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666ChatGPT办公新姿势，助力做AI时代先行者！

导读：这次机器看起来将在短期内替代的是所有领域的绝大部分工作岗位，无论脑力劳动还是体力劳动，而我们却还完全看不到这数以亿计的新岗位将从何产生。

王鹏腾讯研究院资深专家

ChatGPT火爆以来，其对教育理念和方式的冲击引起广泛讨论，似乎也让人看到了人工智能影响下未来教育的一些走向。虽然AI的教育影响似乎短期内并不是一个空间问题，但只有知道AI的边界和能力，才知道还能给实体空间留下些什么不可替代的东西。

ChatGPT与AIGC将能做什么？

首先，需要辨析ChatGPT的能力到底是什么？它说明了什么样的趋势？需要澄清的是，目前我们试用的ChatGPT是被限制了实时更新数据能力的，而且显然还封印了很多可回答问题的领域和规模。大家对它的很多批评，比如不准确、数学差、没主见，甚至经常是一本正经地胡说八道，在更大规模训练和应用中，都会很快进化和完善，也会在NLP为主的模型中加入更多数理等能力。可以预见，在很短的时间里，大模型将具备越来越综合和通用的能力。（这段写作于ChatGPT刚刚发布时，目前的进化速度有目共睹，这些问题都在快速改善。）

以文生图和ChatGPT为代表的AIGC工具，正在使知识和内容的生产方式从大脑思考转为机器生成+大脑筛选。从文字、图像、视频到3维空间，AIGC通过模拟人类的创作过程，已经可以自动生成文章、音乐、影视作品、设计、游戏等创意性内容，甚至可以控制机器人，并在涌现海量全新的业态和模式。而这个过程中，对人的替代无法回避。

在历史上，这样的处境人类经历了好几次，但每一次都安然度过。当工业化到来的时候，大多数农民失去了土地，他们在工厂里找到了工作。当机器大生产到来的时候，大多数工人失去了工作，但他们转而在服务业找到了新工作。之前每一次替代时又提供了更多更好的新岗位。然而，这次机器看起来将在短期内替代的是所有领域的绝大部分工作岗位，无论脑力劳动还是体力劳动，而我们却还完全看不到这数以亿计的新岗位将从何产生。何况之前的每次行业更新，都付出了起码一代人的代价，前提还是公共教育系统能够及时应对并培养适应新技术的人才。

ChatGPT 已经可以高分通过了法律、医学等领域的考试。当然这也说明，全球范围内，“死记硬背+有限推理”仍然是目前教育和人才选拔的基本导向。培养工业社会需要的大量产业工人和工程师，是我们现有教育系统主要的任务，而且看起来短时间内不会有什么变化。所以作为焦虑的家长，又能为孩子的未来做些什么呢？公共教育来不及做的事情，只有靠家庭教育补足。

教育向何处去？

大规模劳动力替代的过程中，教育总是发挥最重要的导向作用。很快我们都会有一个什么都懂的个人助理，那还有哪些东西是仍然需要我们自己去学习的呢？原本致力于教授知识和技能的教育体系又将如何调整呢？

对于未来社会更需要什么样的人才，以及对基础教育的新要求，ChatGPT给了我一个中规中矩的回答：“需要培养更具有综合能力和创新能力的人才，而不是简单的知识传授。另外，需要更加注重教育人们具备适应未来社会的能力，例如学习能力、创造力、协作能力等。”然而这看起来简单的几个关键词，其实每个都需要辩证地去理解。

关于因材施教

首先，AIGC技术将改变教学的方式和模式，使因材施教成为可能。例如，通过智能化的内容生成和推荐系统，甚至交互式的学习工具和游戏等，学生可以获得更加个性化、多样化的学习体验，教师可以更加高效地生成教学素材、测试题和作业等，从而提高教学效率和质量。事实上，结合XR技术，每个学生完全可以接受完全不同的个性化教育，这时学校集中传授知识的意义就消失了，而与人沟通和协作也许就成了学校物理空间存在的意义。然而这样的学校，就完全可以在自然之中幕天席地了。

关于编程和数学

由于看起来替代人工作的都是软件，所以很容易想到让孩子学编程，做人工智能工程师，但编程和人工智能其实是两件事。编码这件事，似乎恰恰是最先被取代的。

虽然目前大模型的训练和调试还是成本很高的技术工作，但未来我们将可以通过多模态API接口与MaaS（模型即服务）交流，通过语音，甚至脑机接口等方式直接获得个性化的服务，而不需要编码的过程。而目前的GPT，由于消化了GitHub的海量代码，也已经具备了基础编码的能力。由GPT-4驱动的Copilot X，已经具备对话、文本生成代码、语音生成代码和自动修复代码Bug，以及解释代码等功能。我正在ChatGPT的帮助下，开始学习用Python生成代码完成一些简单的工作，虽然对初学者来说，还有很多小问题，但他可以不厌其烦地帮助你解释出错信息并帮助你修改调试。

所以这样看来，编程的能力其实就转为了用语言描述需求的能力，当然无论是文生图还是控制机器人，人机交互的核心又回到了人与人沟通的语言。

但除了日常应用以外，算法的本质还是数学。毕竟每一篇AI论文里，最大篇幅的还是数学公式和推导过程。所以如果你想与AI协作，要学好语言，但如果你想定义和控制AI，恐怕还是要学好数学和逻辑思维。也只有逻辑思维，才可以让人从海量的信息里做出判断甚至批判，去芜存菁。

关于语言

哲学和语言学在早期很难区分，所以语言学习的意义可能远大于阅读、写作和翻译技能。描述世界和创造世界的能力，在数字世界里即将合二为一，这在我另一篇文章里也会解释。

虽然AI翻译领域发展迅速，实时互译似乎离我们不远，许多人可能认为不需要再花费大量时间学习外语。然而，最近与各种AIGC的交流中发现，在处理复杂情境时，一些AI工具仍然需要将中文翻译成英文再进行计算，尤其在涉及到微妙的图像和文辞修改时，英文水平的限制依然很明显。因此，未来对英文水平的要求不仅仅停留在日常翻译水平上，跨文化交流能力也显得尤为重要。

不仅如此，尽管许多国内公司正在使用中文语料进行模型训练，但中文语料只占整个互联网规模的5%，而且真实性和严谨性相对较差，因此中文大模型质量在很长一段时间内可能难以超越英文。因此，英文水平和英语思维方式可能仍然在未来孩子从事创新研究和工作中十分重要，甚至在人机交互中可能比编程还要重要。

