去年,，全球人工智能領(lǐng)域著名華人科學(xué)家李飛飛在一次公開演講中說道：“從我在斯坦福大學(xué)任教以來，我一直對(duì)大學(xué)的招生辦公室感到好奇,。終于有一天,，他們想找我聊一聊ChatGPT對(duì)招生的影響。我先問了我11歲的兒子：有了ChatGPT之后,，我們應(yīng)該如何篩選學(xué)生,？如果申請(qǐng)人用ChatGPT寫了一個(gè)非常棒的應(yīng)用程序，我們還應(yīng)該錄取他嗎？”“我11歲的兒子思考了一會(huì)兒回答道：我認(rèn)為你們應(yīng)該錄取2000名最會(huì)使用ChatGPT的學(xué)生,?！薄耙婚_始，我以為這是一個(gè)愚蠢的答案,，但后來,，我認(rèn)為這個(gè)想法非常有趣。這一代的孩子們已經(jīng)將人工智能視為一種工具，一個(gè)11歲的孩子不會(huì)考慮這意味著什么,，但這恰恰在提醒我們已經(jīng)不能把人工智能排除在教育之外,。”當(dāng)人工智能成為下一代人的新日常,，傳統(tǒng)的教育篩選機(jī)制是否還有效，我們還能從中找到優(yōu)秀的人才嗎,？薩爾曼·可汗（Salman Khan）是孟加拉和印度移民后裔,，在麻省理工學(xué)院獲得數(shù)學(xué)學(xué)士、電氣工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)士及碩士學(xué)位后,，在哈佛商學(xué)院獲得了工商管理碩士,。在一次對(duì)表妹的遠(yuǎn)程輔導(dǎo)后，他將授課實(shí)況制成視頻傳上網(wǎng)站分享,，收到好評(píng)如潮,。于是他在2009年辭去金融分析師的工作，專心建設(shè)旨在為全球?qū)W生提供免費(fèi)在線教育的“可汗學(xué)院”,。作為可汗學(xué)院的創(chuàng)始人,，薩爾曼·可汗應(yīng)OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人山姆·奧特曼（Sam Altman）之邀，成為世界上首批GPT-4測試者，深度體驗(yàn)了人工智能與教育的全方位融合,，從而形成了他的獨(dú)特思考,。薩爾曼·可汗在他的新書《教育新語》中陳述了這樣一個(gè)觀點(diǎn)：人工智能并沒有給大學(xué)招生帶來新的問題，而是迫使我們認(rèn)識(shí)到現(xiàn)有大學(xué)招生機(jī)制的不足,，同時(shí)提供了積極變革的可能性,。《教育新語：人工智能時(shí)代教什么,，怎么學(xué)》，[美]薩爾曼·可汗 著,，萬海鵬 / 王琦 譯,，中信出版集團(tuán)，2024年7月,。在這本書里,，他探討了“在人工智能時(shí)代應(yīng)該教什么”和“如何有效學(xué)習(xí)”這兩個(gè)核心問題，并提供了大量具體的案例,，展示了人工智能在家庭教育和課堂內(nèi)外的實(shí)際應(yīng)用,。他不僅分析了人工智能在個(gè)性化學(xué)習(xí)、課程設(shè)計(jì),、學(xué)生評(píng)估和教育公平性方面的應(yīng)用,，還著重討論了人工智能對(duì)家庭教育的影響，指導(dǎo)家長如何在家庭環(huán)境中應(yīng)用人工智能工具,，更好地引導(dǎo)孩子學(xué)習(xí),，培養(yǎng)孩子自主學(xué)習(xí)的能力。下文摘編自《教育新語》,，經(jīng)出版社授權(quán)刊發(fā),。我們還需要標(biāo)準(zhǔn)化測試嗎？在美國,，抨擊標(biāo)準(zhǔn)化測試已成為一種時(shí)尚,。每個(gè)州都在每個(gè)學(xué)年結(jié)束時(shí)進(jìn)行“總結(jié)性”測試，以衡量學(xué)生和學(xué)校的表現(xiàn),。人們經(jīng)常批評(píng)這些測試過于狹隘,，因?yàn)樗鼈冎会槍?duì)生活中真正重要的東西的一小部分。