自从ChatGPT出现以来，关于人工智能对教育影响的讨论已持续了很长一段时间。

对于每一位从事教育的人来说，除了关注如何用人工智能技术更好地去学习，还需要思考两个问题：首先，我们是否知道未来社会到底需要什么样的人，从而找到教育的应对方式。因为，我们都认为，人最有价值的特点就是思维能力，或者说我们不同于其他动物的最独特之处就是具有思维能力。但是，当人工智能在思维的某些方面比人类还强大时，那我们的教育究竟该如何改变；其次，从历史来看，很多新发现总会对教育带来比较大的影响，比如，当计算器出现之后，我们对心算的要求就不那么高了。那么当机器会思维了，人类还需要思维吗？

大学的变革与人类知识活动的变迁密不可分

人类知识活动的演变有着可遵循的规律，大学演变过程同样如此。大学发展史上有两个至关重要的事件，一是19世纪现代大学的出现，另一个是上世纪中期或后半期开始，后现代大学概念的出现。

现代大学出现前，人类的知识活动由经验哲学占统治地位，当时的大学教育是精英教育，人才培养目标是培养所谓的绅士。由于大学受教会影响很深，一般以教学为主，且教学和科研分离。而科研则由社会上的机构承担，这也是为什么历史上的科技革命都发生在大学之外，甚至与大学并没有什么关系。

现代大学的出现使得大学脱离教会进行自治，这也是现代大学的重要特征，也正是从此时开始，大学开始培养专业人士，教学和科研也开始结合。现代大学出现后，主要的科学贡献就发生在大学中了。

正是从这一时期起，大学开始逐渐垄断几乎所有的知识活动，包括知识的创造、知识的传播、知识的存储，且大学创造的知识往往也是源于学者的兴趣，以满足自身需要为目的。而社会对知识的需求和应用都需要借助大学。之所以会出现这样的情况，是因为当时的主流观点认为，学术研究应该是为知识而知识，并非和应用相结合。

直到20世纪七八十年代，大学开始从精英教育走向大众教育，后现代大学的概念开始出现。也正是从这一时期开始，学术研究从“为知识而知识”，逐渐变成了人们所说的为有用的知识而开展研究。简言之，判断学术好坏的标准，开始由“用户”决定，而并非由知识生产者决定，所以生产“有用的知识”，是现在大学的一个非常重要的趋势。

此后，进入知识开放的时代，教学和科研再次分离，这也是为何现在的大学里出现了很多与教学并没有太大关系的独立研究机构。同时，因为传统的院系承担的主要功能仍然是教学，所以有组织科研很难发生在传统的院系中。这些独立的科研机构承担起了有组织科研的任务，同时，又因为有组织的科研的前提一定是在应用场景中发生的，所以现在的大学真正想做有组织的科研，最重要的就是构建应用场景。当然，这也是大学面临的需要解决的问题。

未来的大学将是社会创新资源集聚中心

后现代大学的人才培养更强调创造性思维和创造性的行动，同时，企业的应用研究介入到基础学术领域中，加之社会上出现了更多样、丰富的教育资源和学术资源，出现了更多独立的科研机构，所以，我们基本可以认为，后现代大学失去了对知识的垄断。这也直接带来了教育理念和教育模式的多样化。从某种意义上来说，大学不再是唯一的知识创造机构。未来的大学究竟将对社会起到什么样的作用，每个教育工作者都应该思考。

或许，未来的大学应该是聚集社会各种创新资源的中心。我常常提倡大学要打开边界——打开学校的边界，学科的边界，学习的边界。因为惟有打开边界，才能适应后现代大学的发展趋势。

当下，全球大学变革正如火如荼地开展，也惟有如此，后现代大学才能适应发展趋势。比如，终身教育的出现使知识生产和传播的主体多元化，且使企业成为创新的主体；再如，学术研究的商业化让使用者决定什么才是好的学术。

中国的大学也正在变革之中。目前，中国大学的资源条件、学术影响力都在快速提升。当然，围绕应试评价等对学生创造力的影响、大学和教育的同质化等问题，中国的大学也都在进行变革。但是，突如其来的人工智能的爆发式发展，使得我们目前所有的这些变革都面临一个巨大的问号。因为，大学的教学改革总是根据人类知识活动的演变而进行，人工智能的快速发展让我们目前还不能完全预测它对人类知识活动和教育将带来什么样的影响。默会的知识是人和组织最有价值的组成

