生成式人工智能时代中国教育学自主知识体系的生产

/生成式人工智能时代中国教育学自主知识体系的生产

从人类认识世界的角度来说，以ChatGPT为代表的生成式人工智能是一种可以与古登堡印刷机相媲美的革命性技术。古登堡印刷机的发明改变了人类知识生产和知识传播方式，塑造了人类认识世界的新框架和以科学方法为核心的认识世界的新方式，推动人类社会从宗教时代跨入启蒙时代。生成式人工智能成为人类自科学方法之后认识世界的又一种新方式，它开始介入物理学、数学、生物学等多个学科的科学研究中，介入我们对自然规律、社会发展规律、人类发展规律的认识中，正在塑造一种全新的认识世界的框架。正如启蒙时代塑造了现代教育学知识体系一样，生成式人工智能带来的技术革命将对教育、教育学知识体系的建构产生深远的影响。生成式人工智能为中国教育和中国教育学开启了一个重构自主知识体系的窗口期。在生成式人工智能时代，我们如何重新定义教育、如何构建中国教育学自主知识体系成为教育学研究者必须思考的重大问题。 一、中国教育学自主命题和自主范畴 人类文明诞生至今，对确定性答案的寻求一直是人类知识生产的重要目标。随着这种探索步伐的前行，人类发明的各种搜索引擎、生产式人工智能使答案变得越来越易得，“如果可能，答题机器会毫不犹豫地提供关于任何主题的深刻、模糊以及复杂的事实性知识”[1]，与此同时，生成式人工智能正在导致知识生产“从确定的答案向不确定的问题转变”[2]。进入生成式人工智能时代，“答案将变得廉价，而问题会变得更有价值。……一个到处都是超级智能答案的世界鼓励人们对完美问题的追求”[3]。相比“生成答案的技术”，我们更加需要“生成问题的技术”，对构建人类知识体系而言，“提问比回答更有力量”。[4] 目前关于人类知识的重大命题、基本范畴、核心概念都是在轴心时代提出的，教育学的命题、范畴、概念也是基于轴心时代和文艺复兴时代所提出的命题、范畴和概念延续而来。这些具有普适性的“基本范畴主要包括课程和教学、教师和学生、学校和课堂等”，“核心概念主要包括学生、教师、课堂、课程、教学等”。[5]后世的教育学知识体系均是为这些命题做注脚，围绕这些范畴进行延展，对这些概念做阐释。构建中国教育学自主知识体系一个重要任务就是要提出属于这个时代的重大命题、重大问题，提出新的范畴。这些重大命题不是口号化的、标签化的，中国教育学自主知识体系就是围绕重大命题进行思考，为重大命题做注脚，提出新的、更接地气的范畴，对既有的核心概念进行延展，重新定义教育、定义学习。在生成式人工智能时代，教育不仅仅是教育人类，还包括教育机器，当然更重要的是教育人。“人工智能还冲击教育的全要素，包括施教者、施教环境和手段、施教对象。在智能时代教育则出现了很大的变化，对于施教者，我们可以用虚拟名师机器人替代教师，老师不再需要为了上课来回奔波；对于施教环境和手段，课本和教室可变为虚拟教室和个性化教学平台，每个人可以在里面做不同的事情；至于施教对象，也发生变化，学生可以是机器人，增加了机器学生——虚拟数字人和实体机器人，怎样培养机器人与时俱进，我们教育工作要不要培养一个银行的机器出纳员或海关的某个岗位人。”[6]强化学习本身并不是完整的具身人工智能，人工智能完成机器学习之后，依然需要不间断地从真实世界学习那些真正的人类生产内容，学习那些没有文字记录和视频记录的人类隐性知识，人类历史性地需要像教育人那样对机器进行有目的的教育，这就需要对教育学的核心概念、研究范畴和知识体系进行新的拓展。要从人类文明的历史、现实和未来重新定义知识和智能。