觀點丨王非、林琳：AI時代，大學更要學會做減法

王非

中國人民大學國家發(fā)展與戰(zhàn)略研究院研究員

勞動人事學院副教授

林琳

中國人民大學國家發(fā)展與戰(zhàn)略研究院研究員

勞動人事學院講師

1827年9月11日，耶魯大學的前身——耶魯學院的校董會，要求成立委員會，研究一下是否應該把希臘語、拉丁語等古典“死語言”從常規(guī)課程中拿掉。彼時，第一次工業(yè)革命的浪潮正在重塑美國。運河在延伸，工廠在興起，棉花貿(mào)易連接世界市場，商業(yè)、法律、工程和現(xiàn)代職業(yè)迅速擴張。身處快速變革的時代，人們自然會問：年輕人為什么還要把時間浪費在希臘語和拉丁語上？

兩百年后，大學再一次站在迷茫的十字路口：AI時代到底需要什么樣的人才？大學在其中應該扮演何種角色？

要回答大學應該做什么，首先要回答一個更基本的問題：在AI可以迅速生成答案、整理材料、模擬表達的時代，哪些能力仍然難以被技術(shù)替代，甚至會因為AI的出現(xiàn)而變得更加重要？

首先，要有扎實而有結(jié)構(gòu)的知識基礎(chǔ)，也要有把知識帶回現(xiàn)實的能力。

AI可以把一個陌生領(lǐng)域講得頭頭是道。但它講得對，列得全，不等于你真的懂。AI給你一張完美的建筑圖紙，但怎么打樁，如何架梁，還得依靠懂行的人。知識還須落到現(xiàn)實感知里。數(shù)據(jù)庫裝不下整個世界。AI可以整理已有材料，卻不能替人真正走進現(xiàn)實。哪怕AI早生幾百年，也無法替代牛頓抬頭追問“為什么”的那一刻。

第二，立足現(xiàn)實，還要學會提問。

AI時代，答案變得廉價，問題反而昂貴。AI擅長回答被交代清楚的問題，但人要先知道什么值得問，該怎么問，應該問到哪一層。真正重要的能力，不是更快地得到標準答案，而是在看似已經(jīng)有答案的地方，仍然能發(fā)現(xiàn)被遮蔽的問題。

這種提問能力，和技術(shù)意義上的“提示詞工程”有關(guān)，卻不等同于提示詞工程。提示詞工程更多訓練的是如何把已有意圖翻譯成機器能夠理解的指令；更根本的能力是如何形成自己的判斷，如何識別一個問題是否重要，如何把模糊的不滿、疑惑和經(jīng)驗，轉(zhuǎn)化為可以討論、可以檢驗、可以推進的真正問題。

第三，有了問題，更要有思辨。

AI最迷人但危險的地方，是它很少顯得遲疑。它能把爭議寫成常識，把相關(guān)當做因果，把不確定性包裝成篤定的語氣。尤其在海量信息不斷涌來、算法和模型又不斷根據(jù)既有語料與用戶偏好進行訓練和適配的環(huán)境中，人很容易進入一種更精致的信息繭房：看到的不是世界本身，而是一個被整理得很順滑、也很符合自己預期的世界。

而人類最需要的，正是在滿屏流暢的文字面前追問一句：概念對不對，事實準不準，邏輯通不通，證據(jù)夠不夠，結(jié)論夸不夸張？

第四，思辨之后，還要能創(chuàng)造實踐。

AI能生成，但生成不等于創(chuàng)造。真正的創(chuàng)造，是在知識、現(xiàn)實、思辨和靈感對撞時形成新的理解、新的表達、新的方案，并把它推向行動。一個人如果只會讓AI生成方案，卻不能判斷方案是否回應了真實問題，就仍然沒有完成從答案消費者到問題解決者的轉(zhuǎn)變。

第五，創(chuàng)造實踐還需要協(xié)同共事。

AI時代的創(chuàng)造，不是一個人獨自面對屏幕生成答案，而是在真實場景中把想法變成行動。人和機器要協(xié)同，會提問，會分工，會校驗，知道哪些任務可以交給AI，哪些判斷必須由人承擔；人與人更要協(xié)同，會組織，會溝通，會傾聽，會談判。許多現(xiàn)實問題并不缺少文本答案，而是缺少把答案轉(zhuǎn)化為行動的組織能力，缺少相互理解和共同行動。

