《纽约客》的文章，A.I.时代教授的绝望 The Despair of the Professor in the Age of A.I.

【全美各地十一位高校教师的自述，讲述A.I.如何改变了他们的工作】

“如果作弊变得足够容易，我们的学生是否一直都有一半会选择作弊？”

在写作中，以及那些漫无目的的思绪里，我常常会回到阿周那（Arjuna）的哀叹：当他审视俱卢之野（Kurukshetra）的战场时，发现自己不得不杀死亲友。在那个非同寻常的时刻，他的职责究竟是什么？而在远为平凡、也远不那么惨烈的处境中，我的职责又是什么？

这个问题贯穿于他与黑天（Krishna）的对话之中，最早出现在《薄伽梵歌》（Bhagavad Gita）的第一章。我直到大学里选修了一门印度教课程时，才第一次知道这本书的存在。我并不是个好学生，经常逃课，但我也担心，旷课和糟糕成绩终究会付出代价，所以有时还是会努力一下。我确实读完了几本书，其中包括《薄伽梵歌》。直到后来，我那位教授——那种在新英格兰文理学院宗教学系里随处可见、灰发而克制、极富魅力的学者——以一种宽厚而友善的方式解释说：人应当履行自己的职责，而不必执着于结果。我才真正开始理解它。尽管我已经记不清自己那门课成绩如何，但过去二十五年里，我始终在思考阿周那的绝望，以及黑天的训诫。

当我思考自己九岁的女儿未来是否需要上大学时，我大体上希望她不必如此，因为我不认为这个国家应该如此依赖一种资格认证体系——它太昂贵、太难进入，也太耗费时间，以至于并不值得。但我也担心，她会错过像我当年那样的经历：一个十九岁的年轻人，被迫去读一本他原本不会碰的书，然后在一位耐心教授的引导下，获得某种启示——哪怕那启示平庸、虚荣，甚至转瞬即逝。像这样的经历，该如何衡量其价值？

总会有一些理想主义、满手墨迹的人，愿意将一生奉献给学术事业——他们的职责，是激励年轻人像自己一样热爱思想。但在学院体系中，这种“传递”如今比任何事都更严重地受到课堂中A.I.的阻碍。今年四月，宗教学教授Jane Sloan Peters在Substack上发表了一篇令人动容的文章，讲述她多年前设计的一门课程：研究历史上人们愿意为信仰承受何种苦难。这门课名为“狱中书简”（Letters from Prison），通常会以学生尝试提炼一个贯穿全课程的主题作为结尾。“四年前我刚开始教授这门课时，学生们很难提出属于自己的主题。”Peters写道。但经过头脑风暴与反复修改，学生最终总能形成某种既属于自己、又能证明他们真正阅读并思考过文本的理解。

但去年，这种“挣扎”消失了——至少，被绕开了。
“我那门‘狱中书简’课上的六十名学生，没有一个人在这个任务上表现出挣扎。”她写道，“我收到的是一份份工整的文本摘要——像是印在书封上的精彩推荐语——以及一些空洞得近乎完美的课程主题：它们似乎面面俱到，却什么都没真正说出来。”
Peters怀疑，许多学生都借助了A.I.。像许多不得不面对学生作业这一令人沮丧新现实的教授一样，她也做出了调整：在课程中加入手写的头脑风暴环节，希望借此让作业“防A.I.”。但当她向学生宣布这些新要求时，发生了一件意想不到的事。
“突然，一阵悲伤涌上心头，我甚至在课堂上哽咽了。”Peters写道。“我告诉他们：‘在A.I.出现之前，学生们会努力提出属于自己的想法。我会帮助他们，他们会挣扎，但最后，他们总会得到真正属于自己的东西。现在，这种事已经不再发生了，而我为此感到悲伤。’”

