是什么让北大复旦校长都如此紧张

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正值开学季，北大、复旦、南科大等高校校长在开学典礼讲话中不约而同提到同一个关键词——人工智能。面对被称为“AI原生一代”的新生，校长们的第一课，就是呼吁大家避免过度依赖AI，警惕“认知卸载”“虚假掌握”“思维外包”。

如今，“遇事不决问AI”已成常态。一项对全国400余所高校1953名本科生的调研显示，受访者中使用AI的比例达到99.18%。答题找角度问AI、汇报搜材料找AI、论文搭框架求AI……从问题创设、逻辑论证、知识检索甚至思维推演，可以说，AI已经深度介入大学知识学习的全链条。

AI当然并非洪水猛兽，但种种疑虑也决不是杞人忧天。必须承认，如果纯以“知识容器”论，人类远远不是AI的对手。其庞大的数据库以及信息搜索、记忆、加工、集成，基于数据的计算、推理等等能力持续迭代，早就超过人类水平。此外，AI也打破了高等教育的边界，大学课堂一整个学期传授的知识，如今AI分分钟就可以奉上，甚至按照一定的生成逻辑，给出一些判断。

那么，当人工智能越来越聪明，人类还有必要学习吗，教育的空间在哪儿？如果人类真的“躺平”，交出思考能力，唯一的结果恐怕是，“机器越来越像人，人越来越像机器”。

人与机器的技能差异究竟在哪儿？从诸多实践看，AI可以给出答案，但未必能提出真正有价值的问题；AI可以罗列信息，但难以独立完成价值取舍；AI可以生成方案，但无法替人承担选择的责任。简而言之，人类的核心优势，不在于比机器记得更多、算得更快，而在于能追问“为什么”、判断“应不应该”、想象“还能怎样”，并在真实世界中付诸实践、接受检验、不断修正。

说到底，人工智能的真正冲击，从来不是AI能完成多少任务，而是它开始推动人类思考：什么值得被研究、什么能够成为知识。未来的关键，不是人与机器对抗的胜负，而是去探讨如何在两者之间建立新的连接。

这也倒逼大学重新审视当下的教育模式，过去那种“知识传授—作业评价—考试检验”的逻辑，恐怕行不通了。实现教育模式的升级，应当引导学生从知识的被动接受者转变为问题的提出者、意义的建构者和价值的守护者，教师从知识的单向传递者转变为思维的引导者、对话的组织者和创造的支持者等等。让技术服务于人的成长，而非替代人的成长，是主线也是底线。

“大学之道，在明明德，在亲民，在止于至善。”AI时代，重温这句经典将有更多启发。

图源：视觉中国

撰文：田闻之

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