生成式人工智能的发展使人类智能成为与热能、风能、电能具有同等重要性的新能源。人类运用智能创造了丰富多彩的语言文字符号，教育则是通过引导个体自身从人类文明知识库中提取智能实现文明传承。中国传统教育中蕴含着大量的智能提取方法，智能提取是贯通中国教育学的自主知识体系的一条重要线索。某种程度上，我们是否可以说：一切教育，无非是从人类知识库中提取智能。生成式人工智能的革命性在于它实现了智能的机器提取，大模型通过语料加工，将人类知识库中蕴藏的智能提取出来。生成式人工智能之所以能够生成知识就是因为大模型涌现出了类似于人脑的智能。智能是一个人的操作系统、认识世界的元机制。教育也是一个训练大模型的过程，机器学习的自监督学习、人工标注、参数调整对应不同的教育环节。机器学习启示我们运用现代科技手段贯通中国传统教育中积累的智能提取方法，扩展教育内涵与外延，以新的命题、范畴和概念构建中国教育学自主知识体系。 二、教育学知识体系拓展的方向 生成式人工智能技术的未来发展预示了教育学知识体系拓展的新趋向。新一代人工智能发展有两个技术主攻方向，分别是自然语言处理的大模型技术和人形机器人技术，自然语言处理的大模型技术已经引发了一轮新的技术革命，而人形机器人可能是人工智能的下一个爆点。实质上，人工智能大模型和人形机器人技术是互补共生的，未来的人工智能就是语言技术和身体技术的融合。语言技术和身体技术是通用人工智能的重要研究方向，也是教育学知识体系构建的基石。机器人的未来突破将给教育和教育学知识生产带来新的方向、新的内容和新的范式。语言技术和身体技术是人类最早开发出来的“属人”的技术，也是教育的技术。“在头脑还没有借助于符号和意象的发展来制造出更灵巧的技术工具之前，人类就利用他高度可塑性的身体能力，来表达头脑中还没有成形和没有统一的思想。从人类起源的开端处，不是更有效的工具，而是符号表达的意义模式的建立，才是智人进一步发展的基础。”[7]人的身体行为和思想之间存在的联系已经被最新的相关研究所证实，研究人员已经发现在运动皮层中存在一个身体—认知行动网络(Somato-CognitiveActionNetwork，SCAN)，这一脑区已经演化成可以与复杂思考和计划联系到一起，“我们现在做的就是将身体行为和思想联系到一起”[8]。中国传统教育思想中蕴藏着丰富的身体教育、身体技术积淀。《庄子》中的庖丁解牛、佝偻承蜩、津人操舟、轮扁斫轮等寓言故事都饱含丰富的身体技术思想和身体技术原理，弘扬身体技术、由技入道是一条中国教育学独有的人的智能提升进路。 大语言模型的成功启示我们重新认识语言在教育学知识体系中所占据的地位，并由此拓展人工智能研究与教育学之间的联系。语言是教育思想的表象，是教育学知识体系的表达，甚至语言就是教育学知识体系本身。为什么从语言切入的新一代人工智能会出现各种能力的涌现?如何从教育学的视角认识语言在人的发展过程中的重要性?语言在教育过程中到底能够发挥何种作用?我们之前的教育学范畴对语言的忽略是否导致我们失去了一些东西?教育学自主知识体系是否需要自然语言处理视角的介入?为什么GPT通过英文语料库训练所涌现的很多能力不能迁移到中文环境呢?或者是在应用于中文语境时会出现很多问题呢?是不是因为中文具有不同于英文的规则呢?中国自主教育学知识体系是否就是意味着一套独特的教育学规则、语法?为什么语言如此重要?或者说为什么教育学自主话语体系如此重要?一言以蔽之，教育学语言(话语)是构建教育学知识体系的突破口。教育学话语是教育的操作系统，通过语言，教育才成为我们思考的对象。掌握了教育学话语就意味着可以进入并操控教育的操作系统，通过教育学话语就可以探寻教育规则，发现教育的元机制。