同濟大學法學教授：當今什么是好專業？選大學還是選專業？

在我國高考志愿填報過程中，大學與專業的權重會隨制度、區域經濟以及技術條件等因素的變化而調整。近年來，在不確定性持續增加的背景下，高考志愿填報呈現出明顯的“保專業”傾向。學科細分與專業化在一定程度上是工業社會的產物，在人工智能加速替代規則化腦力勞動的時代，以標準化訓練為核心的專業優勢正被逐漸削弱。相比于“押注”單一專業，更具長期價值的是語言能力、事實發現、價值判斷與情境感受等通識能力的培養。因此，在人工智能時代，“好專業”應被理解為有助于提升可遷移能力與可進行持續學習的通識化路徑。高等教育改革應朝向通識化與學科交叉的方向發展，這樣才能使受教育者更好地適應時代的發展。

來源 | 《新文科教育研究》2026年第1期

作者 | 楊帆，同濟大學法學院長聘教授、博士生導師

引言：選大學還是選專業

每年高考志愿填報之際，關于“大學重要還是專業重要”的討論便會如期而至。在政策導向、就業市場形勢、文化觀念等多重因素交織之下，不同群體對這一問題的判斷常常出現明顯分歧。值得關注的是，近年來人工智能技術的快速發展，深刻重塑社會分工的結構和知識的生產模式。在諸多領域，以往由高等教育培養出來的專業性崗位，正在被自動化、智能化系統逐漸替代。這一趨勢引發了進一步的思考：我國高等教育中高度分化的專業設置，是否仍能有效回應未來社會對人力資源的需求？在技術快速迭代的背景下，傳統意義上“專業對口”的選擇是否仍具決定性意義？

圍繞大學重要還是專業重要的分歧，長期存在于教育政策制定者、高校管理者學生、家長以及社會大眾之間。在實際選擇中，支持專業優先的觀點占據較大比重。近年來一些具有代表性的自媒體從業者也多秉持此觀點。該觀點強調專業直接決定未來的職業路徑，主張根據市場需求、就業率指標和政策導向選擇專業，如計算機、臨床醫學、法學等，往往被認為具備更高的投入產出比。同時，在公務員考試、研究生招生等制度性路徑中，一些特定專業（如法學、中文等）也具有天然的資格門檻，進一步強化了專業對人生發展的路徑依賴作用。這種觀點的背后，是一種以崗位對接為導向的高等教育認知，將大學教育的功能定位為就業預備的專業訓練過程，也是一種求穩的社會心態。

近年來，高考錄取分數線的變化為這一趨勢提供了直觀例證。一方面，部分具有高度專業化定位的院校錄取分數呈現顯著上升態勢。例如，某些以培養特定職業領域人才為目標的行業性高校，如海關學院、警察學院等，憑借相對穩定的就業渠道與明確的職業指向，吸引了大量考生報考，其錄取分數已接近甚至超過部分“雙一流”綜合性名校。另一方面，一些專業設置寬泛、學科門類齊全的綜合性大學，盡管擁有“雙一流”等重點高校的光環，但其錄取分數卻出現了顯著下降。尤其是在文科或部分理工科就業形勢相對嚴峻的背景下，這些學校的非優勢學科專業吸引力減弱，進而導致其整體分數線產生波動。

與之相對的是強調學校優先的立場。該觀點認為，大學平臺所提供的教育資源、學術氛圍、校友網絡以及綜合聲譽等，對學生長遠發展可能更具根本性的影響。一所頂尖大學賦予學生的，并非僅僅是某一具體技能的訓練，而是思維方式與社會資本的全面提升。在當今社會，這屬于少數派觀點。

本文所要討論的問題并不止步于以上傳統立場的權衡，而是試圖引入一個全新的分析維度，即以人工智能為代表的技術變革如何重塑知識生產的結構性格局。下文將從人工智能對高等教育基本邏輯的挑戰出發，分析傳統專業設置是否仍具備穩定的社會功能，并進一步探討語言、思維、跨學科素養等通識能力在新技術背景下的核心價值。通過這一研究思路，試圖對“什么是人工智能時代的‘好專業’”這一問題作出間接回應，為當前教育決策提供一個嶄新的觀察視角。

