**ChatGPT 只是个花招**
Institute for Advanced Studies in Culture
THR Web Features / May 21, 2025
ChatGPT 只是个花招
AI 无法拯救我们，免于学习如何生与死的努力。
Jonathan Malesic
( Darko 1981, Shutterstock.)
Jonathan Malesic
Jonathan Malesic 是 The End of Burnout: Why Work Drains Us and How to Build Better Lives 的作者。 他在 Southern Methodist University 教授写作。
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最近，我参加了一个关于在教学中使用人工智能的研讨会，地点就在我兼职教授写作的大学。我对这次研讨会没抱太大希望，但我也很无奈。我的学生们一直在提交明显由 AI 生成的论文，我需要弄清楚该怎么办。我期待听到主讲人的发言，他曾是一位大学校长，他出名的原因是主张教师应该把所有数字技术都移出课堂，这样他们和学生才能专注于技术无法取代的人际互动。
然而，在研讨会上，他让我们做的第一件事就是打开笔记本电脑，浏览几个 LLM，然后输入一个提示。当我们这样做时，他一直在说话。我应该注意什么？是他，还是我的屏幕？在他喋喋不休的时候，我提示 Claude.ai 写一篇短文，回应它向我提出的一个“创新”主题：基于 Reddit 论坛的“改变我的观点挑战”。演讲者坚持认为，我必须在提示中使用“创新”这个词。省略“创新”，你会得到不同的，大概更平庸的结果。Claude 吐出了论文，并告诉我它为自己的工作感到自豪，毕竟，它有一个“清晰的论点陈述”。当我说我找不到这个陈述时，Claude 回复说：“你质疑这一点是正确的。更仔细地看这篇文章，没有一个单一的、明确的论点陈述来清楚地说明中心论点。” 谢谢，天才。
后来，演讲者想演示 AI 能够实现的惊人的教学定制功能。因此，他要求一个模型当场创建一个关于他自己的书的简短 podcast 摘要，并补充说，该模型应该使用棒球隐喻，因为在这个实验中，用户是一个只关心棒球的运动员。他的想法似乎是，如果用他们已经熟悉的术语来表达，学生们会更好地欣赏这本书的内容。他按下播放键。由此产生的摘要，由可信的平淡的数字主持人提供，非常肤浅和愚蠢，将一个陈腐的陈词滥调（教育是“点亮一盏灯”）与另一个陈词滥调（“小心曲线球”）结合在一起。真的有人从中学习到什么吗？
演讲者似乎太努力了。AI 可以做到这个！AI 可以做到那个！ 他随意地从一个话题跳到另一个话题，在舞台上跳来跳去，对自己关于大型语言模型对职业生涯的颠覆性影响的惊人言论做出虚假的震惊表情。他似乎过度兴奋，并且对人类生活和思想到目前为止的节奏感到不耐烦。
那位演讲者并不是我今年春天遇到的最狂热的 AI 倡导者。《高等教育纪事报》最近发表了一篇由马萨诸塞大学洛厄尔分校 Manning 商学院的战略学教授 Scott Latham 撰写的狂热幻想。这是一个以 AI “代理”为特色的愿景，它将为学生提供从入学指导到课程教学再到工作安置的定制体验，同时跟踪他们每一个皱眉和皱眉（因为学生将无休止地盯着摄像头），并在每一刻都以完美的补救措施做出回应。Latham 声称，“人际互动对今天的学生来说并不那么重要”，因此，据推测，这所 AI 大学能提供的很少。与目前的大学模式相比，他承诺，所有这些都会更好、更便宜——不要忘记越来越多的证据表明 LLM 正在恶化并变得更昂贵。
