摘要: 原標題：大學生借助AI代寫畢業論文 大批高校出手了 對于南京大學生吳瑞來說，每到期末總有幾門課讓她頭疼，這些相似的課程幾乎每次都布置差不多的論
原標題：大學生借助AI代寫畢業論文 大批高校出手了
對于南京大學生吳瑞來說，每到期末總有幾門課讓她頭疼，這些相似的課程幾乎每次都布置差不多的論文內容。這些作業是“雞肋”般的存在，專業性和含金量或許不高，非常占用她的時間，但涉及學科成績，不得不做。
為了解決這種“雞肋”作業，吳瑞常常用AI來應付。
在ChatGPT（下稱“GPT”）等一系列生成式AI軟件出世后，她試著用這些軟件解決自己的作業煩惱。即使Kimi給出的論文模板略微生硬，但是按此修改、添加內容，相比之前耗費的時間還是變少了。對她來說，AI是解決這些“不必要作業”的神器。
在大學生活里，AI變得有多重要？中國青年報2023年的一份報告顯示，抽樣調查里，84.8%的高校學生受訪者曾使用過AI工具。實際情況中，高頻率使用AI的大學生還有很多。因此，大學生患上“AI依賴癥”的說法愈演愈烈。
如今，大學生與AI的關系顯得有些曖昧。因為在明面上，很多高校和教授會禁止AI參與到論文寫作中，但是學業生活里，其提高效率的作用又很明顯。
這不禁讓人好奇，大學生和AI的關系究竟是怎樣的？在此以外，人工智能給教育界帶來的改變，有哪些是被我們忽略的因素？在AI侵入大學課堂已成為不可阻擋的趨勢下，高校師生應如何應對？
01
“沒有AI，會很麻煩”
吳瑞是南京一所工科院校能源學院的大三學生，在GPT剛開始流行時，她就開始用AI輔助來完成作業。后來，登上GPT的頁面越來越麻煩，而國內的AI工具陸續興起，她轉而使用兩個國產軟件——Kimi和豆包。
豆包AI
“有時候寫長篇資料，往往有一部分需要介紹背景，以前會到處搜集資料，現在只需要跟豆包說一聲，‘幫我寫篇摘要’，一大篇完整的文章就出來了”。吳瑞表示，這些資料雖然不能直接用上，但已經幫了她很大的忙。
這些相似的使用場景往往用在一些技術含量不高的作業里。比如大學的英語課堂，老師經常要求介紹外國文化，而如果每個知識點都自己進行搜索，那得花上四五個小時，現在有了AI工具，“估計兩個多小時就能完成”。
在美國讀研究生的張好好，也有使用AI工具的習慣，她向南風窗介紹說，自己經常用到的是一個叫NotebookLM的筆記工具。一開始，她是在谷歌的頁面上看到的廣告，直至后來，社交媒體傳播課的老師也推薦了這個軟件，她就開始使用。
這個AI工具最方便的一點，是把一堆資料喂給它以后，能整理成你想要的形式。比如把上述資料轉換成播客，“生成一男一女的對話，把你上傳的內容像聊天一樣聊出來，兩個人跟嘮嗑一樣”，她可以一邊干別的事，一邊聽這些知識點密集的播客，不過，工具限制一次只能上傳十篇文章。
NotebookLM可以創建自定義播客
研究生的生活里，除了NotebookLM，張好好還會用到GPT、能生成圖像的AI軟件Midjourney還有音樂類AI工具Artlist。這幾個軟件，都跟她的專業相關，在處理圖表數據、給視頻配旁白、生成圖片等等的任務里，AI起到的作用很大。
不過，使用AI的結果并非一勞永逸。在涉及步驟復雜的作業時，AI能幫忙的地方有限。
本學期中段，吳瑞有一份作業的報告需要用到新的軟件進行編程，作業的時間很趕，她花了一天半的時間準備自學，但是，雖然過程和步驟都跟老師教導的一樣，最后跑出來的圖還是不一樣。
這個結果的差異讓她很困惑，“我不知道哪里出了錯，因為如果是函數的問題，那有可能是調用的函數庫出錯了，但這不是我一個人能改的；如果要改的話要全部一起改，那時候距離ddl快到了。”來不及的情況下，她就直接跟Kimi提出自己的需求，直接復制Kimi生成的代碼，跑了半小時后，圖跑出來了。
Kimi智能助手
對比起原來想自己完成全部任務的初衷，吳瑞覺得，AI確實能讓她減少了很多麻煩。不過，這還是建立在她已經自學了一段時間的基礎上。“如果什么都不了解的話，那其實看不懂AI給你提供的東西，我是先自學看懂了很多，只是最后一兩步出錯，所以AI跑出來的編程我都能看懂。”
和吳瑞、張好好一樣，AI在大學生的生活里已經變得舉足輕重。吳瑞直言，如果沒有AI，很多事情會很麻煩。而怎么樣利用、訓練AI，他們還做了不少努力。
02
訓練AI
兩年前，Sean在香港讀土木類的研究生課程。在當時，他就開始用GPT寫作業。他總結說，如果只是輸入題目給AI，它是“寫不出來你想要的作業的”。
怎么樣“培訓”AI？Sean舉例，先給GPT一個問題，在它列出的提綱里，繼續選擇其中不明白的部分提問。“一直問一直問，把你不了解的內容進行深挖”，然后，再把自己覺得有用的句子整合到一起，告訴GPT，讓它給你潤色。
對他來說，GPT就是一個不斷提出需求、搜集論據的工具，相比于直接說“幫我寫篇文章”，他覺得，用一步一步提問題的方法，能更接近自己想要的效果。
