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GenAI如何顛覆大學？哈佛90%學生用LLM，教授追捧引發(fā)AI學術(shù)浪潮

新智元 整合編輯：太平洋科技 發(fā)布于：2024-08-26 16:37

ChatGPT等生成式人工智能技術(shù)正在徹底改變世界，教育也不例外。

由于擔心學術(shù)造假、不實和有害內(nèi)容擴散，一些教育結(jié)構(gòu)選擇了防御立場，禁止或限制這些工具的使用。

而另一些學府卻秉持更加開放的態(tài)度，哈佛就是一例。

從學生到老師，他們都在急切地擁抱AI。

哈佛本科生協(xié)會對326名本科生進行的一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)，AI 已經(jīng)深深扎根于學生生活中：87.5%的受訪者表示他們使用生成式AI。

在AI用戶中，大多數(shù)至少每周使用一次，幾乎一半的用戶至少每兩天使用一次。

對于四分之一的學生而言，AI部分替代了辦公室答疑和閱讀材料的時間。半數(shù)人擔心AI會對他們的職業(yè)前景產(chǎn)生負面影響。

在所有的AI產(chǎn)品中，最受歡迎的是ChatGPT，有超過95%的受訪者使用。其他產(chǎn)品如Anthropic的Claude或GitHub Copilot編程助手，使用率各約為20%。

研究結(jié)果

哈佛學子如何用AI

使用情況多種多樣：學生們最常使用人工智能回答一般性問題。

大約三分之一的學生認為，人工智能系統(tǒng)已經(jīng)取代了維基百科或谷歌等傳統(tǒng)信息來源。他們不再搜索網(wǎng)絡(luò)，而是直接詢問ChatGPT。

其他常見的應(yīng)用包括幫助撰寫論文和電子郵件，以及編程任務(wù)和數(shù)據(jù)處理。

調(diào)查顯示，人工智能的可用性也會影響學習行為：約25%的人工智能用戶表示，由于人工智能的存在，他們不太可能參加辦公時間、向教師尋求幫助或閱讀必讀材料。

不過，很少有人表示因為人工智能而減少了聽課次數(shù)。

「AI觀」調(diào)查

約35%的學生擔心他們的同學可能會利用AI在學習中獲得更多的不公平優(yōu)勢。這表明，大學應(yīng)認真制定可執(zhí)行的人工智能使用規(guī)則。

55%的受訪者認為，人工智能改變了他們對未來職業(yè)的看法，約45%的受訪者擔心人工智能會對他們的職業(yè)規(guī)劃產(chǎn)生負面影響。這一比例在幾乎所有職業(yè)類別中都差不多。

學生們還關(guān)注對整個社會的影響：約40%的學生認為，30 年內(nèi)，人工智能系統(tǒng)將在幾乎所有領(lǐng)域比人類更有效率。

同樣多的人認為，遏制人工智能毀滅人類的風險應(yīng)成為全球優(yōu)先考慮的問題，其重要性不亞于大流行病和核戰(zhàn)爭。

大學需如何應(yīng)對

研究還就大學如何應(yīng)對這些發(fā)展提出了建議。

這些建議包括：

所有學生都可以免費使用人工智能

明確且可執(zhí)行的人工智能使用規(guī)則

以人工智能為導(dǎo)向的職業(yè)輔導(dǎo)

