刘善雅博士
中文大学生命伦理学中心联席总监
2022年11月由OpenAI推出的生成式AI就像催化剂，推动全球各领域产生翻天覆地的变化。AI从以往工科人专属的范畴，一时间变成炙手可热、无人不知。
这个备受关注的工具应该是继新冠肺炎后最能凝聚全球讨论的议题之一。
AI用于教育也是热点，中文大学在过去3个月已举办或合办了十多个针对教育或教学应用的工作坊及讲座，当中包括生命伦理学中心与大学学能提升研究中心合办的「人工智能教育论坛」，探讨大家对应用AI于教学工作背后的实际及伦理考虑。
如何运用是挑战
举办论坛的构想，是让大家在拥抱AI的好处、寻找可用工具时，注意须与潜在的负面影响取一个平衡点。同时，这一系列活动亦为了建立平台，深入讨论「用」或「不用」的考虑。
论坛收获丰富，过程中观察到以下现象︰1) 尽管AI在各专业的应用上日益吃重，但很多参与者提出了不会考虑用AI于教学的原因，特别针对生成式AI (GenAI)的质素问题，以及对写作类型功课带来之坏处；2) 目前AI多作为教学或辅助教学流程的工具，包括教育游戏、自我调节学习平台、自动评分和回馈系统、支持用的聊天机械人，及智能型辅导系统等；较少人会将AI纳入为课程一部分，以求提升学生对AI的素养，前赡性及批判性的讨论更少；3)教师对使用AI心存矛盾，一方面认同GenAI某程度上可辅助教学流程，如编写课程大纲所需的信息整合，另一方面担心学生在未经准许的情况下，用生成式AI做功课会被视为抄袭，甚或面临纪律处分。整体而言，教师对工作中使用GenAI心理上是有一定的抵触。
AI在迅速改变教育格局，自身的转变也快，如何应用是挑战，各专业对AI使用的需要亦存在差异。
大学老师的教学及研究工作十分繁忙，无论透过实证试验去了解新科技对教育的影响，抑或考虑潜在伦理问题，都难以视为优先事项。
目前，AI在本地大学教育的应用尚属起步阶段，讨论比较零散，都偏向于个别工具多过系统性的探讨，可以说未能跟上AI的发展速度。
与时并进下取得平衡
AI于教育应用上可分为「教育领域的人工智能」(AI for Education)和「人工智能作为教育」(AI as Education)，前者指人工智能驱动的教育工具，包括透过自动化提升教学流程及学习体验，后者则指AI成为教育范围和内容。AI带动自动化提高生产力是大趋势，例如透过辨识句型以辅助批改或提供个人化回馈。AI可以加快教师批改作业的数量，善用的话更能改善质量。这不应被理解为AI有超越人类的能力，因而对教育专业构成威胁，以此拒绝AI也未免太草率。毕竟AI是透过人类提供的数据进行训练，而非制造新知识。
有不少问题可刺激进一步思考。假设AI有一天真的超越人类，如何界定「超越」？由谁评估、如何评估？例如医学AI应用于放射诊断，「超越」人类或会被界定为假阳性(false positive)，视为误报，不被接受。
在教学应用，完全倚赖AI批改功课或考试合乎道德吗？教师难以确认或控制不同版本和品牌的GenAI质量、准确性及一致性。参与研讨会的同事一致否定GenAI修改功课的质量、「能力」和质素，单纯倚赖GenAI做批改有违公平，被视为不负责任。研讨中还触及一个教学自主权的问题：个别老师有权完全拒绝（或避开）AI，对这方面的发展置身事外吗？
预告：未来，笔者会进一步讨论AI对教育工作者的冲击，例如，教师会被边缘化吗？面对新科技，教师能否获得足够培训和资源等等。