考虑到对机器人的控制，未来很多简单任务都可以通过自然语言交互生成个性化程序来执行。当然如果是一个复杂的任务，仅用自然语言交互的难度其实并不小。而在使用文生图工具描绘建筑形象的过程中，也会越来越发现，能用自然语言把设计意向充分表达的能力，甚至可以替代之前建筑学学习中的草图能力。

最近，硅谷出现了一个全新的招聘岗位Prompt Engineer，意思是“提示工程师”。这个岗位不需要写代码，只需要找出合适的提示词，让AI发挥出潜力。也就是说，不需要技术背景，只要“会聊天”，也能当工程师。所以，高质量使用自然语言与机器沟通，语文和英语仍然是基本的能力。当然，提示工程师这件事也不会长久存在，而会变成我们每个人的基本技能，毕竟现在也很难见到ppt工程师或者Excel工程师。最终，还是需要每个人都掌握精确描述需求的能力，才能与AI沟通和协作。

关于学习与创新

大模型本质是一个统计模型，某种程度上代表了社会整体的认知。对于一些事实性的问题，很容易得到明确的答案。然而在绝大多数决策场景下，其实都是在综合大量信息的基础上，最终需要人的价值判断，ChatGPT经常表现为“端水大师”的情形，往往就是其无法替人做出的价值判断。

我们目前的教育体系主要还是传授知识。表面上看起来，AI很快就会对各种学科知识无所不知，这种能力最大意义上还是作为帮助我们快速学习获得信息的工具。如果一个人只有传递AI结果的能力，显然同样是被淘汰的。

对于任何人类已有的知识领域，AI都会具有绝对的优势，但在新领域的探索方面，AI还只能作为助手。而这些所谓创新领域，往往存在于各种学科的交叉领域。从小学到大学，我业余时间最常做的事情就是在图书馆看书，而且一般喜欢于每个书架挑一本来泛读。这样虽然学得杂而不精，但可以较早建立一个相对完整的知识框架，而终身学习的知识都可以分门别类地妥善收纳和读取。对多学科的基本了解，对从事跨领域的创新可以说是基本素养。借助AI高效的信息综合能力，我们可以获得快速而广泛的学习能力，掌握各学科的基础知识和规律，从而加速跨领域创新涌现的过程。

通过以上分析，我们会发现，似乎一个什么都会的AI并不能取代我们的学习过程，反而对语数外乃至更多学科的学习提出了更高的要求。

如《第三次浪潮》一书中所说，“第三次浪潮文明正好相反，其拥有许多特色：分散式生产、适当的规模、可再生的能源、疏散都市人口、在家中工作、自己生产自己消费等。这些活动相当接近第一次浪潮社会的模式，看起来似乎是时光倒流。这一历史性的变化所代表的并不是工业社会直线的延伸，而是方向的骤变——往往呈逆向发展。此转变至少应和300年前的工业文明等量齐观。同时，我们所面对的并不只是一场科技革命，而是一种全新文明的到来。”工业时代的培养熟练工人的教育系统，跟这个时代一样即将结束，而未来文明的很多特征，包括教育与人，也许更像农业时代的状态。

在AIGC带来的变革之中，也许绝大多数劳动者都会被淘汰，就连打标签的工作以后也会是AI做得更好。当然极大发展的生产力也许仍会实现全民基本收入。只有极少数人能够且需要与AI一起协作。这可能也是未来教育并不乐观的方向：大多数人躺平，少数人更加努力。

也许与目前简单减负的方式不同，数学、语文、外语，包括更多领域的基础知识，在未来对人的要求只会更高，但并不是多刷题和刷难题的方向，而是需要更全面综合的知识体系。对于解决某个方向的特定工程问题，AI会很容易学会人类的技能。但未来的创新，可能只有百科全书式的人才才能胜任。在AI因材施教方式的帮助下，人类也许又有可能重新达到这种状态，并发挥人类大脑的量子计算机制，帮助AI进化。对于孩子未来如何与AI共处，公共教育系统是很难应对的，这就需要每个家长自己做出抉择和努力。

主持人

高宝立

中国教育学会教育理论刊物分会理事长、《教育研究》编委

卜玉华

华东师范大学基础教育改革与发展研究所副所长、教授

访谈嘉宾

韦   青

微软（中国）有限公司首席技术官

王   鑫

天津大学智能与计算学部人工智能学院副院长、教授

张   力

国家教育咨询委员会秘书长

杨宗凯

武汉理工大学校长、教授

郭文革

北京大学教育学院长聘副教授

周佳峰

科大讯飞服份有限公司副总裁

邓友超

《教育研究》杂志主编、研究员

朱旭东

北京师范大学教育学部部长、教授

冯建军

南京师范大学道德教育研究所所长、教授

杨九诠

《华东师范大学学报（教育科学版）》主编、编审

徐辉富

《开放教育研究》主编、编审

张   治

上海市宝山区教育局局长、特级教师

李政涛

华东师范大学基础教育改革与发展研究所所长、教授

🌟教育数字化转型的浪潮中，我国正加速迈向教育强国的步伐。二十大报告的明确部署，以及2023年2月《数字中国建设整体布局规划》的强调，都凸显了这一关键抉择的重要性。在教育领域，ChatGPT以其革命性的技术实力，引领了一场数字创新应用的风暴。🚀面对ChatGPT带来的挑战与变革，教育界正密切关注并寻求对策。近日，《教育研究》杂志携手华东师范大学基础教育改革与发展研究所，以深度对话的形式，聚焦于‘ChatGPT与未来教育’议题，邀请了教育领域的权威专家进行深入研讨。📚这场讨论不仅旨在解析ChatGPT如何重塑教学模式，也探讨如何将新技术智慧融入教育，以实现教育的高质量发展。🌟我们期待这些专家的观点能为我们提供宝贵的洞察和策略，帮助教育行业在数字化转型的大潮中稳健前行。👩‍🏫👨‍🎓

如何以教育视角看ChatGPT

主持人：ChatGPT具有怎样的特征？

韦青

🌟ChatGPT不只是知识的搬运工，它是智慧的创新引擎，将人类的智慧转化为数字世界的语言。背后的强大支撑源于人才密集、文化深厚与环境优越，以及海量高质数据与真实知识的黄金交融。🚀它以精准提炼和智能处理的方式，连接知识与世界，为学习者和工作者提供无限可能。🌍