过去几年里，我采访过许多大学与高中层面的学者和教师，他们都表达过类似感受。他们谈到一种失落感与绝望感，因为那个曾赋予他们意义的东西，已经被A.I.的到来抹去，或至少遮蔽了。大多数人，像Peters一样，并不责怪学生；他们也不认为所有学生都欢迎这种技术带来的变化。“我见过一些学生，对那些放任A.I.泛滥的老师表现出一种轻蔑。”Peters对我说，“他们会有一种愤怒，仿佛在说：‘难道你们对我们的期待就只有这些吗？’所以，即便他们自己也在使用A.I.，他们仍然希望我们对他们保持更高标准。”

“这只是教育长期以来交易化模式的进一步恶化。”Peters告诉我。学生被告知，他们上学是为了拿到一张文凭——一张价格高昂、往往还伴随着沉重债务的文凭。他们也被告知，自己将通过提交的作业接受评估。而由于A.I.能够帮助他们交出——正如Peters所承认的——“表面上质量相当不错的内容”，他们或许并不明白：为什么自己无法解释这些内容，会成为如此严重的问题。“每当我看到拼写错误和语法糟糕的句子时，我反而会有一种如释重负的感觉。”Peters说，“因为那意味着，我知道他们是真的在靠自己摸索。”

我采访过的教师和教授，对A.I.正在做什么、未来又可能造成什么影响，各有不同看法。但一些共同的忧虑不断浮现。以下，是来自全美各地十一位高校教师的自述，讲述A.I.如何改变了他们的工作。

Susanna F. Boxall

加州州立大学奇科分校 哲学讲师

我对自己职业的前景极度悲观。我马上就四十五岁了；如果等我五十岁时，这份工作还存在，我都会觉得自己算幸运。

A.I.的出现，再加上人口断崖，对高等教育造成了毁灭性打击。我认为大型研究型大学或许还能挺过这场风暴，但像我们这样的低层级大学，将会萎缩，甚至彻底消失。事实上，在新冠疫情之前，线上教育就已经被大力推动；疫情之后，许多项目为了生存而全面转向线上。然而，随着A.I.的引入，这些项目如今已经变成了“文凭工厂”。我在A.I.出现前后都教过线上课程。在前A.I.时代，线上教育虽然在质量上不如面对面教学，但至少还不是一场笑话。现在，线上课堂已经变成一种教育的拟像：学生假装在学习，而我则不得不假装自己在教他们什么。

面对面课程依然还能维持某种程度的严谨性。只要所有作业都在课堂内完成，作弊甚至可以被压缩到零。但问题在于，这并不能解决教育整体“粪坑化”（enshittification）的问题——我已经无法再布置论文作业，因为百分之七十到百分之百的学生都会使用A.I.。这个学期，我曾在一门只有十一人的小型研讨课上，进行过一次全面口试期末考试。即便如此，我也不得不预订一间教室整整六个小时，才能与学生展开真正有意义的交流。而如果你面对的是一百五十名以上的学生，这种模式根本无法扩展。更糟的是，并非所有教师都像我这样在意A.I.的使用情况；再加上学生在网课中普遍依赖A.I.，如今学生的认知能力，已经明显不如从前。

Kevin Sun

北卡罗来纳大学教堂山分校（University of North Carolina, Chapel Hill）计算机科学教学助理教授

鉴于近年来计算机科学专业招生人数下降，我对A.I.对教育整体以及我个人职业生涯的影响，都相当悲观。

在教学中，最明显的变化，是那些高难度家庭作业的消失——它们过去曾是我课程的重要组成部分。如今，我试图更多借助“社会压力”来激励学生学习，比如小组测验和课堂展示。但考虑到A.I.、成绩膨胀、就业市场、学生评教等系统性力量，单个教师能做的终究有限。我担心，在这些因素共同作用下，许多学生会在大学里“混过去”，却远不如从前那样真正学到东西。我认可Bryan Caplan的观点：大学更多是一种“信号机制”，而非学习本身。因此，只要它仍是雇主筛选人才的有效信号，它就会继续存在。但随着大学越来越容易，这个信号也会越来越弱，所以未来会变成什么样，谁也说不准。