這可能會(huì)給教育工作者造成壓力,，縮小他們?cè)谡n堂上關(guān)注的范圍,。這還不是全部。還有人認(rèn)為,，這些測試占用了學(xué)習(xí)時(shí)間,，并且不具有可操作性。等到分?jǐn)?shù)出來的時(shí)候，已經(jīng)沒有什么動(dòng)力去關(guān)心他們?cè)跍y試中的表現(xiàn),。另外,，成績的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)差異也可能導(dǎo)致對(duì)某些群體或?qū)W校的偏見。隨著教育變得越來越具有政治色彩,，這些考試實(shí)際評(píng)估的內(nèi)容缺乏透明度,，這讓人們產(chǎn)生了懷疑。但事實(shí)上,，如果我們要進(jìn)行評(píng)價(jià),，標(biāo)準(zhǔn)化測試可以說更公平，因?yàn)樗鼘?duì)每個(gè)人都適用相同的標(biāo)準(zhǔn)（與“非標(biāo)準(zhǔn)化”的評(píng)價(jià)相比）,。如果問題在于測試所評(píng)估的內(nèi)容太過狹隘,，那么解決方案就應(yīng)該擴(kuò)大評(píng)估的范圍并使其更加豐富，而不是完全放棄這些測試,。同樣,，如果批評(píng)的焦點(diǎn)是可操作性或透明度，我們應(yīng)該使測試更具可操作性和更透明,。最重要的是,，盡管標(biāo)準(zhǔn)化測試并不完美，但取消這些測試真的會(huì)使事情變得更公平嗎,？如果一所為少數(shù)群體提供服務(wù)的學(xué)校不知道他們的學(xué)生在哪些方面落后以及如何落后,，那么他們?nèi)绾沃纸鉀Q問題？對(duì)教育工作者,、學(xué)生和家庭來說,，知道自己的差距難道不是更好嗎？無論如何,，這些不足最終都會(huì)顯現(xiàn)出來,，很可能發(fā)生在多年以后，而那時(shí)再要彌補(bǔ)就難上加難了,。更應(yīng)該思考的是如何改進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)化測試,，而不是試圖完全取消它。傳統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)化測試缺乏透明度和靈活性,，這既是因?yàn)閯?chuàng)建測試項(xiàng)目的費(fèi)用高昂,，也是因?yàn)檫@些項(xiàng)目必須確保安全,；如果其中任何一個(gè)項(xiàng)目泄密,，整個(gè)測試就會(huì)失效。另一方面,，如果你有一個(gè)易于訪問的在線平臺(tái),，可以從一個(gè)龐大的題庫中進(jìn)行自適應(yīng)測試，那么你就可以讓更多的利益相關(guān)者隨時(shí)嘗試測試，而不會(huì)破壞測試,。這 是因?yàn)樽赃m應(yīng)測試會(huì)根據(jù)每個(gè)學(xué)生在之前問題上的表現(xiàn),，為他們提供不同的問題序列。兩個(gè)學(xué)生不太可能看到同一套題目,。生成式人工智能具有幫助解決所有這些問題的潛力,。大語言模型還不足以完全獨(dú)立創(chuàng)作出高質(zhì)量的測試題目，但它們可以幫助出題人/審題人提高工作效率,。最終,，這將使我們能夠用同樣的資源設(shè)計(jì)出更多的試題，從而實(shí)現(xiàn)新一輪更加透明,、更易獲取的評(píng)價(jià),。在歷史上，要廣泛評(píng)價(jià)這些更細(xì)微的任務(wù),，成本高得令人望而卻步,。即使是最基本的開放式試題，也需要專業(yè)的人類評(píng)審員使用復(fù)雜的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)和系統(tǒng)來確保一致性,。