再智能的机器也是工具，工具是由人创造与使用的，人不行，再好的机器也没用。所以说，人类要做机器的主人。机器“蒸馏”人类知识，人类要学会教机器做事。

王鑫

🌟ChatGPT：生成式语言新宠🌟💡基于GPT的强大基础，ChatGPT以独特方式对齐人类偏好内容，引领智能问答潮流！🚀它通过互联网海量数据训练，虽涵盖广泛，但并非所有信息都指向我们真正关心的焦点。🔍🎓教育领域迎来变革！ChatGPT不仅是学生个性化学习的好帮手，还能协助教师教学，提升互动体验。但它带来的挑战也不容忽视：知识准确性可能受影响，独立思考与能力培养需额外关注。📝老师的评价标准也随之调整，评估过程可能会更加复杂。但总体而言，ChatGPT为教育注入了创新活力，让我们期待它如何在教育领域发光发热！💡#ChatGPT #教育变革 #人工智能助手

主持人：在教育数字化转型的时代，如何看待ChatGPT所带来的影响？

张力

🌟教育进化新篇章：人工智能引领的智能学习时代🚀从石器到智能，学习的脚步从未停歇。人工智能（AI）在教育领域的革命性演变，犹如催化剂，推动了半个世纪的教育巨变。预测中，AI的角色逐步显现，三个阶段的发展蓝图清晰可见：1️⃣ 第一阶段，AI辅助重构教育生态，革新运作模式，服务升级，治理创新，悄无声息地重塑我们的学习与生活。2️⃣ 接下来，AI将深度渗透，编织广域网络，引领教育新生态的形成，开启一场前所未有的教育革命。3️⃣ 最后，人工智能与人类和谐共生，共同塑造未来知识与社会格局，影响深远且难以预估。ChatGPT的崛起，犹如加速器，正迅速推动我们跨越第一阶段，迈向第二阶段。前国务卿基辛格等专家的言论，警示我们必须高度警觉：ChatGPT不仅可能重塑知识，也可能颠覆现有政治和社会结构。这是一场智力与教育的深度革命，我们需要未雨绸缪，以开放的心态迎接挑战。🌍

杨宗凯

🌟教育的本质，始终如一：照亮心灵，启发思考，旨在全面发展与自由成长。🌱无论科技如何革新，教育的核心——立德树人，始终是不变的主题。它是一个互动的、灵魂交汇的过程，是师生间知识与情感的深度交流。💻时代的变迁，教育环境从“人机互动”到“师机生共融”，悄然演变，这是教育“变”的一面。学生不再是被动接受者，而是主动参与者和创造者，教师的角色也在数字化中得以扩展和深化。🎓技术的力量，推动了教学模式的革新，从传统的“教”向智能时代的“学”转变，考评体系也随之调整，旨在培养适应未来社会需求的智慧人才。🚀教育生态在变革中焕发新生，师机生三元结构成为教育创新的新引擎。关键在于，我们要理解并接纳这个“变”，同时坚守教育的本质与初心。在这个快速变化的时代，教育工作者需要灵活应对，用科技赋能教育，以不变应万变，为学生的未来铺设坚实的道路。🌍

郭文革

🌟教育转型中，对话式教学引领潮流，深度与广度并重💡。ChatGPT虽强大，却可能预示着文本新时代的到来，而非知识传播的核心工具。诗歌的变迁提醒我们，创新媒介会涌现，如若不然，如何在信息洪流中精准传达智慧呢？🚀当前，我们需要聚焦于新兴修辞手法的探索，以适应这股变革的浪潮。🌍

周佳峰

我们发现ChatGPT本质上还是一个对话式的人工智能系统，它通过大模型的技术突破取得了从“量变”到“质变”的过程。人工智能将成为智能教育助手，赋能在线辅导答疑，助力优质资源推荐等，让因材施教的梦想成为可能。

教育场景中如何运用ChatGPT

主持人：ChatGPT会给教育带来哪些机遇与挑战？

邓友超

ChatGPT让教育生态变得更加复杂，倒逼教师在教育内容、师生信任等方面成为反思的教育者。ChatGPT的出现时间还不太久、对教育的影响还需要实践来检验。应该说，目前这样一种新技术、新工具，还不足以解决培养高阶思维能力的问题。我们讨论它对教育的影响，似乎也不应该停留在目前的技术阶段，应该面向未来，看到这个技术还会发展、还会迭代。也许未来的ChatGPT，才是真正影响教育的重要因素。

朱旭东

在讨论ChatGPT的时候，我们要站在学生和儿童发展创造性的立场上，回到对有关人才整体培养的思考，让ChatGPT与其他技术一样用来培养学生的创新能力，促进人的自由而全面的发展。

冯建军

在教育领域，ChatGPT注重知识教学，忽视了教育的根本在于育人；缺少辨别信息、答案的能力，忽略了批判性思维和解决问题的能力；缺少情感交流；可能导致学术作弊和学术诚信问题。

杨九诠

ChatGPT的出现使得科学研究范式由经验范式、理论范式、模拟范式、数据密集型范式发展到现在的“虚拟现实”范式。ChatGPT对学术论文生产有一定的影响，将改变科学研究知识获取模式、改变科学研究成果写作模式、改变科学研究实验设计模式、改变科学研究成果写作模式，带来科研伦理问题。

徐辉富

尽管ChatGPT具有强大的信息检索能力、超强的文本生成能力和自然语言能力，但仍然是弱人工智能，依赖算法，对人类的物质生产方式没有显著影响。教育在维护社会文明、创新、满足个性化需求方面的独特作用不可替代，未来深度学习、理解性学习会成为主体。

面对ChatGPT未来教育如何应对

主持人：如何利用ChatGPT带来的机遇促进教育变革与转型，更好谋划未来教育的图景？

张治

要从“有目标的教育”转向“有意义的学习”。教育要培养和创造更多样的思维，而不是试图让学生掌握更多的知识。未来教育应重新认识人机协同的智商，增加实践性课程，支持个性化学习，创造更多样的学习方式。

