賽格特約作者 黃靖洋

歷史地看，大學(xué)一直是知識(shí)權(quán)威的堡壘。教授、專家和研究人員通過(guò)生產(chǎn)各種理論和價(jià)值批判工具塑造著人類認(rèn)知的輪廓。然而，生成式人工智能（能夠生成文本、分析數(shù)據(jù)，甚至與人類共同創(chuàng)造內(nèi)容）對(duì)這種權(quán)威的根基提出了挑戰(zhàn)。

過(guò)去人文社科被認(rèn)為致力于解決人類生存意義和倫理價(jià)值問(wèn)題，并培養(yǎng)批判性思維能力，一度被認(rèn)為不會(huì)輕易受到機(jī)器干預(yù)。然而，隨著人工智能往語(yǔ)言模型的方向狂奔，以寫作和語(yǔ)言表達(dá)技能為重要評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的人文社科反而在技術(shù)面前呈現(xiàn)了獨(dú)特的脆弱性。

Deepseek與Grok等免費(fèi)的人工智能工具廣泛滲透到知識(shí)生產(chǎn)和傳播的各個(gè)領(lǐng)域，必定會(huì)動(dòng)搖傳統(tǒng)象牙塔式的，帶有等級(jí)色彩的師承制度。這要求我們重新構(gòu)想一種與AI共生的教育與學(xué)習(xí)模式。

技術(shù)發(fā)展和知識(shí)生產(chǎn)

現(xiàn)代社會(huì)中的知識(shí)生產(chǎn)每一次變革都是由技術(shù)創(chuàng)新推動(dòng)的。技術(shù)創(chuàng)新重塑了知識(shí)的控制、創(chuàng)造和傳播者。

在數(shù)字時(shí)代之前，知識(shí)權(quán)威牢牢掌握在精英手中——學(xué)者、專家和教育機(jī)構(gòu)通過(guò)控制知識(shí)生產(chǎn)渠道來(lái)行使權(quán)力。學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)、同行評(píng)審期刊以及報(bào)紙、廣播和電視等傳統(tǒng)媒體充當(dāng)了把關(guān)人的角色，確保信息從少數(shù)開(kāi)明人士向大眾單向傳播。

知識(shí)是一種稀缺資源，由那些擁有專業(yè)資質(zhì)的人精心策劃和分配。正如卡爾·曼海姆所言，這種由精英掌握的知識(shí)生產(chǎn)體系有利于社會(huì)秩序的穩(wěn)定。這種制度對(duì)精英階層價(jià)值理念權(quán)威的鞏固還依賴于象征資本——例如的名牌大學(xué)出身、各種學(xué)術(shù)頭銜和聲望卓著的獎(jiǎng)項(xiàng)。

互聯(lián)網(wǎng)的誕生使個(gè)人和組織能夠繞過(guò)傳統(tǒng)的知識(shí)和價(jià)值的把關(guān)人，在分散的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上創(chuàng)建和共享內(nèi)容。維基百科就是這一轉(zhuǎn)變的縮影，而隨后知乎之類的平臺(tái)進(jìn)一步利用共享話語(yǔ)將用戶轉(zhuǎn)變?yōu)槊赓M(fèi)的內(nèi)容生產(chǎn)者。

知識(shí)傳播渠道也變得多樣化——播客、博客、短視頻和公共頁(yè)面取代了印刷和廣播媒體。知識(shí)生產(chǎn)從精英特權(quán)轉(zhuǎn)變?yōu)閰f(xié)作式眾包。在這個(gè)時(shí)代，信息獲取量激增，專家壟斷開(kāi)始減弱。傳統(tǒng)媒體的單向認(rèn)知塑造力讓位于碎片化的數(shù)字媒介傳播。知識(shí)權(quán)威不再堅(jiān)不可摧，而是要通過(guò)爭(zhēng)取大眾的注意力來(lái)獲得。

社交媒體平臺(tái)和關(guān)鍵意見(jiàn)領(lǐng)袖（KOL）的出現(xiàn)進(jìn)一步削弱了傳統(tǒng)精英的敘事能力。內(nèi)容創(chuàng)作者的表達(dá)能力和對(duì)受眾的情感支持甚至可能比實(shí)際掌握的知識(shí)深度更加重要。例如，無(wú)論在中國(guó)還是美國(guó)，年輕人在選擇大學(xué)和專業(yè)的時(shí)候并不在意大學(xué)本身的宣傳，被大學(xué)教授的學(xué)術(shù)聲望、頭銜和資歷影響，反而會(huì)尋求媒體上意見(jiàn)領(lǐng)袖的意見(jiàn)。

如果說(shuō)專業(yè)人士的權(quán)威性在互聯(lián)網(wǎng)傳播規(guī)律的面前已經(jīng)岌岌可危，生成式人工智能的發(fā)展可能將會(huì)為埋葬傳統(tǒng)知識(shí)分子和大學(xué)文科教師的權(quán)威打下最后一枚釘子。