面对人工智能的发展，教育究竟该如何变革？也许我们可以换个角度来思考这个问题，从整个人类知识活动的角度，来进一步思考它和人工智能发展的关系。

早在上世纪，著名哲学家波普尔提出有关认识论的“三个世界”的观点。“三个世界”即物质世界、人的世界、客观知识组成的世界。物质世界不依赖于人的主观而存在，知识世界同样如此。而人具有能动性，人类研究和认识物质世界，得出规律性认识，这些知识和规律也是客观的、不以人的意志为转移的。前两个世界都具有客观性，但人的世界就复杂多了。每一个人都是独特的，具有的知识和能力也是独特和与众不同的。每一个人的知识除了那些外显的客观知识，还有默会的知识，也就是我们内在的、可意会不可言传的知识。这些知识具有主观性、个体性、感性、现场性。正是这些默会知识，造就了每个人的独特性。

爱因斯坦曾经说过，教育就是当一个人把学校所学的全部忘光之后剩下的东西。而这些剩下的绝对不是客观的知识，事实上，教育中最早被遗忘的恰恰就是这些客观的知识、规律、理论的细节。但是教育会给我们留下一种概念化的能力。这种概念化的能力，其实就是默会的能力。比如，我是学化学出身，我并不知道自己掌握了多少化学知识，但当我遇到具体问题时，会将这个问题和我沉积的所有知识、能力，即这种默会的知识进行联系、对比和分析，然后提出可能的解决思路和解决方法，然后再去找文献、制定方案等。

这种默会的知识，实际上也是人的创造性的一个来源，所以接受教育的目的不是简单地接受显性知识的传递，而是通过知识和实践体验，让更多的显性知识转化为默会知识留存下来。所以我们才会说，人的世界中最重要的是那些默会知识。

默会知识不仅对个人是最重要的，对组织同样重要。比如，一个企业或大学的研究获得了专利，这个专利是显性和公开的。但专利中并没有组织默会的惯例、价值、技巧、思考问题的方式等。在由众多技术环节构成的体系中，组织的这些默会知识是最有价值的，也是组织内在的创造力所在。我们常常看到诺贝尔奖在一些大学和组织中“扎堆”的现象，就是因为组织中的默会的知识。不进入到这个体系中去，你也很难掌握这些默会的知识。

在人工智能时代，每个人都要记住：人是非常独特的存在，每个人都不一样。其实，每个组织也都不一样，每个人和每个组织都有自己的默会知识，这也应当是我们教育的最重要目的，即增加默会知识和创造性。

“我们的思想总是要比我们知道的要多得多”

那么，未来人工智能会不会构成一个独立的世界？人工智能显然与人有很大的不同，它可以掌握大量的客观知识，相比较而言，我们每一个人掌握的客观知识只有人工智能掌握的千分之一、万分之一甚至更少。人工智能利用掌握的所有知识和信息，可以完成很多人很难完成的事情，也可以和人交流、对话，在某种层面上理解人的思维。但是，人工智能至少目前还不能与物质世界建立直接联系，不能直接认识世界、改造世界，因而也还不具备独立的进化能力。

而人是可以与物质世界直接相互作用，从而不断进化、改造自己的。当人工智能发展到通用人工智能，再到超级人工智能时，也许会具备某种进化能力，但这可能需要相当长的时间。由此，我们回到教育——首先要把人工智能看作工具，而不是把它看成一个独立于我们的实体。我们应当关注人工智能对人类社会可能产生的威胁和伤害，关注和研究有关的伦理问题。当前最重要的是，教育应该拥抱而不是排斥人工智能。在教育教学中，一方面应当充分利用人工智能改善学习环境、提高学习效率；另一方面，要超越人工智能，增强学生的默会知识和能力。与此同时，要充分利用AI技术，建设一个更加均衡、惠及大众的高效教育体系。

最后，我想引用迈克尔·波兰尼的一句话：“我们的思想总是要比我们知道的要多得多”。默会知识使人类具有非常强大的力量，但在很多情况下，我们并不知晓这种力量的存在，而且，即便是在人工智能时代，我们也要相信人类的力量仍然强大无比。

（作者为北京大学未来教育管理研究中心教授）