教育学话语和教育学知识体系本质上是一种技术，关于教育的技术。语言将教育转换为思考的对象，通过语言，教育变得可以被思考。教育学的范畴应该包括语言以及由此衍生出来的文字、各种符号。教育学研究人，应该有高于一般历史、文学、物理、生物、化学等学科的站位，从人的本质去思考问题，应该将语言、身体等纳入研究的范畴。语言的界限并非教育的界限，却是教育学的界限。不通过语言、不通过教育学知识体系，我们就无法思考教育，也无法改进教育。我们能够理解和表达的教育的复杂度，最高不会超过语言所能描述的范围。也就是说，教育学知识体系的复杂度不会超过语言所能描述的范围。每一门科学都需要一种描述它的语言，生成式人工智能也可能是一种科学地描述教育的语言，或者，我们可以运用大模型演变出一种描述教育的新语言。 三、教育知识生产范式的创新 生成式人工智能进行知识生产的语法规则不是预先设定的，而是神经网络算法经过自主学习从语料库中生成的，人在其中所起的作用就是对它“提出了一种生成原则，让语言交流的对象在对话中直接生成属于自己的语法规则”[9]。这种人类知识的思考机制就像孔子在《论语》中提出的一条教育原则：“民可使由之，不可使知之。”教育者只告诉学习者学习的原则、方法、路径，然后由学习者自己沿着这个路径进行自主学习。DeepMind公司的AlphaGoMaster是通过分析人类留下的成千上万场赛局来学习围棋的，使用强化学习技术(reinforcementlearning)的AlphaGoZero则不再教它围棋知识，只是告知其围棋规则，然后它自己学习下棋。经过40天时间的自我学习，结果AlphaGoZero以100∶0的战绩完胜AlphaGoMaster。这其中深刻体现并验证了孔子所提出的教育原则。上一代AlphaGo的教育方式是直接告知、进行知识灌输、授之以鱼，也就是孔子所说的“使知之”。下一代AlphaGo的教育方式则不是直接灌输知识，而是“使由之，不可使知之”，是授之以渔。不教知识，而是教路径、判断标准，给一个导向、导航系统，然后自我生成知识。生成式人工智能所“由”的生成原则也是一套价值体系、判断标准，所有的行为、判断都是基于这些标准、与这些标准衡量之后形成的，没有这样的标准它就无法知道对错、利弊或好坏，就不能产生学习。没有“由”，就没有“知”，就不能生成知识。孔子所提出的教育原则也契合了乔姆斯基定义的“生成语法”规则，也就是不预先设定任何语言规则，只是提出一种生成原则，让语言交流对象在对话中生成属于自己的语法规则、语言规则。乔姆斯基提出：“从被合理描述的语法中，应该有可能得出强加在构成话语特定行为之上的完整过程和概括模式。对于具有正确形式的语法，其规则可以分成两类，一类是任选的，一类是必需的。在生成话语的过程中，只用那些必需的规则。那么，可以把语法的任选规则看作是产生某个话语过程中的选择机制。”[10]这种规则生成方式也正是教育学的知识生产方式，构成教育学知识体系的规则、规律、方法都不是由哪个教育家预先给定的，而是从众多案例中提炼、生成的。微软科学家提出了第五范式，也就是模型驱动、智能驱动范式，这种研究范式的有效性已经在多个学科的研究中被证实，机器能够发现人所未能发现的，人也能发现机器所未能发现的。如何运用第五范式推进教育学自主知识体系生产值得我们思考。 生成式人工智能以其多模态知识的生成性改变了人类提炼知识、处理知识的方式，智能机器通过学习人类知识所涌现出来的能力也让我们看到了知识生产的本源性力量，认识到了古典意义上批判性思考和知识生产方式的重要价值。