积极的一面是，A.I.确实帮助我撰写课程大纲、讲课计划、考试题等等。它也完全可以被用于评分和向学生提供反馈——尽管我自己还没这么做。我还利用A.I.设计课堂练习，让学生评估由A.I.生成的代码和内容。在计算机科学领域，A.I.已经让教学重点从“写代码”转向“评估代码”。为了训练学生这种能力，我会给他们展示由A.I.生成的代码，其中有些是正确的，有些则隐藏着细微错误，然后要求他们做出判断。

我有一位同事已经彻底拥抱了A.I.。据我了解，他的课程难度其实比过去更高，但学生在考试中被允许使用A.I.。我能理解这种逻辑——A.I.本来就应该增强人的能力和生产力，因此学生也应被期待完成更多工作。但我不希望出现一种情况：学生因为缺乏扎实基础，而彻底依赖A.I.、失去独立能力。

Daniel Silver

多伦多大学士嘉堡校区（University of Toronto, Scarborough）社会学教授

A.I.从根本上改变了我的教学方式，也迫使人重新思考：我们究竟想通过教育实现什么。今年，它显著增加了我的工作量，因为我花了大量时间去设计新型社会学作业。基本思路是：建立多主体模拟系统，让学生构建像亚当·斯密（Adam Smith）或马克斯·韦伯（Max Weber）等思想家的理论模型，然后在此基础上进行实验。这对我、学生以及助教来说，都是一项巨大投入，但它是值得的。最优秀的期末项目，展现出的创造力和智识劳动，远远超过典型的大二论文。

除此之外，学生依然会以一种不假思索的方式使用A.I.——把它当作自己思考与判断的替代品。所以，我会直接指出这一点，并要求他们亲自来见我。我与几十名学生都谈过，通常每次三十到四十五分钟。我想了解他们究竟是怎么想的。我会先给那份作业打零分，但在我们讨论过如何“聪明地使用A.I.”之后，我允许他们重做。大多数学生后来都有所改善，但并非全部如此。

我觉得，“见面”这件事本身才是最重要的。因为那会让他们感觉到：有人——尤其是一位教授——真正关注他们，以及他们所产出的东西。而遗憾的是，在大型大学里，这种关注其实很少见。

我还会向他们展示所谓的“替代水平作业”（replacement-level work），这个概念借用了体育数据分析中的“替代球员胜场值”（wins above replacement）。这些基本上是由A.I.生成的作业变体。学生能非常清楚地看到：它们全都长得差不多。这些答案顶多只能拿到C。而学生知道，他们必须写出比“替代品”更好的东西。

总体来说，A.I.确实把我从一套相当舒适的教学习惯中“打了出来”，这带来了很多情绪上的震荡。但我也觉得，我们所有人——包括学生——都正在学习如何与它共处，而最终，我们会以一种更好的状态走出来。

Elizabeth Strom

南佛罗里达大学（University of South Florida）公共事务学院副教授

我教授很多完全线上课程。在完全线上课堂中，你实际上根本无法阻止学生使用A.I.。有时，A.I.生成的回答会荒谬到离谱，我可以直接给学生不及格。但大多数情况下，如果是一篇由一个我从未见过的学生提交的短论文，你很难判断它的真正来源。这些学生不了解我，通常也不了解班上的其他同学，因此，能够强化“独立完成作业”这一行为的社会规范，也就弱得多。通常，总会有少数学生真的对课程主题感兴趣，他们会利用各种机会，与我线下见面或通过MS Teams交流，也会认真完成阅读，并与我讨论作业。但他们只是少数。对于其他人而言，这门课不过是一种轻松拿到三个学分的方式。
我曾试图通过调整作业设计，让学生更难绕开阅读本身——比如要求引用文献、标注页码、表达个人观点。我也努力设计更有趣的任务：辩论这个议题！角色扮演这个场景！把它做成一个梗图（meme）！但这些要求依然可以被“钻空子”，而我也很难判断作品的原创性。