其實，如何有技巧地使用GPT，已經成為一門學科。人工智能歸根到底是一門機器語言，人和人之間的溝通尚且有誤解，人和機器的溝通也需要許多技巧。譬如，提示語（Prompt）的撰寫就需要技巧。
ChatGPT
有人曾經比喻說，假設阿拉丁神燈在你面前實現愿望，你怎么樣能讓神燈理解你的愿望呢？當你滿懷希望地說，“燈神，請給我一千萬”時，燈神在不清楚貨幣單位的情況下，會給到你1000萬越南盾，那時候，愿望就落空了。
如今，有專門對提示語進行研究的學科，也有專門的工程師崗位。具體來說，有不少通用的提示技巧。
例如，與其直接跟GPT說，“給我寫一篇論文”，并提供一篇或數篇的論文作為模板，再告訴大模型參照這些格式進行輸出，那GPT出來的效果會更好。專業上，這些方法分別叫做一次性樣本提示、少量樣本提示。
有意思的是，吳瑞認為，現在她所使用的AI工具還應該更智能。當她嘗試訓練大模型時，效果往往不好，有些大模型每個問題都有一個新的對話，之前的訓練痕跡會消失；有些則是“給人感覺傻傻的”“你跟他提要求——作業里要突出某個部分、某個方向，那它是聽不懂的，只會按照模板給你寫出來，但如果你真的照抄這份模板，就等著作業拿0分了。”
雖然在課程作業里，AI的使用頻率很高，但她認為，這兩個工具的專業性不高，涉及專業層面的需求，對方都難以理解。“他們不是很聰明，唯一能聽懂的需求可能就是，你讓它叫你‘小寶貝’，它確實會照做。”
總的來說，目前AI實現的是單獨的步驟需求，而整體的串聯工作還是需要學生自己來完成。
在這種情況下，減少AI在作業里的比重，不被老師發現也尤為重要。由于AI寫作的機械味、刻板感，有技術、有方法地降低AI比重，同樣是一門“必修課”。在淘寶平臺里，不少商家聲稱能幫助大學生進行AI檢測，“將一篇文章轉化為100%獨特、人性化的文章。”
AI查重檢測
看起來，大學生已經全面擁抱人工智能浪潮，而教育界真的做好準備了嗎？
03
教育界如何適應AI
以GPT為代表的生成式AI，是現在大學生主要使用的AI工具類型。不過，目前各高校對此的政策和態度還比較模糊。
去年畢業的Sean說，當時論文需要先上傳到一個叫turn it in的軟件，檢測AI率，達到合格的數值才可以。張好好則表示，她所在的美國學校，不同教授的態度不一樣，“我們學校對AI使用還是保守態度，你肯定不能用來寫作業、論文、代碼這種，但是有一些新的課，例如社交媒體營銷，教授是覺得以后從業者肯定要用AI的，這是行業的趨勢，所以正確地進行說明就可以。”
2024年底，復旦大學出臺了試行文件，明確提到了本科畢業論文里，對AI的禁止范圍。內容包括，禁止生成或改動本科畢業論文里的原始數據、原創性或實驗性的結果圖片、圖像和插圖，以及禁止進行語言潤色和翻譯等等。
復旦大學出臺試行ai禁令
去年，還有中國傳媒大學、福州大學、湖北大學、天津科技大學等多所高校試行或出臺相關規定或辦法，主要目的是規范大學生的畢業論文。而至于日常作業的使用邊界與范圍，還取決于具體的課程教授。
在全球教育圈里，生成式AI的普遍使用也引來了廣泛的爭議。首先，是學術誠信的問題。2024年，美國馬薩諸塞州一名高中學生，使用了AI工具完成部分歷史項目的作業，但是并沒有進行標注。
盡管學校允許學生用AI來搜索資料，但該名同學直接復制所有文本，并且引用了不存在的書籍，被學校判定為“作弊”。隨后，其父母提起訴訟，但法院支持了學校的訴求。
其次，還有學生原創能力下降的擔憂。不少學者憂慮，人工智能工具的普遍化，會降低作業的原創性和思想性。有高校教授在接受媒體采訪時表示，現在學生交上來的作業充滿了“AI味”，甚至能從作業的風格里看得出來學生用了哪款AI。
數字教育委員會(DEC)調查顯示，2024年春季學期，86%的美國大學生在學業上使用了AI工具
但是，潮流難以逆轉，教育界雖然面臨著沖擊，也迎來了改變的契機。
美國南達科他州一名多媒體老師在一場公開演講里提及，在GPT剛到來時，她和身邊的老師曾經陷入失業的危機里，他們無法想象眼前的軟件已經可以幫學生快速完成作業，并且教會他們知識。后來，她認識到，AI的浪潮是一次難以抗拒的機會，能讓教育者開始思考如何教、為什么要教，以及教什么。
面對AI，“明確需求”“給出指令”“拆解任務”本身就不是簡單的能力，目前來看，這是“人”無法被替代的價值，也是學生與老師需要精進的方向所在。畢竟，不是每個人都能向AI提出合適的問題。
對于“AI依賴癥”的說法，張好好也有自己的看法，“對于大學生來說，學會使用工具來提升自己的效率沒有什么不好，但是是否真正學到了東西，是用AI擴展了思維更方便理解所學的東西，還是僅僅是為了交作業，我覺得每個人的理解不一樣。”
不僅是大學生需要鑒別使用，身處其中的老師、學校也正在適應這股洶涌而來的科技趨勢。
（吳瑞為化名）
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