而且它_将会_发生。事实上，“将会”这个词在 4,000 字的文章中出现了 130 多次。“可能”只出现了两次。Latham 写道：“预测 AI 的颠覆很容易。“最难的是让人们意识到这是不可避免的。”
从铁路到电视再到 AI，“不可避免性”的主张对于技术炒作周期至关重要。学者 David Gray Widder 和 Mar Hicks 写道，“一种技术获得市场份额和买入的关键策略是将其呈现为未来基础设施中不可避免且必要的组成部分，鼓励围绕它开发新的、预期的基础设施。”
AI 所需的基础设施既不中立也不便宜。考虑到其数据中心需要大量的电力和水，它具有众所周知的环境成本。基础设施也不仅仅是物理的。它已经建立在学生的心中，他们正在成为信息食莲者，沉迷于即时、毫不费力的家庭作业答案和按需提供的看似足够的论文。
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把过于热心的推销员、可疑的预言和明显过高的成本加起来，就会很清楚：AI 并非革命性的。它只是个花招。它以让我们免于苦工的前景来引诱我们，但最终却令人失望。AI 的辩护者就像县集市上的小贩，滔滔不绝地谈论一些新奇的奇迹。大学是他们张着嘴的猎物，掏空他们的口袋，即使他们不确定自己正在购买什么，或者学生会用它来学习还是仅仅作弊。
文学学者 Sianne Ngai 指出，当我们觉得某件事似乎同时工作得太努力又不够努力时，我们称之为花招。它似乎既节省了劳动力又夸大了劳动力，就像一个奇特的 Rube Goldberg 装置，你只需抬起窗户上的窗扇就可以磨尖铅笔，而这只会引发一系列涉及绳索、滑轮、重物、杠杆、火、植物和动物（包括负鼠）的因果关系。大型语言模型的装置确实非常引人注目。它吸收了数十亿页的文字，并弄清楚了单词的配置，这些配置足以让我高兴，以便我向它提供另一个提示。没有其他任何东西像它一样。
但看看人们实际上用这种奇迹做什么：愚蠢的书籍和视频、充满欺诈的广告、润色但无聊的家庭作业论文。我参加的研讨会的另一位演讲者说，他用 AI 来帮助他决定那天早上给他的孩子们吃什么早餐。
这种失望不可避免地伴随着花招。Ngai 写道：“花招让我们失望，只是因为它也设法让我们兴奋起来。” 一种通用的文化生产机器？太棒了！ 然后我们看到了它的结果。Widder 和 Hicks 指出，AI 的失败承诺“并不令人惊讶，因为生成式 AI 并不代表未来的浪潮，而是代表过去浪潮的涨落”。MOOC、NFT、AR：我们现在应该对这些伎俩有所了解了。AI 在文化生产方面的进展似乎已经放缓，因为这些模型已经耗尽了人类生成的写作来“学习”，并且越来越多地以 AI 生成的内容为食，吞下了一锅由它们自己不断浓缩的排泄物组成的恶臭汤。
AI 的辩护者必须否认或至少推迟这种失望。他们坚持认为 AI 技术进步的时间尺度正在缩短——通用人工智能将在十年内到来；不，五年；不，我们只有几个月的时间了——即使他们恳求怀疑论者给这项技术一个机会，因为它还处于早期阶段。
但辩护者们自己相信吗？战略学教授 Latham 在他的遐想结束时泄露了秘密。“但是，如果教授和管理人员继续视而不见，这一切都不会发生，”他写道。所以它毕竟不是不可避免的？哎呀。
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那些敦促同事采用 AI 的学者们并不都那么笨手笨脚。一个关于高等教育中 AI 的更微妙和心理上有趣的论点表明，小贩和猎物之间的界限是多么的细微。普林斯顿大学历史学教授 D. Graham Burnett 最近在《纽约客》上发表文章，接替 Latham 继续讨论，区分了他自己和他那些否认主义的同事：“[E]每个人似乎都一心想假装过去一个世纪思想界最重大的革命_没有发生_。”他写道，这种伪装“简直就是疯狂。而且它不会持续太久。”