更多關(guān)于人工智能影響的課程

針對「AI恐懼癥」提供心理支持

5月，奧特曼在紀念教堂舉行的一場座無虛席的活動上發(fā)表演講。奧特曼的校園之行所產(chǎn)生的熱烈反響表明了學生們對AI的廣泛興趣

哈佛自上而下的AI變革

以上都是學生們自下而上的努力，其實，哈佛大學從很早開始，就已經(jīng)在這么做了。

2022年是一個拐點，隨著ChatGPT的到來，學術(shù)界和企業(yè)對人工智能的資助激增。哈佛大學的研究也因此被重塑。

在大學層面，新的教師委員會、研究項目和全新的研究所都在爭先恐后地了解這項技術(shù)。

雖然教師們對技術(shù)的進步速度感到震驚，并對技術(shù)的風險感到擔憂，但許多人也對它可能帶來的好處感到興奮。

他們正急于迎接AI浪潮。

甚至在ChatGPT發(fā)布之前，哈佛大學就已經(jīng)把目光轉(zhuǎn)向了人工智能。

追趕與合作

2021年12月，哈佛大學輟學生扎克伯格和妻子Priscilla Chan承諾斥資5億美元建立肯普納自然和人工智能研究所，以扎克伯格的母親和外祖父母的名字命名。

當時，對人工智能的癡迷仍然主要局限于硅谷和計算機科學系。

流行的聊天機器人尚存在重大缺陷，至少在流行的觀點中，肯定不會很快趕上人類。

扎克伯格和Priscilla Chan在肯普納自然和人工智能研究所成立儀式上發(fā)表講話

然而，當學術(shù)界的車輪緩慢轉(zhuǎn)動時，人工智能研究卻達到了驚人的速度。

2022學年，肯普納研究所還在聚集教員并建立管理基礎(chǔ)設(shè)施，ChatGPT就推出了，成為歷史上增長最快的消費者應(yīng)用程序，在短短兩個月內(nèi)就達到了1億用戶。

盡管哈佛大學的肯普納研究所看起來奢華且資金充足，但5億美元的資金對于AI產(chǎn)業(yè)來說，實在是杯水車薪。

在過去兩年里，前沿人工智能研究的資本密集度提高了幾個數(shù)量級。

2021年，最大的AI模型的制作成本是數(shù)百萬美元，但目前訓(xùn)練前沿模型的成本可能會超過10億美元。

這種不斷膨脹的規(guī)模極大地改變了學術(shù)和行業(yè)研究之間的關(guān)系。

哈佛大學的人工智能研究人員必須提出更小的問題，或者特別的問題，而不是自己訓(xùn)練下一代模型。

隨著學術(shù)界和工業(yè)界資助之間的差距越來越大，甚至一些教授選擇了「出逃」。

去年7月，計算機科學和應(yīng)用數(shù)學教授Yaron Singer離開哈佛大學，專注于他的人工智能安全初創(chuàng)公司Robust Intelligence，計算機科學教授Boaz Barak今年春天休假前往OpenAI工作。

盡管如此，肯普納研究所可以在不訓(xùn)練最知名模型的情況下貢獻知識。

研究所執(zhí)行主任Elise Porter指出，一些實驗?zāi)壳罢诳掀占{研究所的集群上運行，探索模型的「縮放定律」。

雖然這些實驗可能只需要數(shù)十或數(shù)百個GPU來運行，但它們的結(jié)果可能會告訴企業(yè)實驗室如何構(gòu)建最大的模型。

肯普納自然與人工智能研究所購買了近400個先進GPU，以加強其用于訓(xùn)練生成式人工智能模型的資源

Porter說，即使在工業(yè)界，公司在花費數(shù)千萬或數(shù)億美元創(chuàng)建一個大型模型之前「仍然必須進行概念驗證」。

這正是哈佛可以做的事情：找到問題的「最佳點」，其答案「有意義并創(chuàng)造進步」，同時無需數(shù)十億美元的計算集群即可進行測試。

充足的項目資金

人工智能在哈佛大學的影響力遠遠超出了肯普納研究所，而且其資金不僅僅來自扎克伯格。

在過去的一年里，哈佛大學成立了三個全校范圍內(nèi)的人工智能工作組，在其網(wǎng)站上專門開辟了一個專門討論該主題的部分，并贊助了更多獨立活動。

今年夏天，哈佛法學院與伯克曼·克萊因互聯(lián)網(wǎng)與社會中心合作宣布了一項關(guān)于人工智能和法律的倡議，今年秋天，醫(yī)學院接受了第一批新人工智能醫(yī)學博士課程的申請。

伯克曼·克萊因互聯(lián)網(wǎng)與社會中心

通過其中一個工作組，哈佛大學建立了另一個夏季研究項目，以資助AI研究，甚至只是使用生成式AI的項目。

據(jù)多位教授稱，由此產(chǎn)生的GenAI研究計劃以前所未有的速度獲得了資金。

設(shè)計研究生院教授Carole T. Voulgaris通過 GenAI 研究項目聘請了兩名暑期研究助理，她表示獲得資金的過程「感覺就像魔術(shù)一樣」。

