马牛春晚丨非马非牛第一次历史学者AI低峰会谈
01:42:08 Share

感谢每位嘉宾，同意我们起这么个名字。

我自己都没想到能通过，解构万岁！

本期时间轴由AI总结

绝不是因为本人懒得总结，纯粹是为了呼应主题。

真的。

-时间轴-

00:00

这段文字是一个关于AI技术在人文社会科学领域的应用和挑战的讨论，招呼了三位嘉宾和一位导师，以及一个叫李二的人员。

02:29

本期节目的动因是围绕AI技术对于学生使用AI工具完成作业的情况进行讨论，特别是在香港高校中遇到的挑战以及学校的开放态度。

05:24

AI工具在教学中的滥用问题受到了关注，学校和教师都面临着如何检测和惩罚学生滥用AI工具的挑战。这也是一个需要进一步讨论和解决的问题。

08:26

大学在学术规范的程序中，很难确定学生是否进行了学术不端行为。一些大学鼓励使用人工智能，甚至购买了大型语言模型的程序供师生使用。

11:17

如果学生使用GPT或其他生成式人工智能来完成作业，教育发展中心认为这种情况可以构成一个对照组，因为作业中存在需要记忆的知识和有标准答案的问题两种类型，生成式人工智能在这两种情况下的帮助并不大。

13:26

有机化学课面临的挑战是标准答案问题和没有标准答案问题，其中前者受到人工智能的最大挑战，而后者则较容易通过人文学科的经验和任务拆分来解决。

15:47

人工智能对应用型科学的冲击比对人文学科更大，并且AI在解决有标准答案的问题方面表现得最好。 AI技术在制作精美图片方面有一定效果，但有时也会显得诡异和不伦不类，这可能涉及审美偏差和不同的观念对美学的影响。

18:05

这段文字主要讨论了使用新技术（如GPT 3.0）来解决贫穷状态下的问题，例如使用AI制作公众号的logo，解决了原本无法承担费用的难题，同时提到了AI在大学生生活中的应用。

20:17

本文讨论了使用AI工具来写论文的可能性和挑战，并提到了在某些情况下，使用百度百科等参考资料可能会被用AI写论文的人轻松击败。文章还涉及到了其他类型的AI工具，如语言类和图像生成工具。

22:49

图像生成工具可能存在一些问题，但是它在信息交流工具中的应用也引起了年轻人的关注。由于参数的设定，该工具能够生成符合预期的图像。

25:20

这段文本主要讨论了使用人工智能解决问题时的挑战和需求拆解的重要性。同时强调了教育的角色，培养人们更精确地描述问题的能力。

27:43

生成AI的进步正在减轻我们的压力，改进了它的理解能力和对模糊需求的处理，然而要实现图像生成仍然需要复杂的过程。

30:00

用户在讨论如何使用不同资源来生成他们需要的指令或参数，以及他们对人工智能的能力和理解有一些误解和困惑。同时还提到一个学生在口头报告中将一首诗与佛学的空性联系起来，认为它与课程有关。

32:45

在学习未知领域时，年轻人往往更倾向于相信AI提供的答案，而不去批判性地思考。这种行为比只是想走捷径的行为更加危险。

35:23

在这段文字中，作者思考了与人工智能对话时的角色扮演、经历了与AI对话实践的过程，并提到了AI在回答问题时表现出客气和歉意的特点。

37:26

这段文字主要讨论了人与AI技术的关系，提到了人文学科应该如何应对AI技术的影响以及如何从人文学科的角度去理解和解决问题。

39:56

在AI语言训练方面，目前存在的问题是大家对其训练的不足，但对于这种实践问题，笔者并不太担忧，因为大家会慢慢学会，就像慢慢学会使用一些新的软件一样。然而，重要的是思考背后的观念问题，也就是说，当前放出来的这些AI工具，并不是最先进的，只是初代产品，让很多人误以为它是AI的代名词。-

42:35

弱势群体和科技不发达地区的人可能没有机会使用电脑、上网或智能手机，但现在可以通过聊天机器人等技术来弥补这方面的不足，尽管未来是否每个人都能便利和廉价地使用这些技术尚不确定。AI技术可能对翻译格局和学科面貌带来重要改变，历史研究可能面临新的要求。

45:27

人工智能的出现使得人文研究领域的数据处理和积累变得更加容易，比如使用chat gpt可以通过输入一些错字的数据来指出可能出错的地方，并进行改正，使得整个步骤变得更加方便。在历史学的课程教学中，学生也可以尝试使用chat gpt来查找特定的史料。

48:19

这段文本主要讨论了使用chat gpt进行古代汉语史料的断句和解读的准确度较高，可以用来指导学生练习史料的断句和分析，还可以用来查找古代地名和特定时空背景下的词汇和人物履历等。不过，也需注意其对某些直观的解释可能存在望文生义的问题。

50:42

某些经典研究对于重新理解某个制度的差异很重要，尤其是作为引导学生进入特定教学主题的方式之一。在历史教学中，我们经常鼓励学生在阅读历史资料时回到历史情境中，而现在人工智能为我们提供了一种可能性来实现这一目标。

