人工智能发展将重新定义高等教育

张端鸿 同济大学教育政策研究中心主任

丁文佳 同济大学高等教育研究所科研助理

连日来，大语言模型ChatGPT的母公司OpenAI推出的能根据文字指令即时生成短视频的大模型——Sora成为各界热议的焦点话题。有业内专家指出，Sora的诞生意味着通用人工智能（AI）的实现可能从十年缩短至一两年。

人工智能的快速发展也会对高等教育系统进行重塑，以专业知识和专业技能为核心基础的高等教育培养体系会遭遇重大挑战，以想象、推理、思辨、判断为核心的思维能力培养将变得前所未有的重要。

传统高等教育强调专业知识和专业技能。一个大学专业的培养方案由一组专业课程构成，既包含专业知识的传授，也包括专业技能的培养。在专业人才最为紧缺的年代，通过狭窄的专业设置以及快速的知识和技能训练，能为各行各业快速提供大量专业人才。

然而，新世纪以来，这种与工业时代紧密契合的培养模式遭遇了重大挑战，高校愈加重视通识教育，希望通过加强通用思维与能力的培养，帮助年轻人更好地适应未来发展。

大学生从中小学时代“卷分数”走向大学时代“卷绩点”。从本质上说，两者并无区别。即便是在不少国内顶尖名校，大学生仍将大量时间投入在知识记忆和课程作业上。相当多的课业负担其实是在“堆工作量”。这种重复性的课业训练模式无助于思维能力和创新能力的提升，还打击了很多学生的学习积极性，导致学生不断“逃离”这些专业。

当下，继续过分强调“记忆”和“刷题”已失去意义。目前人工智能已经从弱人工智能逐步向通用人工智能迈进。大量重复性知识记忆和数理计算的必要性已经不大，大学生完全可以在各种AI工具和云计算的辅助下，开展更具想象力和创造性的学习。大学没必要逼着学生用人类的大脑算力与AI对抗。教育的目标应是不断提高人的独立思考和判断能力，重点在于引导大学生在高阶思维方面不断提高能力，而非继续通过课程和考试，将学生捆绑在重复性低阶思维训练中。

在各学科专业人才培养中，体现人工智能的深度融合已成为国内外的基本趋势。美国顶尖高校已在很多学科专业领域实现了AI融合的覆盖。以美国斯坦福大学为例，该校商学院开发的课程旨在帮助管理人员和政策制定者负责任地利用人工智能，而教育学院的CRAFT项目则是与人工智能研究所合作，为高中教师提供教学资源库。

此外，该校工程学院在计算机科学下设置了人工智能方向，涵盖了知识表示、机器学习等核心主题；人文与科学学院则提供符号系统本科课程，结合了传统人文方法和现代计算科学……总之，该校通过课程专业设置和培养目标的改革创新，将人工智能素养和技能融入学校整体学科布局当中，实现了学科的交叉融合。

AI相关的专业设置并不会局限于传统的AI学科或专业。比如，美国卡内基-梅隆大学的专业设置已覆盖了从人工智能的基础研究、机器人学到人工智能技术在社会问题中的应用等多个方面。美国麻省理工学院提供的人工智能与决策、计算与认知、计算机科学和分子生物学等专业，都以培养人工智能复合型人才为目标。

美国多数学校还提供了将人工智能与医疗健康、自动驾驶、金融科技等领域相结合的专业。这些课程和专业设置不仅覆盖了人工智能的核心技术，还包括数据分析、机器学习、深度学习、人机交互、电子工程等内容，旨在培养能够在多个领域内应用AI技术的复合型人才。这种多元和跨学科的教育模式为学生提供了广阔的学习视野和灵活的职业发展路径。

高校人工智能人才需要格外注重批判性思维、创新能力和伦理道德观等非技术能力的培养。只有这样，才能全面应对AI技术带来的社会挑战。

美国高校人工智能相关课程设计中，特别强调了社会伦理和法律知识，不仅本科生和研究生课程设有相关内容，一些大学机构还设置专门的研究所和中心，深入探讨AI数据系统设计和应用中的伦理问题，确保学生掌握先进技术的同时，兼顾人文关怀和法律责任。

拥有强大算力的AI将在越来越多的方面超越人类。高等教育的一个重要走向是AI辅助教育教学。高校必须注重开发和采购各种学习和研究AI的工具，为师生提供必要支撑。未来的高校一定是一个在绝大部分场景都会出现AI辅助教与学的新型组织。

此外，还应给学生留下充分的阅读、思考和交往的空间。只有这样，学生才不会被碎片化的课业负担所牵扯。过细的专业划分、过分具体的课程内容、过于无趣的学习过程只会日益消磨学生的志趣。只有在自主、合作和探究的学习过程中，才能培养学生的高远志向、广博胸怀、稳定情绪以及跨文化的交流能力。如果学生能掌握根基性的原理，进行独立思考和判断，接受伦理和道德的约束，并拥有健康的身心和稳定的情绪，就一定能适应经济社会的任何快速变化。