主持人：面对ChatGPT，师生和研究者应该注重提高哪些方面的素养？

李政涛

ChatGPT既是“筛选者”和“搬运者”，也是“分析者”“生成者”和“创造者”。ChatGPT引发的最大危机不是职业，而是人本身，由此也带来了新的机遇，包括重构人与机器关系、推动人类自我进化、由替代思维走向共生思维，理解人师存在价值、促进教师能力重塑。直面ChatGPT，教师最需要三大本领：善于挖掘和转化人机对话的育人价值，善于选择并且教授只有人师才能赋予学生的教学内容，善于与作为“机师”的ChatGPT协同育人。

（本文由中国教育科学研究院助理研究员唐冉整理）

来源丨中国教育报编辑丨张迪审核丨张冠华、何曼声明：转载此文是出于传递更多信息之目的。若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请作者持权属证明与我们联系，我们将及时更正、删除，谢谢。

华东师大直播回放，7大议题谈ChatGPT与未来教育

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会议主题ChatGPT 与未来教育议题 1：技术改变教育的历史叙事议题 2：教育视角下的 ChatGPT 内涵与定位议题 3：ChatGPT 的教育应用：创新与局限议题 4：谁是以及如何成为未来的教育者？议题 5：学生使用 ChatGPT 是新素养还是新问题？议题 6：“计算教育学”再审议题 7：ChatGPT 与未来教育学术写作

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会议议程

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与会专家学者

（一）主办方专家学者

李永智  中国教育科学研究院党委书记、院长，全国教育科学规划领导小组办公室主任

高宝立  中国教育科学研究院原副院长、编审，中国教育学会教育理论刊物分会理事长，《教育研究》编委

邓友超  《教育研究》主编、研究员

杨雅文  《教育研究》副主编、副教授

李红恩  《教育研究》副主编、副研究员

曹培杰  中国教育科学研究院未来教育研究所副所长、副研究员

郭丹丹  《教育研究》编辑部主任、副编审

许建争  《教育研究》副编审

武  芳  《教育研究》编辑

（二）承办方专家学者

　　　李政涛  教育部人文社会科学重点研究基地华东师范大学基础教育改革与发展研究所所长、教授，全国教育基本理论学术委员会主任委员　　　黄书光  教育部人文社会科学重点研究基地华东师范大学基础教育改革与发展研究所常务副所长、教授　　　黄忠敬  教育部人文社会科学重点研究基地华东师范大学基础教育改革与发展研究所副所长、教育学系系主任、教授　　　卜玉华  教育部人文社会科学重点研究基地华东师范大学基础教育改革与发展研究所副所长、教授　　　程 亮  教育部人文社会科学重点研究基地华东师范大学基础教育改革与发展研究所所长助理、教授　　　李 林  教育部人文社会科学重点研究基地华东师范大学基础教育改革与发展研究所所长助理、副教授

（三）特邀专家学者（按姓氏首字母序）

冯建军  教育部人文社会科学重点研究基地南京师范大学道德教育研究所所长、教授，中国教育学会中青年教育理论工作者分会理事长

郭文革  北京大学教育学院长聘副教授

胡钦太  广东工业大学党委书记、教授

刘宝存  教育部人文社会科学重点研究基地北京师范大学国际与比较教育研究院院长、教授

王  鑫  天津大学智能与计算学部人工智能学院副院长、教授

韦  青  微软（中国）有限公司首席技术官

吴  砥  华中师范大学人工智能教育学部教授，国家数字化学习工程技术研究中心副主任，教育大数据应用技术国家工程实验室副主任

邬志辉  教育部人文社会科学重点研究基地东北师范大学中国农村教育发展研究院院长、教授

徐辉富  《开放教育研究》主编、编审

严  睿  中国人民大学高瓴人工智能学院长聘副教授

杨九诠  《华东师范大学学报（教育科学版）》主编、编审

杨宗凯  武汉理工大学校长、教授，国家数字化学习工程技术研究中心主任

张  力  教育部原教育发展研究中心主任、研究员，国家教育咨询委员会秘书长，《教育研究》编委

张  治  上海市宝山区教育局局长、正高级教师（特级教师）

周佳峰  科大讯飞股份有限公司副总裁

朱旭东  北京师范大学教育学部部长、教授，教育部人文社会科学重点研究基地北京师范大学教师教育研究中心主任

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导读：目前，人们不是针对问题开展教学，而是针对工具进行教学。”最近在阿联酋召开的2023年世界政府峰会上，埃隆·马斯克接受了远程访谈。当ChatGPT到来，人工智能对人类替代风险暴增，这位有7个娃、创办过新学校的“硅谷钢铁侠”，如何看待人工智能的安全和监管、教育的转型之路，以及最近的“UFO被击落新闻”背后的“费米悖论”？

“

只有首先看到事情的可能性，才会有发生的机会。

如果你相信未来会有更多机会，你没有理由为失去的机会感到伤心。只有当你失去的东西比你可能会得到的东西更多时，你才有后悔的理由。

——埃隆·马斯克

”

01

ChatGPT和OpenAI，人工智能的安全和监管

主持人：在峰会上，有发言者谈论全球的现状，谈论未来十年的世界地缘政治，世界经济，从现在开始的下一个十年。

如果我问你关于技术的现状，你能否详细说明并引导我们，你如何看待 10 年后的技术？

马斯克：好吧，对于未来 10 年，准确预测技术总是很困难，尤其是在 10 年的时间范围内，因为技术正在迅速变化。

我的意思是，显然我们正在向可持续能源过渡，包括太阳能、风能、电池和电动汽车。如果你看一下他们的增长率，这是一个非常高的百分比。即使 100% 的汽车生产立即实现电动化，由于目前化石燃料经济的大规模工业基础，更换现有车队也需要 20 年的时间。这仍然是一个需要逐步完成的过渡，至少需要三十或四十年的时间框架来衡量。

而且在更短的时间范围内，我认为我们需要非常担心人工智能，我们需要关注人工智能的安全性。

你提到了 ChatGPT，而我在创建 OpenAI 方面发挥了重要作用。基本上，我担心谷歌对人工智能的安全不够重视，所以我和其他一些人共同创立了 OpenAI。

起初，它是作为一个开源的非营利组织创建的，现在它是一个闭源的营利组织。我不再拥有 OpenAI 的任何股份，我不在董事会，我也不以任何方式控制它。但是，我认为 ChatGPT 向人们展示了 AI 已经变得多么先进。

人工智能已经存在了很长一段时间，它只是没有大多数人可以使用的用户界面。ChatGPT 所做的是为已经存在数年的人工智能技术添加一个可用的用户界面，而且更高级的版本即将问世。

