张艳丽、杨颉|ChatGPT在高等教育应用中的“科林格里奇困境”及其对知识生产与人才培养的影响

一、 ChatGPT的兴起及其在高等教育中的应用场景

新的数字媒介技术正以前所未来的力量影响着大学变革，例如对传统教育的强大冲击。在数字化时代，对大学而言，以人工智能为代表的信息技术已经打破了传统大学的“围墙”，赋予了高等教育发展的新方向：人工智能改变传统的教育方式和考试方式、数字模拟技术颠覆传统的教学实验室、助教机器人实现教师的个性化指导、区块链技术推动学历认证等。最新的大规模语言AI模型，如ChatGPT、文心一言、通义千问等，能够在高等教育场景中进行广泛应用。以ChatGPT为例，其兴起给大学的教育教学与学生学习均带来了显著变化。

（一）ChatGPT的兴起引发了大学对技术进入课堂的新讨论

在2022年底，ChatGPT问世并率先在北美各大院校中流传开来，随之引起全世界范围内高教界人士的广泛关注，不同高校对ChatGPT能否在大学生学习中使用给出了不同的态度。其中，我国香港地区的大学对此率先做出了反应：香港科技大学对课堂AI的使用政策给予了院系灵活性，将学生能否在课堂中使用ChatGPT的决定权交由任课老师决定；而香港大学则实行了新技术在课堂中使用的严格政策，禁止在全部课堂和作业中使用ChatGPT及其他基于AI的工具，ChatGPT的豁免权需要课程老师的手写批准；但ChatGPT工具使用的便利性已是大势所趋，仅一个月后，港大已解除对ChatGPT等AI工具在课堂中使用的限制。其他香港高校，如香港中文大学、香港教育大学、香港理工大学等则在规避ChatGPT可能带来的伦理冲突时，宣称将主动尝试拥抱新技术。但随着ChatGPT在教育中的持续使用，其出现仅仅三四个月后，欧洲各国就改变了对ChatGPT的态度并开启了一轮针对OpenAI的监管风暴，原因是他们认为ChatGPT的使用可能会带来更深层次人才培养与数据安全等方面的隐患。此后，意大利成了西方首个禁止使用ChatGPT的国家，德国称出于数据保护方面的考虑也可能会暂时禁止ChatGPT在德国的使用。作为新涌现的人工智能之一，ChatGPT的存在必然有利有弊，甫一出现就对大学教学、大学决策与大学生学习带来了前所未有的冲击，并促使人们开始思考技术使用与教育教学和人才培养之间的关系。

（二）ChatGPT在高等教育中可能的应用场景

在知识生产与教育教学中，一种媒介技术所构建的社会传播图景，同时改变了知识生产与个人知识消费。从知识生产的角度看，每一次“传播革命使科学数据的采集建立在一个全新的基础上”，数据的采集方式变了，从而导致了知识生产范式、知识表达，以及知识供应与知识流通的变革，进而直接影响以知识生产为基石的教育系统与人的培养。作为通用型人工智能，ChatGPT在高等教育领域的运用具有巨大优势，它改变了知识生产与知识流通方式，也改变了教学与学习方式。具体而言，目前ChatGPT在高等教育中的运用主要表现在辅助教学、运用数据进行管理并对大学生提供个性化支持等方面。

第一，ChatGPT能够将教师和学生从简单、重复的劳动中解放出来，提高效率，帮助他们形成更全面的认知体系。在知识爆炸的时代，ChatGPT在处理众多咨询和对大量知识进行提炼方面具有优势，它拥有语言理解和文本生成能力，其语料库不仅包含海量的信息，还包含了真实世界中的对话，这使其具有与他人进行互动的能力。作为重要的辅助教学和学习工具，ChatGPT能够代替教师和学生的部分工作。对大学生而言，能够协助他们进行学术论文写作，对其学习需求进行即时反馈，并支持其个性化学习；对大学教师而言，ChatGPT能帮助教师生成教案、形成教学策略，提高教学效率，也能帮助教师开展行政类工作，撰写各类文件和报告等。此外，ChatGPT还可以通过培养学生的学习兴趣和创新精神，使其具备与AI打交道的技能。更为重要的是，学习者通过与ChatGPT进行交互对话，能获取自身认知以外的知识与信息，建立起对知识世界立体、动态、多层次、全维度的认知体系。