52:55

该文提到了在某大学的一个群里，有人发布了一则招工信息，要求进行文言文断句，并且薪酬非常低，引起了群内讽刺。作者试着让AI来断句，结果显示AI的断句准确率高达百分之八九十，超过大部分学生水平，可能会对未来的一些基础性工作提出一定的挑战。

55:04

该文主要讨论了一个实验，通过比较维基文库和明清时录等材料中的名讳点，指出了GBT模型可能存在的问题，并提出了可以提高模型的指令。

57:23

目前的问题是，随着AI工具的出现，一些工作可能会消失，比如翻译和断句，同时也引发了教育方面的思考，是否还有一些工作无法被AI完成，需要人去教授。不同问题包括哪些工作会在AI环境下消失和在AI环境下我们应该学习什么。

59:53

人工智能的发展将导致许多工作的消失，类似于计算尺在计算机普及后消失的历史经验。因此，重点不是哪些工作会消失，而是如何让人们能够适应并迁移到新兴的工作中。

01:02:23

未来可能会出现一种情况，即随着智能技术的发展，人们不再需要记忆大量的知识，而是可以通过辅助技术获取海量的信息。这可能导致一些专业技能的消失或不再必要。

01:04:55

移动硬盘中的信息无法取代人类记忆，人类需要通过记忆来建立对世界和事物的理解，而人工智能的发展应该让人们更加重视和享受直接的体验和感受，像画画、读书、看电影、听音乐等。

01:07:39

这段文本主要讨论了人文学领域以及人工智能技术对传统史学的影响，介绍了古籍数据库平台对古代史研究的重要性以及传统史学中集议学的变化。同时，讨论了在人工智能时代，人们如何保持自身的竞争力和独特能力。

01:10:08

大学教育的主题是对于本科生对通识教育和专业教育的要求，可能已经逐渐走向了可以用人工智能完成的程度，因此需要提出一种新的标准来评估他们的要求。

01:12:54

通过与AI的互动和比对，学生可以更全面地考察学生与AI的互动过程，并通过一些媒介和讨论来提升学生的思考能力和学习效果，同时可以通过对古文等文本的处理进行比对和反思，提高学习质量。

01:16:08

AI作为学习工具的优点是能够帮助我们处理一些小的工序，但有时也会提供不准确的材料，所以需要认识到AI的局限性以及在使用时的谨慎。同时，有些同学可能会利用AI工具来伪造文献，这也引发了对于AI使用的讨论和辩护。

01:18:52

目前有人提出通过AI来生成参考文献等作业内容，但由于目前AI对于专门领域的知识还不够准确和全面，学生仍需要进行查找和阅读来补充作业内容。对于人文学科的研究，可能会越来越多地依靠AI来完成综述工作。同时，还存在AI在人文学科领域代替人类的可能性。

01:21:18

从诠释学的角度来看，阅读一个文本本身也是一个创造的过程，即使是由AI生成的文本，看似很新颖，但是是否具有独创性还有待商榷。同时，AI对于综述领域的发展也非常迅速。 老师们在讨论技术环境下历史学教学的内容和思考方式，其中文献综述在历史学专业训练中的作用也引起了讨论。

01:23:59

这段文本主要讨论了大学历史系的专业训练，指出学习阶段应该先研读具体历史史料，然后思考问题与前人研究对话，建立综述和学术脉络。同时，文中提到无论有没有人工智能，作弊问题都是无法完全消除的。

01:26:31

大学的教育体系需要加强的一件事是如何让学生在一开始就对某一门学科产生兴趣和热爱，这样他们才会愿意投入时间和精力去学习，即使最后不从事相关工作。

01:28:53

作弊标准的问题是当前最重要的议题，我们作为教育者需要根据时代的发展重新定义作弊的标准，AI时代可能只能使用两三年，因此我们需要不断更新对这个新工具的认知。此外，加强自我驱动力也是长远的目标，但目前大多数学生更关注生存而非理想，他们可能无法超越现实并面临AI的挑战。

01:31:27

在这段文本中，主要讨论了可能面临的AI技术带来的压力，以及对教学吸引力的思考。同时提到了学习历史的动力和体验的重要性。

01:34:29

人工智能的发展和应用给历史学带来了新的挑战和变化，但我们也需要老师的启发和学生的能动性来对历史进行深入探索，不应简单地相信人工智能给出的答案。历史学的最根本目的是让学生对历史感兴趣，以及挑战已有的认知。

01:37:15

现代学术体系中历史学的贡献以及历史学与其他学科的本质区别是什么。历史学在人工智能环境下无法用替代性解决方案实现的最根本性质是什么，因为历史学作为一种人类思维工艺，通过处理历史背景和提炼智慧，改善人类现状和未来，这是人工智能所无法取代的领域。

01:39:44

AI技术的出现将带来学科范式的转移和彻底改变，给人类社会带来革命性的变化，带来了新的挑战和变革，需要我们积极寻找突破和改变。

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