依赖科技让我们变笨了？

　　只有通过努力和重复我们才能真正记住有用的知识，而过于依赖人工智能会阻碍我们这样做。
　　英国《金融时报》戴夫李
　　我正从帕洛阿尔托开车回旧金山的家，这段路我已经开过几十次了。但这次我遇到了一个问题：手机没电了；整个行程都没有GPS。
　　我错过了出口，在离家不到一英里的街道上绝望地迷了路。多么令人尴尬，我口口声声说自己热爱这座城市，可在那一刻，我觉得自己几乎不了解它。突然间失去了我的科技产品，我连路都找不到，因为我从来没有真正需要学习路线。
　　我并不是要反对使用GPS。我提出这一点只是为了证明高效的技术可以成为学习障碍。只有通过努力和重复我们才能真正记住有用的知识，毫无捷径。
　　GPT3是世界上最先进的人工智能系统之一，关于它的报道已经很多。它可以做一些在几年前还被认为是科幻小说里才有的事情，比如生成听起来很真实的文章，或者在它从未见过的语言之间进行翻译。它通过从大量文本中学习，然后根据这些数据做出预测，从而进行翻译。
　　（上一段话也是它写的，只用了关于GPT3的报道已经很多一个提示。我觉得我永远不会堕落到写出科幻小说里才有的事情这种俗气的套话。）
　　这种人工智能生成的文本在学术界掀起了波澜。这是一个转折点，从此我们应该小心行事。《Vice》最近的一篇文章详细介绍了一群学生是如何使用GPT3以及其他类似的人工智能文本程序来做写论文的辛苦活，用它填充上下文，从而节省了时间。
　　由于人工智能生成的文本是独一无二的，它让学生们可以避开反抄袭检测软件。一名学生表示：我只是用人工智能来处理我不想做或觉得没有意义的事情。
　　这些学生作弊了吗？你可以在两个方向上都进行令人信服的论证。也许更简单的是问这些学生是否在欺骗他们自己，答案绝对是：是的。学生们不想做的那些事才是巩固记忆的关键。写作、反思、记忆，循环往复。
　　熟能生巧。我们都听说过一万小时定律据说需要这么长时间的高强度练习才能掌握某个技能但我们有很多方法来证明这一点：重复意味着记住。记住则意味着学习和掌握。
　　赫尔曼艾宾浩斯（HermannEbbinghaus）是一位研究重复的益处的心理学家，他用遗忘曲线和间隔学习来证明这一点。
　　遗忘曲线说明了知识如果不被有意识地记住，就会随着时间的推移而被遗忘；间隔学习就是定期复习。他的研究影响了我们一个多世纪的学习方式。
　　那是成为专家和仅仅通过考试的区别。如果算法做了辛苦的那一部分工作，学生还应该得A吗？他或她对相关主题的认识并不比我对回家方向的认识更清楚。
　　此外，研究当今人工智能能力的专家也更直白地对使用它提出了警告。内森巴切斯（NathanBaschez）是Lex。Page的创造者，这是一个文字处理系统，可以调用GPT3来充实你的句子。巴切斯告诉我，在新闻业或学术界这样的高风险环境中，应该非常谨慎地使用它。
　　他说：GPT3能够编造一些压根不存在的事实，还能说一些毫无用处的废话。但它只会变得更好。它一直在学习。而我们是吗？
　　戴夫李（DaveLee）是英国《金融时报》驻旧金山记者
　　译者何黎