類似于博士論文答辯或求職面試的更豐富的評(píng)價(jià)歷來無法大規(guī)模進(jìn)行,。最新一代的大語言模型有可能讓我們以更經(jīng)濟(jì)、更普適的方式進(jìn)行這類豐富的評(píng)價(jià),。當(dāng)然,，使用人工智能進(jìn)行評(píng)價(jià)可能會(huì)引起人們的警惕。如果人工智能存在無法立即察覺的偏見怎么辦,？如果它犯了錯(cuò)誤怎么辦,？我試圖將這種假設(shè)與現(xiàn)狀進(jìn)行比較。目前的評(píng)價(jià)是由深思熟慮但容易犯錯(cuò)的人類完成的,，他們都帶有自己的偏見,。這并不是說我們應(yīng)該盲目地認(rèn)可人工智能評(píng)價(jià)。事實(shí)上,，很多人會(huì)利用它做出一些糟糕的,、充滿偏見的評(píng)價(jià)。不過,，通過適當(dāng)?shù)年P(guān)懷,、透明度和監(jiān)管措施，我們就能降低風(fēng)險(xiǎn),，開發(fā)出比現(xiàn)在的評(píng)價(jià)更豐富,、更準(zhǔn)確、更公平的評(píng)價(jià)方式,。這將對(duì)整個(gè)教育系統(tǒng)產(chǎn)生積極的影響,，重新打開優(yōu)質(zhì)教育的大門,，促使教育系統(tǒng)更加關(guān)注人的全面發(fā)展。大學(xué)的篩選機(jī)制還有效嗎,？在美國,，大學(xué)的篩選機(jī)制包括日常的學(xué)習(xí)成績、標(biāo)準(zhǔn)化測試,、課外活動(dòng),、論文和推薦信。除了難以更改結(jié)果的學(xué)習(xí)成績和標(biāo)準(zhǔn)化測試,，課外活動(dòng),、論文和推薦信一直是作弊的重災(zāi)區(qū)，在大語言模型出現(xiàn)之前就已如此,。2019年3月12日,，美國破獲了一起大學(xué)招生舞弊案，數(shù)十名富豪權(quán)貴被指控通過賄賂和欺詐手段,，幫助子女進(jìn)入包括耶魯,、斯坦福、加州洛杉磯分校等頂尖名校,，這就是著名的“校園藍(lán)調(diào)”丑聞,。“校園藍(lán)調(diào)”的核心人物名叫威廉·辛格,，他創(chuàng)辦了一家名為“升學(xué)專家”（The Edge College Consulting）的咨詢公司,，專門偽造虛假的申請(qǐng)材料，專門幫助富裕家庭的孩子進(jìn)入名校,。事實(shí)上,，無論存不存在舞弊，富裕的學(xué)生都會(huì)在申請(qǐng)學(xué)校的階段得到極大幫助,。在硅谷,，頂級(jí)顧問的收費(fèi)大約是每小時(shí)400美元。協(xié)助一名學(xué)生完成一個(gè)大學(xué)錄取周期的費(fèi)用可達(dá)數(shù)萬美元,。這些水平較高的顧問會(huì)就如何處理課外活動(dòng)和論文題目向?qū)W生提供建議,，幫助選擇大學(xué)，并就早期的論文草稿向?qū)W生提供周到的反饋,。他們可能會(huì)對(duì)學(xué)生的論文進(jìn)行大量修改,，實(shí)質(zhì)上是在替學(xué)生寫論文。顯然,，像ChatGPT這樣的工具更容易為負(fù)擔(dān)不起高價(jià)顧問的廣大人群所使用,。從積極的一面來看，生成式人工智能可以幫助縮小貧富差距,。從消極的一面看,，道德水平較低的學(xué)生很可能會(huì)嘗試突破極限，使道德水平較高的學(xué)生處于不利地位,。招生負(fù)責(zé)人需要考慮的新問題是,，學(xué)生提供的材料是否還具有說服力？要解決這個(gè)問題,，首先值得質(zhì)疑的是,，為什么要把論文和推薦信作為招生的一部分。在大多數(shù)國家,，進(jìn)入名牌大學(xué)是一個(gè)相當(dāng)客觀的過程,。在印度，印度理工學(xué)院（IITs）的錄取完全基于聯(lián)合入學(xué)考試（JEE）,。