「大學的工作組一直在努力盡可能快地提供新資源」，負責研究的副教務(wù)長John H. Shaw在一封電子郵件聲明中寫道。

教授們還利用哈佛的資金為計算機科學、經(jīng)濟學和物理科學等課程開發(fā)教育聊天機器人。

Logan S. McCarty在資助聊天機器人的辦公室擔任科學教育副院長，他表示，結(jié)果「非常有希望」。

「學生們非常愿意向人工智能提出一些看似愚蠢的問題，他們可能不愿意問人類 」，他說。

那么這些錢從哪里來呢？

McCarty在今年年初表示，「這些都不屬于我們的預(yù)算」，但當人工智能這樣的東西出現(xiàn)時，我們會嘗試集體尋找資金來籌集。就課程聊天機器人而言，資金來自可自由支配的資金以及「課程創(chuàng)新基金」。

一些教授稱贊大學的迅速反應(yīng)。

計算機科學教授Ariel Procaccia在一封電子郵件中寫道，「哈佛大學在人工智能領(lǐng)域擁有令人印象深刻的影響力�！�

他引用了肯普納研究所和SEAS內(nèi)的新人工智能計劃，「我預(yù)計這些舉措將帶來圍繞人工智能的有影響力的大規(guī)模合作。」

「我對哈佛大學非常滿意」，天文學教授V. Ashley Villar說，「 他們真的接受了我認為將是革命性的東西�！�

教授們也在使用AI

去年春天，一位同事告訴哈佛大學肯尼迪學院教授Gautam Nair一項他發(fā)現(xiàn)的非同尋常的統(tǒng)計數(shù)據(jù)：微軟的團隊在日常工作中使用了LLM，比那些沒有這樣做的人更有效率。

Nair被這個事實震驚了，于是也開始使用LLM。

人工智能現(xiàn)在可以幫助他做一切事情，從編寫代碼、進行統(tǒng)計分析到概述學術(shù)文章。

他不是唯一一個。

來自藝術(shù)與科學學院以及哈佛大學許多研究生院的教授已經(jīng)開始將人工智能納入他們的研究和教學中。

在ChatGPT將生成式人工智能變成流行語之前，研究人員就已經(jīng)開始熱衷于使用機器學習了，這是模式識別系統(tǒng)的廣義術(shù)語，是面部識別和谷歌翻譯的基礎(chǔ)。

「機器學習很快就融入了社會科學和生命科學領(lǐng)域」， 它正在日益推動大量前沿研究，實際上是任何有大量數(shù)據(jù)的研究。

在心理學方面，該系現(xiàn)在大約有一半的演講「都有某種機器學習的成分」。

天文學教授Villar將機器學習的日益普及與基礎(chǔ)統(tǒng)計數(shù)據(jù)的采用相提并論。她說，機器學習是「目前我們在科學領(lǐng)域所做的許多工作的基本組成部分�！�

ChatGPT的出現(xiàn)只是加速了這一趨勢，但出現(xiàn)了新的變化：除了簡單地使用機器學習來分析數(shù)據(jù)之外，一些教授開始將人工智能本身視為研究對象。

在心理學領(lǐng)域，有人研究大語言模型，尤其是ChatGPT，就好像它是一個孩子、一只黑猩猩或我們試圖理解的某種新智能。

教授們也像學生一樣使用它。

最近，Nair使用LLM為國會演講提出一種新的分類方案并編寫代碼，該方案可以為他的研究團隊節(jié)省數(shù)百小時的手動標記時間。

McCarty教授了一門關(guān)于生成式AI的Gen Ed課程，名為「機器的崛起」，他說他使用ChatGPT來幫助他理解技術(shù)CS論文，為課程做準備。

對于其他人來說，更好的生成模型正在解開以前無法解決的問題。

設(shè)計研究生院教員 Allen Sayegh 研究人們對建筑環(huán)境的反應(yīng)，他正在嘗試使用人工智能生成虛擬現(xiàn)實「沉浸式空間」，并使其實時適應(yīng)用戶的反應(yīng)。

「作為一名研究人員，這是一種興奮感」，心理學家Greene說，「但作為關(guān)心世界的人類，我認識的很多人都擔心人工智能的破壞性影響�！�

不過，目前他并不太擔心機器會取代他的工作，或者他的同事的工作。

「相對而言，我認為科學家的工作更有可能得到人工智能技術(shù)的補充，而不是被取代�！�

本文來源：新智元

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