文學(xué)教育中的“人機協(xié)同”如何可能？
編者按：日前，復(fù)旦大學(xué)、華東師范大學(xué)、同濟大學(xué)、上海大學(xué)、上海師范大學(xué)等上海高校學(xué)者共同發(fā)起了“今天，我們需要什么樣的文學(xué)教育”系列活動工作坊。6月28日，由同濟大學(xué)中文系主辦的第一期工作坊“人工智能時代的文學(xué)教育與文學(xué)閱讀”在同濟大學(xué)召開。本文為同濟大學(xué)人文學(xué)院中文系助理教授林瑩在工作坊上的發(fā)言修改稿。
我將從“術(shù)”的層面出發(fā)，分享一些“人機協(xié)同”的課堂案例。案例共有四個，都源于我的課堂教學(xué)經(jīng)驗或即將付諸實踐的教學(xué)構(gòu)想。我想借此機會拋磚引玉，也懇請大家批評建議。
第一個案例與一個字有關(guān)。我在大學(xué)語文課堂上會涉及漢字結(jié)構(gòu)和生成方式的介紹。在剛剛過去的春季學(xué)期，我是以“春”字來舉例的。在正式講解這個字前，我預(yù)留了半分鐘時間給同學(xué)們思考，思考的內(nèi)容是，假如穿越到幾千年前的造字現(xiàn)場，你會怎么創(chuàng)造“春”字，什么因素是一定要呈現(xiàn)出來的？從此刻開始，距離答案揭曉也大概有半分鐘時間，諸位聽眾可以同步思考一下。
緊接著，我在課堂上請出Chat-GPT來作答。我往對話框敲入指令，請它描述春天到來的標(biāo)志。Chat-GPT很快給出了五條標(biāo)準(zhǔn)，其中前兩條是“溫暖的氣溫”和“綠色的新葉”。這個答案基本是與我們的第一反應(yīng)相吻合的。此時我再請同學(xué)們回過頭來，共同查閱東漢許慎《說文解字》和相關(guān)文獻的分析。
許慎的說法是，“春，從艸從日，艸春時生也，屯聲”；清人段玉裁《說文解字注》與此大同小異：“從日艸屯。日艸屯者，得時艸生也。屯字，象艸木之初生。屯亦聲。”二者的關(guān)鍵區(qū)別在于，怎么理解“屯”這個部件。許慎認(rèn)為“屯”是純粹的聲符，段玉裁則提出“屯”同時表音和表義，也就是所謂的“亦聲”。
我們將古人的解讀與Chat-GPT 的回答相對照：“日”對應(yīng)于Chat-GPT所說的“溫暖的氣溫”，“艸”和“屯”對應(yīng)于“綠色的新葉”（見圖一高亮色塊的對應(yīng)關(guān)系）。在“春”的甲骨文字形里，“艸”分解成了兩個“屮”，而“屯”幾乎就是植物萌芽（圖一右下方）的擬態(tài)。不難發(fā)現(xiàn)，我們的祖先和AI大模型，雖然被漫長的歷史和海量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分隔在兩端，但在描述春天這件事情上是不謀而合的，這很浪漫，又很科學(xué)。在這個案例里，AI主要扮演了類似于“智能助教”或“賽博對談?wù)摺钡慕巧?/p>
圖一 上古先民和人工智能，在描述春天的時候可以是不謀而合的。
第二個案例與一句詩有關(guān)。同濟大學(xué)出版社出版的大學(xué)語文教材，收錄了蘇軾著名的《六月二十日夜渡海》一詩。這首詩的前兩聯(lián)為“參橫斗轉(zhuǎn)欲三更，苦雨終風(fēng)也解晴。云散月明誰點綴，天容海色本澄清。”首句中“參橫斗轉(zhuǎn)”一詞，教材給的注釋是“參、斗：兩星宿名。橫、轉(zhuǎn)：星宿位置移動”。這個解釋固然簡潔清晰，但“參橫斗轉(zhuǎn)”到底形容何種情形，由于距我們的現(xiàn)代生活過于遙遠(yuǎn)，學(xué)生還是會有一種疏離感，很難真正理解和體認(rèn)。