孔子所说的探究知识之所“由”、DeepMind公司教给AlphaGoZero的游戏规则或是乔姆斯基所说的“生成原则”本质上都是一种知识生产的方式、规则、范式或路径，规则是处理加工知识信息的“语法”，能力则是运用“语法”进行知识生产所表现出来的效率、质量。人之所以会体现出知识生产能力，是因为掌握了必要的知识生产规则。教育学知识体系生产的核心是回到知识生产的本源，提出一套具有生成性的规则、范式、路径，以便在知识生产过程中有所“由”。中国传统儒家提出的“格物、致知、诚意、正心、修身、齐家、治国、平天下”就是这样的一种知识生产范式或路径。用这个路径进行中国教育学自主知识体系的构建，“格物”就是探究教育的底层逻辑和运行规律，研究教育的发展与变化；“致知”是探究教育发展的源头与未来走向，获取“解码”教育的能力；“诚意”就是真心热爱教育，忠诚于自己的价值立场和原则；“正心”就是坚守中国学术精神，不被西方的、外来的命题、观念所干扰；“修身”就是去实践、去践行，结合实践踏实做中国自己的东西；“齐家”就是创立中国自主的教育学派，“因不失其亲”(论语·学而篇)，不做学术墙头草；“治国”就是真正解决中国问题，提出基于中国问题、中国实践的中国方案和一系列重大命题；“平天下”就是形成具有国际影响力和话语权的中国自主教育学知识体系，实现知识体系更大的覆盖面，为人类教育带来新变革、新格局。基于这样的学术路径和“生成原则”进行中国教育学自主知识体系生产，做古典意义上的思考者和知识生产者，进行自主性知识体系原创。借鉴生成式人工智能所启迪的本源性路径和方法论，不是做检索机器，也不是做ChatGPT式的学术，而是坚持知识体系的自我生成，进行以“中国”为主体的学术探索，既不被西方授之以鱼，也不被生成式人工智能授之以鱼。如同李德毅院士所说：“基础研究崇尚想象力和创造力的完全自由，依赖独立学者的兴趣和自由合作，它可以不限研究者的身份，不设完成的时限，不以落地应用为目的，也不一定要组织大团队‘攻关’，不搞群众运动，允许试错，宽容失败，更不以获得自然科学奖为目的；需要研究者有深厚的人文艺术素养，耐得住寂寞，沉得下心来，虽然研究结果和产出时间无法被精确预测，但一旦出现原始创新，对引领技术进步必然会有长期且深刻的影响。”[11] 四、应对生成式人工智能背后的意识形态和话语霸权 没有任何一种技术是中立的，任何一种技术背后都隐藏着某种意识形态。以ChatGPT为代表的生成式人工智能是基于大量数据库和语料库的生成式系统，其意识形态问题普遍隐含在语料库、算法和应用场景之中。生成式人工智能的意识形态偏见首先产生于语料库中，它所生成的所有知识均是基于已有的数据库和语料库，也自然提炼、迁移了隐藏在语料库和数据库中的偏见和意识形态。“ChatGPT作为一项基于数据库挖掘以及与人类交互而形成知识的智能工具，是基于已有的数据库和接收到的问题，提供或在更严格的意义上说是生成答案。在其答复问题时，会明确声明其是一个人工智能模式，并告知用户其当下所使用数据库更新的时间节点，警示用户其所提供答案也不一定准确，可能会产生有害的指令或蕴含有偏见的内容。”[12]其次，生成式人工智能工具中植入的算法、赋值、参数和人工标注等根本上就是一种意识形态控制。正如美国学者斯科特·蒂姆克所指出的：“目前开发的计算机算法技术都受到了意识形态的操控，如今，这些算法技术的进一步发展，已经让我们无法看清美国资本主义再生产的所有片段。”[13]再次，是生成式人工智能工具的使用者对西方话语霸权和意识形态的被动接受。无论如何，只要在教育领域中使用生成式人工智能便会在