第二，运用数据进行管理并对大学生提供个性化支持。对大学管理者而言，ChatGPT具备一定的数据分析功能，并可对不同类型的教育数据进行可视化处理。首先，通过大数据分析大学生的学习行为和学习模式，能够提升大学管理效率。在传统上大学习惯于采用统一方式进行管理，ChatGPT带来的数据价值是巨大的，它能够通过储存学生的学习行为分析大学生的学习模式和学习偏好，通过采集多元化信息生成多元评价标准，这为个性化管理提供了可能。对大学生而言，ChatGPT能够为与之对话的大学生定制个性化的学习服务，将其从琐碎、重复性的学习任务中解放出来，让其专注于更具创新能力的学习任务。更为重要的是，ChatGPT能通过概率预测（probabilistic predictions）对大学生未来的学习进行评估与预测。概率预测是大数据实现个体学习支持的核心要素之一。ChatGPT可通过收集的反馈数据来评估学生个体对课程的理解程度，并为之制定个性化学习计划，最后通过概率预测优化学习内容、学习时间和学习方式，帮助学习者更有效率、更恰如其分地学习。

当然，学者们也注意到了ChatGPT在使用中的局限性。如，ChatGPT存在专业知识储备不足的问题，生成的内容反馈不够准确，存在编造的嫌疑，且技术在学术中的过度运用可能引发学术不端的伦理问题。因此，在教育教学中对大学生使用ChatGPT进行价值观的引领十分必要，要帮助其养成正确使用AI的伦理和规范，规避人工智能可能存在的风险，并增强对学生的人文关怀。

任何技术工具的发展都具有两面性，且在新技术出现之初，人们在使用它时也要对其可能导致的后果存有警惕之心，以免陷入“科林格里奇困境” （Collingridge's Dilemma）。“科林格里奇困境”是英国技术哲学家大卫·科林格里奇提出来的，他认为一项技术的社会后果在技术生命的早期难以被预料到，然而，当不希望的后果被发现时，技术却往往已经成为整个经济和社会结构的一部分，以至于对它的控制十分困难和耗时间，因而难以或不能改变。因此，任何新技术的出现都需要我们审慎地评估其可能带来的后果，高等教育界对新技术ChatGPT的讨论也正是基于此：在现代，数字媒介技术与传统大学教育的结合越来越紧密，直接影响着高等教育的发展方向与人才培养质量。

二、 ChatGPT在高等教育中的应用所面临的“科林格里奇困境”

“如果我们把技术当作某种中性的东西，我们就会陷入听任技术摆布的境地，它会使我们对技术的本质茫然无知”，陷入技术的“科林格里奇困境”。在ChatGPT出现之初，人们一方面欣喜于它功能的强大，另一方面，也对其未来可能会对高等教育系统与人才培养造成的冲击感到担忧。无疑，ChatGPT为高等教育创造价值的同时，也带来了一系列的潜在风险。

（一） 知识便捷性与人才创新性的冲突

对大学而言，ChatGPT在大学中的应用使大学的传统功能受到质疑，人才的创新性受到削弱。ChatGPT拥有巨大的创造性破坏效应。大学历来就是知识中心，大学教师所从事的工作就是进行知识的传播与生产。ChatGPT介入大学教学与大学生学习后，大学还能再被称为知识的中心吗？大学所教的知识还是当前大学生所需要的吗？大学知识中心的地位受到新技术的冲击，其人才培养的权威性和正统性将被削弱，大学的教学功能将受到冲击。教育是培养人的活动，培养具有创新能力、批判能力的个人是21世纪高等教育的目标所在。教育是让人有更广阔的视野，这需要通过人的持续认知与内化来实现，学习过程即成长过程，本身就具有重要的教育价值，如果学生一味照搬照抄ChatGPT提供的“答案”，则难以成长为有创新能力的人才。