学校目前对A.I.使用几乎没有统一政策，除了“遵循授课教师指导”之外，别无其他。所以我认为，学生实际上并未接收到一致的信息。而且，尽管有些教师声称他们总能识别A.I.生成的作业，但我不认为在批改五十篇短论文时，事情真有那么简单。
有时，学生会提交一些明显是A.I.生成的胡言乱语——他们甚至懒得检查内容是否符合题目要求；另一些时候，文章则空泛而缺乏细节，让人一看便知他们根本没有完成阅读。但问题在于：并不存在一种决定性的检测方式。而面对五十名学生，我也不想把自己的时间耗费在“CSI：谁写了这篇论文？”这样的侦探游戏里。

Neal Hebert

格兰布林州立大学（Grambling State University）视觉与表演艺术系助理教授

我是戏剧教授。当我教授戏剧作品时，我并不把它们当作文献来阅读。相反，我会要求学生想象：这些剧本就像人体的骨架，而只有当你用这些骨架去“实现”一部舞台剧时，一个完整的人才真正诞生。
学生需要写论文，但这些并不是研究型论文。比如，我会要求他们列出两个词，来描述他们认为构成该剧“物理世界”的核心特征，然后写一段文字解释为什么选择这些词。我的目的，是让学生像未来可能参与一部戏剧制作的合作者那样思考——像舞美设计师、演员或导演一样。

第一次阅读学生关于August Wilson《篱笆》（“Fences”）的论文时，我原本非常期待。我选择这部剧，是因为学生既可以阅读剧本，也可以观看电影版本，以帮助他们在写作前更直观地理解作品。在入门课程中，我必须假设：对某些学生来说，这可能是他们人生中第一次读戏剧，他们或许需要额外帮助才能把舞台“想象出来”。

结果，在四十名学生中，绝大多数人都使用了极其相似的词语、措辞和概念。而大部分论文都带着那种无法模仿却一眼可辨的ChatGPT风格：“这不仅仅是一个关于不公的简单故事——它更是一声呼唤人们积极理解正义的号角。”如果你像我一样，最近十年还曾在公立高中教授英语和戏剧，那么大型语言模型吐出的那套语言模式，实在太容易识别了。它就像电梯里的背景音乐（muzak），只不过变成了文字。

后来，我修改了作业设计。我开始翻找那些鲜为人知的戏剧选集，专门挑选极少上演、极少出版的冷门作品——冷门到ChatGPT根本没有足够资料可以学习。现在，如果学生在这些作业里使用ChatGPT，它就会开始“幻觉”：凭空捏造角色、剧情线，甚至胡编乱造，因为它根本没有东西可参考。我会明确告诉学生：写作过程中禁止使用ChatGPT；我能立刻识别其痕迹；一旦发现，我会让他们这份作业不及格——甚至可能在经过正式申诉程序后，让他们整门课挂科。我已经不再是这些入门课程中的“合作者”了，而变成了一个“抄袭警察”。对此，我确实感到怨恨。我原本希望成为那种曾经影响过我的教授。

即便是在高年级课程中，我有时依然会收到虚假的论文。我会对戏剧专业的学生说：“无论让你通过还是挂科，我拿到的工资都一样。但你现在的行为，其实是在告诉我，以及系里的所有人：你懒惰到宁愿把自己的‘合作’外包给一个App，也不愿冒险成为一名真正的艺术家。”有时，这番话会让他们老老实实重新写论文；有时则不会。而在历史戏剧课程中，我又很难真正证明什么，因为许多经典剧目本来就是训练A.I.模型的素材。我担心，如果我们培养出一代连自己正在演、或未来可能演出的戏剧都懒得阅读和思考的学生，那么下一代戏剧从业者，最终只能以一种最平庸、最乏味的方式，去理解和批判他们所生活的世界。你能想象“由A.I.制造的表演艺术垃圾”吗？就像ChatGPT及其竞争者吐出的那些空洞、毫无灵魂的图像一样——戏剧版的它们，将死气沉沉地登上舞台，仿佛生来便已夭折。我能。

