大学教授「偷用」ChatGPT帮学生写推荐信！成功斩获剑桥奖学金

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ChatGPT在教育界毁誉参半，老师认为AI让自己留的作业变得毫无意义，而学生则认为本来那些也是毫无意义的作业，倒不如让AI写来节省时间。

不过最近事情可能出现了反转，只不过故事的主角从「学生作弊」转到了「教授提升工作效率」。

最近，圣路易斯华盛顿大学的计算机科学与工程学院教授、作家兼游戏设计师Ian Bogost撰写了一篇文章，在采访了多位高校教授后，他发现ChatGPT对教授们来说确实是生产力工具，写推荐信、制作课程大纲都能起到事半功倍的效果。

甚至一位教授利用ChatGPT写的模版推荐信，反向操作后写出了一封「最有人情味推荐信」，并帮助学生获得了剑桥奖学金。

不过就推荐信问题，有网友留言说自己早已解决，根本不需要AI出手，我负责推荐，学生负责写。

ChatGPT风评两集反转

从ChatGPT诞生之日起，各大高校先后对ChatGPT发起过追杀令，彷佛是笼罩在教育界之上的一片乌云，甚至不断传出「大学论文已死」、「高中英语的末日」、「学生的作业全是AI写的」等诸多唱衰论调。

一些高校对ChatGPT展开调查，在教学大纲中更新了学术诚信警告，甚至还推出专门的课程来讨论。

不过随着ChatGPT的弊端逐渐暴露，现在这些教授们已经不再关心「作弊问题」，考虑更多的是该怎么用ChatGPT自动化地完成自己的任务？

大型语言模型也许在生成「准确的事实和知识」方面可能相当没用，但却非常擅长解决那些跟工作产出无关的任务，并且能给出非常合理的输出。

在那些重复性非常高、又不重要的任务上，ChatGPT把学生和教师团队统一到了同一战线上。

以「推荐信」为例，ChatGPT 无法解释为什么教授会（或者不会）推荐某个特定的候选人担任某个特定的角色，但ChatGPT可以提供详细的模板，你只需要修改几处关键信息即可。

一位不愿透露姓名的德克萨斯大学教授每次在「做讲座」或是「写推荐信」之前，都先用ChatGPT打一遍草稿，他认为这种现象非常普遍，不过这种捷径可能会被认为是逃避工作，但还有那么多重要的工作要完成，写推荐信这种事注定优先级不高，而且ChatGPT可以把写信的时间缩短一半。

还有一位使用AI写作工具的学者，维多利亚大学图书馆高级研究服务负责人Matt Huculak认为，学术界有一个不可告人的秘密，大多数教授都会按照「优秀」（excellent）、「好的」（good）、「一般」（average）对信件进行分类，然后根据具体情况进行微调后重用。

但Huculak想知道ChatGPT的出现是否能终结这种现象，特别是模版无法定义的「顶级」（top）学生，所以他做了一个实验，要求ChatGPT写一封给优秀学生的推荐信，但不是用来做模版，而是把ChatGPT的输出当作反面教材，随后Huculak开始写一封截然不同、反公式化的推荐信。

Huculak表示，写的过程是他很久都没有过的感觉，这是一封非常人性化、完全发自内心的一封推荐信，这个学生凭着推荐信也成功获得剑桥大学的奖学金（prestigious scholarship）。

有了这次的成功经验，Huculak开始把ChatGPT用到自己的工作上，并基于输出重新写一份反公式化的文本，他认为「重新整理素材」的感觉非常舒适，再也不怕空白的文档了。

乔治梅森大学的讲师Stephanie Kane也认为，ChatGPT非常完美地解决了「万事开头难」的问题。

每次Kane开始为一门新课程制定教学大纲时，她会要求 ChatGPT 提供想法，「ChatGPT有点像一只会回嘴的橡皮鸭」。（通过向小黄鸭解释代码、文档，可以激发灵感，发现矛盾。）

但Kane很快就发现 ChatGPT 并不能提供现实中存在的相关书籍、论文等真实读物，只能提供相关主题或概念。

相比询问同事，Kane认为ChatGPT更好，至少它不会给同事增加压力，我可以问任何问题，不用担心被说很傻或是没准备就提问。

Huculak和Kane用ChatGPT的目的都是跳出公式化的模版，但曾横跨工业和学术两界的电影制片人Hank Blumenthal却是希望通过ChatGPT获得一些世俗化的见解（cliché）。

Blumenthal在自己所在的领域没有得到学术工作的机会，他想知道自己所要求的关于多样性、公平性和包容性的立场声明对于学术界的品味来说是否太不寻常了。

他认为，「我的多元化宣言是关于我制作的所有电影，我雇佣过黑人、亚洲人、女性、多元化的工作人员、导演和演员。不过，我认为学校想要的是别的东西。」

至于具体是什么，Blumenthal认为ChatGPT有这种能力，可以不基于自己的多元化立场，协助写出预期的文本。

另一位不愿透露姓名的美国大学教授承认，他使用ChatGPT生成了正式的「评估标准」（assessment criteria），而这些标准现在已经成了课程和学位申请的一部分。

这位教授赞扬这项研究非常优秀，可以让那些对该领域完全陌生的人也能听懂，就像在评估一门课程时听到的那种内容。生成的材料非常好，足以成为真正的提案。

对于大型语言模型来说，人们普遍感到遗憾的是，在接受了成堆现有材料的训练后，ChatGPT并不能提供独创性。

但教授们并没有经常被要求提出一些真正全新的东西，每天所做的大部分工作都是办公室工作，比如写信、处理表格、编写报告，人工智能完全可以胜任这种劳动，或者至少提供一种超越AI的优越感。

对于学生来说也是如此，他们也会感到不知所措和过度劳累: 被不同教授的要求弄得筋疲力尽，也并不能完全理解具体的要求内容; 被学费压得喘不过气来; 对自己的未来前景感到困惑; 还要接受向成年过渡的考验。

学生来到大学首先是为了获得大学经验，其次是为了学习和获得证书。

大学讲师可能会把课堂作业视为纯粹的商品，认为会被聊天机器人的干预所玷污；不过学生会把这些作业视为分散注意力的东西，让他们无法意识到自己到底要做什么。

所以在这些方面，人工智能只是帮助清除恼人的障碍，使得我们都可以继续做真正重要的事情。

参考资料：

https://futurism.com/the-byte/chatgpt-letter-recommendation-cambridge-scholarship

https://www.theatlantic.com/technology/archive/2023/04/chatgpt-ai-college-professors/673796/?mc_cid=13009e4968&mc_eid=0119a1dd0a

到这里，我们也就讲完了《大学教授「偷用」ChatGPT帮学生写推荐信！成功斩获剑桥奖学金》的内容了。个人认为，基础知识的学习和巩固，是为了更好的将其运用到项目中，欢迎关注golang学习网公众号，带你了解更多关于ChatGPT,工作效率,推荐信的知识点！