（二） 学习自主性与学习自主权的冲突

ChatGPT的出现使知识获取的成本降低，个体的学习机会和自由时间增多，非正式学习成为一种更普遍的状态，知识获取的便捷性使学习者对学习内容有了更多的选择权，更多的学习自主权对一些学生而言意味着更高的学习自主性，这对大学生的学习提出了更高的要求。但学习自主权与学习自主性之间并不一定是正相关关系。一方面，当前我国大学生的学习自主能力普遍缺乏，内在学习动力不足；另一方面，未来教育就是要培养学生的自主学习能力，“强化学习自主性”。学习自主性的培养不是一蹴而就的，也不是仅依靠技术赋能就能实现的，实际上，学生学习自主性的大小有赖于教师在学习活动中的有意识培养。技术的变革强化了学生的学习自主权，要求教师的作用从学习过程中淡化，这反而会加剧“教”与“学”关系的对立，不利于学生自主能力的生成。对学习自主性较低、自制能力较差的大学生而言，更大的学习自主权反而有可能使其陷入“苏格拉底陷阱”，步入学习低效的怪圈。

（三） 学习碎片化与深度思考能力的冲突

对大学生而言，ChatGPT的过度使用可能会使学习者患上“过度依赖症”，降低其深度思考和独立思考能力。一方面，从纸媒时代到数字时代，人们在获取知识方面变得愈来愈便捷，但这也让学习者陷入“碎片化”学习的境地，越来越少地进行深度阅读与深度思考。另一方面，当需要某方面的知识时，提出问题与回答问题都变得更为“快餐化”，人们不需要深度思考就能轻易获取答案，对技术工具的过度依赖，将窄化大学生的认知视野，降低其深度思考能力。

（四） 数据预测与数据公平的冲突

 作为最新的数字技术，ChatGPT在与高等教育深度融合、变革学习方式与学习形态方面有巨大的优势。但ChatGPT的运用也可能会带来加剧教育不平等的潜在风险。2022年，联合国教育、科学及文化组织（UNESCO）召开了教育变革峰会并发布了《关于教育变革的愿景声明》（Vision Statement for Transformation Education），指出未来教育要应对关乎教育公平与教育质量的全球性危机。这是因为，一方面，看似公平的大数据下也存在着数字鸿沟，就读于名校的优秀学生更容易接触到优质的大数据学习系统，能够获得更多的资源、更好的培训。另一方面，大数据所带来的概率性结果的预测有加大教育不平等的可能。如可汗学院的“数据分析主管”贾斯·科梅尔（Jace Kohlmeier）提出的关于学生学习的“领域学习曲线”（domain learning curves）：“为了提升平均准确度并让学习曲线的末端显示更出色，我们可以在早期打击那些能力较弱的学习者，并怂恿他们中途放弃，但这绝不是教育应该做的事”。任何技术的使用都是双刃剑，至于怎样最大程度地发挥其优势，并削弱其带来的教育冲突，这需要大学组织在管理与决策中做好平衡。数字媒介产生的大数据带来的价值是巨大的，但技术与数据不是万能的，如何运用数据为人的培养服务，这既是教育管理中的“技术选择”问题，也是“技术”与“人”的关系问题。因此，高校不能放任ChatGPT在大学教育中的任意使用，必须审慎评估其使用的各方后果，制定其使用的限制条件，使其为人的培养服务，实现其“技术性”和“价值性”的统一。

（五） “解放”人与“控制”人的冲突

对未来教育而言，ChatGPT等新技术工具的意义是“解放”人而不是“替代”与“控制”人。虽然当前很多高校对ChatGPT在大学课堂中的使用持有保留与怀疑的谨慎态度，但随着ChatGPT的更新换代，越来越多的大学教师与学生会被其强大的功能所吸引，并逐步张开双臂拥抱新技术。ChatGPT基于大数据，并通过已产生的大数据时刻为人们服务，人们将对其变得更为依赖，长久下去“人被人工智能驱使”“机器控制人”的隐忧有可能成为现实。当然，自制能力与独立思考能力较强的人可以控制技术为自己服务，但对于大部分自制能力不强、缺乏独立思考能力的人而言，他们的思维、意识将逐渐被ChatGPT等信息技术所影响、同化，新技术将以“役物”的方式去“役人”，导致人的“物化”。令人担忧的是，如果通用人工智能技术仅为部分技术精英人士所掌握，则存在少数人通过核心技术操控知识生产，进而影响大众学习和认知的潜在风险，对民族素质的全面提高和社会可持续发展产生不利影响。正是基于这一隐忧，纽约市教育部门宣布禁止在学校的设备和网络上使用ChatGPT，因为他们担心ChatGPT在教育中的应用并不能培养批判性思维和解决问题的能力，反而会产生让学生从交易性视角看待教育方式的危机。此外，正如前文提到的，欧洲各国也开始“围剿”ChatGPT在教育中的运用，并开启了针对OpenAI的更为严格的监管风暴，以应对ChatGPT的持续使用对人类学习与人类认知可能带来的更为严峻的危机与挑战。这些均说明，在技术进步的背后，隐藏着大众对数据安全与人才培养的隐忧。