一、志愿填報參考因素的演化規律

在我國，高考志愿填報作為學生進入高等教育階段的關鍵決策行為，其背后涉及多種因素的權衡與選擇。在眾多變量中，大學和專業歷來是被高度關注的核心要素；此外，地域因素、家庭經濟狀況、社會輿論導向、就業市場環境等也在不同歷史時期發揮著重要作用。回顧改革開放以來的社會經濟變遷，可以發現，不同階段社會經濟結構、教育政策以及技術條件的變化，都會顯著影響考生及其家庭在志愿填報時的考量權重。

改革開放初期直至20世紀90年代中期，我國經濟社會仍存留著計劃經濟時代的部分特征。大學畢業生長期實行“包分配”制度，且多數畢業生會被分配回原籍或生源地所在地區工作。在此背景下，地域因素在志愿填報中的影響并不十分突出，考生及其家庭的主要考量集中于所學專業的性質與前景。這一時期，中國正處于工業化加速階段，產業結構的升級與分工的細化，使得對特定專業技能的社會需求明顯上升。理工科類專業，尤其是與基礎工業、能源、交通、機械制造等相關的領域，被廣泛視為國家建設的核心力量。許多家庭在志愿選擇中優先考慮能夠直接對接產業部門的工科專業，因為這不僅意味著較高的分配優先級，還與較為穩定的職業發展路徑相聯系。相較之下，文科類專業在當時的社會分工體系中被認為實用性不足，就業競爭力相對較弱。“學好數理化，走遍天下都不怕”是這一時期人們進行專業選擇時的普遍心態。

20世紀90年代中期以后，隨著市場經濟體制的確立和深化，高等教育畢業生的就業制度發生了轉變，“包分配”被自主擇業和市場競爭機制所取代。與此同時，沿海開放城市依托區位優勢和外向型經濟政策，在改革開放浪潮中率先實現快速發展，形成了顯著的區域優勢。尤其是2001年中國加入世界貿易組織（WTO）之后，對外貿易、外資企業和跨國公司在沿海地區集中布局，經濟貿易、國際商務、金融、外語等文科專業迅速走紅。此時，“地域”成為優秀考生在志愿選擇中的重要甚至首要考量因素——進入北京、上海、廣州等一線城市的高校，意味著更接近優質的就業市場、更頻繁的國際交流機會以及更高密度的產業資源。在這一階段，地域與大學知名度往往綁定在一起，成為志愿填報的“黃金組合”，京、滬等發達地區高校的錄取分數線大幅攀升。

進入21世紀，特別是近十年來，我國交通基礎設施建設取得跨越式發展。高速鐵路網絡的迅速鋪設與航空出行的廣泛普及，大幅降低了地理距離對人流、物流和信息流的限制。同時，互聯網和移動通信技術的飛速發展，使得跨地域的學習、工作與協作變得日益便捷。近年來，在部分行業中，遠程辦公、線上教育等模式開始普及，進一步削弱了地域在職業選擇與生活質量上的決定性影響。甚至地區之間的經濟發展不平衡也逐漸降低。在北、上、廣之后，成都、杭州、武漢等“新一線城市”也迅速崛起。

這一時期，志愿填報的主要權重逐漸回到大學的綜合實力與專業質量上。各種版本的高校排名和學科專業排名層出不窮，并通過網絡媒體廣泛傳播。這類排名在一定程度上影響了考生的認知與選擇，尤其是對于信息獲取渠道有限的中小城市及農村考生而言，更容易依賴這些公開排名來判斷院校與專業的優劣。與此同時，在社交媒體與短視頻平臺的推動下，高考志愿規劃師（“高報師”）或志愿填報咨詢機構迅速崛起，個別具有較高曝光度和影響力的從業者甚至能夠顯著影響部分地區的報考風向。這些信息中介一方面通過數據分析、就業趨勢解讀等方式，幫助考生和家長彌補信息不對稱；另一方面，其強烈的觀點輸出也可能在一定程度上造成選擇的同質化傾向。