印度理工學(xué)院招收考試分?jǐn)?shù)最高的學(xué)生,，但也為一些代表性不足的群體設(shè)置配額。分?jǐn)?shù)最高的學(xué)生不僅可以選擇自己心儀的校區(qū),，還可以優(yōu)先選擇專業(yè),，錄取不涉及論文、推薦信或課外活動(dòng)等任何主觀因素,。當(dāng)然,，美國的頂尖學(xué)府面臨的情況有些不同，它們的申請(qǐng)者眾多,，如果只按照成績排序,，它們可以招到遠(yuǎn)超他們計(jì)劃數(shù)量的，擁有完美成績的學(xué)生,。這迫使它們不得不采取一些主觀的方式去評(píng)價(jià)學(xué)生,，即通過論文、課外活動(dòng)和推薦信來衡量學(xué)生的個(gè)性和背景,。學(xué)生是否克服了困難,？他們看起來有協(xié)作精神嗎？他們將來是否有可能對(duì)世界產(chǎn)生影響,？對(duì)十七八歲的年輕人來說,，這些都是很大、很深?yuàn)W的問題,。很多人都會(huì)懷疑,，招生官能否根據(jù)一些受外界影響較大的文章和推薦信來判斷學(xué)生的這些品質(zhì)。課外活動(dòng)可以說是學(xué)生領(lǐng)導(dǎo)力或社會(huì)責(zé)任感更具體的體現(xiàn),，但這也很難判斷,。學(xué)生是靠自己的努力贏得了國際科學(xué)展嗎？他們的研究課題是心臟病,，而他們的母親是一名心臟病學(xué)家,，這是巧合嗎,？志愿者的工作是實(shí)質(zhì)性工作，還是只是聽起來讓人印象深刻的工作,？這一切都導(dǎo)致了美國競爭激烈的大學(xué)招生中的隨機(jī)性,，任何參與過這一過程的人都清楚這一點(diǎn)。許多最聰明,、最善于合作,、最有才華的人被拒絕的次數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了人們的預(yù)期。訪問任何一所頂尖大學(xué),，你都會(huì)遇到許多令人印象深刻的年輕人,。同時(shí)，你也可能會(huì)遇到許多在學(xué)業(yè)上掙扎的學(xué)生,，或者似乎沒有體現(xiàn)出謙遜,、協(xié)作或領(lǐng)導(dǎo)力等特質(zhì)的學(xué)生。大多數(shù)人認(rèn)為,，這些學(xué)生非常善于在論文中構(gòu)建關(guān)于自己的敘事,，并在系統(tǒng)中進(jìn)行博弈，或者他們的家庭很善于雇人幫他們做這件事,。我們需要有更標(biāo)準(zhǔn)化的方法來評(píng)價(jià)“軟技能”,，如領(lǐng)導(dǎo)力、協(xié)作和同理心,。如果這些評(píng)價(jià)能夠與準(zhǔn)確評(píng)價(jià)學(xué)生學(xué)術(shù)能力的方法結(jié)合起來,，將會(huì)更加美妙。這種思路早在人工智能出現(xiàn)之前就已經(jīng)存在,，但人工智能將把事情推向另一個(gè)高度,。紀(jì)錄片《公正 》（Justice,，2009）畫面。想象一下,，如果全國每個(gè)人都有同一個(gè)老師,。這個(gè)老師其實(shí)是一個(gè)很好的仲裁者，生成式人工智能就會(huì)是這個(gè)新老師,。人工智能代理甚至有可能親自為學(xué)生擔(dān)保,，就像熟悉學(xué)生的老師一樣。你可以這樣想像 Khanmigo這樣的人工智能助手已經(jīng)與你合作了一段時(shí)間,，它了解你的優(yōu)勢和愛好,，并能擬真地描繪出有關(guān)你的動(dòng)態(tài)圖景。到了申請(qǐng)大學(xué)的時(shí)候,，人工智能可以為你寫推薦信,。每一位使用該平臺(tái)的學(xué)生的推薦信都是標(biāo)準(zhǔn)化的,，只是它根據(jù)與每一位學(xué)習(xí)者相處的經(jīng)驗(yàn)擁有不同的記憶。