人工智能大学是什么样？它会如何改变教育？

潘辉已经被人工智能取代——而这正是他自己促成的。2023年，他的一名学生提到，每节课都看到同一位教授有点无聊，或许更喜欢不同“面孔”授课。这给了潘辉一个想法：为何不用生成式AI和虚拟人来代替自己给学生上课呢？
“我想看看学生是否会接受课堂上的虚拟人教师，以及他们对这项技术的反应。”他说。
和许多研究人员与教育工作者一样，中国香港科技大学（广州）的计算机科学家潘辉将AI视为一种在教育领域具有潜在变革力量的工具。因此，在2024年初的十周时间里，研究生们的一门课程由多个数字虚拟人授课。学生可以向虚拟人提问，其背后的大型语言模型（LLM）会提供实时回答，并同步面部动画。潘辉和同事通过调查和访谈收集了学生的体验数据。他班上的学生表示，某些类人虚拟人（比如长得像阿尔伯特·爱因斯坦的虚拟人）比卡通风格的虚拟人更让人觉得可信。
潘辉的实验为“AI优先”的高等教育机构可能采取的课堂教学方式提供了线索。AI已经对高等教育产生了巨大影响，现有大学正竞相将一系列工具和LLM整合到行政、课程设计、教学和评估中，同时还要努力应对学生使用LLM的问题。到目前为止，大学面临的伦理和教学方面的困境，源于AI工具被快速部署到原本无法应对它们的高等教育系统中。
但如果新大学以AI为核心工具来建设会怎样呢？从由AI代理处理招生，引导潜在学生选择特定课程，到基于个人学习需求和进度的个性化辅导与 lesson plans，我们有机会彻底重新思考大学作为教育机构的运作方式。
弗吉尼亚州诺福克市 Old Dominion 大学数字创新学习研究所执行董事海伦·克朗普顿表示，这种“AI优先”的大学可能更容易整合技术，因为它们会将AI系统作为一切工作的基础。
然而，对于一些高等教育观察家来说，这既有机遇也有担忧。南非约翰内斯堡大学的社会学家安东尼·卡兹博尼说，他担心如果AI系统背后的公司过多参与教育重塑，会产生问题，因为它们的动机“并非源于教学，而是利润”。
（配图说明：中国香港科技大学（广州）的计算机科学家潘辉向他的班级展示AI教师。图片来源：赵亚伟）

AI的个性化关怀
将AI置于学校教育核心的早期采用者，可能为“AI优先”大学的形成提供蓝图。总部位于得克萨斯州奥斯汀的阿尔法学校，其私立校区网络正在美国各地扩张。该校学生每天仅用两小时使用个性化AI系统，据称该系统会根据学生的“优势、劣势和兴趣”进行定制。学生一天中的其余时间用于“生活技能、兴趣项目和课外活动”，由“指导者”而非教师进行一定的人工监督。
学费各不相同，但《纽约时报》报道奥斯汀校区每年4万美元，NBC湾区新闻网站报道旧金山校区为7.5万美元。这种模式为“AI优先”大学提供了可借鉴的模板：专注于个性化教育体验——甚至在学生决定选课前就开始——同时由人类指导和支持他们的学习。
克朗普顿说，在过去十年中，许多发达国家的大学课程因入学人数下降而收缩或完全消失。2012年至2022年间，美国18至24岁进入高等教育的比例从41%下降到39%。AI可能成为大学的生存策略，通过为学生提供与兴趣相符的近乎即时的课程推荐，帮助简化招生流程。潜在学生可以与AI代理交谈，几秒钟内就能获得学位方向指导。“他们会立即感觉自己被倾听了，而在旧系统中并非如此。”克朗普顿说。
一些教育机构已经开始提供这类系统。奥斯汀的获得认证的“AI优先”机构 Maestro（前身为 Peloton College）自称是“提供世界级免费教育的头号AI原生大学”。它提供网络开发、网络安全和AI软件工程等领域的资格证书。如果进入 Maestro 的主页，你会受到聊天机器人的欢迎，它会引导你进入其中一个项目，这些项目完全由“AI导师”授课。Maestro 于9月招收了第一批学生，目前仅提供少量基于技能的应用科学副学士（AAS）课程，但其网站显示，理学学士、文学学士和MBA学位即将推出。
有证据表明，AI驱动的课程个性化也可能增强学习过程。例如，麻省理工学院媒体实验室的研究人员对272名参与者进行的一项研究表明，个性化对学习动机有积极影响（尽管它不影响学生的成绩）[2]。另一项尚未经过同行评审的研究[3]探索了AI生成的实时作品摘要如何帮助启动自我审查和编辑，发现使用该工具的作者通常会采纳AI反馈的元素。这样的AI可以提供教师或导师无法提供的即时、个性化帮助，从而改进学生的论文或学术手稿。
一些举措已经让教师和学生使用生成式AI工具完成任务，例如模拟他们在商业中可能遇到的场景，或与历史和文学人物对话以解析概念和想法。克朗普顿说，你可以“与AI辩论”，比如与基于小说家艾米莉·勃朗特的AI聊天机器人讨论19世纪中期社会对女性的看法。
德国海德堡理论研究所的天体物理学博士生比阿特丽斯·博尔达瓜认为，AI和个性化在大学中有一些优势。她认为AI可以加快学习速度，并指出随着信息技术的发展，传统大学的教学方法不一定有所进化。“现在，信息可以快速获取，并以短时间片段的形式满足你的需求，而传统大学仍然有数百名学生参加的两小时讲座。当然，这些方法是有效的，但它们是最有效的教学方式吗？”她问道。
潘辉说，这种个性化从教师的角度来看也可能有帮助。“我们知道所有学生在学习时进度不同，”他说，“作为一个人，我很难采用合适的教学节奏。”通过他的数字虚拟人实验，他发现学生想要真实性和能适应个人风格的讲师。这使人类教育者处于统筹监督的位置，监督一系列个性化工具，包括帮助制定 lesson plans、辅导学生或协助评估的AI代理和LLM。“人类仍将发挥非常重要的作用。”他说。

个性化的代价
然而，用AI实现高等教育个性化可能会有代价。克朗普顿指出，在“AI优先”大学接受培训、因此依赖AI工具学习的毕业生，如果在博士阶段或之后从事学术研究，可能会采用这种方法。“如果这些人使用AI来指导他们决定我们应该研究什么，会发生什么？”她问道。
克朗普顿称之为“认知引导”，并指出7月发表的一项研究[4]（由西雅图华盛顿大学和加利福尼亚州斯坦福大学的研究人员进行）发现，带有政治偏见的AI模型可以在大约10分钟内改变人们的政治观点，即使用户的信念与AI中编码的观点相反。
（配图说明：得克萨斯州奥斯汀阿尔法学校举办的夏令营中，学生们使用AI制作街机游戏。图片来源：Desiree Rios/The New York Times/Redux/eyevine）

同样，她说，学生可能会产生“教学债务”，即在高等教育中依赖AI意味着他们在社会中尚未整合AI的部分，没有获得解决问题或做决定所需的技能。