周詠盛、鄒凱業／用ChatGPT寫報告是作弊嗎？高教怎麼因應AI的衝擊？

沃草烙哲學 14 Mar, 2023

於2022年底上線的ChatGPT，是一款強大的聊天AI，由於應用多樣，各式討論至今不衰，甚至有人說它遲早取代Google。它應用最廣的功能是，只要給定主題或關鍵字，ChatGPT可自行生成近似真人程度的流暢文字，還可要求加入名言、案例與參考文獻。

雖然在絕大多數領域，它還達不到專業水準，但這已足以嚴重衝擊教育界，因為學生們多了一種有效的、產出作業報告的手段。如同Google出現後，大家會把搜尋所得的文章複製貼上，現在有了ChatGPT，大家更能用它自動生成一篇文章。

這大概不是好事，因為很多人聯想到的是作弊。

用ChatGPT算作弊嗎？

作業報告應該由學生親自寫成，這樣才有學習、練習可言，所以我們禁止抄襲或代寫。據此，由ChatGPT來生成大部分的報告文字，很像是一種AI槍手，所以已有些教育單位，宣稱使用ChatGPT是作弊。

對此，可能有人會反駁：使用ChatGPT也需要技巧、努力與後續檢查，才能產出好文章，並非單純地複製貼上。這叫與AI共作，而非抄襲或代寫。但無法否認的是，確實有人是輸入幾個問題或關鍵字，就複製貼上交差了事。就算承認共作是好事，目前也無法輕易判斷出，交上來的報告有多少比例來自真人、多少比例來自AI。

舉個例子，當一位學生交上來一份超棒的報告，而你很想給超級高分時，我們分不清楚這高分究竟是給了學生，還是給了AI，也難以判斷學生究竟學到了多少。而分數直接影響到排名、書卷獎、研究所申請、交換學生申請、計畫經費申請等一系列的機會。如果A、B兩位學生的程度差不多，但A能靠著ChatGPT在各式競爭當中擊敗B，我們應該不會覺得這完全正當。

也就是說，除了單純作弊，ChatGPT還帶來了一種不當優勢——或至少是很多人不希望學生倚靠的優勢，從而造成了不公平的競爭。這是高等教育界逐漸意識到的狀況。

制止的幾種方式

有人可能會覺得，既然難以判斷學生報告是否使用AI，乾脆不要去管，反正沒學到東西，是學生自己的損失。不過為了維持公平性，許多教育界人士，已開始嘗試幾種制止方式，包括檢驗、懲罰、阻斷與調整。

檢驗，譬如運用偵測程式，逐篇測試學生報告是否使用了ChatGPT。或者事後抽查，譬如挑幾個學生，口頭詢問報告內容。這需要付出不少時間成本，而且也有準確率的問題。

懲罰，或者視同抄襲代寫，或者斟酌扣分等。有些人會認為，如果難以事前預防與事中檢驗，那應該要盡量強化事後懲罰的力道，才比較會有嚇阻效果。

阻斷，設定校內Wi-Fi阻擋ChatGPT，或是要求學生在課堂手寫報告並禁止電子裝置。這看似很合理，但也會造成些許狀況，譬如我們應該希望，學生可以在深思熟慮下完成報告，但課堂上「現寫現交」似乎不利於這一點。

調整，譬如把問答互動、分組討論的評分比例調高，調降可能用到ChatGPT的部分的比例，報告盡量以口頭或影片形式進行等。另一種做法是，把某些概論式課程改成門檻制，只分有過沒過，而不去細評分數。這樣至少可以降低不公平性：程度相等的A和B，不會因為誰更會用ChatGPT，就明顯更有優勢。

以上這些都還有各式變型，主要思路是增加運用ChatGPT完成報告的成本，以防弊端。但現階段似乎尚未普遍實行，大體上處於道德勸說的階段。

教育改革的契機

也有人認為，並不是學生或AI科技有問題，而是教育思維或考核制度應該改變。而且這一觀點的出現，遠在ChatGPT上線之前。

2011年，日本的新井紀子教授帶領一個團隊，開啟了「東大AI」計畫，想要看AI能不能通過東京大學的入學考試。結果是，它的歷史成績相當好，數學成績可排前1%，申論題勝過多數人，但在某些需要生活經驗的情境題裡，甚至不如小學生。所以東大AI最終雖然考不上東大，但已夠進入相當不錯的大學。

想知道細節，可以參考她2017年的TED演說，以及後來寫成的《當AI機器人考上名校》一書。其結論之一是，如果AI可以考得比日本多數學生好，那代表我們教的內容、考的方式，需要有大幅轉變。或者也可以說，義務教育已不需要再教學生任何AI可以輕鬆答對的東西，而應該強化AI還做不太到的事。

但在那時，這說法還不具備太多現實意義。直到2022年ChatGPT上線，正式衝擊評分考核制度的公平性時，東大AI計畫隱含的思考脈絡，才正式成為一個受到社會大眾關切的焦點議題。

值得注意的是，台灣社會也已有大學教授投書指出：應該把ChatGPT當成正當工具，改變教育思維，而非盡力排斥。但這一思路能走多遠，又會碰到哪些問題，目前尚不清楚。

小結：拒絕科技帶來的不公平還是藉此改革？

綜觀歷史，每當重大科技發明出現，並深刻影響到一般人的生活時，多半會有個消極制止、積極運用兩種立場交織的階段。ChatGPT看來也是如此，而前述兩種立場分別對應到認為不公平以及應該藉此改革兩種思維。也就是說，當原有標準下因科技而大幅產生了不公平的現象，或者是堅守標準來防範與制止，或者是修訂標準並考慮這能不能對未來更好。

我們可否既消除不公平，又達到某種改革目的呢？這可能沒有簡單答案，卻是一個不得不思考的答案。對於AI對學術及教學的影響，清華大學已預備成立專案小組討論，相信其他大學也必然會有自己的應對措施。