根據筆者作為高教從業者的參與式觀察以及各方呈現的數據，當前高考志愿填報的整體性特征是：以專業選擇為主，兼顧高校因素；而地域等因素的影響在大學本科階段并不十分明顯。近幾年來，東北地區某著名工科大學的錄取分數線迅速升高，被稱為“最大贏家”，就是這一現象的最好證明。不少學生和家長認為：未來學生一定會讀研的，所以等到畢業后再考慮就業地點不遲。就筆者所在的法學專業來說，近年來全國各高校法學的錄取分數線都急劇升高。不少學生和家長也都向筆者表示，法學是“文科中唯一有專業門檻的專業”，或者“公務員招考最多的專業就是法學和中文”。這些觀點跟很多“高報師”的主張也不謀而合。

筆者在工作中也發現，一般來說，多數來自普通家庭、中小城市或農村地區的生源，傾向于專業優先的報考路徑。這是他們在信息不對稱情境下，追求穩定的理性選擇。而對極少數家庭條件相對優越、信息渠道比較多元的家庭來說，因為家庭可以為下一代“托底”，所以會鼓勵考生根據自己的興趣選擇專業，這類考生更可能優先考慮學校平臺，也會更多地考量地域因素。當然也有相當比例的考生在填報志愿時的心態處于這兩者之間，所以才會呈現出前文所描述的在“選大學還是選專業”之間的糾結狀態。綜合來看，在經濟社會等大環境相對不確定的情況下，求穩是絕大多數人進行行為選擇時最優先考慮的因素。

在這一歷史脈絡與現實心態的交匯處，本文需要進一步追問：當人們普遍以專業來應對不確定性時，專業能在多大程度上承擔這種穩定承諾？申言之，在人工智能時代，專業是否仍然重要？如果重要，重要到什么程度？

二、在人工智能時代專業重要嗎

（一）專業決定論：工業社會的邏輯

如前所述，在當代高考志愿填報的公共討論中，“專業決定畢業去向，甚至決定一生”的觀點占據著較為主流的位置。這一判斷往往以初次就業結果為核心依據，將專業視為連接教育體系與勞動力市場的關鍵紐帶。從表面上看，這種邏輯似乎不言自明：不同專業對應不同職業賽道，不同專業的含金量差異，最終會在就業率、薪資水平和社會地位上得到體現。然而，如果將這一觀念置于更長的歷史視野中考察，就會發現，它并非普遍適用的教育原理，而是高度分工的工業社會與特定高等教育制度背景下的產物。

19世紀，以普魯士為代表的德意志地區在推進工業化和國家現代化進程中，對大學制度進行了系統性重構。在洪堡主導的現代大學改革中，雖然“學術自由”“研究與教學統一”等理念被反復強調，但與之并行的，是高度專業化的學科建制與課程體系的確立。大學被寄予為國家培養專業官僚、工程師、醫生和法律從業者等專業人才的使命，高等教育與工業社會、民族國家之間形成了緊密的功能性關聯。在這一制度框架中，專業不僅是知識分類的結果，更是社會分工的直接反映：個體通過專業訓練，被嵌入工業社會的分工體系之中，成為履行特定職能的“合格零部件”。

這種以專業化為核心的大學模式，隨后在不同國家（主要是歐洲大陸和亞洲國家）的工業化進程中被吸收和改造，對20世紀的高等教育結構產生了深遠影響。在計劃經濟體制下，這一邏輯被進一步強化。專業不僅意味著能力訓練，也直接對應崗位分配與社會角色定位。正是在這種歷史經驗的積累中，專業的重要性逐漸被固化為一種常識，成為教育選擇中幾乎不容置疑的前提。即便在計劃經濟體制解體、市場機制逐步確立之后，專業在高等教育中的核心地位依然沒有迅速松動。這并非偶然，而是轉型社會中多重結構性慣性的結果。

一方面，勞動力市場在很長時間內仍然保持著對專業資質的高度依賴。無論是招聘門檻的設置，還是職業資格認證制度，都在客觀上強化了專業與崗位之間的對應關系。一些用人單位，尤其是公務部門，在招聘應屆畢業生的時候，基于慣性思維、“怕出錯”的心理以及“篩掉過多應聘者”的功能需要，總是把應聘者的專業背景卡得很死。另一方面，高等教育規模的快速擴張，使得學歷貶值與就業競爭加劇，選對專業被賦予了對沖風險的現實意義。在信息高度不對稱的情況下，家庭和考生傾向于依賴“看得見”的專業標簽來判斷未來的安全性，這也為專業決定論提供了社會心理基礎。