坦率地说，我认为我们需要规范人工智能的安全性。因为如果你想到任何可能对人类构成风险的技术，比如飞机、汽车或药品，我们的监管机构就会关注汽车、飞机和药品的公共安全问题。

我认为我们应该对人工智能进行类似的监督，因为它实际上对社会的风险比汽车、飞机或药品更大。这可能会减缓人工智能的发展，但我认为这可能也是一件好事。

挑战在于，政府监管机构通常是为了应对已经发生的坏事而设立的。例如，飞机或汽车。开始的时候，汽车不管制，飞机也不管制，但是飞机失事的次数很多。有时，制造商偷工减料，导致许多人死亡。公众对此感到不安，因此他们创建了一个监管机构来提高安全性。

今天，商业航班非常安全。其实坐飞机比开车安全，商业航班比汽车安全。

而且相比过去，汽车也极其安全。但如果你想想安全带是如何引入的，汽车行业为了引入安全带作为一种安全措施奋斗了 10 或 15 年，直到监管机构最终允许他们在汽车上安装安全带。这大大提高了汽车的安全性，然后，安全气囊是安全性的另一大改进。

我担心的是，对于人工智能来说，如果它出了问题，从监管的角度来看，反应可能太慢了。我想说，未来文明面临的最大风险之一是人工智能。

但人工智能既有消极的一面，也有积极的一面。它前途无量，力量强大，但也伴随着巨大的危险。看看核物理学的发现，我们可以得到核能发电，但是它也带来了核弹。

总之，我认为我们应该深切关注这个问题，我们应该对从根本上对公众构成风险的事情进行某种监管。

02

教育的基本原则：批判性思维

主持人：对于教育，你有自己的哲学。有了人工智能，教育可能会发生巨大的变化。你能简单地给我们介绍下你的教育哲学吗？

第二，我们是否需要12年的学校教育和4年的大学教育？

马斯克：关于教育，我认为通常来说，我们可以做些事让它更有吸引力，比如向孩子们解释为什么要教一门特定的科目。

人类的大脑已经进化到可以忘记任何它认为不重要的东西。事实上，相对于你手机的内存，人类的记忆力真的很糟糕。你的手机可以记住一部百科全书的完整内容，从头到尾，而相比之下，人类的记忆力却很糟糕。

事实上，我们的大脑在不断地试图忘记一些东西。但是，如果你解释为什么要教一门科目，那么这将建立起相关性，而这能更有可能提升孩子们的积极性。

马斯克曾在加州家中为孩子们开设学堂，并亲自教学

此外，如果把知识，特别是科学知识，作为解决问题的方法来教，就会更有效。比方说，你在努力了解内燃机，那么，实际上更好的做法是把它拆开，然后说：我们需要用什么工具来拆开它？

我们需要一个扳手，螺丝刀以及其他各种东西来拆开它。然后你就会明白使用这些工具的原因。

对于数学来说，它们就像物理学和工程学中的工具。但如果你针对问题进行教学，那么你就能理解，那么你就能确定这些工具的相关性，那么，记住数学和物理学的内容就会容易得多。因为它们有助于解释这个世界如何运作，而不是在不解释原因的情况下，纯粹的教授内容。

而目前，人们不是针对问题开展教学，而是针对工具进行教学。这就像开设了一门螺丝刀课程或扳手课程，但不理解为什么你要有一门课程，学习螺丝刀和扳手。我认为这确实是一个相当基本的原则，应该在教育中加以应用。

而且我认为，有时我们确实在教一些孩子们认为没有用的课程，而且，对于“为什么”的提问并不能提供一个很好的回答。我认为，大多数人都不认为高等数学有用，不太可能在他们的生活中碰到有用的场景，或者说，他们认为有用的内容，可以作为一般性原则很快地进行教授。

我还认为，应该在相对年轻的时候，教给孩子们批判性思维。它就像一堵精神防火墙，当有人告诉你一些事情时，你要真正思考，这些事是否有说服力，是否真实，或者说，它为真的可能性有多大？

你可以学习拒绝那些不真实，或更有可能是不真实的事情，并寻求那些更有可能是真实的事情。我认为，批判性思维对人们的学习很有帮助。

主持人：那么，你支持12年的学校教育吗？还是不支持？

马斯克：12年是一个很长的时间，我想。

我是说，人类确实需要很长的时间才能成熟。随着教育的进行，同时会产生情感的成熟，身体的成熟，以及心理的成熟。我想，这些可以在10年内完成，也许并不需要12年。

但是，如果有人16岁时就成熟了，那么他们更有可能可以在18岁时变得成熟。我想，12年可能还不错。

我们可能并不需要额外再花四年或五年或六年上大学，这看起来可能有点过了。我想我们可能可以减少几年，也没问题。

2023世界政府峰会现场

03

外星人真的存在吗？

主持人：有三个不明飞行物被击落，分别在阿拉斯加，休伦湖和加拿大上空，这是外星人吗，还是不是？

马斯克：不，我不认为是外星人。

我的确觉得，在所有关于外星人的问题中，有意思的是通常所说的“费米悖论”。也就是，如果宇宙真的像科学界认为的那样古老的话，那么外星人在哪里呢？

我们真的已经存在了138亿年吗？如果是的话，不应该到处都是外星人吗？而疯狂的是，我根本没有看到过任何关于外星技术或任何外星生命存在的证据。

而且，在SpaceX，我们做了很多大量的工作。我认为，没有人比我更了解太空，或者至少说是太空技术。

但我认为，如果没有外星人，这实际上也是一件令人不安的事，因为这就相当于说，文明和意识就像广袤黑暗中的一支小蜡烛，而且是一支非常脆弱的小蜡烛，很容易熄灭。

我认为，我们应当细心呵护这支广袤黑暗中的小蜡烛，确保它不会熄灭。并且，我们要把意识之光延伸到地球之外，并尽我们所能，确保意识之光不会熄灭。

囿于篇幅，仅分享部分访谈文本，如果您希望获得完整访谈原文，后台回复“马斯克”即可获取。

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复旦大学计算机科学技术学院教授、MOSS团队负责人邱锡鹏指出，ChatGPT是一个对话式大型语言模型。大型语言模型是人工智能研究中的一种建模语言的方法，它通过建立一个超大规模的模型，通过学习互联网上的大规模文本，以概率形式来判断文本是否符合正常的人类表达。最近，算力的大幅增强使得模型的参数规模可以做到千亿级，使得模型能力实现了“涌现”。ChatGPT的三个关键技术是情景学习、思维链和指令学习。情景学习让ChatGPT能够通过提示和例子来学习特定情境下的语言表达；思维链使ChatGPT能够像人类一样推理和解决问题，分解复杂问题为简单问题；指令学习则使ChatGPT能够理解并执行各种自然语言指令，将任务指令化以便机器理解。通过这三个技术，ChatGPT能够像人类一样理解和使用自然语言。以ChatGPT和MOSS为代表的对话式大型语言模型的出现，对于社会治理、生物医药、智慧金融、医疗健康、智能教育等领域的发展具有重要意义。