Burnett 的文章似乎源于对人文学科研究价值的深刻怀疑。考虑到 AI 有能力筛选档案、检测内容中的模式，并可能逐步推进已发表的关于它们的内容，学术专著的价值似乎降为零。“像我书架上的那些书的制作，”Burnett 写道，“每一本都花费了数年或数十年的劳动，正迅速成为精心设计的提示的问题。问题不再是我们是否可以写出这样的书；它们可以为我们无限地写出来。问题是，我们想读它们吗？”
答案取决于“我们”。《纽约客》的中等读者想读专著吗？不想。五十年或五百年后的学者想读吗？让我们把它提出来，让他们决定。这几个世纪以来一直是人文学科研究的价值主张。
Burnett 认为，即使学术研究已经死亡，教学可能仍然有价值。这是一个许多常春藤盟校的博士学位获得者都会采取的策略，他们发现自己从事着教学任务繁重的工作。事实上，绝大多数人文学科的博士学位获得者都处于这种境地。大多数人在社区大学和地区大学担任兼职讲师，从事着教学任务繁重的工作，或者如果他们在终身教职的道路上，他们每学期教四门、五门或六门课程。他们从未发表过一部专著，并且在完成研究生学业后很少阅读专著。对他们来说，学术界已经看起来像 Burnett 设想的近未来。
Burnett 决定将他的教学与他对 AI 的兴趣结合起来。他给本科班的学生布置了一项任务——据我所知，这是他今年春天教的唯一一门课——让他们与一个关于人类注意力的 chatbot 互动，并将文本变成一篇短文。他对他们的作品感到惊叹：
在我客厅的沙发上阅读结果，原来是我教学生涯中最深刻的体验。我不确定如何描述它。从根本上说，我感觉我正在观看一种新型生物的诞生，并且也在观看一代人正面面对这种诞生：与某种部分是兄弟姐妹，部分是竞争对手，部分是不小心创造的神灵，部分是机械形态的阴影——一种陌生的熟悉之物——的相遇。
在 Burnett 的眼中，他的学生不仅在能够说出优美的短语或做出巧妙的联系这种普通意义上具有创造力——这已经是减轻令人厌烦的论文评分负担的壮举。不，Burnett 的学生是魔术师、唤醒者，也许是次要的神灵，能够打破我们大多数人都在努力遵守的旧的物质定律。我知道这种冲动。在职业自我怀疑的时刻，我经常试图说服自己，我的学生是了不起的，他们的犹豫不决的努力实际上是辉煌的，我的班级，在他们的成绩单上列出的课程中是独一无二的，解锁了他们内心的东西，学生们正在教_我_，事实上，我需要做的就是让他们离开。
这是许多老师告诉自己的谎言。为什么不呢？这又不是有人可以核实事实。你的学术研究，或者缺乏学术研究，是公开的；你学生的作品发生在家庭教育权利和隐私法的高墙之后。你告诉自己一个既自我否定又自我吹嘘的故事。你讲这个故事是为了抬高学生；毕竟，你是在为_他们_服务的。这倒是真的；你是在为他们服务。但你讲这个故事也是为了贬低你那些无情的、僵化的同事，那些不明白的人。你讲这个故事是为了让你不觉得自己和他们一样老，因为你在精神上更接近年轻人。对 Burnett 来说，AI 对话提供了全新的东西。“我拿起的每一叠纸，”他写道，“都比上一叠纸更令人震惊。” 当然。
这并不是说我从未被我学生的写作所震惊过。Burnett 报告说，他被他的一个学生与 chatbot 的互动感动得流下了眼泪。我也曾在阅读学生论文时哭泣过。我曾经有一个学生，他在为电话公司工作了四十年退休后才开始上大学。他不是一个伟大的作家，但他发自内心。在一堂关于宗教自传的课上，他描述了去医院与那个杀害了他母亲的人交谈，那个人当时已经卧病在床。那个人要求我的学生原谅他。我的学生原谅了他。他原谅了。这篇论文证明了一种我们中很少有人能够做到的爱的形式。坐在我的厨房桌旁，我第二次阅读了这篇论文；我第二次哭了。这是罕见的学生写作，它的存在改善了世界。它使人们更广泛地了解了仁慈。