近年來，伴隨著就業壓力上升和社會不確定性增強，越來越多的考生與家長將志愿選擇簡化為“保專業”策略。自媒體與志愿填報咨詢行業的興起，在一定程度上強化了這種判斷邏輯。通過對就業數據、薪酬排名和公務員招考條件等內容的反復呈現，專業被塑造成一種可量化、可預測的穩定承諾。然而，需要警惕的是，這種穩定預期在很大程度上仍然建立在工業社會的經驗之上，即默認社會分工結構和職業需求具有相對穩定性。

（二）人工智能對專業化的沖擊

人工智能社會對工業社會的替代，可能會從根本上動搖上述前提。當然，這樣的結果不一定很快呈現，很有可能會像前幾次工業革命那樣，逐漸對人們的生活產生顛覆性影響。但與以往的技術變革不同，人工智能不只替代體力勞動或簡單工具性工作，也直接介入知識生產、信息處理和決策支持等傳統意義上的腦力勞動領域。這一特征，使人工智能對高等教育所培養的專業能力形成了更加直接的挑戰。

從技術邏輯上看，人工智能最擅長處理的是高度形式化、規則明確、重復性強的任務。這意味著，那些專業化程度越高、訓練路徑越標準化、工作內容越可程序化的領域，反而越容易受到技術替代的沖擊。長期以來被視為安全選擇的不少專業，恰恰具有這樣的特征。以法學為例，該專業近年來被頻繁稱為“文科第一專業”，不僅在高考志愿中熱度居高不下，也在公務員考試和公共部門招聘中占據明顯優勢。然而，從工作內容結構來看，大量法律實踐活動本身具有高度的形式理性特征：規范檢索、案例比對、文本審查、合同起草等，都依賴于穩定的規則體系和重復性操作。隨著自然語言處理和法律智能系統的發展，人工智能幻覺現象逐漸減少，這類工作正在被自動化替代。雖然司法裁判和法律判斷仍然涉及價值權衡與情境理解，但專業內部的分工正在發生變化，對單一法律知識訓練的依賴顯著下降。類似的趨勢也出現在會計、審計、翻譯、新聞編輯等領域。由此可見，在人工智能時代，“專業門檻”不再天然等同于安全，相反，過度依賴專業標簽來規劃未來，有可能放大長期風險。

工業社會語境下，專業被期待提供清晰、穩定的職業出口；而在人工智能時代，社會運行機制和職業結構正在向高度不確定性轉變，任何試圖通過一次性選擇來鎖定人生路徑的策略，都會變得日益脆弱。因此，過度強調專業的重要性，甚至不惜犧牲分數去保專業，其背后的穩定訴求完全可以理解，但這種選擇邏輯顯然難以應對技術變革所帶來的深層重構。人工智能時代與高度分工的工業社會已呈現本質差異：專業不再是終點，而只是起點；不確定性不再是異常狀態，而是常態環境。在這樣的情境中，真正具有長期價值的，不再是某一具體專業的名稱，而是個體在專業學習過程中所形成的理解能力、遷移能力與再學習能力。

三、語言等通識能力為什么重要

如果說前文已通過對專業邏輯的歷史回溯與現實反思，初步動搖了專業決定論的穩固地位，那么隨之而來的問題便是：在專業不再具有決定性意義的前提下，高等教育究竟應當著力培養何種能力？換言之，當人工智能不斷進入信息處理和知識生產的核心領域，人之為人的不可替代性究竟體現于何處？

（一）語言能力：人機協同時代的核心能力

在當下公共輿論中，一種頗具代表性的看法認為，既然人工智能已經能夠進行高質量的機器翻譯和文本生成，那么學習語言的必要性就勢必下降。近年來，外語類專業在高招志愿填報過程中越來越冷門，就是最好的例證。筆者認為，這一判斷看似合乎直覺，也有一定的合理性，但實則誤解了語言能力在人工智能時代所處的地位。

