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和两年前相比学生的作业明显不一样了,身为老师的她正在担忧AI隐蔽的危害

学生对AI的依赖导致书面作业与当面表达能力严重不匹配,完美规整的回答可能隐蔽地扼杀独立思考。哲学教育应限制使用大语言模型,保留困惑感与不完善拼图等宝贵学习资源。人需保持开放心态,诚实区分自身与AI的边界,警惕思维退化。

AI能写出完美规整的论文,老师却发现学生面聊和书面作业的表现严重不匹配;年轻人有了AI这个随时随地的倾诉对象,家长却发现孩子越来越不愿跟人开口了。

在「九千光年和TA的朋友们」播客第五期,都市快报编委陈欣文与浙江大学哲学学院特聘研究员安冬,从情绪哲学和道德心理学的视角,展开了一场关于AI时代教育困境、人机情感互动与思维能力的深度对谈。以下是本次对谈的精华实录。



AI会有真正的情绪吗

九千光年:您翻译了《恶的哲学研究》,虽然这本书没有直接谈AI,但在翻译过程中,您对AI伦理有了哪些思考?

安冬:这本书更多是传统伦理学里关于“恶”这个概念、道德责任理论的讨论。但AI作为一个技术切口,确实让我们重新反思那些传统哲学争论。

比如香港大学有个AI伦理实验室,有两位哲学博士现在在Google工作。他们出了一本书,全面梳理AI作为可能行动者的“福利问题”。传统讨论动物福利时,我们认为一个个体要有意识、能感受疼痛或快乐,才有资格谈福利。那AI呢?有意识是不是就足够赋予道德地位?这些问题把我们之前的理论框架翻出来重新检验。

愿意秉持的态度是:保持开放。哲学家容易被人诟病的就是“扶手椅式的思想实验”,谈AI不懂技术,根基不牢固。所以得时刻紧跟发展。

九千光年:从您的研究角度看,AI能拥有真正的情绪吗?

安冬:这取决于你怎么定义情绪。

当代情绪哲学在追问:情绪是一种感觉,还是一种判断?如果只是感觉,就像疼痛一样,那没有评价因素。但害怕的时候,一定是怕某个对象,这提供了认知信息。如果情绪包含认知,那它是不是就是一种信念?显然也不是。情绪好像是把信念和感觉加在一起,又不是模块化拼接,而是一种更有机的状态。

所以情绪要有感受性、评价性、动机性,还有具身表达。哲学家老爱问本质问题,但更有意思的是规范性问题:你的害怕是不是“恰当”的?比如玻璃栈道,你明确知道安全,但还是害怕。这种害怕是理性的吗?

有意思的是,承认情绪有规范性,其实是对西方理性主义传统的修正。从柏拉图开始,理性就是驾驭情绪的马车夫。但现在发现,情绪也有“好的”,比如战场上士兵需要勇敢。情绪从被理性压制的位置,重新提到了值得关注的地位。

九千光年:您提到AI可以有“功能意义上的情绪”。那它能被纳入道德共同体吗?

安冬:写过一篇文章,尝试从情绪角度谈道德责任。有一种理论认为,判定一个人是否有责任,要看人与人交往时的那些“反应性态度”——你踩我一脚,自然生气,这种愤怒就表达了你要求道歉,也就意味着认为你有责任。

延伸到AI:如果你跟一个智能体交流时,会自然地对它产生类似态度,就像电影《她》里男主对操作系统萨曼莎产生复杂感情一样,这种情感反应本身就说明,你在把它当作一个可以负责任的主体。

所以从情绪角度,如果AI拥有表达和交流情绪的能力,它也许就已经能被看作道德共同体中的一员了。


为什么本科哲学教育中应当限制使用大语言模型

九千光年:您在一篇文章中提出,在本科哲学教育中应当限制使用大语言模型。这个观点在当下AI热潮中显得格外冷静。您怎么看?

