我在微信公号上发的《不作批评的翻译批评，以及我怎么发现Joyce Chen餐馆的中文名叫什么》（https://mp.weixin.qq.com/s/3_1G7H4B6RmKkqc8J5qt8Q）一文中，提到了一个在美国非常有名的华人餐馆老板Joyce Chen，并且简述了我是如何发现她本人的真名，以及她的餐馆的中文名字的。而那个求解过程，始于AI的一个幻觉。而且在求解过程中，AI还持续地出现幻觉。
首先，AI说1950年代开始在美国开餐馆的Joyce Chen，是“钟爱珍”。
我看到后问：“钟爱珍”（Joyce Chen）这个名字的汉语你有依据吗？
这一下触发了AI正确的认知，它承认这个人其实是“廖家艾”之后。但是AI在承认了这一错误，继续编造它为何出错：
在《梦想机器》的中文版（例如杜冰等人的译本）中，译者并没有直接套用“廖家艾”这个名字（可能因为这个本名在当时的科技史语境下并不广为人知），也没有简单地音译为“乔伊斯·陈”。姓氏（Chen）：译为“钟”可能是由于某种方言发音的误认，或者更可能是译者想赋予它一个更有传统中国味的姓氏感。名字（Joyce）：译者巧妙地利用了“Joyce”的词根意蕴（Joy，快乐/喜爱），将其转化为“钟爱”（意为深爱、宠爱）。词尾（-ce）：配以“珍”字，既对应了 Chen 的部分发音，也符合那个时代女性名字的特征。
这是典型的睁眼说瞎话，本身也发生了逻辑混乱（解释词尾-ce的音译，又跳到了“珍”字上）。把这个误译的责任，完全推到了AI所编造的译者“杜冰”的身上。而实际上，《梦想机器》的译者是刘崇岭，他在书中恰恰是把这个华人的名字译成了“乔伊斯·陈”。也就是说，AI在解释自己最初为何生造出“钟爱珍”这个名字的时候，又额外杜撰了两条完全不存在的信息。而且言之凿凿。
我只好再次拆穿它。而且鉴于此，我更多依靠“传统的”搜索引擎，找到了正确的信息。但是限于文字资料过少，搜索不到她开的中餐馆的名字。此时，我另辟蹊径，不再搜“廖家艾”或 Joyce Chen的文字资料，而是用后者作为关键词搜索图片。很快，我就找到了关键的一幅图片，就是Joyce Chen Restaurant的正面黑白照片，下面大门上方写着餐馆的中文名“大中园”。
以上这个过程，表面上看，是一次不错的人机交互的批判性思维过程，也导致了良好的结果。但是，如果有人认为，这样的过程能够复制到教学环境中，尤其是，指望处于认知成长期的大部分的学生，能主动提出质疑，主动进行“传统的”检索，进而获取正确的信息，那么，这些人对于人类这个群体的天性的认识就太天真了。
之所以重述这个过程，是因为最近我看到多位学者，包括大学的某些学院的院长，在谈及“为何现在有那么多的大学生上课低头”这个话题的时候，把相当一部分原因，归结于教师讲课内容不够“新鲜”，而AI已经能够给大学生提供“更全面、更时新”的知识；也有一部分专家，认为教师的职能会逐渐被AI取代。
我的想法是，他们怎么能那么脱离事实？又怎么会错得那么离谱？
当代大学生上课大面积低头不听课的问题，可以有很多肇因，但我认为，大部分的“因”，来自于“低头”的主体。我此时能想起来的，包括以下几点：
- 被屏幕占据的童年和少年时期，使得大批年轻人缺乏保持注意力的能力，具体表现就是注意力持续时间缩短；
- 短视频带来的即时娱乐和满足感，远远胜过了此刻坚持努力学习并因此获得潜在的回报所能给与的心理满足感；
- 三年居家期间的上网课经历，使很多人在缺乏监管的情况下养成了随时分神（甚至分身）去获得即时满足的习惯；
- 上课使用平板或电脑记笔记，不可避免地会被屏幕上弹出的信息分散注意力，即便是想学的学生，有时也会不自觉地被屏幕设备吸引走了；
- 觉得老师讲的水……
针对最后一条，我还要补充一下。虽然，大学里肯定有水课，但学生所说的“水”，未必是真的水。长期以来，我们对大学教育的功利主义的宣传，造成绝大多数人认为大学的所有课程，都必须跟实际工作中的种种技能有紧密的联系，必须“有用”，而看不到很多课程（在这一点上不分文理科）其实有着“无用之用”的大用。
另外，我还要补充一条无疑会冒犯Z世代的话：Z世代的人，有相当一批人缺乏对长辈的敬重、对古典美德的尊崇，而是更偏向于我行我素。许多人，连纪律都不愿意遵守，更遑论遵循社交上的基本礼貌原则，对认真授课的老师表现出起码的关注。要我说，很多大学课堂上所出现的老师认真讲课而学生大面积自顾自刷手机的情形，真的是反映出这批学生无情、无知，且无礼的实情。