鑒于這首詩的寫作時間和地點非常明確，如果把時空信息（“地點取今海南省海口市，日期取1100年7月28日”）代入天象模擬軟件Stellarium，進行當(dāng)夜星空的模擬，就會意識到“該時段的參宿位于地平線以下，根本無法觀測到，即使后半夜參宿現(xiàn)于夜幕，三星連線也是幾乎垂直。”據(jù)此可知，當(dāng)蘇軾談及“參橫斗轉(zhuǎn)”時，他并非如以往批評家認(rèn)為的那樣是在寫實。在他筆下，“參橫斗轉(zhuǎn)”這個詞與“與詩中的‘云散月明、天容海色’同為典故”。作為對照的是清人彭孫遹的詩作，他在《三月十五夜月自正月來無日不雨是夜始見月色賦十韻》中寫道“天掛欲橫參”。據(jù)Stellarium顯示，在該詩撰寫的“1661年4月13日”和“浙江海鹽”時空里，彭氏身處的夜晚確有“參橫”星象，而且當(dāng)時是一個“月球被照亮部分占比達到98.8%”的明月之夜，故而所詠情境與詩題所云“自正月來無日不雨，是夜始見月色”相吻合，屬于一種主客觀上“守得云散見月明”的同步狀態(tài)。換言之，兩首詩所寫的“參橫”形同而實異。
上述關(guān)于案例二的引證、對比、分析和結(jié)論，包括引用的文字和圖片（圖二）資料，均出自劉夢涵《古典詩詞“參橫”意象的時令規(guī)律與審美價值——基于數(shù)字人文天象模擬技術(shù)的探析》（《數(shù)字人文》2023年第1期）一文，這是她本科時期在安徽大學(xué)唐宸老師指導(dǎo)下所做的國家級大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃項目“古典詩詞中的‘參橫’意象——基于天象模擬技術(shù)的探究”階段性成果。在這個案例中，大數(shù)據(jù)虛擬仿真軟件作為一種“電子教具”，能夠協(xié)助授課者將遙遠(yuǎn)而陌生的術(shù)語，“轉(zhuǎn)譯”為聽課學(xué)生切身可感的日常景觀。
我要介紹的第三個案例，與一部小說有關(guān)。我為中文系大二學(xué)生開設(shè)了專業(yè)選修課“《紅樓夢》研究”。研究《紅樓夢》，首要任務(wù)之一便是理清書中錯綜復(fù)雜的人物關(guān)系。如果請你為《紅樓夢》繪制一幅人物關(guān)系圖，你會怎么來構(gòu)思呢？一般情況下，我們會基于血緣和親緣關(guān)系來進行繪圖。這當(dāng)然離不開文本細(xì)讀的功夫，這也是中文系師生的“看家本領(lǐng)”。而與傳統(tǒng)的細(xì)讀（close reading）相對應(yīng)，AI可以為我們增加新的遠(yuǎn)讀（distant reading）視角。
2021年，在華東師范大學(xué)情報學(xué)專業(yè)的一份碩士課程作業(yè)中，作者季澤豪嘗試運用“自然語言處理、社會網(wǎng)絡(luò)分析法、信息可視化、數(shù)據(jù)挖掘等手段”，重新解讀《紅樓夢》中的人物關(guān)系。他“基于共詞分析法的基礎(chǔ)理論，將紅樓夢作品中的每一個段落視為書中人物登場演出的一個舞臺，一個共現(xiàn)單元，依此統(tǒng)計角色與角色之間的共現(xiàn)頻次或者說交往關(guān)系強度”，進而基于段落共現(xiàn)關(guān)系，“將實體抽象為節(jié)點, 將對象之間的關(guān)系抽象為邊的形式”，生成復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)圖譜并進行可視化處理，構(gòu)建了新式人物關(guān)系圖（圖三）。該圖用七種顏色代表“基于模塊化算法生成的七大聚類群體”，“節(jié)點大小由PageRank算法與加權(quán)中心度決定，節(jié)點越大，則說明該角色自身及其鄰居節(jié)點在整體網(wǎng)絡(luò)中都比較重要，是一種兼顧自身與自身‘朋友圈’的優(yōu)良算法”（參見季澤豪《這就是讀懂紅樓夢的DNA密碼？——數(shù)據(jù)話紅樓，網(wǎng)絡(luò)繪人心》，知乎ID“我是萬能小滑塊”）。
