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人文学科教授应当自动化吗?

汉密尔顿——人们对人文学科的危机束手无策,而最近人工智能领域所取得的突破再次加剧了这种焦虑。自动化不仅威胁到卡车司机的工作。深度学习算法也正在进军创造性领域的工作。现在,它们正显示出在承担人文学科教授讲课以外的任务时有多么熟练:具体而言,就是撰写论文并提交到学术期刊发表。

学术出版是否也可以自动化?2020年9月,OpenAI的深度学习算法GPT-3通过撰写一篇以“人类为什么应当对AI无所畏惧”的看起来相当可信的卫报评论文章所展示出的新闻能力令人印象深刻。今年早些时候,瑞典精神病学家阿尔米拉·奥斯曼诺维奇·桑斯特罗姆要求使用相同的算法为某学术期刊撰写一篇投稿。

桑斯特罗姆的规定不如卫报编辑严格。她简单指示算法“写一篇关于GPT-3的500字文章,并将科学参考和引文添加到文本当中。”她报告“GPT-3的论文现在已经在法国拥有的国际预印论文服务器HAL上发表…而且正在等待一家学术期刊的审核。”即使这篇论文被拒,它也预示着终有一天AI论文将会通过审核。

人们也对人工智能生成的创意设计进行了类似的实验。今年6月,经济学人的编辑利用人工智能服务MidJourney为其印刷版周刊生成了封面艺术。因为刚刚观看过萨尔瓦多·达利的展览,我对Midjourney以这位著名的超现实主义艺术家的风格制作图像的能力印象尤其深刻。研究达利的专家无疑会在Midjourney的艺术再现中找到许多问题,而画廊策展人或许只将Midjourney的画作视为超现实主义的玩笑。但如果我们严格从经济角度来考量这次试验,那么满足像我这样的潜在客户可能足以判定AI胜出。

我们对待桑斯特罗姆的实验也应该采取同样的态度。内行的眼睛或许可以在GPT-3的学术研究中找到许多缺陷,尤其考虑到阅读者知道作者是一台机器的话。但同行审是学术出版中采用的标准方法。审稿人因此将面临“经典的图灵测试。”即该智能与人类智能究竟能否区分?而且,即使GTP-3的学术水平尚有待提升,人类学者仍然应当担心GTP-4或-5将抹平他们相比机器所能拥有的任何优势。

此外,因为专注自我中心的写作任务——要求AI撰写与AI有关的题目——桑斯特罗姆和卫报的试验均对学术写作领域的更大范围挑战有所低估。除深度学习算法外,人们还必须考虑谷歌学术搜索在今天的学术领域所扮演的核心角色。拥有这个全世界学术文献索引,AI学术理应有能力拓展到全新领域。

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归根结底,我们赞扬那些发现不同学术领域和辩论间全新联系的思想家。如果你能在德国唯心主义哲学家约翰·费希特某个忽略的观点与当前气候变化的辩论间建立起意想不到的联系,那么你可能已经找到了撰写一篇新期刊文章的基础,可以以此来填充你的简历。而当你着手撰写那篇文章时,你可以适当引用所有其他相关学者关于上述主题的内容。这样既有助于表明您对该主题的全面理解,也有助于吸引同行的注意力(其中某位可能最终成为您论文的同行评审员)。

但我们必须说:这种学术写作的标准方法绝对是机械化的。某人工智能学者可以及时搜索相关文献并提供有用的总结,并且附上强制性引文。它还可能发现费希特和气候变化间所有此前未明确的联系。如果未来的谷歌学术搜索引擎能够克服目前欧洲为中心的偏见,那么人们很容易设想人工智能发现包伊夏斯、西蒙纳·魏尔和夸希·维尔杜之间令人着迷的联系——尽管这种联系是受过澳大利亚当代分析哲学传统训练的我本人也不太可能发现的。

今天的人文学者往往开玩笑地说我们所出版论文的读者少得可怜。如果没有主流媒体报道,标准哲学期刊文章可能会被其中提到的其他5位哲学家、而几乎没有其他人阅读。但如果未来由AI生成学术文章,机器会成为标准的读者群。某些学术辩论所引发的人类关注可能会像两台计算机下象棋一样多。

在我们这些视人文科学为最后以人为本的学科之一的人看来,救赎的第1步是思考我们如何与学生互动。今天的学生希望就世界和人文未来可能性的辩论发表自己的意见,让他们得到的却往往是学术写作速成课和关于不要随意切换引用风格重要性的研究。

与其在专业学术期刊写作领域像学徒般地构建我们的课程,我们应当重新与人文学科中的“人”建立起联系。当今的数字化媒体环境已经使人们深深渴望真实性和可靠性。在人工智能写作的世界里,修辞本身会变得扁平化和公式化,从而对真正的人类说服形式产生全新的需求。这就是我们理应教给学生的艺术。

同样,如果学术界正在走向未来的人工智能驱动研究,我们需要人文科学来协助我们驾驭这一全新领域的迫切性将超过以往任何时候。未来GPT-3所能产生的新文献量将迅速超过我们的吸收能力。我们将如何确定哪些由机器生成的见解适用于我们自身的生活和社会系统?在如此丰富的知识面前,我们需要记住,人类不仅是理性、而且是社会和政治的动物。

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