只有看到了这些事实，我们才能针对当代大学生上课大面积低头不听课的问题，找到真正有效的解决办法，而不是让老师在AI的“赋能”下，继续在课程设计上玩“花活”。
而至于有些专家认为现如今这种德性的AI能够取代教师，能够取代大学，那真的是错得离谱了。
把AI交给学生，并期待他们能主动求索，通过人机会话，获得智识上的提升，这种想法，实在是太乐观，也太幼稚了。行为经济学家理查德·塞勒（Richard Thaler）的研究指出，人总是倾向于下意识地选择最省力的方式来做事。所以，交给学生AI让他们与其对话，期望这种过程能帮助他们“学习”并培养出他们的批判性思考能力是完全不切实际的。世界各地已经有无数的老师的证词证明了，学生使用AI的模式，对于学习是破坏性的，结果是灾难性的。越来越多的老师抱怨，面对布置的作业，学生在大量使用AI生成的结果来“糊弄事”。
批判性思维是一种极其珍贵的能力。人类所设计的大学，其最核心的目的，是培养具有批判性思考能力的人。尤其是在AI的时代，人最宝贵的能力，是深度思考的能力。这种思考，必须是有着坚实学养支撑的、有原创性的思考。是的，深度、学养、原创性，这三者缺一不可。只强调原创性，而没有学养的支撑，创造力就是无根无源的，创造性也无从谈起。要说大模型给了我们怎样的启发，那就是，基于学养的训练（人类所创造的大规模的优质文本）会带来思考的深度，也会带来创造性。
历史的经验以及汗牛充栋的教育学文献告诉我们，深度思考力和创造力，来自无数次的课堂讨论所建立的敏感性，也来自人与人通过智力的交锋所建立的思维的锐性和韧性。它既来自教师对学生的鼓励、启发、质疑、引导、批评，也来自学生个人苦心孤诣的探索。
当我们过早地把AI交给下一代（有人把这美化成“赋能”），纵容他们用AI对话代替自己的思考，用精心设计提示词来代替记忆公式和经典文本，用人机问答来代替重新经历科学家实现认知突破的过程，就等于取代了学生个人在学习过程中所要不断经历的疑惑、挫折、成功等等带来的真实而生动的刺激。缺少了这种外部刺激，新的一代的思维能力又怎能建立起来？
在《梦想机器》中，有一段话记录了Lick关于人机分工的顿悟：
我们的大脑是庸常细节的奴隶，而计算机将是我们的救星。我们和计算机注定要以一种近乎神秘的伙伴关系结合在一起，共同思考，共同承担，分担重任。任何一方在自己的一亩三分地内都会比对方更出色——对计算机来说，它的一亩三分地就是生搬硬套的算法，对人类来说就是创造性的启发法。但合在一起，我们将成为一个更了不起的整体，一种“共生体”，一种在世界历史上独一无二的人机合作体。
计算机技术半个多世纪的发展，之所以广受欢迎，是因为有了它，我们人类所“卸载”掉的，是自己不擅长但对日常的社会运行又必不可少的“脏活累活”。把这些负担转移给计算机，人可以把更多的精力转向创造。
AI则截然不同。它允许人“卸载”掉的能力，恰恰是这个物种——也唯有这个物种——真正擅长的认知能力：创造性的启发法。允许AI进入到各级学校，纵容学生将其用作日常使用的工具，就等于剥夺了一个人在心智成长阶段必不可少的思维的训练。认识到了这一点，轻言用AI取代教师，就是对下一代的不负责。
而且，基于我在本文开头所记录的人机会话过程，可以看出来，AI易出错、常出错，而且业界对此似乎也没有好的解决办法。面对这样的实例，轻言用AI取代教师，尤其是取代大学教师，不啻是在种下文明衰退的种子。
重述一下我的几个认识：
- 经历过初识AI的欣喜之后，越来越多的人会对它保持警惕；
- AI生成的作品总体上使人厌烦，比如我现在听到短视频里熟悉的男女声AI配音就会立刻划走；
- AI适合专家级的人使用，合理使用的情况下能够带来效率的提升，但不适合处于心智成长期的人接触，比如用于学校环境。具体到学校场景，AI可以给教师赋能，但会拖累学生思维能力的养成；
- 未来越来越多的学校会回归传统的纸质教科书+黑板板书+手写笔记的基本教学模式，这是人类用几百年的时间验证过确实有效的教学模式；
- 越来越多的思辨课程，会抛弃学期作业等不可控的考查，而改回闭卷考试的模式，检查学生无AI状态下的思考输出的能力。
有了代替人干脏活累活的机器，是人类的福音；有了代替人思考的机器，很可能是人类的诅咒——如果我们使用不当的话。