從哲學史視角審視，大語言模型的成功恰恰是對20世紀哲學“語言轉向”之后的一系列理論判斷的有力論證。無論是洪堡將語言視為“民族精神的外化”，海德格爾提出“語言是存在的家”，還是維特根斯坦關于“語言界限即世界界限”的命題，以及“薩皮爾-沃爾夫假說”所揭示的語言與思維結構之間的決定性關聯，這些看似抽象的哲學觀點，都在當代人工智能技術中獲得了出人意料的現實呈現。大語言模型展示了語言與現實世界之間的密切聯系，語言甚至被證明是主觀與客觀世界之間的橋梁，更是思維的載體。

從功能層面觀察，大語言模型通過對語言結構、語境關聯和概率關系的極致模擬，展現出接近人類理解模式的效果。這一事實恰恰說明了語言本身就是人類認識世界、組織經驗和進行思維活動的核心媒介。語言能力并非僅僅是附著在思維之外的表達工具，它也是思維本身的組成部分。甚至可以說，一個人能夠說出什么樣的話，在很大程度上取決于其如何理解世界、如何區分事實與觀點、如何進行因果和價值判斷。因此，如果將人腦形象地理解為一種“生物智能系統”，那么人的語言能力與其思維復雜度、抽象能力和理解深度之間，存在著高度相關性。

更為重要的是，在人工智能時代，語言不再只是人與人之間的交流媒介，更成為人與機器進行有效協作的關鍵接口。無論是通過提示詞與模型交互，還是在復雜系統中進行需求描述、目標設定和結果校正，語言能力都直接決定了個體能否準確表達意圖、理解反饋并進行反思性修正。因此，語言能力決定了個體能否有效嵌入到一個人機協同的知識網絡之中，以及能否在智能系統的支持下擴展自身能力邊界。從這一視角看，在我國中學階段長期被視為基礎學科的語文、數學和外語，本質上都可以理解為不同形式的語言訓練，即自然語言、形式語言與符號語言。甚至計算機科學中的編程學習，本身也是一種高度結構化的語言實踐。這一事實進一步說明，語言能力不只是文科學生的專屬技能，而是所有人在人工智能時代都必須具備的基礎能力。

當然，強調語言能力在人工智能社會中的重要性，并不是說多數人都應當在報志愿時選擇外語專業或語言類專業，而是意味著語言能力的訓練應當作為重要的通識模塊，成為高等教育培養體系中的重要環節。這里所說的語言能力，并不僅限于狹義的外語或母語表達能力，而是包括邏輯組織、概念界定、批判性分析和抽象表達等一系列能力。在人工智能日益嵌入人們日常生活的時代，高等學校應該越來越重視對學生語言能力的培養，“外語+X”等新型交叉專業設置非常值得鼓勵。

（二）超越語言的通識能力：人工智能難以替代的能力維度

如果說語言能力構成了人機協同的基礎接口，那么語言之外的一系列通識能力，則構成了人工智能暫時難以觸及也難以替代的能力維度。這些能力主要體現在三個方面：事實發現的能力、價值判斷的能力，以及更為綜合的情感和情境感受力。

首先是事實發現的能力。在具備更強空間和時間感知能力的“具身智能”出現之前，現有的人工智能（尤其是大語言模型）雖然在處理既有數據、識別模式和進行推斷方面表現出強大的優勢，但其前提始終是對已有信息的讀取和利用，而無法主動進行新的事實發現。大語言模型的有效推理和決斷，往往有賴于人們將準確的事實以恰當的語言向其進行輸入。然而，在現實社會中，許多關鍵事實并不是以結構化數據的形式存在，也沒有辦法被人工智能直接讀取，而是隱藏在復雜的社會關系、制度運行和人際互動之中。對事實的發現，往往需要研究者進入具體情境，通過觀察、訪談、追問和比較，逐步構建對現實的理解。這種能力超越了簡單的信息檢索，是一種高度依賴判斷力、經驗和情境敏感性的實踐活動。理想狀態下，新聞學、社會學、人類學等學科長期以來正是通過系統地訓練這種能力來理解社會運行的復雜性，這些學科的重要性也在于此。

