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人工智能技术的快速发展正在改变着我们的生活方式，教育也不例外。当ChatGPT触角延伸到教育界时，各方反应较为激烈：

反方说：禁止使用ChatGPT

ChatGPT发布后，最先在美国教育界引起关注。

纽约教育局率先发表声明，要求公立学校应在校园网中限制ChatGPT的使用。之后，又有更多的城市和学校响应了这一活动。他们担心对ChatGPT的滥用，可能会导致批判性思维的丧失。

正方说：拥抱ChatGPT

新加坡是全球第一个公开表示支持在其教育系统使用ChatGPT等人工智能工具的国家。

芬兰的赫尔辛基大学学术事务委员会明确表示，鼓励教师在教学中使用类似ChatGPT的人工智能，并让学生为“人工智能方法将被广泛应用的未来社会”做好准备。

冰岛方面为大学开发了一个关于ChatGPT的开放框架，作为应对新人工智能技术的第一步。

韩国有教育人士直接谈到：与其发布具体指令禁止ChatGPT的使用，不如重点教给学生数字道德以及如何负责任、明智地使用ChatGPT。

越来越多的家长们开始思考人工智能时代孩子的教育问题，提出许多疑问：

?以应试教育为主的东亚教育模式，培养出来的孩子能否适应未来人工智能时代的要求？

?到底该不该让自己的孩子现在就用上ChatGPT呢？

?如果从小就用，会不会对他的原创性思考产生负反馈？

?如果现在不用，那落后其他小孩晚一步进入AI时代真的好吗？

关于这些问题，我们一起来探讨。

01

ChatGPT给亚洲教育带来的启示

知识量大、知识面广、勤奋努力、基础知识扎实...这些都被认为是亚洲教育的优势。

但ChatGPT的出现，让这一切发生了变化：

比知识量，ChatGPT拥有互联网各类文本数据。

比知识面，ChatGPT几乎覆盖了所有领域知识。

比勤奋努力，ChatGPT能24小时不间断学习。

比基础知识，ChatGPT考试能超过90%人类。

由此可见，在人工智能时代，唯分数论将变得越来越不合时宜。以往的教育模式注重学生的记忆和考试能力，但是人工智能技术已经可以完成很多传统教育中的机械性工作，如纠正错别字、自动批改作业等等。

这意味着学生将不再需要花费大量的时间和精力来记忆和取得高分，而可以将更多的精力用于提高自己的创新和实践能力。

在未来，教育的重点将更多地放在培养学生的创新能力和实践能力上。创新能力是人工智能时代最为重要的能力之一，它涵盖了学生的创造性思维能力、解决问题的能力以及独立思考能力等等。

再来说说亚洲教育中的单向传授知识的方式，即老师将知识灌输给学生，学生被动接受。这种教育属于灌溉式硬记忆，以传授知识为中心，强调对知识的掌握和记忆。

但在ChatGPT面前，灌溉式硬记忆没有任何优势：

?它缺乏有效互动，ChatGPT可以持续对话。

?它重视考试成绩，ChatGPT重视实践技能。

?它一味灌输知识，ChatGPT培养提问能力。

?它轻视创造力，ChatGPT鼓励发挥创造力。

?它忽略个性化，ChatGPT提供个性化教育。

通过灌溉式硬记忆，有些学生可以背出67890位的圆周率，打破吉尼斯纪录。但ChatGPT在0.01秒内就能告诉你去哪儿找到正确答案。

它还会耐心细致地回答你每一个问题：

分形为何是“上帝的指纹”？

AI为何可以基于贝叶斯定理思考？

比特币的基石是什么？

……

ChatGPT在践行苏格拉底的告诫：教育不是灌输，是点燃火焰。

我们的教育，其实一直以来都存在一个问题：很多考试不错的人，往往就业时却很难满足社会的需要。

所以即便没有出现ChatGPT，一样会有这样的窘境：大学毕业生找不到合适的工作，而企业找不到合适的人才。而ChatGPT这类生成式AI的爆发，更是加剧了这一矛盾。

