ChatGPT 带我读 MIT AI 教育报告（三）
当信息和帮助都可以随时从 AI 获得，人为什么还要来到大学，与其他人共同生活和学习？
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上一篇谈到，AI 不仅让作业失去证明能力，也让学生在遇到困难时越来越少向另一个人求助。
到 Section 3.2，MIT 开始追问这个变化更深的后果：如果信息、解释和帮助都可以随时从 AI 获得，人为什么还要来到一所大学，与其他人生活和学习？
以下继续保留 ChatGPT 原本的分析。
3.2 Center people, community, and the residential experience
如果 3.1 是“重新设计课程”，
3.2 就是：
重新回答为什么还要去大学。
这部分其实有一点哲学意味。
MIT 直接说，AI 到来时，美国大学里的 social fabric 本身已经比较脆弱：孤独、disconnect、疫情后的线下共同体恢复、校园关系等问题都已经存在。
AI 可能进一步加速：
individualization。
每个人都拥有一个高度个性化的 tutor/assistant/advisor。
从 efficiency 看很好。
但 community 可能越来越弱。
于是 MIT 给 residential education 一个非常明确的辩护：
你不是为了得到 information 才来 MIT。
information 在线上早就很多了。
你来这里，是为了：
和别人一起完成困难的事情。
他们甚至写：
学习之所以有效，是因为它同时具有 challenging + social 两个特点。
这个定义我觉得非常漂亮。
3.2.2 甚至提出 Tech Free Times
MIT 建议建立更多 campus rituals 和共同体验。
其中一个脑洞是：
Tech Free Times。
某些时段不安排课程、office hour 或会议，而鼓励面对面活动。
还有 collective reading、discussion、community events 等。
注意，他们不是在说：
“technology bad。”
他们是在说：
有些 human interaction 不应该只因为存在更高效的数字替代品，就自动消失。
3.2.3 一个我很喜欢的原则：老师也要 disclosure
学生用 AI 要 disclosure。
那教授呢？
MIT 说：
一样。
如果教授大量用 AI：
生成 slide， 生成教学内容， 评分， feedback，
应该告诉学生 how and why。
因为学生会立刻发现一种 double standard：
“你不让我用 AI 写作业，但你用 AI 给我改作业？”
尤其报告提到，学生非常不喜欢：
自己花几个小时完成 assignment，
最后收到的是：
AI-generated feedback。
于是 MIT 提出一个很好玩的替代办法：
与其教授偷偷使用 AI grader 给分，
可以把 AI grader 直接给学生。
让学生在提交前自己反复获得 formative feedback。
这样 AI 是：
learning tool
而不是：
judgment machine。
这是一个很好的 augmentation vs automation 例子。
3.2.4 AI literacy，不只是 prompt engineering
MIT 把 AI literacy 分成三个层次：
effective、responsible、ethical。
Effective：
你会不会告诉 AI 问题是什么、验证结果、识别 hallucination，以及最重要的——什么时候根本不该用 AI。
Responsible：
你是否理解 augmentation 和 automation 的区别，是否知道怎么诚实披露 AI contribution。
Ethical：
training data、bias、IP、environment、homogenization、authorship 等问题。
我特别喜欢：
when not to reach for AI
这一点。
真正的 AI literacy 不是：
“我什么都能用 AI。”
而是：
“我知道什么时候不用。”
3.2.6 Thesis 必须声明 AI 怎么用
这部分非常具体。
委员会建议：
所有 thesis 都应该说明 AI 在 thesis 生产过程中如何被使用。
同时 AI 不应该作为 co-author。
核心原则是：
AI 是在人类负责人指挥下使用的工具，而最终人类必须对准确性承担责任。
这很可能是未来 academic authorship 一个越来越重要的规范：
不是简单：
“用了 / 没用 AI。”
而是：
AI contribution provenance。
下一篇，我们进入报告最后一个层次。
当 AI 的能力、成本和使用方式持续变化，学校为什么不能只发布一份政策，然后五年不动？
如果你对这份报告感兴趣，可以点击原文继续阅读。
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