其次是價值判斷的能力。人工智能可以在既定價值函數和規則框架內進行優化，但“從AI目前的發展來看，沒有理由認為AI自身就具有理解力以及認識和回應道德理由的能力”。在現實決策中，尤其是涉及公共事務、倫理沖突和社會治理的問題時，往往不存在唯一最優解，而是需要在不同價值之間進行權衡。這種判斷無法通過簡單的計算來完成，而必須建立在對社會規范、歷史經驗和道德直覺的理解之上。適當設置政治哲學、倫理學等通識課程，可以通過對經典問題和思想傳統的討論，幫助學生理解價值沖突的復雜性，并形成自我反思的能力。

最后是情感和情境的感受力。這種能力最為綜合，在理論上也最難以被替代。盡管人工智能在情感識別和情緒模擬方面取得了一定進展，但其“理解”仍然停留在表層模式匹配的層面。人在具體情境中對他人情緒、社會氛圍和隱含意義的把握，往往依賴長期的社會經驗和情感共鳴。“正是人類特有的道德能力造就了地球上絕無僅有的人類智能”。這種能力在教育、醫療、司法、公共服務等領域尤為重要，也是許多“人類職業”能夠持續存在的重要基礎。

基于以上原因，本文認為，在人工智能時代，部分傳統上被視為“通識性”或“非實用性”的課程，如新聞學、社會學、歷史學、政治哲學、倫理學等，非但沒有過時，反而應當成為高等教育體系的重要組成部分。當然，這并不意味著簡單重復過去文科專業課的“機械化”教學模式。如果這些課程仍然停留在機械記憶、概念背誦和標準化考試的層面，那么人工智能會比人類更為擅長，其教育價值將被大大削弱。所以，高校通識課程的教學方式與考核機制也需要發生轉變。通過案例分析、情境模擬、討論式教學及跨學科合作等手段，引導學生在真實或準真實的問題情境中運用知識、作出判斷，才可能培養上述能力。這無疑對高等教育從業者提出了更高要求，同時也對大學的教學組織方式提出了新的挑戰。

綜上所述，語言能力及其與之相關聯的各種通識能力，構成了人工智能時代高等教育中最具基礎性和前瞻性的能力體系。這些能力旨在培養個體的核心素養，使人能夠與智能系統協同工作，并在不確定環境中持續學習和作出判斷。甚至可以說，語言等通識能力教育的目標，不在于培養與機器競爭的人，而在于培養能夠駕馭、理解并反思機器的人。正是在這一能力維度上，人之為人的獨特性，才可能在人工智能時代得到真正的保存與發展。

總結與討論：從專業化到通識化的能力培養

本文的問題意識源于在高考志愿填報季反復出現卻始終難以形成共識的現實問題：大學與專業究竟哪個更為重要，考生又應當如何理解和選擇所謂的“好專業”？通過對改革開放以來志愿填報參考因素演化的回顧，以及對專業邏輯在人工智能時代所面臨挑戰的分析，本文試圖說明，圍繞大學、專業與能力培養之間關系的判斷，并非一成不變，而是深受社會結構、技術條件與教育制度變遷的影響。

從歷史經驗看，在不同的發展階段，人們在志愿填報中側重的因素存在差異。計劃經濟與工業化加速時期，專業往往被視為通往崗位和職業身份的確定通道；市場化改革推進和區域差異顯現階段，地域和城市平臺的重要性顯著上升；而在交通與信息條件改善之后，大學整體水平和平臺資源再次進入考生視野。近年來，隨著就業壓力增大和社會不確定性增加，專業的重要性被進一步凸顯，甚至成為志愿選擇中的首要乃至唯一標準。考慮到家庭和個體對穩定性的普遍追求，這一趨勢具有現實合理性，但未必具有長遠合理性。

本文認為，現階段高考志愿填報過程中對專業的過度重視，本質上仍然是大工業社會高度分工邏輯在當代情境中的延續。在這一邏輯框架下，專業被期待提供明確、穩定且具可預測的職業出口。然而，人工智能技術的發展正系統性地改變這一前提條件。大量依賴重復訓練、形式理性和標準化流程的工作，正逐步被智能系統替代或重構，傳統意義上以“對口就業”為核心價值的專業優勢也因此不斷被削弱。與其說人工智能降低了某些具體專業的地位，不如說它動搖了“專業即穩定承諾”的制度想象。