Lauren Aulet

马萨诸塞大学阿默斯特分校 心理与脑科学系助理教授

围绕A.I.在高等教育中的紧张关系，与其说是“学校管理层对教师”的简单对立，不如说是：高校制度层面的快速响应，与教师在课堂中面对的那些缓慢、悬而未决的教学问题之间，存在一种错位。大学当然会试图迅速回应A.I.，这是可以理解的。但真正处理那些最棘手实施问题的人，往往是教师：什么才算学生自己的作品？评估方式应该如何改变？又该如何保留那些学习真正依赖的“挣扎”与独立思考过程？

与此同时，我也确实认为，A.I.扩展了我在科研上能够做到的事情。对我而言，它最大的影响，是显著降低了进行计算实验（也就是编程）的成本。编程几乎贯穿了我工作的各个部分，而现在，我能够更快地从一个想法推进到分析脚本，或一个概念验证模型。这并不能替代科学判断，但它确实让某些原本难以验证的想法，变得更具可测试性。

所以，对我而言，真正的张力在于：同样一套工具，既可能对科研极其有用，也可能对教育构成破坏。“A.I.帮助我编程”，并不能直接推导出“A.I.对大学是好事”。

Auyon Siddiq

加州大学洛杉矶分校（University of California, Los Angeles）安德森管理学院（Anderson School of Management）决策、运营与技术管理副教授

学校管理层显然一直在鼓励教师“拥抱A.I.”，但教师群体内部的采纳程度差异很大。默认政策是：允许使用A.I.；至于何时禁止，则由任课教师自行规定。

我教授的是MBA一年级核心统计课程。我们鼓励学生利用A.I.处理那些繁琐细节——比如编程——从而把注意力集中在概念本身。作为一次实验，我们甚至把考试设计成“百分之百A.I.友好型”，唯一限制是：不能用手机给试卷拍照。但即便如此，全班平均分依然只有75分，因为那些真正跟不上课程的学生，显然也并未被A.I.“拯救”。不过，未来这种情况也可能发生变化。

有趣的是，学生对于这些工具的自发使用程度其实也差异很大。很多情况下，学生在我的课堂要求他们使用之前，并没有真正规律性地接触这些工具。当然，这一切变化都非常迅速。

A.I.确实正在迫使我重新思考教学。坦率地说，它释放了我的大量脑力，使我能够更多思考课程结构、节奏、课堂轶事、案例研究等等，而不是被制作PPT和布置作业这些机械性工作耗尽精力。
所以，就我个人而言，我觉得这一切非常令人兴奋。当然，那种挥之不去的焦虑依然存在：我们是否终有一天会被A.I.彻底取代。尽管我并不认为这种事会在短期内发生。我认为，人们始终会需要人与人之间的关系——即便是在高等教育中，甚至也许尤其如此。

David Roach

坎贝尔斯维尔大学历史学助理教授

我在课堂上见到了数量惊人、令人沮丧的A.I.使用现象。我每年都必须教授几门线上课程，而我估计，至少有一半学生在这些作业中使用了A.I.。最近我教的两门线下历史通识课中，我相信，超过一半的学生在最后一篇短论文中使用了A.I.。

最初，我的应对方式是：在线下课程中，弱化课外写作的重要性；在线上课程中，则设计各种“侦查”机制——比如那些可能诱导A.I.给出错误答案的题目提示，或者在题目中埋入一些隐藏词汇，这些词与作业相关，但会让A.I.误以为是在讨论另一篇演讲或另一份文献。但这两种做法，都对学生学习以及我的教学体验产生了负面影响。我相信，学生必须练习把自己的想法写成文章——他们需要经历那种把词句组织起来的摩擦感与困难，也需要在这个过程中学会如何思考。所以我感到挫败，因为我已经无法按照自己真正想要的方式教学。

