人工智能無法取代人類教育

參考消息網6月17日報道美國《時代》週刊網站6月7日刊登題爲《人工智能無法取代人類的教育，除非我們拱手相讓》的文章，作者爲美國普渡大學人類學副教授埃裡克·奧塔羅拉·卡斯蒂略。全文編譯如下：

看到畢業典禮上朝氣蓬勃的畢業生對未來滿懷憧憬，我腦海中隱隱浮現出一個問題：人工智能會讓教育變得毫無意義嗎？

事實上，人工智能對人類學習思考有益還是有害，取決於一個關鍵決定：我們指望它做什麼？

人工智能需要人類的判斷，我們不僅要監督輸出，還要嵌入科學的柵欄。

近來，物理學家艾倫·索卡爾將人工智能聊天機器人比作口語考試成績良好的學生。他在賓夕法尼亞大學的一次活動上說：“當它們(人工智能聊天機器人)知道答案時，它們會告訴你。當它們沒有答案時，它們真的很擅長鬍扯。”根據索卡爾的說法，除非用戶對某個既定話題非常瞭解，否則可能無法察覺到聊天機器人在“胡說八道”。在我看來，這完美詮釋了人工智能所謂的“知識”。它可以通過預測詞串來模仿人類的理解能力，卻缺乏相關的概念基礎。

當教師擔心人工智能導師可能會阻礙學生的批判性思維，或是醫生擔心算法誤診時，他們都發現了人工智能的同一個缺陷——即機器學習雖然在模式識別方面表現出色，卻缺乏人類日積月累的系統性經驗以及科學方法所產生的深度認知。

這就是人工智能領域不斷髮展的趨勢所提供的前進方向。它專注於將人類知識直接嵌入到機器的學習方式中。物理信息神經網絡(PINN)和機械神經網絡(MINN)就是例子。這些名字或許聽起來很專業，但理念卻很簡單：當人工智能遵循規則時，它會變得更好，無論是物理、生物還是社會學定律。這就意味着，人類不僅需要去使用知識，還要去創造知識。人工智能只有向人類學習纔能有出色表現。

我在使用MINN時就意識到了這一點。我們沒有讓算法基於之前的數據進行猜測，而是進行編程，使之按照既定科學原理做判斷。以印第安納州當地家庭薰衣草農場爲例。對於這種生意，開花時間就是一切。採摘過早或過晚都會影響精油的效力、質量和最終利潤。MINN會從植物生物學出發，利用光、熱、霜和水與開花相關的方程式，及時做出具有經濟學意義的預測。只有當人工智能深入瞭解物理、化學和生物領域時才能給出行之有效的建議，而這些知識均來源於人類科學。

結論簡單明瞭：人類仍然至關重要。隨着人工智能越來越精密，人類角色並沒有消失，而是出現了轉變。當算法產生一些奇怪、片面或錯誤的結果時，人類需要及時提出質疑。這不僅是人工智能的弱點，也是人類最大的優勢。這意味着人類的知識仍需不斷擴充，引導並掌控技術，確保人工智能按照人類的意願做事，爲人類提供幫助。

人工智能不會降低教育的重要性，也不會取代人類。然而，如果我們忘記如何獨立思考，忘記科學和深層理解的重要性，那麼有朝一日人類或許會被取代。（編譯/文怡）