最終，要回到主體人格：有價值取向，有自我驅(qū)動，有心理韌性，有規(guī)則意識，有責任觀念。

AI不能替人回答“我想成為什么樣的人”。如果一個學生只是在AI的幫助下更高效地完成任務，卻越來越少追問自己為什么做、為誰做、做到什么程度才算負責任，那么教育就仍然沒有抵達最深處。

如果說這些能力構(gòu)成了AI時代真正稀缺的核心能力，那么問題就回到了大學自身：面對AI浪潮，大學究竟應該把有限的時間、資源和注意力放在哪里？

許多大學最先選擇的思路，是做加法。

AI來了，通識課要加，智能工具訓練要加，“AI+”項目要加。新專業(yè)要申報，跨專業(yè)要建設。大學很積極，也很忙。

這種加法當然有必要。讓學生理解AI的基本原理、專業(yè)應用和社會影響，是大學必須補上的一課。但是，加法一旦突破邊界，教育改革就容易變成一場內(nèi)卷。

AI技術(shù)日新月異，今天寫進培養(yǎng)方案的前沿，等學生畢業(yè)時，可能已成明日黃花。大學人才培養(yǎng)的周期性，讓追逐熱點容易淪為刻舟求劍。如果大學只是在工具層面不斷加碼，學生可能學會了更漂亮地使用工具，卻沒有更清醒地理解問題。

相比于做加法，大學更應該學會做減法。

所謂減法，不是拒絕AI，也不是退回舊課堂，而是把攤出去的資源收回來一些，把短周期、崗位化的訓練模式交給市場。大學不必把自己打造成反應遲緩的培訓機構(gòu)，而應回到最該做、也最能做好的事情上。

大學真正的比較優(yōu)勢，在慢，而不在快。AI使我們獲得答案的努力變得輕盈，這是技術(shù)進步的饋贈；但輕盈也可能讓人變得懶惰。當搜索、歸納、改寫、生成都變得唾手可得，真正稀缺的反而是愿意停下來思考的耐心，是不滿足于第一個答案的警覺，是在復雜問題面前繼續(xù)追問的勇氣。

大學教育應當幫助學生重新發(fā)現(xiàn)思考本身的美。讓學生有扎實的知識根基，有洞察現(xiàn)實的眼睛，有發(fā)現(xiàn)問題的嗅覺，有慎思明辨的頭腦，有創(chuàng)造實踐的膽識，有協(xié)同共事的本領(lǐng)，更要有安身立命的人格。它們不容易包裝成耀眼的新名詞，卻決定學生能不能在變革巨浪中站穩(wěn)腳跟。

大學要做的，不只是套一層AI外衣，而是讓大部分專業(yè)和課程的培養(yǎng)模式，真正轉(zhuǎn)向AI時代所需要的知識基礎(chǔ)和核心能力。一門課如果只是傳遞知識點，很容易被AI替代。但如果課程能夠把知識放進問題里，把問題放進現(xiàn)實里，把現(xiàn)實帶回思辨、協(xié)作和實踐中，讓學生面對復雜世界時保持穩(wěn)定的內(nèi)心秩序，它就不會因為AI的出現(xiàn)而失去意義，反而會顯現(xiàn)獨一無二的價值。

1828年9月9日，耶魯學院的教師們提交了一份報告，回應一年前校董會提出的那個問題：希臘語、拉丁語等古典“死語言”，到底還要不要留在大學常規(guī)課程之中。報告承認，時代在變，課程也應調(diào)整。但它反對把大學教育改造成某種即時的職業(yè)訓練。報告認為，大學教育要做兩件事：訓練心智，儲備知識；要奠定不同職業(yè)共同需要的基礎(chǔ)；要通過長期、嚴格、均衡的學習，讓學生獲得注意、分析、論證、判斷、表達和品格上的訓練。

兩百年過去，希臘語、拉丁語早已不再支配耶魯大學生的課程表。但那份報告提出的問題仍然沒有過時：大學之所以是大學，究竟靠的是什么？也許正是靠那些不那么新、不那么快、也不那么容易展示的東西。它不是追逐每一個風口，不是把最新工具塞進課程表，不是為眼前職業(yè)需求提供即時訓練。大學之為大學，在于它要為年輕人保存并重建穿越周期的知識基礎(chǔ)與核心能力。

減法并不是退縮。把資源從無邊界的加法中收回來，放回知識、現(xiàn)實、問題、思辨、實踐、協(xié)同和人格培養(yǎng)之中，恰恰是AI時代大學最重要的加法。一所大學的成功，靠的從來不是它追上了哪一次潮流，而是它在潮流變換中仍然知道，自己為什么存在。

文章來源：長安街知事

微信編輯：張菁菁

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