最新的技术工具作为最先进的生产力，对大学未来人才培养和知识创造具有重要的形塑作用，教育图景的演进是以技术工具为中心的演进，所以分析技术变革对教育的影响是预判未来教育图景的重要手段，也是实现技术工具“价值化”的有效途径。

三、技术变革与教育形态：从“促进”到“形塑”

作为世界科技革命和产业变革的先导力量，数字技术变革将确保优质教育和终身学习作为一项共同利益提供给所有人，以此促进教育公平、提升教育质量。同时，这也是解决高等教育发展中的公平与效率、组织化人才与创新性人才等几对矛盾的良好途径。但技术发展对教育并不总有积极的促进作用，因此我们要审慎地认知教育发展与技术变革之间的关系。纵观教育发展史，教育与技术之间既存在促进关系，也存在微妙的“竞赛”关系。

（一）技术变革促进高等教育目标的实现

技术乃是人类表达、交流与沟通的工具，其变革是教育发展的一面“镜子”，能够反映社会对人才的需求，推动教育目标的实现。在历史的长河中，技术的发展与教育的发展密切相关，技术革新降低了教育成本，提升了教育生产效率。从技术发展史的角度看，教育媒介技术经历了“口耳相传—造纸技术—印刷术—无线技术（远程视听教育）—互联网数字媒介”这一发展历程。在每一阶段，技术都极大地促进了教育的发展与教育目标的实现。在原始教育阶段，教育是通过口耳相传来实现的，这一时期是家庭作坊式的教育模式，以传授基本生活与生产技能为目标。随着造纸技术和印刷术的出现，人类实现了更广范围与更大规模的知识传递，实现了有组织的家庭教育与学校教育，教育对象也从贵族扩展到一般平民。进入工业社会以来，高度组织化的学校教育能够培养有组织的、有知识的劳动力，提升了劳动者素质，满足了社会对大批量、技能型劳动力的需求。在工业社会后期，社会发展对人才提出了越来越高的要求，得益于远程视听技术在教育中的应用，终身教育和远程教育也得到极大发展，教育对象开始从全日制学生向非全日制成人扩展。随着社会发展，教育对人的创新能力的需求变得更为突出，即培养创新型人才成为教育的目标。如今，大学是一个高度组织化与制度化的教育组织，能够同时培养大规模的人才，但也衍生了一些教育难题，如大班教学中的教育同质化和缺乏个性化。高度结构化的学校教育已无法满足培养具有个性化创新能力的个体的教育需求，在工业化时代，结构化的教学模式体现出高效率的优势，有利于培养出标准化的合格劳动力；但在创新时代，高度结构化的教育则难以培养个性化的学习者——标准化与个性化难以兼顾。而新技术工具的出现为实现这一教育目标提供了可能。进入信息化社会以来，随着互联网的出现，数字化教育也应运而生。信息革命解决了单纯的智力劳动问题，网络学习资源使劳动者获取知识变得更为便捷，知识获取的成本降低，使培养全面发展的高素质劳动者成为可能。

（二） 从“我们塑造工具”到“工具塑造我们”

