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当人工智能能替你写论文、做研究、读文献,大学还有存在的必要吗?当知识变得触手可得,人类为何还要寒窗苦读?昨晚(8日),在复旦大学新闻学院一场名为“AI与大学之未来”的跨界对话中,来自计算机科学、医学、新闻传播等领域的学者与业界专家,围绕这些触及教育根本的议题,展开了长达三小时的激辩。讨论形成一个清晰共识:人机共生的时代,大学不会消失,但必须深刻变革;教育的核心,需从知识传授转向更具“人味”的深度与温度。
一问:大学教育的突破口在哪?
2026年毕业生将是全球第一代“AI原生代”,他们的大学生涯与ChatGPT等AI工具的兴起同步。论坛的发起者、复旦大学新闻学院教授、博士生导师张力奋援引数据指出,中国生成式AI用户已达5.11亿,专利数是美国的6倍。“相比之下,中国大学对AI的战略思考和制度应对,已明显落后于牛津、剑桥、斯坦福等欧美高校。”
“大学的存在价值依然不可替代,但是,形态必须革新。”复旦大学特聘教授王晓阳强调,AI进入校园已经不是未来时而是进行时,固守传统教学模式无异于掩耳盗铃。在他看来,教育范式必须从单纯的知识囤积转向深度的认知构建。“未来教育要培养的是设计架构的建筑师,而非只负责砌砖的工程师。大学必须引导学生构建比AI更宏伟的世界模型。”
财经与Al研究者、前《经济学人》中文网主编吴晨认为,大学未来真正的改变或需一万天(25年),教育的颠覆者可能来自教育体系之外。“直觉、想象力、情绪和常识是AI目前无法企及的人类特质,大学要鼓励学生去做低效但有创造力、可能失败的事,而非仅仅追求AI擅长的高效。”
二问:人类和AI,谁更“全能”?
香港大学AI教授、前亚马逊中国实验室主任张峥直言,人类和AI其实“各有所长”,人类人才专业深入但领域窄,ChatGPT为代表的AI“人才”则更广谱全面但思考较浅。“现实中很多人既缺乏深度思考,也缺少好奇心,这使得人与AI的界限模糊。尤其是新一代大模型在浅层推理上的突破,让人类的传统优势面临挑战。”
张峥犀利地指出,现行从K12到高等教育的工业化流水线模式,存在两大核心问题。其一,部分人未接受完整的大学训练,缺乏系统知识体系与批判性思维,容易陷入短视频等带来的信息陷阱。其二,专业教育易让人形成认知偏见,不同领域专家“鸡同鸭讲”,难以实现跨领域有效沟通。
“AI与教育融合,关键在于明确AI不是目的而是手段。”张峥对此提出三大层层递进的核心目标:首先,使用AI必须带来实质性的效能提升,“KPI一定要提高,学得更快、更好、更深,否则就没有意义”;其次,应借助AI作为“广谱导师”的独特优势,引导人类突破专业教育造成的“窄谱”局限,走向更宽广的知识领域;最终,教育必须培养一种超越工具依赖的元能力,当拥有AI时,人能如虎添翼,而在“断网、断电、没有GPU”的极端情况下,人的基础能力反而比前人更强。
三问:工作会被AI“抢”走吗?
论坛上,大学生对未来的困惑也被真实呈现:我们的工作会被AI抢走吗?一位法律与AI双学位学生分享,其律所合伙人曾将一篇AI撰写的法律文书发到群里,并点评“比大部分同事写得好”。
“重复性、程式化的初级岗位最易被AI替代,当前确实处于冲击之中。”张峥预言,旧的岗位消失,新的岗位会产生,但是,教育必须改革,要培养学生与AI协作的核心能力,“问好问题,纠正AI的错误答案、从AI的答案中获得灵感”。
如今,在AI应用的最前线,效率变革与人类价值的博弈每天都在发生。AI技术可将肺结节诊断效率提升近十倍,但“人类还不可能把健康和生命交给一个机器”,最终诊断仍然必须由人类医生审核。生命科学家、维亚生物计算化学及AI平台执行总监钱玥也指出,大分子药物研发领域,AI可直接生成候选序列,筛选量级降低10的7至8次方,研发成功率达85%以上,效率提升400%,可是AI无法替代科学家提出原始创新想法的能力。
栏目编辑:王蕾
本文作者:新民晚报 马丹
图片来源:论坛提供
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