拋開(kāi)價(jià)值層面論，人文社科專業(yè)的目標(biāo)實(shí)際上就是培養(yǎng)不同面向的文字工作者。但以人類歷史上存在的文字材料作為訓(xùn)練對(duì)象的生成式人工智能的特長(zhǎng)就是寫作。而當(dāng)人類可以和人工智能一道協(xié)同生產(chǎn)出極具說(shuō)服力的文字時(shí)，它根本上改變了知識(shí)創(chuàng)造與專業(yè)知識(shí)之間的關(guān)系。

生成式人工智能對(duì)大學(xué)人文社科教育的沖擊

人文社科的危機(jī)早在人工智能進(jìn)入大學(xué)校園時(shí)已經(jīng)出現(xiàn)。過(guò)去大學(xué)尤其是那些傳統(tǒng)精英名校曾一度將培養(yǎng)學(xué)生跨行業(yè)的通用性能力作為人文社科的目標(biāo)。這些包括反思性的創(chuàng)新思維、人文主義精神、對(duì)真實(shí)社會(huì)和行業(yè)的洞察力、團(tuán)結(jié)合作和統(tǒng)籌的技藝以及著眼大局的戰(zhàn)略眼光，從而幫助學(xué)生提高職業(yè)生涯的競(jìng)爭(zhēng)力。

然而，隨著全球高等教育對(duì)教職員的評(píng)價(jià)越來(lái)越和學(xué)術(shù)發(fā)表綁定，教職員的聲譽(yù)和生涯往往建立在出版和項(xiàng)目之上，這也順帶影響了專業(yè)的教學(xué)實(shí)踐，從而使得原本多樣和理想化的培養(yǎng)目標(biāo)被收斂成對(duì)學(xué)生專業(yè)寫作能力的考察。

但學(xué)術(shù)發(fā)表不過(guò)是一個(gè)封閉圈子的文字游戲。除了極少數(shù)偏重實(shí)踐的學(xué)科，絕大多數(shù)人文社科專業(yè)如今和社會(huì)及行業(yè)高度脫節(jié)，使得學(xué)生在人力招聘市場(chǎng)的信號(hào)僅僅是學(xué)位和教育背景。

很多從業(yè)者都明白，當(dāng)多數(shù)的培養(yǎng)和考核是教學(xué)生如何寫文章的時(shí)候，現(xiàn)在的培養(yǎng)模式不過(guò)是看破不說(shuō)破的“學(xué)歷工廠”和“論文工廠”。

生成式人工智能撕破了這層假面。受惠于全人類文化遺產(chǎn)的人工智能可以使任何人都可以制作復(fù)雜的文字內(nèi)容，甚至是常人不懂的各種“學(xué)術(shù)黑話”，無(wú)論其是否具備所謂的文科專業(yè)知識(shí)。人們可以在完全不熟悉后現(xiàn)代理論的情況下，僅動(dòng)用幾個(gè)名字和概念就可以要求機(jī)器撰寫一份平均水準(zhǔn)之上的文化批判評(píng)論。

甚至乎，在機(jī)器的幫助下，人們能夠糅合各種解構(gòu)主義的觀點(diǎn)去批判人工智能。于是，學(xué)者所擅長(zhǎng)的使用理論和文本去解構(gòu)現(xiàn)實(shí)這個(gè)動(dòng)作也被解構(gòu)了。

過(guò)去高校教師的權(quán)威在于指導(dǎo)學(xué)生閱讀，幫助學(xué)生理解復(fù)雜的文本和思想，并指導(dǎo)他們利用概念工具和各種方法進(jìn)行分析性寫作?，F(xiàn)在即使學(xué)生不再進(jìn)行深度閱讀，對(duì)統(tǒng)計(jì)方法和理論概念不求甚解，對(duì)材料和社會(huì)現(xiàn)實(shí)缺乏真正的感受，也可以寫出一份超越他們理解能力的作品。

從實(shí)用主義角度看，如果只是為了課程達(dá)標(biāo)和獲得學(xué)位，對(duì)學(xué)生來(lái)說(shuō)，教育工作者的專業(yè)知識(shí)變得多余。而對(duì)于教育工作者來(lái)說(shuō)，這種“一知半解但有效生成”現(xiàn)象模糊了寫作者創(chuàng)作力和能力的界限，挑戰(zhàn)了過(guò)往的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。

這為教育工作者提出了一種存在主義之問(wèn)，“如果學(xué)生可以不依靠閱讀，就從人工智能那里得到答案，甚至寫出超越他們能力的文章，那么教育者的角色是什么？這是否會(huì)破壞促進(jìn)真正理解和認(rèn)知人類社會(huì)的教育使命?”