现有教育模式下培养出来的人，可能无法掌控AI工具。

因此，在人工智能时代，教育模式的改变是不可避免的。面对时代的变化，我们应培养能够使用AI工具的未来一代，才能顺应时代发展，更好地面对未来的挑战。

02

ChatGPT给教育者带来的启示

ChatGPT的出现，受到较大冲击的也包括了教育工作者。过去的教育，更多是传授知识、让学生记住知识点。但这样的事情，ChatGPT也能做到，而且能做得更好。

未来教育，老师到底教的是知识，还是教学生运用AI的能力？

这个时候教育教的不是知识，而是方法。

这个时候教育教的不是题库，而是思考方式。

在AI时代，教师们应加强自身培训，学习并掌握运用人工智能技术，同时对现有教育模式和教育项目进行调整和优化，将重心放在培养学生的实践能力和创新能力上来。

以下是一些比较有助于培养孩子解决问题能力和创新能力的教育模式和教育项目：

项目制学习模式

该模式是一种基于实践的学习模式，将学生分成小组，让他们合作完成一个具体的项目。在这个过程中，学生需要解决问题、合理规划时间、分配任务、协调合作等，培养了学生的实践能力和团队合作能力。

创新课程

该课程注重学生的实践操作和独立思考，引导学生进行自主探究和创新实践，培养学生的创新思维和创新能力。这类课程往往设置了一系列的活动，如项目研究、科技创新、社会调查等，让学生通过实践和创新来学习和掌握知识。

课外活动

学校或社会组织开展的各种课外活动，如科技竞赛、文艺比赛、志愿服务等，都是培养学生解决问题能力和创新能力的重要途径。这些活动不仅可以提供一个实践和创新的平台，同时也可以拓展学生的视野，增强他们的社会责任感和创新精神。

STEM教育

STEM教育是一种综合性的教育模式，将科学、技术、工程、数学等学科融合在一起，注重学生的实践能力和创新能力的培养。STEM教育往往通过设计和制作实际的物品或解决实际问题来培养学生的实践和创新能力。

游戏化教学

游戏化教学是一种将游戏元素和教学相结合的教育模式，通过模拟、互动等游戏元素来吸引学生的兴趣，培养他们的实践能力和创新能力。这种教育模式往往可以让学生在轻松愉悦的环境下进行学习和实践，从而更好地培养他们的实践和创新能力。

03

ChatGPT带给家长的启示

ChatGPT之后，学校教育可能只是一部分。作为父母，需要承担起更多的教育责任。

人工智能时代快速来临，学校的教育体系不可能轻易做出改变。这个时候，家长就需要迅速做出应变。

不能再只看重分数，一个全新的时代来临了。

在这个技术爆炸的时代，不可能完全禁止孩子使用新技术。但如何正确地引导，让孩子学会站在ChatGPT的肩膀上来学习，会是关乎孩子未来成长的一个分水岭。

许多家长提出：我也不想让孩子刷题，但是我没有办法啊，现在孩子要升学还是要看分数。如何平衡刷题升学和培养孩子创新能力的问题？

家长的这种担忧是非常正常的，毕竟现实的教育制度和升学要求确实需要孩子们取得好成绩。但是我们也不能只是一味地让孩子们刷题，忽略了他们的全面发展。

为了平衡刷题和培养创新能力的问题，我们提出以下4点建议：

1. 转变教育观念，培养综合素质和创新能力

首先，家长可以尝试着改变自己的教育观念，从注重分数和排名的角度出发，转变为注重培养孩子的综合素质和创新能力。家长可以多关注孩子的兴趣爱好，鼓励他们参加各种活动和比赛，培养他们的实践能力和创新能力。同时，家长也可以通过自己的积极行动，向学校和教育机构传递这种新的教育观念。

2. 参加创新类课程，针对性培养技能

其次，家长可以积极寻找那些注重培养创新能力的课程。这些课程往往会注重学生的实践和创新能力，帮助孩子们开拓视野，培养他们的实践能力和创新能力。

3. 注重理解，引导思维

第三，家长可以让孩子们通过刷题来提高自己的基础知识，但同时也要注重让孩子们理解知识点的实际应用和意义。在刷题的过程中，家长可以和孩子们一起讨论题目的解法，引导他们思考如何将所学知识应用到实际问题中。这样可以让孩子们更好地理解知识，提高他们的创新能力。

4. 主动沟通，咨询建议

最后，家长也可以通过与教师的沟通和合作，共同寻找平衡刷题和培养创新能力的方法。教师通常也会很关注学生的全面发展，家长可以向教师咨询他们的教学经验和建议，共同探讨如何更好地平衡刷题和培养创新能力。

