如果我们过分使用生成式AI会发生什么事情？

这绝不是一篇利弊文章。它旨在探讨自从生成式人工智能面向用户后引发的讨论。当我们使用过多的生成式人工智能时，我将试图预测会发生什么？

问题是听到一位商人在播客中给出如何致富的建议后突然冒出来。他的策略是：“使用ChatGPT写一本书，然后在亚马逊上以5美元的价格出售。偶尔这样做，你的一本书很有可能赚钱。”我认为我们都会同意这是一个不会奏效的愚蠢主意。但这让我思考生成式人工智能如何改变内容创作的格局。人工智能真的能帮助个人创造出出色的有价值的内容吗？

我会把讨论集中在两个主要领域：创意内容和研究。

生成式人工智能简介

生成AI根据从现有数据中学到的模式创建新内容。它分析数据以识别主要特征和核心分布。重点将放在大多数训练数据集中的共同领域。因此，生成AI往往会产生接近平均水平的东西，某种标准化的东西。它可能不会创造出完全原创的东西，因为它通常会试图模仿它学到的模式。

生成式人工智能和创造力

最近的一项研究探讨了生成式人工智能对人类艺术创造力的影响。具体而言，它研究了文本转图像工具如何帮助艺术家制作创意内容。当艺术家开始使用生成式人工智能时，他们的生产力增加了。仅仅一个月后，他们的产出率翻了一番。所以他们变得更有生产力了，但质量呢？有趣的是，质量也提高了。在采用文本转图像工具后制作的艺术作品在同行之间更受欢迎。

但是有一个转折：从长远来看，他们的作品新颖性下降了。这些艺术家们虽然是独立工作，但却生产出了相似的作品。

那么为什么会发生这种情况呢？还记得我们之前讨论过生成式人工智能从过去模式中学习吗？起初，艺术家探索了之前未曾考虑过的新领域。他们拓展了视角，导致创作出更有价值的艺术作品。但随着时间推移，他们都开始追随一种共同的模式，使得他们的作品变得更加可预测和缺乏原创性。

所以如果你在使用这些模型来帮助你跳出思维定式，实际上是自愿走进了这个盒子并将自己锁在里面。唯一的区别在于人工智能盒子比你的更大，所以你以为自己一开始更有创意。

好消息是，这些模式相当容易看出来。我打赌你已经能够分辨出一个文本是否是由AI生成的。如果它被呈现为原创作品，你可能就不会费心阅读它。人类擅长开发新的能力，现在我们能够感受到一些东西是由AI生成的。这将给创意人士一个机会被认可和注意，因为他们的作品感觉不同。

人工智能和研究

在研究中，主要影响在于新颖性。鉴于生成式人工智能的运作方式，过分依赖人工智能的人很难提出真正新颖的想法。正在进行的研究探讨了人工智能工具对学习和教学的影响。主要方向是如何将生成式人工智能纳入学术界，同时保持学术诚信，鼓励学生和研究人员独立成长。但我会将讨论重点放在研究上，而不是本科教育或实用技能的发展。

研究表明，定义学习过程的技能，如阅读、分析、总结关键发现，并尝试理解新事物，共同协作帮助您的大脑达到一个可以进一步推动知识的程度。这些技能会随着我们接触不同资源而发展，使我们的大脑积极努力消化和理解材料。如果让生成式人工智能处理所有这些例行任务，很可能我们的大脑不会像应该的那样演进。这反过来会影响到达新颖想法所需的时间，以及这些想法的质量。

因此让我们通过建构主义学习理论的视角来看一下。这个理论的哲学是“知识是建构的，而不是固有的或被动地吸收的” [3]。学习过程是由学习者以不同的方式参与材料，根据先前知识构建自己的理解。该理论还强调社会因素及其在知识建构中的作用。

这一理论的先驱者们深信社会互动对于构建知识和个性化学习体验的影响。研究已经尝试评估使用生成式人工智能的影响以及它如何可能影响这一理论的原则。他们已经发现了自适应学习中的一些好处，学生可以得到根据他们理解水平量身定制的答案，并从LLM获得即时反馈。然而，还存在一个重要问题，即毕业生技能匮乏，这是一个人在完成学位后应该发展的基本技能，包括但不限于批判性思维、问题解决和分析能力。生成式人工智能无法解决这些技能；它根本无法做到。但它会提供一个答案。它并不设计为说“对不起，我不知道”。总的来说，生成式人工智能可以帮助你更广泛地了解，但却无法帮助你更深入。

正如我所提到的，学习过程中强调社交元素。在当今世界，这不仅意味着与身边的人交流，还意味着参与像Quora，Stack Overflow和Reddit这样的在线学习社区。一项研究检验了ChatGPT对这些在线社区的影响，并发现了许多后果。

自ChatGPT发布以来，访问Stack Overflow的用户数量显著下降。提出的问题数量也有所减少，特别是对于人工智能模型可以轻松解决的常见问题。另一个显著的变化是随着用户离开平台，答案质量的下降，而其他用户开始依赖于人工智能生成的内容。 Reddit并没有经历同样显著的影响，因为它是围绕子社区和活跃讨论构建的。这种社交元素帮助Reddit保持对人工智能潜在破坏性的抵抗力。用户因为平台上的社区联系而继续参与。

那么，如果我们使用过多的生成式人工智能会发生什么？

长期来看，这可能导致人类知识质量下降，并将个人与有意义的交流隔离开来。过分依赖人工智能内容并将其呈现为人类创作会对人类知识和人工智能模型产生负面影响。人类知识可能会达到一种停滞状态，我们的知识范围扩展得非常缓慢。只是翻新我们已经知道的东西，假装它是新的。人工智能模型需要高质量的人类知识来进化。没有它，它们也可能会达到一种乏味的状态，其中它们重复和再现相同的内容。最终，一切都会变得相同，这些模型将不再能帮助我们改进。

生成AI是一项令人惊叹的技术，它将在许多方面帮助我们。但我们需要谨慎使用。我们需要把它当作一种工具，而不是一种替代。这样一来，我们就可以在个人层面上成长，推进人类知识，并改善AI本身。

参考资料

1. 周，E。，& 李，D。（2024年）。生成式人工智能、人类创造力和艺术。 PNAS Nexus，3（3），pgae052。 https://doi.org/10.1093/pnasnexus/pgae052
2. 拉苏尔，T.，奈尔，S.，卡伦德拉，D. 等 (2023)。ChatGPT在高等教育中的作用：益处、挑战和未来研究方向。应用学习与教学杂志，6(1)。https://doi.org/10.37074/jalt.2023.6.1.29
3. ```html

   McLeod, S. (2019). 构建主义学习理论与教育哲学. Simply Psychology. https://www.simplypsychology.org/constructivism.html

   ```
4. 巴切，G.，李，D.和陈，Z.（2023年）。生成式AI对UGC和在线社区参与的影响。SSRN。https://doi.org/10.2139/ssrn.4521754