過去,，招生面試通常由與學(xué)生居住在同一地區(qū)的校友進(jìn)行,，并不是對(duì)所有候選學(xué)生進(jìn)行統(tǒng)一面試，而且面試結(jié)果也存在相當(dāng)大的差異,。 他們可以幫助招生官篩選出有明顯問題的申請(qǐng)者，但對(duì)大部分在紙面上看起來很優(yōu)秀的學(xué)生來說,，面試起到的篩選作用很有限,。人工智能使這一過程的可擴(kuò)展性、一致性和可審計(jì)性大大提高,。在這種情況下,，人工智能可以持續(xù)地總結(jié)學(xué)生與面試人員的互動(dòng)情況，并根據(jù)招生辦公室創(chuàng)建的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)從多個(gè)維度對(duì)其進(jìn)行評(píng)分,。當(dāng)然,，這會(huì)引發(fā)雙向偏見的擔(dān)憂。有些偏見是你想要看到的,。你希望這個(gè)過程人工智能將偏向于有思想,、善于合作的年輕人，而不是出現(xiàn)性別,、種族,、宗教或地域偏見。百分之百無偏見的解決方案似乎是不可能的,，但這不應(yīng)該成為障礙。相反,，任何人工智能系統(tǒng)都需要明顯優(yōu)于現(xiàn)實(shí)招生體系,，而現(xiàn)實(shí)招生體系通常會(huì)涉及各種偏見。這不是隨便說說的,，2023年6月29日,，美國最高法院以6比2的投票結(jié)果裁定，哈佛大學(xué)的種族平衡招生政策歧視亞裔申請(qǐng)人,，違反了美國憲法第十四修正案的平等保護(hù)條款,。這項(xiàng)訴訟持續(xù)了將近十年的時(shí)間，原告是學(xué)生公平錄取組織（Students for Fair Admissions,，簡稱SFFA）,。2014年11月17日，該組織指控哈佛大學(xué)在本科生錄取過程中對(duì)亞裔美國申請(qǐng)人采取了種族歧視政策,，導(dǎo)致亞裔學(xué)生被錄取的可能性低于其他族裔的學(xué)生,。事實(shí)上,，在2018年聯(lián)邦最高法院審理的一起案件中，明確證實(shí)哈佛大學(xué)的招生官一直對(duì)亞裔美國人申請(qǐng)者的個(gè)性特征評(píng)分較低,，甚至常常武斷地推翻面試官的觀察結(jié)果,。哈佛大學(xué)的錄取程序從“學(xué)術(shù)”“課外”“體育”“個(gè)人”和“整體”五個(gè)方面對(duì)申請(qǐng)者進(jìn)行評(píng)分，按照1到6分對(duì)學(xué)生進(jìn)行排名,，1分為最好,。白人申請(qǐng)者的個(gè)人評(píng)分高于亞裔美國人，21.3% 的白人申請(qǐng)者能獲得1分或2分,，而亞裔美國人只有17.6%的人獲此分?jǐn)?shù),。校友面試官給亞裔美國人的個(gè)人評(píng)分與白人申請(qǐng)者相當(dāng)，但招生辦公室給亞裔美國人的評(píng)分是所有種族群體中最差的,。在這場重大訴訟之后,，這些數(shù)據(jù)才浮出水面。在大多數(shù)情況下,，這個(gè)非常不透明的過程中蘊(yùn)含的偏見被很好地隱藏了起來,。基于人工智能的面試官和評(píng)審員的強(qiáng)大之處在于它們可以被審計(jì),。你可以用具有相同資質(zhì),、不同人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征的申請(qǐng)者對(duì)它們進(jìn)行測試，并公布結(jié)果,，以確保不同種族,、性別或背景之間的一致性。人工智能并沒有給大學(xué)招生帶來新的問題,，而是迫使我們認(rèn)識(shí)到現(xiàn)有大學(xué)招生的不足,，同時(shí)提供了積極變革的可能性。審慎地使用人工智能,，再加上一點(diǎn)不斷求索的勇氣,，或許能讓我們邁向一個(gè)更加公平、更加透明的世界,。原文作者/[美]薩爾曼·可汗摘編/荷花編輯/王菡導(dǎo)語校對(duì)/劉軍