文秋芳

北京外国语大学

北京外国语大学学术委员会主任、教授、博士生导师,许国璋语言高等研究院院长,中国英汉语比较研究会英语教学研究分会会长,中国英汉语比较研究会副会长,《中国应用语言学》主编、《中国外语教育》主编,中国外语与教育研究中心研究员,和国家语言能力发展研究中心研究员。先后在境内外发表论文近160篇,出版专著17部、编著8部、教材7部,主持30多项国家级/省部级研究项目。多次获得国家级和各类省部级教学奖,向国家政府部门提交了10多篇咨询报告。
《应用语言学研究方法与论文写作》、《二语习得重点问题研究》、《中国学生英语口笔语语料库》、《中国大学生英汉汉英口笔译语料库》等
专访《外语教育研究前沿》主编文秋芳教授展开阅读全部

1. 引言

 

当前,以ChatGPT为代表的生成式人工智能正以迅雷不及掩耳之势,风靡全世界。人们不再仅仅讨论“准用不准用”“该用不该用”的问题,而是更加关注在应用领域“如何用才更有效”的问题。基于运用ChatGPT完成多种任务的实践,我们发现,人机互动协商能力(human-AI interactive negotiationcompetence,简称HAINC)是AI能否充分发挥其功能的关键。然而,ChatGPT 突如其来的问世使得大中小学措手不及,各级教育目标都明显缺失对HAINC的培养。本文将首先探讨在外语教育中增加这一新的培养目标的重要性和必要性,接着探讨HAINC的定义、构成要素及其内涵,最后就该能力的培养提出建议。

2. 培养HAINC的重要性和必要性

 

现有文献在讨论AI与教育的关系时,往往局限于AI的使用前景(如周建设 2019;周建设、薛嗣媛 2023)、AI给教育带来的机遇与挑战(如Halaweh 2023;Michel-Villarreal et al. 2023;刘三女牙等 2019;杨宗凯等 2023;周洪宇、李宇阳 2023)等宏观话题,鲜有文章从实践操作视角,讨论如何更有效地提高师生使用AI的能力。我们认为从用户角度出发,需要把更多的注意力放在如何迎接挑战、扬长避短、有效利用新技术为教育服务等方面。为了了解ChatGPT的功能和有效使用路径,我们在各类工作中反复尝试使用ChatGPT。例如,与它讨论新概念的定义、论文题目的选择、论文的撰写和修改、外语教学材料的编制、外语教学设计,等等,充分了解它能帮助我们做什么,不能做什么。与AI的互动大大增加了我们参与教研活动的积极性,让我们感到从事科学研究不再是一个人的活动,而是在遇到困难时有一个可以随时求助的助手。这个助手虽不能为你解决所有问题,但能为你在解决问题的过程中提供灵感、提供新视角,推动科研工作继续深入。

与AI多种多样的互动实践使我们深切体会到,AI对每个语言学习者和教师的未来都会产生深远影响。对于学习者,一些人认为AI能够缩小学习者在学习成效上的差异,依据是AI可以提供更多语言学习资源,且能随时随地为学习者提供帮助。AI不再只是工具,而是学习者的语言交流伙伴,可为学习者及时提供反馈。这就好比学生身边多了一位不知疲倦、乐于助人的本族语志愿者和学习伙伴。当然,也有人持相反意见,认为AI很可能会扩大学习者之间的差异。在AI的帮助下,高水平学生的潜力更可能得到充分释放。AI集众人智慧于一身,大大超出单个或多个教师的能力,就像一个挖不尽的宝藏,用户的挖掘能力越强,从中获得的宝物就越多。在传统课堂教学中,“抓两头带中间”是常见的教学策略。教师通常会根据大多数学生的情况来选择教学内容,决定教学进度,高水平学生的潜力往往会受到抑制,得不到充分发挥。在有限的课堂教学时间内,教师所能教授的内容有限,虽然不同水平的学习者从同样的输入中所获得的理解和收获可能不同,但至少教师对所有学生提供的输入在质、量以及方式上都是相同的,由此产生的差异相对有限。此外,单个教师所拥有的知识容量有限,无论为好学生提供多少额外帮助,与AI相比都显得微不足道。

大部分高水平学生的HAINC很强,获得AI帮助的空间很大,而低水平学生由于HAINC相对较弱,从AI处获得的帮助可能会相对有限。根据近期与ChatGPT的交互经验,我们深深体会到HAINC是从AI处获得更多帮助的关键。因此我们认为外语教育目标亟待增强对HAINC的培养,否则学生的学习成效差异不但不会缩小,反而会扩大,教育公平问题会变得更加突出。

3. HAINC的定义和构成要素

 

要培养学生的 HAINC,必须弄清楚这一概念的定义,它与人际互动协商能力之间存在何种差异以及它由哪些要素构成。
 

3.1 HAINC 的定义及其与人际互动协商能力的差异

 

HAINC指的是人类用户在与AI交流时需要具备的一种特殊技能,不仅包括人类用户理解AI能力和局限性,对AI提出恰当要求,根据AI反馈采用恰当方式调整自己沟通策略的能力,还包括AI依靠大语言模型解读用户指令(prompt)和反馈后,进行策略调整的能力。人类用户和AI在寻求实现共同目标的过程中,通过持续的相互调整和适应,最终达到最佳的沟通效果。

HAINC虽然强调互动和协商,但在实际交流中人类用户和AI的地位并不平等,呈现明显的“主-从”关系。人类用户始终处于主导地位。每次目标的提出、指令的发布、对反馈的分析、对策略的调整,这一切都由人来决定。而AI只是被动适应者,在其能力范围内作出反应并执行任务。这种不平等的关系是HAINC与人际互动协商能力之间的本质区别。导致这种主从关系的主要原因是人类用户与AI在如下三方面存在明显差异。

一是情境理解和意图表达。在人际交流中,交流双方常常对情境和意图心领神会,无须过分明晰的表达,而AI则不然。AI经常无法理解非明确编码的信息,如语境、语调、面部表情和身体动作等。即使新型AI发展迅速,并已具备一定的多模态处理能力,但其识别用户非语言信息的能力仍然有限。AI的这一能力局限对HAINC的影响是,在人机交流中,人类需要对自己的沟通行为不停地作出必要调整,以便于AI正确解读。

二是主观感知和反馈处理。人类用户可根据实时反馈调整沟通策略并理解彼此之间共享的主观经验。然而,AI处理反馈和理解主观经验的能力都是基于大语言模型的算法。这对HAINC的影响是,当今技术背景下的AI尚不能有效地应对人类复杂的情感和意识状态。

三是动态学习和策略调整。人类有着与生俱来的强大的学习和适应能力。相比之下,尽管先进的 AI 系统具有一定的学习新信息和适应新环境的能力,但这种学习通常仅限于特定的任务或场景,且模型需要大量数据的支撑和反复的训练。这对 HAINC 产生的影响是,AI 的策略调整主要基于大量的历史数据和反复训练,可能无法实时或快速适应新的、即时变化的场景,这就需要人类对互动和沟通策略进行额外的调整。

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