邱锡鹏

上海至再科技有限公司创始人、首席执行官、人工智能专家马晓毅博士认为，ChatGPT是第一个面向消费者的AI系统，几乎所有用户都觉得它能够解决自己的问题，比如问答、写作、甚至写代码等方面。许多用户使用ChatGPT的体验让人感觉它有着庞大的知识库、强大的语义理解和严密的逻辑推理能力。但实际上，ChatGPT作为一种语言模型，其主要设计目标是为计算机赋予类人的语言表达能力，知识库、语义理解和逻辑推理是其副产品。虽然ChatGPT的语言理解和逻辑推理能力非常出色，并有望通过未来的技术升级不断提升，但它无法完全承担知识库的任务，因为大型模型结构不可能记录下所有的人类知识。ChatGPT的优势主要集中在语言理解和生成方面，包括阅读理解、文本生成、语言润色、文字翻译、以及普通问题的回答等。它的最大弱点在于它的过多的错误信息，无法作为可靠的信息来源。这些错误信息导致一些人对ChatGPT持有一些批评态度。实际上，这是用户错误地将ChatGPT视为一种知识库的结果。马晓毅博士认为，ChatGPT的未来发展方向需要考虑如何紧密结合企业机构的内部数据库，借助这些数据库提供的可靠知识，发挥自身的优势，通过理解、推理等能力，完成问题回答、写作等高级任务，服务企业、机构及个人。这也是至再科技旗下的“学术范”科研助手所专注于探索的方向。目前，ChatGPT的主要商业应用集中在文本生成和文字处理两个领域，而其他领域的应用范围还比较有限。但是随着ChatGPT性能不断提高，其应用场景将会快速扩展，为许多行业和领域带来革命性的改变。

马晓毅

上海纽约大学校长、教授童世骏

从哈贝马斯的交往合理性概念出发，探讨ChatGPT作为对话交互工具的内在架构。他指出，虽然ChatGPT与其他文本工具相比可能并没有本质区别，但由于其以自然语言交互为形式，因此交往合理性的标准应该成为评估其合理性的重要标准。ChatGPT设计团队中没有哲学家参与，但自然语言处理和语义学等领域涉及一些哲学领域的知识和理论框架，可能对ChatGPT的设计产生影响。童教授认为，ChatGPT这样的聊天机器人应该并且可以通过体现交往合理性来体现其工具和理性。聊天机器人体现出的交往合理性有一些先天限度，不过，在这个限度内，ChatGPT的交往合理性程度还有很大的改进空间。聊天机器人体现交往合理性的程度，取决于聊天机器人设计团队成员的工作方式是否体现出交往合理性。交往合理性问题同样涉及到聊天机器人团队成员与其他专业团队，以及与商家、用户和公众之间的互动。

童世骏

浙江大学文科资深教授、浙江大学数字沟通研究中心主任黄旦从媒介的视角探讨了ChatGPT技术对人类和文明的影响。ChatGPT冲击了人作为说话动物的特权，使得人的标志性和确定性受到质疑。媒介是人的一种生命形式和人的一种外化，而新的媒介的出现也是新文明的诞生，这一点为我们提供了一个理解ChatGPT的新视角。如果粗略来分，人类文明的演化可以分为机械化阶段和数字化阶段。机械化阶段以标准化的复制，规定了人们互相之间对信息的获取和对现实的主要感知通道，而数字化阶段却使人有了不同的连接和感知接口，不仅使信息的获取和生产多样化，同时也打破了真实和虚拟的边界，代码、传感器、数据、算法和平台等要素构成了当代社会的本体，世界变成了媒介。因此，ChatGPT的出现，主要挑战不是非此即彼的利弊选择，而是面临一个新的文明时代人与智能如何共存相处。

黄旦

清华大学政治学系教授任剑涛讨论了ChatGPT驱动的交往革命。ChatGPT引入了新的交往机制，使人机交互变得更人性化，然而，ChatGPT也重塑了人类社会的交往结构。ChatGPT开辟的情境化的人机对话，将人对人的直接交往变成人对物的交往，这使我们必须考虑“我在与谁交往”的问题。ChatGPT坚持维护和平、遵守与人类对齐的道德基本准则，也许会对人与人的交往约定产生积极的影响。此外，ChatGPT本身对精英和对一般公众影响需要在严格区分下加以分析。相较于与大众缺乏交往的精英，拥有普遍情感与一般智商的ChatGPT或许会在引领大众的普遍交往或日常交往中，发挥惊人的作用。我们同样也要关注人机互动时的情感投射问题。

任剑涛

清华大学中文系教授汪民安探讨了互文性理论与ChatGPT的异同关系。“互文性”这一概念起源于20世纪70年代法国哲学，被用来描述文本之间的相互编织和引用的关系，它强调所有的文本都是语言的拼凑，写作就是一种将材料整理和组织起来并连接和过渡各种不同的要素的复写。ChatGPT可以说是互文性理论的理想实现，因为它是一种编织和援引文本的形式，没有独创的作者。互文性的目的是不断扩散文本的边界，它的组合文本的扩散繁殖的目的是后结构主义的。与互文性理论正好相反的是，ChatGPT是一种基于无限文本的结构化思维方式，它通过抽象和概括从无数的文本中寻找普遍性和共性的意义和结构，并试图将意义晶体化。它是结构主义的，因为它相信真实和准确的意义潜藏在共性和普遍性之中，而且它试图将意义压缩和抽象化，而不是不断扩散、多样性地繁殖意义。ChatGPT生产的知识是无穷无尽的，随着数据的不断变化，每次回答的文本也在不断变化。一旦ChatGPT被广泛使用，就可能占据绝大部分领域，导致特定的个体作品变得越来越少。人们最终也许只能向机器学习，思维和行动模式都陷入机器化，产生新的意义上的“人之死”。