* * *
最后，Burnett 本质上与他的那些把头埋在沙子里的同事处于相同的位置，尽管他不清楚他是否意识到这一点。他写道，“你不能再_让_学生做阅读或写作了，因为他们可以让机器为他们做。” “那么还剩下什么？只有：给他们他们想做的工作。并帮助他们想做它。” 这是一个失误吗？一个信号，表明精通 AI 的学生根本不需要老师？如果学生想做这项工作，那么他们就不需要帮助来想做它。不，唯一剩下的任务是在柏拉图的《米诺篇》中早就提出的一个自相矛盾的任务：给学生他们不知道他们需要做的工作。是的，帮助他们想做它。
我发现，为了克服学生对学习的抵触情绪，你经常不得不欺骗他们。有提供分数的古老的诱饵和转换，然后看到一些学生学会热爱学习本身。工作表是技巧，小组讨论，甚至老师的魅力也是如此。我确信我也在课堂上使用过棒球类比。面对改革学生欲望的困难，你可以欺骗自己，相信你正在这样做，并且晚上睡个好觉。我不认识任何人，对他们来说，这是一项简单的任务。对于任何老师来说，这都是_挑战_，而 AI 为学生——并且显然也为一些老师——提供了一个诱人的幻想，即可以有一条捷径。
在 Burnett 的文章发表的那一周，我参观了 Austin Community College 的 Ted Hadzi-Antich 的教室。他的荣誉政治哲学专业的学生们正在讨论 James Baldwin 的 The Fire Next Time 的最后一节。他们想谈论死亡。他们坐在椅子上围成一圈，没有桌子把他们彼此隔开。我原本希望我可以不引人注目地坐在角落里，并记下现场的情况。“学习不会在角落里发生！” 一个学生责骂道。好吧，好吧。我在场。所以我参与了即将发生的事情。
在八十分钟的时间里，十一个学生和 Hadzi-Antich 进行了交谈。我在最后插了几句话。没有学生发短信。没有人消失到屏幕中。两个人哭了。他们把突出显示的阅读副本放在腿上，但他们没有过多地谈论它。即便如此，他们还是将 Baldwin 的思想与他们不同的生活经历联系起来，包括失落、成瘾和偏见。两个学生对过去的用途意见不一。后来，他们告诉我，他们每个人都将对方描述为自己的“对手”。他们似乎互相尊重，因为他们阅读过对方的作品，并且整个学期都在课堂上进行过辩论。他们知道彼此的声音。
这就是 Burnett 似乎认为感谢他与 AI 的互动而获得新的，或新令人兴奋的东西——自 AI 出现之前，像 Hadzi-Antich 这样的老师一直在他们的课堂上进行协调。事实上，Hadzi-Antich 通过他指导的 The Great Questions Foundation 在社区学院推广基于文本和讨论的教育。你不需要体验技术上的崇高，才能看到给学生一本书并要求他们阅读和讨论它的价值。你需要接受类似于 Max Weber 的关于教师职业的想法，即帮助其他人“估计他们自己行为的最终意义”。这种估计不是你可以用机器加快的任务。如果你试图节省自己的劳动，你就会失败。
* * *
恰如其分的是，这篇文章花了我很长时间才写完。我有很多愤怒、沮丧和悲伤可以利用。我有证据和批评，但我找不到论点。我一直在努力。在我参加了学校的 AI 研讨会后，我改变了整个重点。这让我大开眼界。在阅读学生的草稿和阅读他们完成的研究论文之间的间隙中，我工作了几天，我确信有些人自己完成了所有工作，因为我看到他们搭建脚手架，然后一块砖一块砖地建造论文。我知道其他人可能会做得很少，但我将无法证明这一点。在我工作时，每天都会出现关于教育中 AI 的新文章和暴行，让我觉得我落后了。相信我，我想要一条捷径。