擔(dān)心是否多余？

很多人可能會(huì)說(shuō)對(duì)技術(shù)發(fā)展負(fù)面影響的擔(dān)心是多余的。譬如在互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎誕生之初，技術(shù)懷疑論者會(huì)提及“谷歌效應(yīng)”。它描述了我們對(duì)技術(shù)工具的依賴會(huì)損害記憶和認(rèn)知的動(dòng)力，從而帶來(lái)“數(shù)字失憶癥”。

但隨著人們掌握了正確的搜索技能，一定的認(rèn)知卸載反而提高了學(xué)習(xí)和工作的效率，為更高層級(jí)的思考騰出空間。那么這次技術(shù)的發(fā)展也可能有同樣的意義，至少?gòu)默F(xiàn)在來(lái)看，人工智能已經(jīng)顯著提高了高校里教授們論文生產(chǎn)的效率。

但是，技術(shù)對(duì)初學(xué)者的意義是不同的。本輪的技術(shù)發(fā)展不同之處在于，過(guò)去的技術(shù)從來(lái)不涉及直接生成文本，人工智能對(duì)學(xué)習(xí)者的推理和思考習(xí)慣的塑造比過(guò)去任何一次技術(shù)發(fā)展帶來(lái)的影響都更加深遠(yuǎn)。生成式人工智能有更大的機(jī)會(huì)帶來(lái)初學(xué)者在記憶、推理和理解上的惰性。

如果寫作仍然是高等教育對(duì)學(xué)生能力的測(cè)評(píng)基礎(chǔ)，人工智能可以幫助學(xué)生完美達(dá)成這個(gè)目標(biāo)。這加劇了筆者提出的概念——“創(chuàng)意性寫作”游戲化的趨勢(shì)。這就猶如為學(xué)習(xí)者和寫作者加上了一個(gè)游戲外掛或給予了通關(guān)秘籍，每一次寫作可能只是一個(gè)為了畢業(yè)的小關(guān)卡，而畢業(yè)論文就是最后的關(guān)底BOSS。教師在課堂談?wù)摰母鞣N人物、理論和方法不過(guò)是為滿足通關(guān)要件必須的與NPC的劇情對(duì)話。

因此，除非學(xué)習(xí)者覺(jué)得劇情足夠有趣，NPC們具體說(shuō)了什么一點(diǎn)都不重要。那么，年輕學(xué)習(xí)者不需要學(xué)習(xí)的參與感和意義感，寫作的過(guò)程也不是為了介入具體問(wèn)題在價(jià)值和事實(shí)上的爭(zhēng)辯，僅是一個(gè)通關(guān)的過(guò)程。人工智能對(duì)文字整合的速度可能會(huì)使認(rèn)知懶惰成為常態(tài)，更多的學(xué)生可能會(huì)淪為“機(jī)器輸出的被動(dòng)消費(fèi)者”。

同時(shí)，當(dāng)前技術(shù)變革的速度加劇了這種挑戰(zhàn)。人工智能的發(fā)展速度遠(yuǎn)快于我們的適應(yīng)速度。三年前，大語(yǔ)言模型離人們的生活非常遙遠(yuǎn)，然而當(dāng)下只要你有一臺(tái)電腦、一部手機(jī)都能部署人工智能工具，甚至可以比較不同工具生成的結(jié)果。

這導(dǎo)致不同人群之間在人工智能利用能力方面的差距可能比以往任何時(shí)候都要大。富裕的學(xué)生能夠使用高級(jí)人工智能工具，而依賴過(guò)時(shí)資源的同齡人則可能落后，從而加深教育的鴻溝。

高等教育者該如何調(diào)整？

面對(duì)人工智能的顛覆性力量，人文和社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域的高等教育教師必須做出戰(zhàn)略性調(diào)整而保證自身的價(jià)值不被邊緣化。這注定會(huì)是高難度的工作。

高等教育之前的教育，由于學(xué)生最終必須參與篩選式的考試，這降低了學(xué)生對(duì)人工智能的依賴。然而，當(dāng)學(xué)生來(lái)到大學(xué)階段，教育者始終希望轉(zhuǎn)化過(guò)去死記硬背式的模式，在一個(gè)更開(kāi)放式的教育環(huán)境讓學(xué)生更自由地思考，但這反而可能會(huì)加強(qiáng)學(xué)生對(duì)技術(shù)的依賴，削弱學(xué)生自主獨(dú)立工作的能力。

因此，這要求教育者從一開(kāi)始就要調(diào)動(dòng)起學(xué)生對(duì)學(xué)科的興趣和彰顯專業(yè)的存在價(jià)值。這需要教育者本身就擁有強(qiáng)大的專業(yè)認(rèn)同和信念感。

