文章主题：以下是文章的关键词：ChatGPT, 新文科建设, 自然科学研究范式, 哲学启蒙教育范式
ChatGPT与新文科建设
新文科1.0版是指在摆脱神学和经学束缚的同时，借鉴自然科学研究方法的人文社会科学研究范式，以及以哲学启蒙教育为核心的人文社会科学教育范式。这一新的研究及教育方式并非对旧文科的取代，而是对其的传承与创新。
ChatGPT对新文科建设的机遇与挑战
在当今社会，人们对待新技术的态度已经发生了显著的变化。曾经，马克思主义哲学家恩格斯赞誉马克思对科技发展的“热情洋溢”。然而如今，这种积极态度已经消失无踪，取而代之的是人们对新技术的担忧、恐惧甚至绝望，这些负面情绪被称为“技术悲观主义”、“技术恐惧症”以及“技术末日论”。除此之外，只有资本家或企业家由于利润驱使而对此保持乐观态度。在这种情况下，学者和普通民众都被困在了技术悲观、恐惧和技术末日的心理困扰之中。
ChatGPT 和其背后的 AIGC 技术确实从根本上改变了我们处理文本的方式，使得人文学科的研究对象不再局限于人类生成的传统文本，而是扩展到了 AI 生成的新的文本。这种技术的介入也改变了人与人之间的认知关系，使得机器在人际交流和对话中扮演了重要角色，从而对人文学科的研究方法产生了深远影响。面对这样的情况，ChatGPT 给新的人文学科建设带来了机遇和挑战。因此，本文试图探讨并解决一个关键问题：我们应该坚持现有的学术规范和制度，阻止最新的技术进步，还是为了技术的进步而调整学术规范和制度？这是一个值得我们深思的问题。
ChatGPT与新文科学术规范建设
我们可以将学术规范视为一种类似于康德式的“直言律令”，其中包括“应当”和“不应当”的原则。这种规范不仅具有技术方面的要求，还涉及到道德方面的约束。因此，学术规范成为了学术共同体的核心纽带，既确保了知识生产和再生产的的技术性和规范性，也维护了学术社区的和谐与秩序。具体而言，学术规范大致可分为两大类：一阶（技术）规范和二阶（道德）规范。这两大规范体系互为依托，共同构成了学术规范的完整框架。其中，一阶规范主要关注成果评价，强调研究质量、创新程度和可重复性等方面的要求；而二阶规范则侧重于身份评价，着重考察学者在学术社群中的地位、声誉和贡献等因素。值得注意的是，库恩将“范式”（paradigm）视为“科学共同体”的同义词，并将其称为“专业基体”（disciprinary matrix）。在这个概念中，库恩提出了三个关键元素：符号概括、模型和范例。这些要素为学术规范的应用提供了广泛的空间，使得这一概念在自然科学的基础上，得以成功应用于社会科学和人文科学研究领域。
自ChatGPT问世以来，”创新/原创”的概念发生了深刻的转变：AI已具备了一定程度的”创新/原创”能力。因此，人类对于”创新/原创”的理解应包含两个层面。首先，”创新/原创”意味着一个人或团队所创造的知识成果在某个特定历史时期内超越了AI生成的知识成果，我们称之为”机端知识”，而人类超过AI生成的知识成果则被称为”人端知识”。在这里，人类”创新/原创”的定义是指其成果的原创性和创新性高于AI水平，而不是简单地等于或低于AI水平。其次，”创新/原创”还指一个人或团队所创造的知识成果在同行中处于领先地位，这正是其原有的含义。
在知识生产的领域中，创新与原创的重要性不言而喻，然而在知识产出的过程、知识的分配与交换，以及最终的消费环节中，我们需要实现的是知识的大量共享。这种共享的知识，我们可以称之为“常识”或者“共识”。本质上，打破知识的独占性，实现知识的全面共享，这是全人类，包括人工智能，都不可被剥夺的权利。为了更好地激励创新和原创，我们制定了保护知识产权的政策，如专利权和著作权等，这就需要在分享知识时征得对方的同意，并标明知识的来源。然而，这种权利也是受有一定限制的，比如在知识共享的期限上就有一定的限制。因此，我们需要在现有的学术规范中加强引用注释的原则，甚至在引用常识或共识时，也需要注明出处。这就要求我们在追求知识的准确性和完整性方面，不能采取过于教条或经学式的态度，而应该注重实际的效用性和合理性。总的来说，知识共享和知识产权并不是相互矛盾的概念，而是相辅相成的关系。
随着ChatGPT问世，我们相信新的学术规范已经具备新的技术条件，给出新的算法。其中，笔者以为有两个基本步骤不可或缺。（1）“干货”测量。对于所测量的任意学术成果，首先测量其中的“干货”，即主要论点、支撑性论据和支撑性论证等，在确认其成立的前提下，测量其原创度/创新度（O/I），权重（w），人力、物力、财力、时间成本（C）等项指标。记为w［（O/I）/C］。（2）“水分”测量。测量其中的“水分”，即所有陈述、引用和举例等是否具有相关性，能否增强说服力和可读性等项指标。