总之，平衡刷题和培养创新能力的问题不是一朝一夕可以解决的，需要家长、学校和教育机构的共同努力。家长可以通过改变自己的教育观念，积极寻找注重培养创新能力的教育机构和课程，让孩子们在学习的过程中逐步培养出未来时代所需的相应能力。

04

ChatGPT带给受教育者的启示

作为受教育者，学生自然会更喜欢ChatGPT。它能写论文、改作业、回答课程问题......因为它的强大，所以出现了很多抄袭、剽窃的事情。

实际上，很多人只是把ChatGPT当成是一个完成学习任务的工具。这种走捷径的行为，其实在过去也能看到。比如利用搜索引擎、做题软件等完成作业。

但ChatGPT更加强大，所以容易形成过度依赖。久而久之，有可能会失去最底层的基石思考力。这个时候，受教育者就要思考，你的基石思考力该如何培养。

以下是7个AI时代必备的基石思考力：

1. 下达指令的能力

对于孩子，我们应该怎么去教育？

下达指令的能力，非常关键。

目前的生成式AI，仍然需要人类的操控。我们可以把生成式AI理解为“魔法杖”，但需要念咒语（下达指令），才能施展魔法（生成我们想象的事物）。

比如通过下达指令，可以创作一篇科幻小说、写一段迷宫的python代码、画一幅蒙娜丽莎的图像、导出一部正能量满满的视频、构建一个三维几何空间。

所以下达指令的能力非常重要。这是与AI直接交互的能力，能力越强，与AI交互的效果就越好。

那下达指令有哪些要求？

目前来看，它需要做到这五点：完整、清晰、简洁、有序、系统。

2. 善于提问的能力

越会提问的孩子，和人工智能的交互能力会越强。所以当孩子在提问的时候，不要烦，一定要鼓励。

善于提问就要学会交流，培养孩子的社交能力。因为他们很可能会沉迷与机器的互动，而忽略现实社会的社交，也就是和人的交流。

因此，家长要引导孩子学会与人交流、合作，培养孩子的社交能力。一定要善于提问，反复的提问。你与ChatGPT的交流，就是一个提问的过程。

3. 逻辑连线的能力

ChatGPT不是万能的，它无法直接给出你想要的答案。

但它拥有强大的上下文理解能力，所以需要进行引导。通过一步步引导，ChatGPT会慢慢理解你的想法。最终给你一个趋近于准确和完美的答案。

这种能力，就是逻辑连线的能力。它是反“碎片化”的，需要你对问题的连接有清晰的逻辑。

如何训练这种能力？读书是最好的办法。

4. 宏观指令的能力

ChatGPT这类生成式AI，可以自动学习并根据上下文推理人类语言的含义。

加上拥有强大的数据储备，我们可以把细节交给它们。在这种情况下，宏观指令的重要性就提升了。

拥有宏观指令，可以让ChatGPT更好理解我们交给它的任务。借助宏观指令，ChatGPT便可以将任务分解成更小的子任务。

这有点像是写一篇文章前，我们不会先去写里面的细节。更好的选择是先搭建一个大框，然后根据大框补充信息。

宏观指令还可以让ChatGPT减少错误和无效的决策，提高准确性和效率。

5. 想象力和创造力

想象力是人类特有的能力，可以帮助人类构想出全新的事物场景。这也是目前ChatGPT这类生成式AI最渴望拥有的能力。

即便强如ChatGPT，也只能基于已有的数据和算法来生成输出，无法自主想象构思新的想法。

创造力同样重要，它可以帮助人类创新和发明新的东西。无论是ChatGPT还是其他AI工具，都是人的创造力的产物。

作为人类几千年来赖以生存的竞争力，想象力和创造力可能是未来很长一段时间都不会被人工智能取代的能力。

6. 对技术的敏感力

当一个新技术出现，被淘汰的总是那些对技术无动于衷的人。

在人工智能时代，要想不被AI淘汰，就要保持高度的技术敏感度。这种技术敏感度，并不单单是0和1的二进制知识学习。而是集合编程语言、算法、数理逻辑等多个学科的综合能力。