在开始写这篇文章之前，我没有读过 Theory of the Gimmick，只是从我的妻子那里听说了它，她是一位文学教授。为了加快速度，我读了一篇 Ngai 之前写的一篇文章，后来她把它变成了一个章节。然后我浏览了我妻子注释充分的这本书的副本，注意她的下划线、她的星标段落、她在页边空白处的“嗯！” 我依靠索引来查找关于信仰的段落。我没有读完这本书的大部分内容。
我做了这些事情是因为我知道我是凡人。我负担不起阅读一部 400 页的坦率地说晦涩的理论散文作品。这不会给 Ngai 蒙上阴影。她的书值得仔细阅读。我只有这么多的时间。即使这听起来像是学生为他们为什么走 AI 捷径所给出的相同借口，我认为我们并不是指同一件事。
一旦我有了完整的草稿，我就请我的妻子阅读并评论它。当时，她正在写一篇关于 Herman Melville 的 The Confidence Man 和 Max Weber 的“Science as a Vocation”的论文。后者是我们餐桌谈话的经典所在。她只需要简单地提到 Weber 的一段关键段落，我就知道这篇文章缺少什么举动。她的关注、她的注意力以及她的生活和思想的偶然性都贯穿于这篇文章。如果她那周读的是 William 或 Henry James 的作品，这篇文章就会有所不同。在很大程度上，贯穿她和我生活的智力回路，跨越了二十年的关于文学和文化、爱情和死亡的谈论，构成了我们共同的生活。
在收到她的反馈后，我终于问 ChatGPT，从 Ngai 的意义上来说，生成式 AI 是否可以被视为一种花招。我没有仔细阅读它的答案。每当我看到这些文字像瀑布一样从我的电脑屏幕上流下时，我都会感到一种令人沮丧的感觉。我真的必须读这个吗？ 我知道我不太可能找到任何真正有趣或令人惊讶的东西，并且文字出现得如此之容易，确实会贬低它们的价值。
ChatGPT 回复说，它确实可以被视为一种花招。然后我问这个花招，教育工作者应该如何处理它在大学和学校中的实施。“教育机构最糟糕的事情是无批判地接受 AI 作为不可避免的‘效率升级’，”它写道，“因为那意味着会加剧 Ngai 诊断出的花招：将轻松误认为价值，将输出误认为理解。” 听到了吗，Scott Latham。这当然正是我希望机器会说的话。我已经和模型争论得够多了，它可能知道我希望它自我批评。我怀疑它只对我承认这些事情。我希望它会告诉大学校长、信息官员、教授，当然还有学生，即使是 ChatGPT 也认为它是一种花招。但它只会告诉他们他们想听到的，而不是我想要的。
Ted Hadzi-Antich 的学生阅读并讨论了 James Baldwin 的这些话：“也许我们麻烦的根源，人类麻烦的根源，是我们会牺牲我们生活的所有美好，将自己囚禁在图腾、禁忌、十字架、血祭、尖塔、种族、清真寺、军队、旗帜、国家”——我可能会补充技术和炒作泡沫——“为了否认死亡的事实，这是我们拥有的唯一事实。”
教师工作的一部分——当然是在人文学科，甚至是在像商业这样的专业领域——是帮助学生打破他们的牢笼，至少一个小时，这样他们就可以看到并提升他们自己思想的美丽。这是帮助他们一起学习，捍卫他们想要如何生活，正是因为他们也不同于机器，有一天会死去。
我会牺牲我生命中的一些时间来增加另一个人的余生的体验的深度。很多人为我做到了这一点。这项工作很慢。它的结果往往多年都看不到。但这不是花招。
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