我还逐渐意识到：学生现在已经知道，教师很难真正证明他们利用A.I.作弊。在ChatGPT刚出现后的最初几个月——当时很多教师还没意识到这件事——我曾因为一道题目中的拼写错误，意外抓到了一批A.I.作弊学生。我与八名学生谈话，大约占整个班级的百分之十；除了一人之外，其余人都承认自己使用了A.I.。而过去这一年里，在我与学生关于A.I.的多次谈话中，只有一名学生承认自己使用过它。

我对这一切的情绪反应，很难描述。那是一种介于厌恶与绝望之间的感觉。难道一直以来，只要作弊变得足够容易，我们就会有一半学生选择作弊吗？只要他们知道，事情很难被证明？一想到这一点，就很难不感到绝望。

David Song

东洛杉矶学院 亚裔美国人研究教授

在我的课堂上，我允许一定程度的A.I.使用，但前提是必须正确标注来源，并遵守所有通常的学术诚信规范。当然，没有人真的会这么做——哪怕内容明显是机器生成的。

对于社区学院学生而言，很多人只是想完成通识教育要求，因此，他们通常并不会真正投入于学习本身，而是更关注如何尽快把所有项目“打勾完成”，然后转学离开。我想，任何有毕业要求的教育机构，大概都会存在这种情况。最严重的滥用，通常发生在那些异步线上课程中，因为学生是“无脸”的。

而这又引出了另一个问题——一个似乎更属于社区学院特有的问题。显然，已经发生了大量助学金诈骗。一些“假学生”会注册课程，然后利用A.I.完成各种作业。这种事几年前就开始了。我记得，在教授“亚裔美国人历史导论”时，我第一次感觉不对劲，是因为我读学生自我介绍时发现：居然有三四名名字听起来极其典型、像白人新教徒（WASP）的学生——而我们的学生群体实际上以拉丁裔为主，亚裔只占较小比例——在发帖中声称，他们此前已经修过多门关于亚裔美国人议题和文学的课程。那听起来简直鬼话连篇。

Beth Ritter-Conn

贝尔蒙特大学 宗教学助理教授

对我来说，最难承受的，是教师与学生之间信任关系的侵蚀。教学——尤其是本科教学——最神奇的地方在于：在最理想的状态下，它是一种关于探索与好奇心的体验。人们会尝试各种想法，看看哪些仍适合自己成长环境中形成的认知，哪些则必须被抛弃，才能继续成长。其中会有试错，也会有因错误而产生的顿悟。而课堂就像一个安全的实验室，你可以与同样处于探索中的同伴一起完成这一切。
但如今，我觉得自己已经无法像过去那样，相信学生愿意与我共同经历这种“混乱”了。

真正的转折点发生在去年。我发现，荣誉班学生——荣誉班学生啊！——居然使用A.I.来写反思日志。而这种作业唯一的任务，本来只是：“告诉我你脑子里真正的想法。”这里没有标准答案，也没有对错之分。它只是要求你：把你对某件事的真实思考告诉我。可依然有学生，把这件事外包给了机器人。如果那不是诚实完成的作业，我就无法给出诚实的反馈。如果你不愿用自己的大脑告诉我：你身在何处、如何理解世界，那么我也无法帮助你理清：你究竟想如何思考，想成为什么样的人。同样，如果大家都在用A.I.概括指定阅读材料，那么我们也不可能围绕某篇具体文本展开真正诚实而有意义的课堂讨论。