在此基礎(chǔ)上教育者才能順理成章地強(qiáng)調(diào)人工智能使用的元技能。對(duì)教育者來(lái)說(shuō)，教授信息溯源和邏輯推論的方法變得比傳授知識(shí)更加重要。人工智能幻覺(jué)至今仍是一個(gè)重要問(wèn)題。在一個(gè)可以生成看似合理但未經(jīng)證實(shí)的內(nèi)容的世界里，教育者必須訓(xùn)練學(xué)生分析信息來(lái)源，區(qū)分機(jī)器撰寫的評(píng)論和人類撰寫的文本間的差異，培養(yǎng)學(xué)生時(shí)刻對(duì)未經(jīng)檢驗(yàn)的輸出保持懷疑態(tài)度。這些技能可以確保學(xué)生保持批判性思維，不成為機(jī)器內(nèi)容的簡(jiǎn)單傳遞者。

實(shí)際上，基于問(wèn)答形式的生成式人工智能對(duì)教育反而有一種返璞歸真的效果。它猶如令我們回到孔子和蘇格拉底的時(shí)代，那個(gè)時(shí)代的真知灼見(jiàn)總是以老師和學(xué)生的對(duì)話形式輸出。

因此，我們重回一個(gè)重視發(fā)問(wèn)和如何發(fā)問(wèn)的時(shí)刻。為了保持學(xué)生的探究精神而非只對(duì)答案的關(guān)注，教師要引導(dǎo)學(xué)生掌握發(fā)問(wèn)的技藝并鼓勵(lì)學(xué)生更多的課堂積極討論，以抵消人工智能塑造認(rèn)知被動(dòng)性的傾向。練習(xí)和作業(yè)要從寫作轉(zhuǎn)向口頭表達(dá)，從而強(qiáng)化學(xué)生時(shí)刻保持思考和反思。

顯然，如今的大學(xué)已經(jīng)不是“知識(shí)權(quán)威的壟斷者”，那么，教學(xué)者的角色應(yīng)順利技術(shù)發(fā)展的潮流，往“內(nèi)容生產(chǎn)質(zhì)量的認(rèn)證者”轉(zhuǎn)化。教學(xué)者應(yīng)著重評(píng)估學(xué)生在人工智能輔助學(xué)習(xí)過(guò)程中展現(xiàn)出的自主性和能動(dòng)性。這對(duì)教學(xué)者來(lái)說(shuō)也是一個(gè)艱難的重新學(xué)習(xí)的過(guò)程。

不要說(shuō)鑒別機(jī)器幻覺(jué)的能力，不少高校教育者如今連數(shù)字媒介使用中的事實(shí)核查能力也欠缺，本身也是虛假信息和假消息的受眾。

因此，教師本身也要克服惰性和走出舒適區(qū)，接受持續(xù)的培訓(xùn)和堅(jiān)持自我學(xué)習(xí)，像年輕人一樣熟練運(yùn)用人工智能并知曉當(dāng)中的利弊。如此，教育者才有能力要求學(xué)生批判人工智能的輸出結(jié)果，讓學(xué)生成為技術(shù)的積極監(jiān)督者，以維護(hù)學(xué)科的本身的價(jià)值核心。

結(jié)語(yǔ)：人機(jī)混合信息的未來(lái)

隨著生產(chǎn)性人工智能全面融入知識(shí)生產(chǎn)，未來(lái)的文字生產(chǎn)將會(huì)以人機(jī)混合內(nèi)容呈現(xiàn)。尤其是當(dāng)人工智能訓(xùn)練窮盡了所有人類的文字材料之后，今后的訓(xùn)練材料將會(huì)是各類“人機(jī)合成信息”。這不僅對(duì)高等教育帶來(lái)挑戰(zhàn)，還令人類的認(rèn)知邁向一個(gè)未知的未來(lái)。

正如諸多證據(jù)表明少年兒童從小使用手機(jī)和電腦會(huì)對(duì)認(rèn)知和集中力有諸多影響，但人們只能接收數(shù)字原居民和數(shù)字移民之間的巨大差異。同樣的，我們現(xiàn)在還有能力教育人工智能的初次使用者注意區(qū)分人類知識(shí)和機(jī)器生產(chǎn)信息，并認(rèn)真思慮機(jī)器生產(chǎn)信息的合理性，并不會(huì)對(duì)當(dāng)下發(fā)生的一切感到理所當(dāng)然。

今后，當(dāng)新生的“人工智能原居民”一代出現(xiàn)，持續(xù)浸淫在“合成信息”的他們對(duì)世界和社會(huì)的認(rèn)知到底會(huì)有何變化？這些未知數(shù)才是對(duì)我們教育的最大挑戰(zhàn)。

原標(biāo)題為《一知半解但有效生成：人工智能對(duì)人文社科教育的挑戰(zhàn)》，作者系香港科技大學(xué)人工智能倫理和治理實(shí)驗(yàn)室研究員。