近年来，大型语言模型（LLMs）如ChatGPT和GPT-4迅速崛起，成为人工智能领域最受关注的技术之一。它们展现了惊人的语言理解与生成能力，帮助用户高效解决问题、获取信息，甚至触发新的创意。然而，在这些看似完美的输出背后，隐藏着被许多人忽视的一个核心事实——大型语言模型正不断利用人类对于“粗心大意”或“不严谨”的容忍度，剥夺我们对真理和精准的追求。正如著名漫画家迪克·金登（Dick Guindon）曾言：“写作是大自然让你意识到你思维上的粗心大意的工具。”这句话在计算机科学领域同样适用，程序员和数学家也清楚地了解——“编程让你意识到写作粗糙”，“数学证明揭示了编程的不足”，“机器验证的证明暴露了数学层面的漏洞”。我们可以说，这是一种不断自我修正和趋向严谨的过程。
然而，现阶段大型语言模型在各个环节引入的“宽容”正在打破这个进程。作为人类，我们对自己的思考和表达中不可避免的粗心持有一定的包容态度。我们能接受偶尔的拼写错误，模糊的逻辑，甚至尚未经过严格验证的结论。然而，这种“容错性”被大型语言模型充分利用，导致我们对信息的批判性减少，而机器生成的内容本身往往隐藏着数学错误、代码漏洞和逻辑不严谨。知名技术评论家贾斯汀·塔尼（Justine Tunney）在论及本地运行大型语言模型时曾指出，虽然这些模型的语言理解堪称卓越，但它们在数学计算和代码编写方面表现平平，生成的代码“看似正确却难以经得起严格审查”。这预示着，尽管大型语言模型能够轻松地抓住自然语言的细节，但在需要较高逻辑严密度的领域，它们的表现依然存在明显短板。
很多用户并未意识到这一点，往往将模型的输出视为权威甚至最终答案，忽视了背后可能潜藏的错误或者漏洞。正因为如此，大型语言模型的流行不仅源于它们卓越的语言能力，更是因为它们无情地利用了人类对自己以及他人粗心大意行为的宽容。社会大多数人并没有意识到，在依赖机器生成内容的同时，他们也在放松对自己认知严谨性的要求。尤其是在高等教育领域，这种趋势显得尤为危险。教育的根本目标之一是培养出更加严谨、善于批判和自我反思的思维者。写作、程序设计和数学证明等艰辛过程正是促使学生认真面对自己知识漏洞和粗心错误的关键环节。
当学生开始依赖大型语言模型来替代自己的这些思考和实践过程时，他们减少了自我发现错误和修正错误的机会，导致严谨思维能力的退化。更糟糕的是，这种依赖使得教育标准进一步降低。当学术成绩不再与思维的严谨度挂钩，而是与机器生成内容的质量相关时，教育体系将面临巨大挑战。部分学者提议，为了应对这一变化，未来的学位标准或许应设定在超越大型语言模型算法能力的难度之上，即人类学生必须展现出模型所无法达到的逻辑推理和创造力。贾斯汀·塔尼对此提出了务实的观点。她认为，大型语言模型可被视作一个强大的数据库查询工具，而非真正的创意源泉。
来自模型的输出应被当作“中间结果”或数据总结，用作人类进一步创作和分析的素材，而非最终答卷。简而言之，模型应作为辅助工具而非思维替代品。要想让大型语言模型成为帮助我们提升严谨度的助力，人们必须始终保持对其局限性的警觉，正视它们所谓“答案”背后可能存在的漏洞和偏差。在未来，技术的发展或许会提升模型的准确性和逻辑能力，但对现阶段的成果保持批判和自省依然任重道远。对教育界来说，传递思维的严谨性尤为重要。当学生经历了面对自己错误、找到不足并自我修正的艰难过程，他们真正提升了思考的力量。
放弃这一过程寻求捷径，则可能长远来看阻碍了认知能力和创造力的发展。在社会层面，公众也应意识到，技术并非万能工具，任何技术产品的输出都不可完全信赖需要批判性分析。我们不能将严谨科学和思辨精神寄托于机器之上，而应将其作为对人工智能技术的有力补充和监督。综上所述，大型语言模型的兴起一方面极大提升了信息获取和处理效率，另一方面却暴露出深刻的社会认知挑战。它们深刻地揭示了人类对于自己思维粗心的容忍竟成为技术流行的重要催化剂。面对这一局面，我们必须坚定致力于培养子孙后代锐意洞察、敢于质疑、勇于纠正的思维习惯。
惟有如此，才能在人工智能迅猛发展的浪潮中，保障知识的真实性和思想的深度，实现人机协同进步的理想未来。未来的路在于，人机结合，共同努力克服懒惰与粗心，向着更为严谨和智慧的高峰攀登。