所以，现在一切都像是在自由艺术教育（liberal-arts education）的整个过程中，突然多出了一道新的障碍。自去年以来，我已经调整了一些教学策略。我们增加了课堂写作；我开始采用课堂纸笔考试，而不是通过学校的学习管理系统进行测试；我对学生必须携带纸质教材、课堂手写笔记，以及收起手机和笔记本电脑这些要求，也变得格外严格。
这一学年情况确实有所改善。但即便如此，它依然像是一项额外的事务——一种我不得不去“监管”的东西（否则，就只能选择放弃）。

Jeremiah Croster

休斯敦城市学院英语讲师

休斯敦城市学院是一所大型城市社区学院，实行开放招生。它也是美国国际化程度最高的社区学院之一——我们有大量来自非洲、亚洲、墨西哥和中美洲的学生，也有少量来自南美甚至欧洲的学生。（不知为何，我们还有很多来自哈萨克斯坦的学生。）与此同时，我们也有很多本地学生。我的课堂里，完全可能出现这样的构成：30%是移民，30%是休斯敦本地人，另外30%则来自美国其他地区后迁居于此。我们的学生绝大多数是西班牙裔或黑人；而在这些群体内部，也同样混杂着移民与本地休斯敦人。学生年龄差异也很大。大多数人在二十岁出头，但平均每个班都会有三四名三十岁以上的学生，而且我经常还会遇到比我年纪更大的学生。从经济状况来看，我们的学生普遍属于贫困或工薪阶层。他们往往需要同时应对复杂艰难的家庭生活。偶尔——真的是极其偶尔——你会遇到一个中产阶级家庭的孩子，只是因为父母想省钱，才把他们送来社区学院。但这种情况非常罕见。

ChatGPT出现后的第一年，其实还不算太糟。真正“彻底失控”的，是2024年春季学期——那时候，几乎所有人都开始用了。如今，学生写作中已经几乎看不到什么独特声音了。我会说，在大规模使用的第一年里，我那些线下课堂中，大约有50%到60%的学生在使用A.I.，他们的文字都带着一种被“同质化”的腔调。而在我教授的线上课程中，这个比例轻轻松松就达到80%到90%。

我现在做了几件事。在线下课堂里，我开始重新使用“蓝皮本作文考试”（blue book essays）。这确实有帮助，但也意味着学生无法再利用课后时间慢慢发展自己的思考。过去，当学生不知道该写什么时，我会建议他们出去散散步，寻找灵感。但在蓝皮本考试里，这种事已经不可能了。对于较短的作业，我则把书面回答改成了视频回答——学生上传自己讲话的视频。有些人仍然会照着屏幕念，但大多数人至少是在直接表达自己的想法。最后，我现在会因为一些典型的A.I.写作套路而扣分：比如“列举三个要点”的结构、形容词过度堆砌等等。以我的经验来看，ChatGPT依然是个很糟糕的写作者。它根本无法处理那种真正有风险的存在主义命题，也写不出真正有说服力的核心论点。

至于我自己的未来，我倒没有太担心：我已经四十九岁了，我觉得自己大概还能撑到退休计划正式生效。但说到大学写作教学本身的未来，我就没那么乐观了。大多数教师其实反对在课堂中使用A.I.，但也有人完全拥抱它。而学校管理层则坚信：这是自“切片面包”以来最伟大的发明——他们正积极试图说服那些抗拒的教师接受它。可我至今都没看到它在课堂中的任何真正好用之处。我知道，在生物医学工程之类的领域，A.I.或许能够加速研究流程，推动医学进步。但那与我们在人文教育、尤其是人文学科中所做的工作，完全不是一回事。

我有个朋友过去常说：大学教育其实有两种路径。
一种，是帮助学生“获得教育”；另一种，则是帮助他们“获得文凭”。即使在A.I.出现之前，“拿文凭”那一套就已经占了上风。而如今，随着A.I.到来，“教育”本身，开始越来越像某种未来只会出现在历史书里的东西。或者，也许到时候，连历史书都是A.I.写的。#海外新鲜事#