汪民安

南京大学新闻传播学院教授杜骏飞指出，数字交往时代从虚实融合转向了虚实相生，从具身转向了交往具身。ChatGPT未必是AGI的未来，但它却预示着数字交往2.0的到来：随着AI辅助交往的兴起，人类也进入了“交往赛博格化”的阶段。其中，有三个议题：（1）混合物种，知识调用使得人与机器的知识是相互嵌入的，这也在交往意义上规定了自然生命与人工生命的相互嵌入；（2）跨生命交往，即ChatGPT这类AI辅助，促使人与数字生命、机器生命之间的流畅对话成为可能，这是一种前所未有的交往形态；（3）意识演化，即人在发达的AI面前，因为对被僭越、被代替、被否定、被遗弃的四重恐惧，主动寻求被AI所演化；这种演化从交往开始，发展到对生命本体的再确定，再发展到认知层面的博弈，最终人的意识或将皈依于机器之心。ChatGPT是一种智能利器，但也象征着人会成为什么样的意识主体。而当我们预感到灾难的时候，拯救就是可能的。

杜骏飞

南京大学社会学系教授陈云松认为，讨论ChatGPT等人工智能与生成式AI对学科、文化和人类文明的颠覆性影响似乎为时过早，但人文科学天然地对技术进步抱有隐忧，这种忧虑源自人对失去自身语言垄断能力的终极恐惧。不过，来自人文科学领域内的这些看似“外行”的讨论，恰恰能指引技术沿着符合全人类共同价值的方向前进。ChatGPT的特点在于它使用了非决策式概率模型，这导致目前它对学科具有一定的工具价值，但多限于知识问答、信息检索以及数据收集和分析。ChatGPT面临创造性的缺失、想象力的匮乏和评价性的回避等问题，每一个回答，都类似于对互联网开放知识体系的一个局部的略缩图。虽然ChatGPT本身看似意识形态中立，但正如培根所说“知识就是力量”，谁垄断了文本和话语，谁就具有影响世界的力量，这是我们应该加以研讨甚至警惕的。

陈云松

第三单元

会议第三单元由北京大学教育评论副主编李春萍主持。

李春萍

华东师范大学历史学教授、中国现代思想文化研究所副所长许纪霖指出，AI的出现让全体人类面临一场新的知识学习革命。今天的高级AI已然替代大部分老师的功能，这导致未来“好学生”和“好老师”的重新定义和规范标准的变动；对语言模型的深度依赖也可能使未来学生的思维趋同和单一化。不过，ChatGPT也为实现用户或学生与程序直接进行一种“苏格拉底式的对话”提供了可能，而这种对话的关键，在于用户或学生能否问出好的问题，倒逼ChatGPT给出更好的回答。ChatGPT能否代替人类的存在亦是值得深思的问题。现今的人工智能缺少肉身，与人类心灵运作有实质差别，因此它无法领会“模糊性知识”，更无法像人类那样实现从0到1的知识创新。尽管人工智能可以很好地辅助人类生活和生产，但假若听凭其自主进化，它最后可能会反客为主，这要求我们警惕和规范人工智能的发展。

许纪霖

华东师范大学哲学系教授赵修义认为，以ChatGPT为代表的新技术对世界有着颠覆性影响，也牵引出技术演进背后的一系列社会问题。新技术带来了社会生活的变局，同时也带来了我们得以打开“社会”这本大书的机遇。如何打开，需要有科学的认识论指引。可是现今的舆论场，却弥漫着独断论和虚无主义。此外，在中国人潜意识中存在着“学而优则仕，仕而优则学”的心态。这里所说的“学”不是指学习，而是指学问。也就是说只要做了官，自然而然地就有了学问。有些官员沾沾自喜，好为人师。这些观念都是违背马克思主义的认识论的。需要重振哲学认识论，学习、宣传马克思主义的认识论。克服那种单纯注重立场、感情和态度，轻视或忽视对客观世界的科学认知不良倾向。

赵修义

华东师范大学传播学院院长、教授王峰讨论了人工智能与意识之间的关系，通过举例与ChatGPT和阿莉等人工智能进行的对话，说明了目前的人工智能没有自我意识，它们只是执行指令，提供基于数据流和语义关系的答案。此外，人工智能在未来可能迅速取代播音、主持等职业，这对传播学院的专业特性提出了挑战。就算ChatGPT等人工智能可以提供精确的答案，它仍然缺乏人类具备的情感、意识、心灵等机能，但具备思考这一认知功能。人工智能永远无法实现意识涌现，它只是一项技术，焦虑人工智能的意识涌现问题是没有必要的。随着技术不断地发展，人类可能走向非常激进的“后人类”状况，但那时的人类应当已经具备相应的观念来面对全新的社会现实。

王峰

复旦大学哲学学院院长、教授孙向晨以文明、技术和智能之间的三方关系为线索，在大文明视野下对ChatGPT进行了反思。他指出，轴心文明之前的古代文明以恐怖统治及对敌对部族的征战为基础，轴心文明则寻找到某种稳定的情理结构来支撑各自的文明形态。然而，近现代以来技术发展出不同于文明形态的逻辑，西方文明开始在科学技术层面异军突起。根据海德格尔的观点，技术的最高本质是计算，它是西方形而上学的实现。技术不仅是存在呈现自身的一种方式，而且形成了自身的演进逻辑，它能推动人为实现技术自己的目标而努力。今天的智能以一种技术的极致方式加速着自身的迭代发展，其中所蕴含的高风险性与不可控性与文明形态的稳定逻辑相互对立，并且没有为人类留下充足的试错余地。现代性以进步观念为基础，但现时代的技术发展要求人类有一种“知止的智慧”，为文明逻辑与技术逻辑的对冲提供一种缓冲地带。

孙向晨

复旦大学哲学学院教授汪行福认为，ChatGPT的诞生同时包含着终极之问：ChatGPT到底是给我们带来了赐福，为我们赋能，还是会罢黜人类的王位，最后使得人类不再居于一种万物之灵的位置？ChatGPT涉及到自然语言处理能力和大数据技术模型的结合，预示着以智人的大脑结构和自然语言的理解和交流为基础的“人类纪文明”向基于AI平台的“后人类纪文明”的转移。《圣经》巴别塔的故事提供了一些有意思的启示。上帝通过“变乱”人的统一语言，挫败人类建造“通天塔”的僭越图谋，由此诞生了以自然语言多样性为特征的人类文明。自然语言的多样性文明既为人类各种群体内部人与人相互理解创造了条件，也是全球范围内文化和政治冲突的根源之一。以自然语言对话为特征的ChatGPT通过统一的AI大程序继承了自然语言的优点，又超越了上帝的限制，其意义不可小嘘。它既是对人类的巨大赋能，也有可能是人类文明的内爆。