在這一背景下，真正具有長期價值的，不再是某一具體專業的名稱或短期就業表現，而是個體在教育過程中所形成的不可替代能力，尤其是人機協作能力、語言與理解能力、價值判斷能力以及在復雜情境中發現問題和作出決策的能力。正如前文所論證的，這些能力的培養，往往依賴于更具開放性和綜合性的通識教育體系。經濟合作與發展組織（OECD）在2025年5月發布的報告《在強大的人工智能時代，教師應該教什么，學生應該學什么？》中指出，在人工智能時代的教育系統中，“并非學生都需要學習所有的內容，也不必總是學習相同的內容”，教學的重點應該“放在跨學科靈活運用思想上”，讓學生學會“從系統而非學科的角度思考”。這些都顯示了通識化教育在今天和未來的重要性。近年來教育部提出的“四新”（新工科、新醫科、新農科、新文科）建設給予高等教育本科階段的交叉學科建設、通識教育更大的想象空間。在未來的教育中，知識進路和探索方式均應當從根本上加以重新考慮，文科、理科、工科等傳統專業的劃分將不斷模糊乃至消失。高等教育核心理念需要由追求“就業導向”逐漸向“能力培養導向”進行過渡，“推動高校人才培養模式從‘知識傳授為主’轉向‘能力素質并重’的深刻變革”。這一轉變過程可能會比較艱難，因為它涉及高校管理體制中很多既有的觀念和制度慣性，但卻是一個不得不經歷的過程。

由此也可以迂回地回應本文最初提出的問題：什么才是人工智能時代的“好專業”？本文認為，“好專業”不應被理解為最容易就業或者最不容易失業的專業，而應被理解為那些有助于個體在不確定環境中持續發展的學習路徑。在高等教育體系尚未完成從“就業導向”向“能力導向”的整體轉型之前，考生在現實選擇中或許更應關注兩點：其一，盡可能選擇學習內容具有基礎性、可遷移性和適用廣泛性的專業，如文、史、哲、數、理、化等基礎學科。這些專業雖然在“初次就業”市場上顯得沒那么熱門，但是卻可以為學生后續的發展打下一定基礎，在考研的方向選擇方面也相對寬泛。其二，優先選擇通識教育資源較為豐富、鼓勵跨學科交叉、學術氛圍相對開放的綜合性大學。通過這樣的選擇，個體或許更有可能適應人工智能社會對人的全面發展和長期成長所提出的新要求。

從這一意義上看，人工智能時代高等教育所面臨的核心任務正在發生結構性轉變。隨著以高度分工和專業對口為特征的人才培養模式逐漸顯露其局限性，高等教育亟須在通識教育導向與學科交叉機制的系統建構之上加大投入。在這一框架下，語言表達與概念澄清、邏輯推理與批判性分析、事實發現與證據意識、價值判斷與倫理反思等基礎能力，應在人才培養體系中占據更為重要的位置，使學生具備在高度不確定的社會與技術環境中持續學習、重組知識和調整行動策略的能力。同時，學科交叉也需從課程層面的簡單疊加，轉向以真實問題為中心的教學組織模式，在人文社會科學與理工技術之間形成穩定且可交互的知識結構，幫助學生理解技術運行、制度安排與社會生活之間的復雜關聯。

相應地，高校的課程設置、教學組織與評價體系亦需同步調整。尤其在文科類專業中，應逐步弱化以機械記憶和標準化答案為核心的考核邏輯，強化在具體情境中進行論證、調查與判斷的能力評價體系，并為教師開展跨學科教學與討論式學習提供制度支持。在指標導向上，也應更強調教師的寬廣視野和交叉研究水平，而不僅僅是在特定領域內的專精程度。換句話說，高校需要引進和培養更多“狐貍式”的博雅學者，而不僅僅是“刺猬式”的專家，對學者們學術生產的評價標準也應有所調整。唯有如此，通識化與學科交叉才能從理念層面的倡議轉化為可持續的人才培養機制，使大學在人工智能時代真正承擔起其根本使命——培養能夠與智能系統協同工作，同時保持價值自覺與公共責任的現代公民與專業人士。這一轉向，既關乎考生在志愿填報中如何理解“好專業”的標準，也關乎高等教育制度如何面向未來重塑自身的定位。

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責任編輯 | 郭晴晴

審核人員 | 張文碩

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