如果說以往的《紅樓夢》人物關(guān)系圖顯示了親緣的、應(yīng)然的親疏遠(yuǎn)近，那么，這份體現(xiàn)出群聚關(guān)系和重要程度的新式網(wǎng)狀圖，則直觀呈現(xiàn)了文本的、實然的人物親疏距離以及人物存在感之強弱。其中最為突出的兩個群體分別標(biāo)注為紅色和紫色，一個以賈母、王熙鳳為首，另一個以賈寶玉為首。這為讀者提供了一個將觀察視域從近景推拉至遠(yuǎn)景的解讀路徑。不過，關(guān)于遠(yuǎn)景的解讀還是應(yīng)該回歸到文本細(xì)節(jié)，不可僅僅依恃遠(yuǎn)景而大作闡釋。文本細(xì)讀始終是第一位的，遠(yuǎn)讀雖讓我們免于陷入細(xì)節(jié)的風(fēng)險，但仍是第二位的、輔助性的。
第四個也是最后一個案例，是我即將付諸實踐的一種寫作訓(xùn)練構(gòu)想。據(jù)我觀察，在我們主流的閱讀培養(yǎng)和寫作訓(xùn)練中，長期存在著兩個畸輕畸重的問題，一是輸入方面重虛構(gòu)作品，輕非虛構(gòu)作品；二是輸出方面重原創(chuàng)型寫作，輕改寫和仿寫。稍后華東師范大學(xué)徐儷成老師的發(fā)言會涉及仿寫問題，他強調(diào)了藝術(shù)風(fēng)格和語言特征、辭章手法的對應(yīng)關(guān)系，讓學(xué)生通過模仿古代作家風(fēng)格撰寫擬作，從中習(xí)得作品分析和寫作實踐的雙重能力，對此我深以為然。這里我主要結(jié)合“改寫”和“非虛構(gòu)作品”這兩點來分享一個教學(xué)構(gòu)想。
這個教學(xué)構(gòu)想緣起于我的教學(xué)和育兒經(jīng)驗。我曾經(jīng)從一位大學(xué)新生那里聽到一種頗具代表性的自述，那就是，他們經(jīng)歷高考、來到大學(xué)，本可以自由閱讀了，但接受了漫長的語文應(yīng)試教育的他們，卻像一個個長期營養(yǎng)不良的人，突然面對豐盛的自助大餐，不知道怎么去隨心享用。并且，他們腸胃系統(tǒng)早已過度虛弱，即便強行進食，實際上也無福消受。這個描述是很讓人心痛的。冰凍三尺非一日之寒，我想，要改變這個局面，就必須將視點前移到更早的節(jié)點。因此我給出的藥方是，盡早幫助孩子們培養(yǎng)起自主閱讀的習(xí)慣。那么，從科學(xué)的角度來談，到底幾歲可以實現(xiàn)自主閱讀呢？這也是我在養(yǎng)育幼兒時遇到的一個疑惑。
英文讀物由于有完善的、通行的分級體系，一方面能夠通過諸如藍思值測試這樣的便捷方式，快速定位讀者的閱讀能力，另一方面能夠根據(jù)分級標(biāo)準(zhǔn)，將已有文本進行分級，或?qū)⒁延形谋靖膶懗善渌燃墸峁┙o相應(yīng)級別的讀者。這里所說的“將已有文本改寫成其他等級”，包括例如“小豬佩奇”系列故事這樣的虛構(gòu)作品改寫（參見圖四，這本讀物適合英文水平二級的讀者自主閱讀），也包括例如NASA新聞這樣的非虛構(gòu)作品改寫（圖五，這篇文章有五種等級可以選擇，適應(yīng)于不同英文水平讀者的自主閱讀需求。這些改寫版本由newsela平臺提供，該平臺專門改寫新聞報道和專題文章，話題涵蓋自然、人文、社科等多個領(lǐng)域）。
在有明確分級標(biāo)準(zhǔn)、分級讀物又足夠豐富的情況下，哪怕是語言水平再低的讀者，都有機會找到自己喜歡閱讀的、適合自己閱讀的文本，自由享受閱讀的樂趣。今天上午，平和雙語學(xué)校的李天蔚老師提到高中生對有些作家作品“不感興趣”，也枚舉了他們“感興趣”的對象。假如說語文的課堂教育要創(chuàng)造條件讓學(xué)生喜歡上原本“不感興趣”的好作家、難作品，那么課外自主閱讀，就是要創(chuàng)造條件讓學(xué)生盡情探索自己“感興趣”的文本世界。從這點來看，如何為中文分級定級、如何為中文讀物改寫出從話題到級別都具有足夠涵蓋面和適應(yīng)力的版本，就構(gòu)成了培養(yǎng)幼兒自主閱讀習(xí)慣（以及推進對外漢語教學(xué)）的基礎(chǔ)工作之一。