安冬:因为在教学实践中发现,学生用AI后书面作业和当面表达严重“不匹配”。这是一个特别紧迫的问题。

同样的课已经教了三年,布置的作业都是最基础的阅读理解。能做纵向比较:两年前技术没成熟时的作业,跟现在完全是两个样子。现在的作业非常规整、成熟,七八十份一看雷同率极高,肯定用了AI。反而那些没用AI的同学脱颖而出——他们的思考方向在别人作业里一丁点都看不到。

除了“太完美了,不是你的”,还有一种更隐蔽的危害:AI会给你一个看似相关、非常有迷惑性的回答,砍断你自己思考的可能性。有同学说通过跟AI对话增进了对晦涩文本的理解。但担心的是,如果这个角色让现在的AI承担,反而会让那些愿意学习、只是没条件找老师聊的同学误入歧途。

九千光年:其实经常把AI当同学,跟它探讨问题。您觉得这样也有害吗?

安冬:这是另外一个问题。特别想强调的一点是:在学习文本的过程中,你其实没有必要使用AI。现有的资源已经够用了。

为什么要坚持自己读?哪怕理解不完整,甚至理解错了,这个过程本身就是宝贵的经验。等回到课堂上二次碰撞时,它才会形成积累。AI给你的解释看上去非常完整,就像拼图,它告诉你可以拼好了,就觉得“结束了”。但自己去读二手文献,会知道哪个部分是薄弱的、哪些环节不确定——这些时刻,才是真正提高思维能力的关键时刻。

女儿上小学,经常跟她说:“你是要通过犯错误来学习的。”AI在某种程度上剥夺了我们体验这种时刻的机会。

九千光年:如果一直用AI,人会不会越用越笨?

安冬:之前看到一个研究,对比三组人:完全自己思考的人、跟AI互动的人、严重依赖AI的人。初步发现,严重依赖AI的人,脑部活跃程度更低,连接也更弱。如果“脑部活跃程度”代表思考活跃程度,那确实印证了这个担忧。

但也理解学生。现在大学生课业负担太重,各种活动挤满每一分钟。以前没有AI,只能接受某门课低分;现在大家越来越不愿意有短板,用AI拉高绩点。这个氛围下很难独善其身。

所以也在想转变教学方式。王俊院长提过一个概念叫“学习场景”——此时此刻,这群有不同背景的人在一起做思想碰撞,这是无法复制的。维特根斯坦的学生爱丽丝·默多克就说,对她而言,思考哲学就是当下、在场的事情。可以读维特根斯坦的书,但当场受到的思维刺激、碰撞产生的方向,是独特的。


“困惑感”本身是一种宝贵的教育资源

九千光年:为什么在哲学学习中,“困惑感”和“不完善的拼图”本身可能是一种宝贵的教育资源?普通人还要不要让自己有这样的困惑感?

安冬:自己做学生时,老师给的最大帮助是:写一版论文,老师详细批注,反复修改。这个爬坡的过程必须非常慢,把语言和想法稳固下来、沉淀下来。

这个过程给的,一方面是知识——知道盲点在哪、可以用哪些额外资源提升;另一方面是理智美德:训练耐心、细致,诚实地面对反驳,平等、谦逊、开放地认可别人的批评。

你失掉了困难,就不存在“需要用什么美德去克服困难、上另一个台阶”这个过程。而且,你还失去了克服困难后的那种快乐——改了20稿,导师终于说“过了”,那种感觉,现在的学生可能越来越体验不到了。

九千光年:AI时代,人应该培养哪些能力?

安冬:第一是保持开放的心态,对新技术谨慎但关注。趋势不可逆转,完全退回古代不可能。了解它、使用它,但在使用中保持冷静。

第二是诚实地区分边界:哪些是你的想法,哪些是AI或别人的资源给你的。这在学术研究中已经在实践——引用数据、引用观点都要标注。给自己留一个记录,知道思考的边界在哪。

九千光年:如果让您向AI技术专家提一个问题,您最想问什么?

安冬:想知道,他们做研究有没有一个预先设定好的目的?是为了解决社会的某个具体问题,还是单纯想探索技术能走到哪一步?

这让人想起《神探夏洛克》里的情节。有人质疑福尔摩斯:你解决谋杀案,到底是为了伸张正义、帮助受害者,还是仅仅把它当做一个让你兴奋的游戏?大家担忧的是,有一天他被世界无聊到了,自己去犯一个完美的谋杀案。

人文学者很多时候是“拉手刹”的角色——想让技术慢一点,看看带来的影响和后果,多给自己一点思考和反应的时间。不是想阻碍技术进步,但历史上确实有过很多技术给社会带来危机的例子。如果人文学者和技术研究者都能意识到这一点,应该会更好。


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