对人工智能技术的依赖,将人工智能技术利用与深度思考和扩展思考相结合,一方面在人工智能工具的帮助下花费更多的时间和精力深入思考问题,通过不断地思考和追问来探索问题的本质和潜在的答案;另一方面,应通过人工智能工具实现扩展思考,尝试从更多元的角度看待问题,并探索更加多元的解决方案。其次,强化教育领域的数据伦理建设,构建适应新时代的学术规范、伦理道德和管理制度[15],保障数字资源使用的规范安全与有效利用[16],构建人工智能技术使用安全规范、公开透明的社会生态环境。

(二)强调知识累积,为创造力奠定坚实基础

根据前文的理论构建及逻辑推理可得,知识累积是创造力的基础,如果一味依赖人工智能技术而忽视自身的知识累积,势必会对个体创造力和集体创造力造成负面影响。基于此,教育过程中必须强调知识累积的重要作用,为个体创造力和集体创造力的提升奠定坚实基础。我们将从以下路径展开探索:

其一,重视教学实践中默会知识的习得,激发学生创新意识。以往的课堂教学多重视学生对显性知识的掌握和运用,却忽略了默会知识在学生建立新知识过程中的作用,在课堂教学时,教师应该注意到默会知识的重要性,并尝试鼓励学生参与课堂实践,通过实践来巩固和应用所学的知识,并从中获得更深层次的理解和启示。

其二,重视事实性知识和程序性知识的学习,提升基础学科素养和实践能力。一方面,教师在教学中不应拘泥于宏观的事实性知识,而应通过设计启发性问题和任务、引导学生进行批判性思考、提供个性化教学和反馈等多种方式途径帮助学生超越简单的描述和记忆,培养其高阶思维能力,提升对事实性知识的理解和应用水平。另一方面,引导学生明晰程序性知识应用的条件或规则适用范围,将目前学生存储的静态知识转化为动态的技能,为下一阶段的学习打下坚实基础。同时,通过变式练习、情景式练习、及时反馈指导等途径培养学生的实践能力、问题解决能力和自主学习能力,助其实现由事实性知识向程序性知识的转化。

其三,关注知识到智慧的转换,提升高阶思维能力。首先,教师应关注思维过程,通过辨析思维过程来调整学习状态;其次,在教学过程中教师应重视育人价值,引导学生梳理自身思维过程,帮助学生理解学科元素和发展批判性思维,养成实事求是的科学态度和理性精神;最后,优化课堂探究形式,激发学生探索知识和规律的主动性,教师不应仅仅引导学生记住知识和运用知识解决问题,还应利用前人的智慧去唤醒学生的智慧,引导学生探究知识的学习过程,并将已有知识内化为自己的默会知识。

(三)适应与超越:教育变革的三个维度

根据前文分析可知,教育过程中对人工智能的过度依赖会使学生忽略知识累积的重要性,并进一步造成个体创造力和集体创造力的消退。长此以往,学生将逐渐沦为“技术的奴隶”,对社会进步和发展产生极大的不利影响。因此,教育必须要及时做出变革,在积极吸纳人工智能技术为教育带来的一系列便利性和智能性基础上,积极寻求自身变革以应对人工智能技术对教育生态的挑战。首先,改进学生培养方式。一要改变学习目的,聚焦于如何培养出“能够创造人工智能工具和推动技术发展的人”,从功利性学习向非功利性学习转变;二要改变学习方式,以培养学生的创造性思维为目的,以问题为核心,由传统型学习向创新性学习转变;三要注重学生的基础知识和基本技能的培养,建构知识体系,鼓励创新;四要增强学生的适应性学习,学校教育的重心和重点从知识、技能和职业准备转向人工智能时代的适应性学习[9]。其次,推动教育评价改革。一方面,评价方式应由分数性评价向能力性评价转变,走向对学生的创造力、责任感及学生全面发展的评价;另一方面,学生需要加强自我评估和监控,避免过度依赖人工智能和出现学习误区。最后,推进教育理念变革。随着ChatGPT类人工智能的发展,信息、知识甚至一些技能将不再重要,重要的将会是批判性思维、创造性、沟通、协作、审美、情商和品格,应坚持立德树人的价值取向,注重人文关怀,重视学生情感、思维和道德品质的养成,更加侧重于学生跨学科多元思维能力、批判性思维能力与创造性思维能力等高阶思维培养,促进学生全面和自由地发展。

五、结语

目前,社会对于人工智能发展的认识仍处于初步阶段,人类尚不足以完全把握技术的迅速进步对生活生产带来的影响,技术乐观主义者和技术悲观主义者就这一话题展开了激烈的讨论。但值得注意的是,在ChatGPT爆火后激发的广泛讨论中应保持一种创造力和教育变革的“冷思考”:以ChatGPT为代表的人工智能依赖对创造力产生负面影响,但由于时代的开放性与技术的强势性,我们无法隔绝技术进步对社会发展产生的不利影响。基于此,我们必须积极探索和推动教育的变革,在积极吸纳人工智能技术为教育带来一系列便利性条件的基础上,积极寻求自身变革以应对人工智能技术对教育和社会的挑战,实现教育生态的可持续发展。