旧金山巨人队开除了他们的经理。这是 ChatGPT 的错吗？以及为什么对教师来说这可能很重要。
“这并不令人愉快。这并不好玩。我们必须在这里进行一些重大改变，以创建那种胜利的文化。”洛根·韦伯，投手，旧金山巨人。
不久之后，洛根·韦伯（Logan Webb）的评论后，巨人队解雇了他们的经理，盖布·卡普勒（Gabe Kapler）。卡普勒并没有做错任何事情，球队也不是糟糕的，过去两个赛季几乎都进入了季后赛。不仅如此，卡普勒距离带领球队创下创纪录的107胜仅有三个赛季。那么为什么韦伯觉得球队需要做出重大改变呢？我归咎于ChatGPT，并且我认为教师们可能可以从这次经历中学到一些东西。因此，对于这个长篇的棒球比喻，我向大家道歉，接下来开始讲述。
过去的两个赛季，巨人队的阵容看起来就像你每天都开始打开ChatGPT并写下以下提示时所期望的一样："你是旧金山巨人队的经理，什么阵容能给我们今天赢球的最大机会呢？" 需要注意的是，当我说ChatGPT时，我指的是ChatGPT以及我们这些非专家倾向于称之为人工智能的所有类似产品。出于简单起见，我将开始使用"机器人"这个词，看看会怎么样。
虽然使用机器人似乎是一个合理的做法，但这导致了球员日常混合搭配，结果明显既不有趣也不令人愉快。事实上，你可以将它们描述为机器人般的，不是糟糕，但也不是伟大。巨人队已经成为了棒球版的散文，就像你让机器人为你写的那种。它并不太糟糕，可能是一篇B+的文章，它完成了工作，但写它并不有趣，阅读它也不怎么有趣。整个事情感觉有点没有灵魂。韦伯的呼吁似乎更多地基于球队的氛围，而不是他们的战绩。某些东西与球员之间没有产生共鸣。它也没有得到球迷的支持。不仅巨人队在排名上处于中游，他们在奥拉克尔球场的入场人数也创下了有史以来的最低纪录，而他们肯定有过更糟糕的球队。
对比卡普勒作为经理和他取代的布鲁斯·波奇的时间。从2010年到2014年，旧金山巨人队在波奇担任经理期间赢得了三次世界冠军。波奇几乎30年前开始执教，并被认为是更传统的经理人。他相信自己的直觉，与球员建立关系，通过密切关注他们并知道如何使他们发挥最佳水平来实现这个目标。他成功的一部分源于他愿意跟着热手走，即使这似乎不合逻辑。他在2014年世界大赛中最引人注目的就是让麦迪逊·邦加纳连续投了21局（供参考，其他接近的巨人球员只投了7局）。邦加纳赢得了世界大赛最有价值球员，并展现出了可能是有史以来最伟大的世界大赛投球表现。邦加纳能有这个机会的其中一个原因是他在第五场比赛中投了一个不失分的比赛后告诉波奇，如果他想赢得整个比赛，就必须再次派他上场。波奇不仅让邦加纳在短暂的休息之后再次登场，而且还让他担任救援投手，而不是他通常的先发角色。
没有数据表明这将奏效，但博奇倾听了他的球员，相信自己的直觉，其余的就是MLB历史。这并不是说博奇忽视了分析数据，在他家里仍然有一部固定电话和答录机。实际上也许是这样，但这不是重点。博奇仍然关注分析数据，并从中受益，但他能够以一种方式使用这些数据，保持人际关系的连结。博奇的球员们并不觉得自己只是机器中的螺丝钉，就像2023年的巨人队可能会感受到的那样。
那么，所有这一切对老师意味着什么不同呢？有了机器人的帮助，几乎任何年级的学生都可以完成一个普通水平的写作任务。任何学生都能够写一篇相当于81-81分的文章。有了人工智能助手，问题不在于这篇文章是否完成了任务，而更多地在于它是否代表了学生的声音以及学生对自己的作品有何感受。当我教英语时，学生交的文章在很大程度上反映了他们的学习成果和发言，但现在情况不一定如此。
在这种情况下，教师的工作可能更多地关乎了解学生并帮助他们发展自己的声音和创造力，而不是评估作品的质量。完成一项任务后，学生是否对自己的写作感到满意，甚至可能觉得这个过程是愉快的呢？好吧，愉快可能有些夸张，但希望他们对自己所写的内容感到满意。
或者学生会像洛根·韦伯在2023棒球赛季之后的感受如何呢？那是可以的，但并不令人愉悦且不好玩。重要的是与任务相关的感受。人们对工作和付出的感受会产生影响。在我们急于学会如何利用人工智能提高效能的同时，也需要停下来思考它可能给我们带来的感受。
我认识的人中没有人曾经使用机器人写过任何东西，并说这个过程带来了快乐或者感觉到通过使用机器人而个人进步了。如果你在机器人写字时露出笑容，要么是因为你第一次使用它并对其写作水平感到惊讶，要么是因为你感到松了一口气，毕竟你不需要费力去写作。这些感觉很好，但并不是快乐和成就。
这个原因是如此重要的原因是我们对某件事情的感受驱动着我们的动力，这是在某件事情上取得进步的一个重要因素。这些情感成为我们成为最优秀的自己的基础。如果没有喜悦或成就感，我们将无法发挥我们的全部潜力。
我不确切知道以同样的方式领导课堂意味着什么，但我确实知道，在他担任德州游骑兵队经理的第一年，他让球队进入了联盟冠军系列赛，这是12年来的首次。