ChatGPT与新文科学术制度建设
首先，既然基于ChatGPT的新文科学术规范突出了创新/原创的原则，那么，基于ChatGPT的新文科学术制度就必须围绕激励和保护创新/原创的原则来建设。w［（O/I）/C］是评价学术价值的根本标准。
其次，ChatGPT使得我们对于人—机知识分工有了崭新理解。按照经济合作与发展组织（OECD）曾经的分类标准，知识可以分成四类：Know—what即事实知识（“知其然”），Know—why即原理知识（“知其所以然”），Know—how即技能知识，Know—who即人际知识。前两类知识属于“编码化知识”，又称“归类知识”（“言传”型），亦即“信息”，较易于编码化（归类）和度量，人们可以通过理论学习——读书、听讲和查看数据库等（“言传”）获得；后两类以及其他各类知识属于“隐含经验类知识”，又称“沉默知识”（“意会”型），较难于编码化（归类）和度量，人们可以在实践中学习（“身教”）获得。原来我们以为，“编码化知识”可以通过人工智能加以掌握，在电脑及其网络中存储和流通；“隐含经验类知识”着重通过人类智能、人脑及其网络加以把握。人—机知识分工在于人们通过运用自身“隐含经验类知识”，使用机器存储和流通的“编码化知识”，并且力图将前者逐步转换为后者。但是我们现在发现，人工智能、电脑及其网络不仅可以掌握“编码化知识”，而且可以把握“隐含经验类知识”。这意味着，智能机器可能具有类人“心智”，可以像人一样“自由裁量”，而非机械地执行人类所设定的既定程序。因此，就像“硬指标”可以交给AI统计一样，“软指标”同样可以部分交给AI“自由裁量”。学术评价实现主体人机协同，从而可以更进一步消解学术评价中的人类主观偶然因素，确立更加公平和正义的学术制度。
基于ChatGPT的新文科特征
1. 研究
对象（领域）引入AI所生成的新文本。以往文科的研究对象（领域）只是人类文本，现在叠加了AI文本，具体地说，我们面临三类文本：纯粹人类文本、纯粹AI文本、人类文本和AI文本的综合文本（综合程度不一）。这是前所未有的变革。虽然AI归根结底是人类创造的，但AI文本不等于人类文本。AI是在“学习”人类文本的基础上生成自己的新文本，不能排除某些AI文本具有一定的创新性和原创性。人类同时反向学习，每个人像学习其他人所创作的文本一样学习AI所生成的文本。
2. 研究方法引入人机交往和对话。以往文科的研究方法只是外在地运用AI作为辅助工具，现在应该更为内在地运用它，在创作文本时可以将其作为“助手”，或让AI独立从事低端文本创作（譬如写作具有特定格式和套路的文案），或让AI辅助从事高端文本创作（譬如查阅资料、初级翻译、初级写作、文字处理）。当然应该在特定场合（譬如考试）下限制人类对AI的应用（就像我们限制其他辅助工具一样），在这一问题上应该合理划界，界限以内是合法和正当的，界限以外是不合法和不正当的。
3. 改变了人类创新/原创的含义，将其定义为人类所创造的知识成果必须领先于AI。我们时代“创新”和“原创”的特有含义就是，一个人仅仅领先于其他人是不够的，还必须领先于AI。人类对于自己的创新和原创能力应该充分自信，即使AI代替人类的部分劳动、工作和行动，那也不是对人类的奴役，而是对人类的解放。排挤人类的只是人类自己，不是AI。
4. w［（O/I）/C］是评价学术价值的根本标准。我们需要确立一种科学算法，将原创度/创新度（O/I），权重（w），人力、物力、财力、时间成本（C）纳入学术成果评价指标中，避免在学术指标上的颠倒和混乱。按照我们现在学术评价体系，成本（C）不被当作分母，而被当作分子，以为投入成本（譬如项目资助）越多，成果绩效越高，这恰恰是一种颠倒；以为文字重复率与原创度或创新度（O/I）成反比关系，也是一种混淆。还有忽略了权重（w）的因素，其后果是文字垃圾成堆，加剧学术污染。
5. 学术评价主体实现人机协同。人机协同的根本是人作为学术立法者（在立法上AI当然可以作为辅助者），逐步提升AI作为学术执法者的地位和作用，降低人在作为学术执法者时的主观性和偶然性干扰。因为立法可以屏蔽特殊语境，使人在普遍语境中忘却私利，从而彰显公益。而执法则相反，AI更优。
最后应该指出的是，新文科2.0版因基于ChatGPT及其所代表的AIGC新技术而具有崭新特征，但这并不是弱化而是强化新文科1.0版的原有特征，这就是延续以自然科学研究范式为典范和以哲学启蒙教育范式为中心的人文社会科学研究和教育范式。返回搜狐，查看更多
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