35、人工智能与教育中的创新与交流

人工智能与教育中的创新与交流

人工智能的借鉴问题

人工智能在借鉴方面存在着难以解决的问题。从本质上来说，机器处理和生成的一切内容，都是基于人类先前创造的元素进行组装的，具有先天的继发性。

如今，人工智能是处理信息的强大工具，其应用范围广泛：
- 基础信息处理 ：能够进行简单的关键词搜索和匹配分析，例如类似“反抄袭”的程序。
- 内容生成 ：可以实现机器翻译、生成类似内容，还能将预定义的元素进行编译，创造出之前未曾正式存在过的视觉、语言或声音产品。

然而，信息处理工作具有多向性。一方面，像“反抄袭”这类程序旨在检测借鉴内容；另一方面，也出现了一些软件解决方案，使得即使在完全非原创的文本中也难以识别出借鉴内容。

在“计算机借鉴人类”（“AI - H”）的关系中，目前的结果较为明确：人工智能在产生新思想、创作具有艺术说服力和原创性的文本方面，几乎完全缺乏独立性。不过，它基于预设模式提供的无数版本，在一定程度上弥补了这一缺陷。人类在分析人工智能的结果时，需要从众多生成的选项中选择最具说服力的一个。而且，人类专家的主观意见以及与人类而非机器活动产物的“相似性”，是主要的评估标准之一。这表明，人类的创作成果仍然被视为质量的评判标准，图灵测试就是一个典型的例子。图灵测试自1950年提出以来，引发了长达七十年的争论，其核心问题“机器能否像人类一样作为思考生物行事？”至今仍无定论。

人类借鉴计算机的情况

“人类借鉴计算机”（“H - AI”）的交互则不那么明确。计算机作为通用设备，其功利性作用日益凸显。它能够加速信息的收集和系统化，进行复杂