ChatGPT在過去一年的迅速發展震驚世界，其影響力之大令多數行業都開始意識它的存在。它的出現改變了世界，當中包括生產性和威脅性。除了ChatGPT，還有一些類似的軟件，如Adobe Firefly和Dall-E。究竟它們會成為教育的威脅還是資產呢？
在回答此問題前，讓我們先探索一下ChatGPT核心技術的魔力，即生成式人工智能（AI）。首先，AI並非新知。事實上，筆者的IT公司於30多年前便使用過此種AI技術「Prolog」，為本地小學和中學創建了一個時間表安排的軟件包。除了擁有非常強大的AI引擎外，ChatGPT的成功還有賴複雜的用戶界面和知識基礎系統（Knowledge-based System KBS），這些系統連接到一個龐大的資源庫。基本上，AI是由電腦完成的一種邏輯思考。它可以通過AI編程來實現，該編程由具有內置智能謂詞（例如回溯）和知識工程的高級聲明性語言組成，嘗試找到所有可能的解決方案，然後過濾或訓練以提供最合適的解決方案。
換句話說，它的輸出並不是絕對正確的。生成式AI是一個相對較新的術語，它可以根據人類輸入（或提示）生成文本、圖像或其他媒體。它是一個非常強大的自然語言處理工具。
AI與非AI應用之別
人工智能應用與非人工智能應用有何區別？從技術上講，電腦程式設計有兩種方法，即傳統程式設計（或程序化編程）和人工智能程式設計。傳統程式設計語言是滿足原始數據處理需求的必備語言。使用這些語言（如Java和Visual Basic），程式師的任務是按部就班地編寫指令（程式），讓電腦按照這些指令處理數據，從而得出解決方案。在編程中，知識以程序形式體現出來。
給予一組數據輸入，傳統程序能夠確定性地生成單個正確的輸出。使用輸入處理輸出（Input-processing-output IPO）概念，如果輸入和程序正確，那麼輸出必然是正確的。相比之下，AI編程能夠非確定性地解決問題，推導出一組可能滿足用戶查詢的解決方案。因此，它容易出錯，卻可以通過「訓練」來提高準確性。換句話說，傳統程序關注如何完成任務，而AI程序代表了一種描述性的編程風格，其中編程任務是聲明對知識領域的已知內容。這種知識包括有關領域實體的事實和允許推理的規則。
在訊息時代，知識是最寶貴的資源，越來越多機構轉向以人工智能和專家系統來有效地管理資源。知識基礎系統（KBS）有別於傳統數據庫系統，因為KBS能夠利用啟發式規則推理數據和得出結論。將許多啟發式規則編碼致知識庫中（連同稱為推理引擎的推理機制），KBS便可「推斷」問題情況並產生一系列可能的解決方案。
除了在KBS中使用人工智能啟發式，機器學習演算法也可以用於複製先前收集的過程和模式，並記着這些過程/模式以進行進一步的問題解決。因此，將啟發式與機器學習技術相結合，可以使KBS更加高效、準確和可靠。根據enoumen.com的說法，機器學習和啟發式的結合表現較佳。ChatGPT包含超級KBS，其內容主要來自包括互聯網在內的許多來源。
既用於作弊又防止作弊
在發掘了人工智能的魔力之後，現在讓我們討論在教育中使用人工智能的弊處。社會上最具爭議的話題是學生使用ChatGPT作弊。特別是對於高等教育，通過作業，學生通常需要自己探索學科領域的本質，然後根據問題作深入分析，從而獲得更豐富的知識。這在過去一直是非常有效的教育方法。
此外，學生的答案應該是不同的，因為這是一個近乎開放的問題。因此，抄襲應該被減至最低限度。然而，如果學生可以使用ChatGPT生成論文和其他書面作業，那麼所產生的作品可能幾乎無法區分是否由人類製作。這對那些沒有使用ChatGPT完成作業的學生非常不公平。換句話說，ChatGPT讓作弊變得更容易，而學生亦沒有真正理解學科領域。
然而，使用ChatGPT在教育上也有好處。雖然學生可以使用ChatGPT作弊，但它也可以幫助教育工作者創建更具創新性的作業，這些作業需要學生的批判性思維和實際問題解決技巧，而不僅僅是獲得更深入的知識。另一方面，學生可以高效地使用ChatGPT進行探索研究和更深層次的學習。截至本文撰寫時，另一間當地大學已宣布允許學生在一個月內最多使用ChatGPT 20次來準備課程。此外，ChatGPT還可以用於分析考試期間考生的行為，以便可以輕鬆檢測到他們的作弊情況。
總括而言，人工智能是如此聰明和強大，它的使用必須得到適當的使用和監理。如果使用方式錯誤，它就會成為威脅；如果使用方式正確，它就會成為資產。這引出了另一個生成式人工智能工具的治理話題。
文：香港城市大學商學院資訊系統學系導師 謝煥坤博士
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文章刊於《星島日報》2023年9月8日教育版專欄「知識轉移」。
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