在过去几百年的发展中，教育的发展一直领先于技术的发展，技术为满足教育组织化与人才职业化提供了有力的支撑。随着数字媒介的飞速发展，学校的知识储备已经逐步跟不上技术变革的步伐，技术工具在推动教育变革的影响力方面逐步增强，改变了人才培养的规格与模式。从始至终，技术变革和教育发展的关系，也是技术与人的关系的真实写照：“我们先塑造工具，此后工具又塑造我们”。第一，数字媒介塑造了全新的大学教学环境与学习环境。以互联网为代表的数字媒介技术的发展，将“客观知识”世界的建构带进了一个数字媒介生态环境，为解决个性化人才培养提供了全新的技术方案。对大学教学而言，数字媒介有助于打造“融合式”课堂教学环境，它表现出与传统教学模式截然不同的特征。首先，数字媒介对大学教学产生重要影响，通过技术来打造智能化的教育教学新生态，更强调教学的场景化，实现线上与线下、虚拟与现实的联结与共通，能够通过大数据分析学生的学习情况，实现对教学的实时反馈。其次，数字媒介有助于通过数据进行教学判断与教学决策，协助教师分析每位大学生的学习行为和进程，并以此为依据进行个性化的学习指导。第二，随着数字媒介技术在高等教育中的深度应用，对大学生学习行为的分析有助于为其提供个性化学习支持。有关大学生学习行为与学习喜好的数据正改变着大学教学与大学生学习。通过丰富的数据来研究大学生的学习行为，了解大学生的学习习惯与个体学习特征，可揭示出促进人们学习的最佳策略，促使我们对学习、教学和获取知识的过程展开全新的理解。聚焦数据分析意味着为学生创造了“一个自动化的私人教师”，这能够给由于个性等原因未能寻求帮助或承认没有掌握学习内容的学生提供必要的学习支持。因此，数字媒介技术的巨大潜力在于推进个性化学习、改善教学，并最终提高学生的成绩，使培养个性化、创新型的大学生成为可能，从而促使人才培养从标准化走向了个性化。

四、技术变革与知识生产模式：从“知识权威”“学者权威”走向“知识选择”

（一） 新技术的使用动摇了“知识中心”和“学者权威”的地位

在传统教育中，知识生产的模式是有完整的路径的，即遵循知识中心和学科逻辑，学科知识是由有知识权威的人（专业领域的知名学者等）在不断的生产、研究、发表和实践中确立起来的，传统的知识生产是以人为中心的，而学者是知识生产的中心，知识生产是严肃的学术活动。在知识生产的过程中，专家学者处于权威地位，知识传授的路径是从教师到学生的单向传播，学习者习得的是确定的、权威的知识。新技术在大学教育中的流行打破了原有的“知识权威”的局面，学生获取知识的途径增多、成本降低、更迭速度更快，这也增加了知识的不确定性。知识的权威性、准确性、确定性都需要重新审视，这更加需要学习者具备相应的逻辑能力、思辨能力和批判性反思能力，以便从众多不确定的信息中选择并确定所需的内容。教师的角色也开始发生变化，从“知识权威”“知识传授者”到“信息提供者”“知识选择者”和“学习引领者”，教师的任务是提供丰富的学习资源、选择优质的知识和信息、培养学习者的技术使用素养，以此提升其学习体验和学习能力。

（二）新技术加速了知识的产生，打破了单一的学科发展壁垒

学者们的知识生产属于某一确定的学科范畴，但新技术如ChatGPT等AI工具的使用，可能使知识的产生更迅猛、更具跨学科性。学者贝尔纳·斯蒂格勒（Bernard Stiegler）认为，速度作为当前所有技术的根源是最为深刻的问题。速度既是知识生产的速度，也是从知识生产走向知识应用的速度。以学科建构为路径的知识产生速度是缓慢的，通过对人工智能提问、以问题解决为核心的知识生产是快速的，且信息的呈现具有明显的跨学科性，能从更整体的视角促进知识的生产和应用，使用者仅需要对知识信息进行辨别和选择。知识生产的秩序从“学者”走向“技术工具”，这就是生产工具本身对知识促进的意义所在。