对技术有敏感度，就会去探究为什么ChatGPT会黑化。

对技术有敏感度，就会去了解ChatGPT背后的运行原理。

对技术有敏感度，就会找寻Prompt咒语的奇妙之处。

7. 知识的跨模迁移能力

人工智能的话术是：跨模能力

人类的话术是：知识的迁移能力。

ChatGPT之所以被人认为非常强大，是让人感觉它具有逻辑思考、知识迁移能力。GPT-4之所以让人震撼，是因为它在ChatGPT后引入多模态。

知识迁移能力是人类天才的一种特殊能力，越是迁移能力强，越是能成为顶尖的人物。

写在最后

人工智能时代已经来临，不想被机器人淘汰，就快让孩子成为掌控人工智能的“高手”吧！而斯坦星球给孩子带来的，恰恰就是面向未来的AI课程，让孩子收获创新思维和解决问题的能力

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　　近期有市场消息称GPT-5处于秘密训练中，将于年内上线，这一传闻迅速被官方辟谣。

　　在本周于麻省理工学院举办的“想象力在行动”活动中，OpenAI首席执行官兼联合创始人、“ChatGPT之父”Sam Altman回应道：“现在并未训练GPT-5，在短期内也不会训练。”

　　“封杀AI公开信缺乏技术细节”

　　Sam Altman是在回应“封杀”AI公开信一事时作出上述表述的，这也是他首次正面回应该事件。

　　此前，马斯克、图灵奖得主Yoshua Bengio、苹果联合创始人Ste【【微信】】等多位科技界知名人物签署了一封公开信，呼吁在6个月内暂停开发比OpenAI公司新推出的GPT-4更为强大的系统。

　　尽管公开信的部分内容后被证实存在曲解以及伪造，但仍然为迅猛发展的AI撕开了一个口子，让更多人关注到AI背后的安全性问题。在该封信发出后不久，欧洲多个国家掀起了对ChatGPT的监管行动，ChatGPT从全球人工智能宠儿逐渐变成需要“锁在笼子里的巨兽”。

　　在呼吁“封杀”AI一事甚嚣尘上之时，Sam Altman从未正式回应，仅在社交媒体上表示：“身处暴风眼中，我很平静。”

　　在麻省理工学院的这场活动上，Sam Altman首次吐露了自己对于这封信的态度：“我非常同意其中的部分内容。我们完成对GPT-4的训练后，花了六个多月的时间，研究大模型的安全性……我也同意，随着AI能力变得越来越强大，安全标准必须提高。”

　　不过，随后Sam Altman直言，公开信缺乏技术细节――“我们应该在哪里停止（训练AI）”？

　　Sam Altman表示：“这封信原始版本说OpenAI正在训练GPT-5，但实际上我们并没有，而且在相当一段时间内，都不会这样做。所以这么来看，这封信就有些愚蠢了。”

　　Sam Altman补充道，OpenAI在GPT-4之上开展其他工作，这些工作涉及到安全问题，但在信中被完全忽略了。

　　值得一提的是，马斯克牵头公开信一事被外界视为一种“缓兵之计”――媒体报道称，马斯克最近购买了约1万个GPU（图形处理器），涉及创建一个生成式人工智能。

　　大模型不是越大越好

　　在该场活动上接受采访时，Sam Altman还发表了对于大模型发展方向的看法：我们正为了大小而逐渐接近LLM（大语言模型）的极限。“我认为，我们已经走到了这个时代的尽头，我们将以其他方式把这些大模型做得更好。”

　　Sam Altman认为，用大小来衡量模型质量是错误的。他做了个类比：“我认为人们过于关注参数数量，也许参数数量肯定会增加。但是，这让我想起了上世纪90年代和2000年代的千兆赫芯片竞赛，当时每家公司都追求大参数。今天我们有更强大的芯片来运行我们的iPhone，但我们在很大程度上不知道它们有多快，只知道它们能很好地完成任务。”

　　“重要的是，将重点放在迅速提高（模型）能力上。如果可以的话，参数数量应该随着时间的推移而减少，或者我们应该让多个模型一起工作，每个模型都更小。我们希望向世界提供的是最强大、最实用、最安全的模型。当然，我们并不是要忽略参数数量。”Sam Altman说。

　　为什么是OpenAI先成功了？Sam Altman的答案很简单：“这只是因为我们已经在工作中为每一个细节汗流浃背了很长时间。大多数人都不愿意这么做。”