爆发的AI技术正给教育者带来多重焦虑

日前，一场闭门研讨会吸引了全国数十所高校的管理者和学者。会议现场，一个个问题的提出，加剧着与会者的焦虑情绪。

眼下，人工智能（AI）的发展已开启加速度，如果人类未来能够通过AI获得自己想学的任何知识，获得不逊于在传统教育中的体验，那么大学该怎么办？大学会被AI颠覆吗？

在这场由北京大学未来教育管理研究中心主办的研讨会上，学者们争论了整整一天。在他们看来，当前社会，教育的改变、教育工作者的改变已经迫在眉睫。

来不及学也来不及教，AI冲击教育尤甚

爱因斯坦曾说，所谓教育，就是当一个人把在学校所学的全部忘光之后剩下的东西。所以教育的本质，不是传递“显性的知识”，而是增加爱因斯坦所说的那些“剩下的东西”。

在研讨会最开始，北京大学未来教育管理研究中心创始主任、北京大学原校长林建华就直陈他的困惑：一个人终其一生，能掌握的知识只有AI的百分之一甚至万分之一，随着人工智能向通用人工智能、超级人工智能发展，人工智能通过“自学”，在掌握更多知识后，那些“剩下的东西”是不是会比人类更多？彼时，我们对教育的定义还有价值吗？

和林建华不同，复旦大学人工智能创新与产业研究院院长漆远坦言，他正被“双重焦虑”困扰着。一方面，人工智能的发展速度之快，让他这位研究人工智能的专家连最新发表的论文都来不及“追”，他半开玩笑地说，由于要学的新内容太多了，“现在都要靠AI替我总结论文概要。”事实上，每一个从事AI研究的学者，过去两年都“压力山大”。

另一方面，作为大学教授，漆远也承受着“身份焦虑”：在传统师生关系中，老师往往是知识的供给侧；而随着技术的发展，AI今后完全可以承担知识供给的功能，填补信息的鸿沟。“未来，我们究竟需要什么样的大学、什么样的老师？”

北京大学理学部副主任、化学与分子生物学教授高毅勤也有类似感触。“过去，大学教师要努力达成的目标，是教给学生20年后还有用的知识或者能力；但现在科技快速发展，我们不由思考，自己教给学生的知识，是不是在他们还没走出校门时，就已经过期作废了。”

作为大模型发展的积极推动者，漆远深知，技术发展从来都是非线性的，当积累到某个关键时间点，就会出现爆发式增长。而AI目前显然已越过了这个时间点，正处在爆发阶段。尤其是在ChatGPT问世后，不论外界要求人工智能有效加速、还是实现价值对齐，一个不争的事实是，AI现在的升级迭代已经根本停不下来了，这将会对人类社会和人类生存形态带来巨大改变。“作为教育者，该如何面对未来的教育？”漆远发问。

人与世界的交互方式，正因AI而变

犹记得10多年前，在线教育起飞时，学界同样担心：在线教育会不会取代线下教育。但事实证明，再好的技术也无法取代课堂上人与人、面对面的沟通交流。

但这次，情况并不一样。AI发展带来的是人类与世界交互方式的改变，而这是教育中尤其重要的环节。那么，大学是否还会对受教育者构成吸引力？其实，这不仅是中国大学的担忧，不少国外高校也有着同样的担忧。

漆远在思考的同时，不由想起自己看过的一部电影《HER》。影片讲述的是一个人因为每天和手机对话，感到手机比世界上任何人都更懂他，从而爱上手机的故事。漆远说：“如果这个人是我们的老师、学生或我们中的任何人呢？在可见的未来，我们一定会遇到一个比任何人都更懂自己的AI，这个时候，教育应该如何变化？”

其实，这些关于未来的设想并不遥远。北京大学医学部副主任王维民教授说，他有一回在等飞机时，想着为临床医学的学生编写案例库。由于是临时起意，他决定向手机上的人工智能软件提问：“编写一个梗阻性黄疸壶腹周癌的病例，并附上化验指标和医学影像学检查的结果。”很快，一个完整的病例就出现在他的手机上。随后，他要求软件列出病例中的知识点，同样，他很快得到了结果，并且，软件还画出了知识图谱。

王维民不由感叹，有了AI助手，这些工作的完成度不仅很高，而且速度还很快。“在这样的情况下，医学生只要学会提问，就能够通过人工智能掌握同样的知识了。”

要积极拥抱AI，也要防范技术带来的潜在风险

AI的兴起将对教育等各行业领域产生冲击。梳理此次研讨会上学者们的“焦虑点”，不外乎两个问题：将来社会需要什么样的人？今天的师生如何借助AI更有效地学习？

眼下，不少高校已开始尝试在教学和科研中纳入人工智能相关内容，希望能够增加学生对人工智能的理解和掌握。目前，复旦大学、上海交通大学、南京大学、浙江大学等高校都已将AI相关的课程纳入通识教育之中。

“当知识生产方式从精英走向大众，大学正逐步失去对知识的垄断，唯有打开边界、成为创新资源的中心，才能顺应后现代大学的发展趋势。”在林建华看来，AI虽然可以掌握大量人难以企及的公共知识，却无法像人一样与物质世界发生联系，认识和改造世界并独立进化。因此，林建华建议要将AI视为工具，积极拥抱AI。大学则应以此建设均衡高效的学习环境，并关注新兴技术带来的伦理问题，防范潜在风险。

王维民以医学教育谈道，AI不论是在“总结”病例，还是在掌握既有的医学知识方面，都有着超乎人类想象的能力，但就医学教育而言，当下更应该思考，如何给学生知识之外的东西。在王维民的专家门诊上，他往往一上午可以看30个病人，其中不少病人其实并不需要大动干戈的治疗，只想和医生聊聊。医患之间的融洽沟通，本身也是一种“治疗”，增强患者对治疗的信心，让患者安心。“这就是医学教育要教给学生的。虽然医学知识是必需的，但医生和病人的交流，至少目前AI无法教给学生。”

漆远说，就目前而言，产业界的算力、数据、投入和人才确实走在了高校前面。在此情况下，高校如何做好教学、科研，确实是非常大的挑战。“如果说400多年前伽利略发明了天文望远镜，让人类更精准地看到了宇宙、星星，那么今天对科研工作者来说，人工智能就是新时代的望远镜或者显微镜，能够让人类看得更远、看到更微观的世界，而真正的挑战在于，我们如何更好地使用它。”