培养生成式人工智能素养可能是一个挑战，因为人类很难概念化大数字。这些数字暴露了我们知识的局限性，我们大规模解决问题的能力变得紧张。当我向学生和同事教授生成式人工智能时，他们真的很震惊地发现这些应用程序是建立在数千亿文本的基础上的。我解释说，了解生成式人工智能操作的规模很重要，因为运行它们的算法需要大量文本来创建可靠的输出。

学生和同事不会深入研究大型语言模型如何处理数十亿文本的机制，而是常常将话题转向与采购和处理这些文本相关的道德问题。当然，避免与自己的知识极限发生冲突是合理的。但这一举措可能是危险的，因为它假设可以在不了解此类应用程序如何运作的情况下开发生成式人工智能策略。这种争论倾向导致政策不能很好地适应不断变化的学习环境，进而造成结构性的识字差距，而且这种差距只会随着时间的推移而扩大。

另一个障碍是，人类经常依靠故事来理解那些让我们困惑的事情。很多时候，故事会增加我们的知识基础，帮助我们以深思熟虑的方式解决问题。但故事也会误导我们的注意力并引发不必要的冲突，从而使我们的问题变得更糟。不幸的是，大多数关于生成人工智能的故事都属于后一类。流行的说法是，如果生成式人工智能以目前的速度向前发展，我们将目睹民主的侵蚀、人类智力的过时和人类的灭绝。想想《2001太空漫游》中的哈尔或《终结者》系列中的天网。由于这些故事过于夸张，大多数人(包括教职员工和学生)都很难对生成式人工智能形成审慎的看法。他们专注于人工智能检测，并对人工智能研究的监管发出警报。一旦建立了这种类型的框架，原则性的实施就会陷入困境，识字差距也会扩大。

如何解决生成式人工智能素养差距

我在亚利桑那州立大学任教并指导该大学的写作课程，该大学正在通过与 OpenAI 建立企业合作伙伴关系来解决这一读写能力差距。这一合作伙伴关系被描述为亚利桑那州立大学作为高等教育领先创新者当之无愧的称号的延伸。这是真的。但有时人们会在混乱中迷失的是亚利桑那州立大学的无障碍使命在这些类型的教育计划中所扮演的角色。

亚利桑那州立大学的章程为经常被大学社区排斥的学生提供支持，并帮助当地社区定义、解决和适应影响他们在 21 世纪生活方式的紧迫社会问题。这一使命激励了我们的教职员工和学生，因为它讲述了一个关于高等教育的故事，其定义是包容性的。

在生成式人工智能方面，亚利桑那州立大学通过专注于提高教职员工和学生的生成式人工智能素养来激活其访问使命。我们将生成式人工智能素养定义为对学习生成式人工智能如何工作的动态承诺，以便我们能够为它引发的技术发展、政策辩论和道德问题做出贡献。关注素养是关键，因为它要求我们以更大的想象力和范围来学习生成人工智能技术。

试图缩小生成式人工智能素养差距的大学可能会通过开发一个与其使命和身份相关的生成式人工智能的故事来开始他们的工作。这些故事的讲述方式因机构而异。无论细节如何，拥有一个由大学驱动的故事将把注意力集中在当地的问题解决过程上，从而促进更慎重的生成人工智能应用方法。

亚利桑那州立大学如何促进这一进程?从 2023 年春季开始，全校教职员工与亚利桑那州立大学的 EdPlus合作，开发专注于生成式 AI 素养的专业发展视频。该培训课程由教职员工组成，他们以易于理解的方式解释生成式人工智能的工作原理。当然，这些视频解决了与生成人工智能相关的道德问题。但其中大部分解释了生成式人工智能应用程序如何发挥作用的基础知识，并描述了这些功能如何扩展亚利桑那州立大学的教育使命。迄今为止，全校已有 1,500 多名同事参加了这门课程。

寻求类似路径的机构可能会从识别具有生成人工智能或语言理论专业知识的教师开始。在简短的会议中，您可能会要求他们以非专业人士可以理解的方式解释生成人工智能的基础知识。一旦这些解释到位，让他们与其他专门从事读写能力发展、讲故事、课程设计和媒体制作的教师会面。这种类型的专业学习社区将特别适合想象一项校园范围内的举措，将生成式人工智能素养扩展到教职员工、学生和社区。

除了 EdPlus 主导的结构化专业发展之外，亚利桑那州立大学还在校园内举办了许多正式和非正式的现场活动。例如，亚利桑那州立大学的学习工程研究所目前每周与生成人工智能专家举行会议，以帮助教师及时了解与该技术相关的关键问题。大学的教师还定期开会，制定将生成式人工智能纳入大学课程的教学方法。到目前为止，对话的重点是负责任的使用政策、关于学生如何与生成式人工智能技术互动的基于研究的举措、提高技术素养的教学策略、生成式人工智能对劳动力公平和学术诚信的影响。这些合作产生了研究成果，衡量有意识地融入生成人工智能技术的教学方法的有效性。这些研究的结果将通过上述渠道分发给需要指导如何增强教职员工和学生的生成式人工智能素养的各个单位。

对于有兴趣采用类似方法的大学来说，关键是要汇集一支核心教职人员团队，他们拥有生成人工智能素养的基础知识、教师发展方面的专业知识以及研究开发或活动协调方面的经验。要求该小组创造出既符合大学使命又符合您所讲述的生成式人工智能素养故事的成果。例如，我们的指导成果之一是通过关键术语、技术细微差别、历史问题解决过程和道德挑战来理解生成人工智能研究。会议应重点关注这些成果，拟议研究计划的有效性应通过这些成果是否得到满足来衡量。同样，这种方法的优点在于，它通过将教职员工和学生的注意力集中在本地问题解决过程上来提高生成式人工智能素养。

当然，还有更多要说的。但最重要的是，亚利桑那州立大学对提高生成式人工智能素养的关注不仅帮助我们以原则性的方式建立新的企业合作伙伴关系，而且还通过指导我们集体工作的访问使命来衡量其成功。开放生成式人工智能在高等教育中的作用问题为我们提供了一个机会，为我们的学生、同事和更广泛的公众塑造我们的获取价值。我们将继续在我们教授的课程、我们提供的公共和专业推广机会以及我们进行的研究中这样做。如果生成式人工智能有望在更大范围内改变我们的沟通和工作方式，我们就不能做任何事。