第四单元

会议第四单元由复旦大学哲学学院教授王金林主持。

华东师范大学政治与国际关系学院院长、教授吴冠军指出，今日新一轮的人工智能浪潮有三重技术来源：深度神经网络、基于自注意力机制的深度学习模型以及扩散模型。人工智能的突破性革命给人类造成了被僭越、被替代、被否定、被遗弃的感受，迫使我们退到了极为严峻的自我反思的境地之中。要想在今日对人的自我境况进行反思，必须对以人为中心的人类主义文明架构进行前提性思考。对此，存在两种不同的批判性反思方式。一是新启蒙主义，它“反内容不反框架”的抗争方式要求将形形色色的“他者”纳入自身之中。然而，由于人工智能是一个不具备交往理性的黑箱，如何包容这样的“他者”将成为问题。二是后人类主义，它质疑人类主义框架本身的合理性。后人类主义反思也许应该成为我们理解后人类纪文明的关键。

吴冠军

复旦大学中文系教授严锋探讨了AI与文学的关系。ChatGPT引发了新一轮“文学已死”的争论，文学创作的原创性问题被推向新的高潮。AI的出现跟创作主体的转移或退隐有着直接的关系。从结构主义视角来看，创作主体既不是认识也不是写作的中心，而是结构当中的一个项。如果把这一视角转换到文学上，那么，不是“我”在写文学作品，而是文学作品在写“我”，这个文学作品是无数前辈们作品的累积。目前的AI尚且不能脱离写作者，成为一个新的创作主体，但在未来人类可能会在文学创作领域和AI展开更多合作。当读者有了更多的技术手段去和作者进行合作以后，AI、作者、读者三者可能会形成新的三角关系。另一方面，尽管ChatGPT会提供很多错误信息，但这可能恰恰是文学生长的地方。

严锋

北京大学教育学院教授刘云杉探讨了ChatGPT给人类的教育与尊严带来的挑战。人工智能已经发展到了系统训练和深谙算法的学习者阶段，可能会加剧白领无产阶级化和中产阶级大量塌陷，并清洗学习生态和重组社会结构。我们需要重点考察，人工智能作为一种教育辅助工具，是如何从“类人”转变为“驯服人”的。教育的“学习化”（learnification）的理念暗藏在这一人工智能趋势背后，这一理念把教育简化为“教学和学习”，学习仅仅关注掌握链接、搜寻与查找、信息的编排与重组，从而与知识、与人的经验、与内在生命的成长脱嵌。这一理念还衍生出一种“学习政治”，将经济问题、就业问题、社会团结问题等都转变为学习困境，试图用“终身学习”来把责任都转移到学习者身上。同时，当今教育领域中盛行一系列以结果为导向的能力话语，这些悬浮和封闭的高阶方法采用去情境、去经验、去过程的策略，更加催生出一种机器式求知的学习模式。人们需要反思催生人工智能的温床，尤其是反思被视为当然的教育理念，以保护人的尊严以及教育对人的庇护。

刘云杉

第五单元

会议第五单元由复旦大学哲学学院教授汪行福主持。

苏州大学政治与公共管理学院院长、教授陈忠指出，“超智能”既指超级智能，也代表超越智能。探讨超智能时代必须先对文明进行前提性的反思，其关键在于物性和人性这两大问题。文明本身缺乏具有确定性的标尺，人们对文明的讨论通常是感性的。然而，文明进步一定有一个以物性为基础的架构。当下对智能化的讨论需要从物性的角度展开。对此，需要思考这样一些问题：智能化能否实现技术变革？能否实现异质性的交织？它是否能为我们打开感性的美丽新世界？面对复杂世界，人们应该回归感性。此外，若想推动智能的文明化，必须对文明本身进行真正的反思，并且在向科学学习的过程中找到一个在新的尺度上物化世界的逻辑。

陈忠

复旦大学哲学学院教授王金林从哲学上对ChatGPT所预示的通用人工智能（AGI）进行了定位，认为AGI不仅是由大规模语言模型所打造的新工具，而且是一种“新存在”，或者说开启了通向新存在的大门。它可以同传统意义上的创造者和被造者相提并论。OpenAI创始人阿尔特曼所提出的AGI三原则，即赋能、共享和谨慎，目的在于让AGI以一种可控的速度逐渐发展，确保整个人类社会有时间搞清楚正在发生什么，从而使AGI的发展方向能够同人类的价值与目标对齐，避免对人类造成灾难性的威胁。有人称ChatGPT为全知机器（All-knowing Machine），这显然是夸大之辞，但这也表明就像人类曾经将自身愿望或本质投射为上帝那样，现在人类开始把全知或全能投射到某种程序或模型上。AGI时代的到来是不可避免的，这是近代主体性原则的贯彻或实现。人类总是要先将自己的本质力量投射到一个对象身上，然后再同其作战，努力使得人的本质能够回归自身。AGI就是人类眼下即将面对的新“神”。问题在于这一次人类能否顺利返回自身。

王金林

复旦大学哲学学院副教授鲁绍臣从政治经济学批判的视角对ChatGPT进行了思考。他指出，阿尔特曼发展通用人工智能的目标是希望通过人工智能对生产领域的介入，来使劳动力价值归零，进而彻底冲毁资本主义。对此，国外左翼普遍担忧通用人工智能将成为人类智力与物质劳动创造的剽窃者和攫取者，而该项技术的发展可能将剥削逻辑从传统的工厂领域进一步拓宽到人们的日常生活领域。虽然以齐泽克为代表的另一种观点乐观地认为，让ChatGPT负责低阶工作能为更多的自由时间创造条件，但这种观点忽视了人工智能的发展一方面可能使人类的语言和思维方式被工业化的语言所代理，从而失去真正的自我言说，另一方面也会造成第三世界国家与底层人口的重大失业问题。人工智能的资源究竟为谁所有是我们所面临的核心问题，即ChatGPT对人类文明的祸福问题将始终与权力批判的持续有效展开密切相关。

鲁绍臣

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