中文分級是一項難度極高的工作。基于中文本身的復(fù)雜度和特殊性，我們無法通過簡單移植英文分級標(biāo)準(zhǔn)來實現(xiàn)中文的分級。在此情形下，我們不妨反向而為，從改寫入手。改寫文本，如同前述的仿寫工作，本身就是一種可行而有效的寫作實踐。因此，在我的寫作訓(xùn)練構(gòu)想中，我計劃讓AI兼任競爭者與協(xié)作者。在寫作課的其中一個模塊里，我制定了這樣的教學(xué)計劃（參見圖六）。第一步，讓學(xué)生選擇改寫的主題和目標(biāo)讀者——這里的讀者可以是自己的弟弟妹妹侄子外甥，也可以是與自己同齡的外國友人；第二步，根據(jù)目標(biāo)讀者的閱讀興趣和能力特點，確定具體的改寫文本，開始著手人工改寫；第三步，選擇兩種或以上的AI大語言模型上發(fā)布改寫指令，將AI處理的不同改寫版本，與自己的人工改寫結(jié)果進行對比，最終博采“人”“機”之優(yōu)長，通過人機協(xié)同輸出一個較為理想的版本，并將此版本交給目標(biāo)讀者，接受讀者的閱讀反饋。我希望能借助這樣的訓(xùn)練和反饋，一方面幫助寫作者調(diào)整改寫結(jié)果，提高語言文字表達的靈活性、精準(zhǔn)性和適用性，另一方面也反向協(xié)助我們不斷積累中文分級的具體指標(biāo)，從“歸納”的角度，反哺中文讀物的分級、定級工作。
講到這里，我的四個案例就分享完了。我們來回顧一下，第二、三個案例分別以一句詩、一本小說為例，在教學(xué)中引入數(shù)字人文研究成果，這是一種教學(xué)內(nèi)容上的“人機協(xié)同”。隨著數(shù)字人文這一新興交叉學(xué)科的日益推進，我相信會有越來越多來自學(xué)界或自主原創(chuàng)的研究成果，可以引入人文學(xué)科的教學(xué)現(xiàn)場（我自己也有過一個小小的嘗試，參見林瑩、施維加《古代小說文獻數(shù)字化的優(yōu)化路徑探索——一種基于“條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)”（ConGAN）的新方法》，孫超主編《數(shù)字人文與古代文學(xué)研究》，上海三聯(lián)書店2023年版）。第一、四個案例，分別以一個字、一種寫作訓(xùn)練構(gòu)想為例，則屬于教學(xué)手段上的“人機協(xié)同”，換句話說，就是讓機器充當(dāng)人類的助教，以此提高教學(xué)的效果，讓學(xué)生更快更好地理解知識產(chǎn)生的思維方式，掌握語言文字的實際運用能力。
上個月初，高考結(jié)束后不久，AI也經(jīng)受了首次高考全卷評測。此次測評僅針對“GPT-4o及在2024年高考前開源的6個模型”展開實驗，“因無法確定閉源模型的更新時間，為公平起見，此次評測沒有納入商用閉源模型”。根據(jù)測評結(jié)果，AI大模型在語文、英語兩個科目上的表現(xiàn)尤為亮眼，滿分150分的語文答卷，AI大模型的得分可以高達124分（圖七，參見《“大模型”出分了！首個AI高考全卷評測結(jié)果發(fā)布》，“澎湃新聞·澎湃號·政務(wù)”欄目，2024-06-19，作者為上海人工智能實驗室）。
在如今人工智能技術(shù)日新月異的時代背景之下，單純傳授知識的教學(xué)早已意義不大，遲早要被AI取代。比一個個知識點更重要的，自然是知識背后的思維、邏輯和方法，知識之外的情感、觀念和洞見，以及運用知識應(yīng)對具體需求的實操能力。在這些方面，AI無法成為獨立的教育者，但可以充當(dāng)教育者的優(yōu)質(zhì)教具和助教。也是在這個意義上，充分強調(diào)人之主體性、靈活調(diào)用AI功能性的“人機協(xié)同”教學(xué)法，很有可能在未來的人文教育中持續(xù)拓寬應(yīng)用，施展魅力。