五、 技术变革与学习者：学习者的“掉队”会带来学习的分化

（一） 学习机会不均等：是否所有学习者都能从技术的使用中获益？

尽管技术的使用可以让一些学生获得课程并加速一些学习成果，但教育数字化带来了使本已享有特权的学习者受益并进一步边缘化其他人的风险，从而加剧了学习不平等，这包括获取优质学习资源的不平等和数据的概率预测带来的学习机会的不均等。为此，在技术的变革中，要特别增加对学习者的关注，重点关注数字技术如何支持最边缘化群体，使所有人无论其背景、身份或能力如何，都能从其潜力中受益，并确保数字资源和设备符合全球无障碍标准；要使教师和学习者能够以可承受的成本受益于安全和富有成效的在线体验，以符合免费教育权；要促进教育领域的数字公共产品供给，包括免费的电子出版、适应性强的开放教育资源、学习平台和教师支持应用程序。所有促进学习者机会均等的措施都是为了不让学习者因新技术在教育中的应用而掉队，从教育的公益走向学习者的共益。当前，作为世界科技革命和产业变革的先导力量，数字技术变革将确保优质教育和终身学习作为一项共同利益提供给所有人，这可以促进教育公平、提升教育质量。

（二）学习能力不对等：缺少自制使学习者群体走向学习分化

新技术的使用使学习型社会的建构成为可能，“随时随地学习”成为学习的常态，个体自由学习的时间增多，对自己的学习有了更大的自主权。在技术所勾勒的未来教育图景中，技术参与教育过程的程度越深，对学生学习自主性的要求就越高。这意味着教育的重点要落在学习过程的“自学”原则上，学校必须把教育的对象变成自己教育自己的主体，这种个人同他自己关系的根本转变，是科学与技术革命中教育所面临的最困难的一个问题。笔者经过访谈调查发现，不同学习者在缺少外在监督的自主学习情境中学习自主性和自制力存在较大差异，自主学习往往是在教师难以有效监督的学习情境中由学习者自身发起的一种主动学习状态，其学习成效受学习者的个体学习特征（如，自制力、专注力、专注时间、性格等）、课程性质（专业课还是选修课、核心课程还是公共课程等）、评价标准（是否进行考试）等因素的影响。不同学习者在缺少外在监督的自主学习情境中，会出现截然不同的学习结果，同一学习者在不同的学习环境中也会出现不同的学习结果，这进一步加大了学习者群体之间的差距，这就是不同学习者学习能力不对等带来的不利后果。而新技术在教育中的参与和应用则进一步加大了不同学习者之间学习成果的差距，使本可以获取良好学习成效的学生在自身学习能力欠缺的条件下出现“掉队”现象。

技术既是一种手段也是一种人类行为，更应该成为一种认识方法和看待周围世界并认识世界的方式。技术工具的价值性不仅在于帮助学习者在全面、坚实的知识和经验的基础上做出科学、合理的学习决策，使其从片面性的认知偏见中脱离出来，改变其认识世界的方式；也不仅在于建设高质量高等教育体系，恰当地处理高等教育发展中组织化与人才培养个性化之间的矛盾，培养创新型与个性化人才；更在于铺就未来“人人可学、人人会学、人人乐学”的教育图景，促进个体的全面发展。因为教育不是冰冷的数据，而是有温度的、培养人的活动。未来高校要有意识地利用新技术工具来开发教学，帮助学生做好未来遇到人工智能驱动的劳动力的准备，但更要警惕技术的使用陷入“科林格里奇困境”。大学要在技术的运用中实现工具性和价值性的统一，促进学习者个体的成长和群体的进步。

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原文《ChatGPT在高等教育应用中的“科林格里奇困境”及其对知识生产与人才培养的影响》刊于《上海交通大学学报（哲学社会科学版）》2024年第10期（第99-109页）。若下载原文请点击：https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=MdENDFpkZq7edzpw2JiuSy82fBfqeHB-nXqQ8zhJ0AsYIQP_-j5bjYAlqLBn6tv2TyLqreVi7pF7qASVYknOEb7hfTZEr0Fkfw32y9ocF1Q3DJInzraz9ZlSK6PQc6rV2h0K6nPbM4I3KJIjZYFQTl7JaqbB9coafX7hW3dORVZaUucKEBrDM1i1v4fpTWrj&uniplatform=NZKPT&language=CHS

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编辑：黄艺聪

审校：孙启艳