一份數(shù)據(jù)分析作業(yè)，一行行代碼背后，穆婷感到自己鐘愛的詩歌正在被拆解成冰冷的參數(shù)。當文科擁抱AI，是找到了新翅膀，還是失去了自己的靈魂？

“以前我覺得，代碼是服務于語言學習的工具，比如寫個小程序分析詩歌意象。”某“雙一流”語言類大學的英語專業(yè)大四學生穆婷回憶道。如今，她看著自己為了一個“文科+AI”微專業(yè)熬出的黑眼圈，心情復雜。

她身邊的同學，有人取消了翻譯資格考試報名，有人開始自學Python，也有人陷入迷茫：當AI大模型能瞬間生成一篇地道的英文報告，甚至能模仿名家風格創(chuàng)作古體詩，苦讀多年的外語和文學專業(yè)，優(yōu)勢何在？

這不是穆婷一個人的困惑。近兩年，從頂尖名校到普通院校，“文科+AI”、“外語+計算機”等雙學位項目和微專業(yè)如雨后春筍般涌現(xiàn)。這波被稱作“新文科”的改革浪潮，正試圖將傳統(tǒng)人文學科推向數(shù)字化與智能化。

01 浪漫想象的破滅

許多文科生初入校園時，懷揣著與穆婷相似的浪漫想象——沉浸在文學經典、哲學思辨和藝術鑒賞中。然而，這種“象牙塔”般的體驗越來越短。

大二時，ChatGPT等AI工具的爆發(fā)式發(fā)展，給整個文科領域投下一顆震撼彈。同學們開始熱議翻譯專業(yè)的未來，焦慮情緒在課堂內外蔓延。

“有一個學期，我們都在談論翻譯是不是沒用了?！蹦骆谜f。她所在的學校也快速反應，推出了人工智能技術微專業(yè)，鼓勵文科生選修。

不僅是外語，傳統(tǒng)中文系也面臨挑戰(zhàn)。華東師范大學中文系胡曉明教授指出，在需要大量用典和固定格式的古典文學創(chuàng)作領域，AI大模型已經能超越約95%的教授和博士生。AI掌握了數(shù)百種詩詞套路和上千位詩人的風格，能快速拼合出符合規(guī)范的華麗篇章。

02 高校的“自救”與轉型

面對沖擊，高校并非無動于衷。自教育部2020年發(fā)布《新文科建設宣言》以來，文科教育改革明顯加速。

復旦大學設立了27個“外語+計算機”和“X+AI”雙學士學位項目，已有數(shù)百名學生進入培養(yǎng)。南開大學試點將跨學科輔修納入畢業(yè)要求。北京師范大學的“漢語言文學+人工智能”雙學位項目于今年開始招生。

課程內容也在調整。中國人民大學郭英劍教授觀察到，外語專業(yè)的語言技能課比重在下降，國際傳播、數(shù)字人文、語言與AI等跨學科課程顯著增加。

表面上看，文科正在積極擁抱技術。但深入其中，許多學生和教師卻感到一種“縫合感”。

03 “縫合感”與本領焦慮

穆婷發(fā)現(xiàn)，許多面向文科生的AI課程只講授概念，不深入編程和算法底層邏輯。她不得不額外報名微專業(yè)，從最基礎的代碼學起。

山東某高校數(shù)字人文本科專業(yè)的首屆學生陳爍，對此感觸更深。他們的課程設置如同“拼接”：一邊是數(shù)據(jù)分析與可視化，考核模型“跑分”；另一邊是文藝理論經典選讀，考核傳統(tǒng)課程論文。

“即使我學會了用Python爬取歷代詩詞，也沒人解答‘數(shù)字時代的文學性究竟是什么’。”陳爍感到，技術課和人文課之間缺乏真正的橋梁，自己仿佛在同時學習兩個不相干的專業(yè)。

這種“縫合感”引發(fā)了學生的“本領焦慮”——擔心自己文科功底不扎實，技術又拼不過理科生，淪為“四不像”。

04 網友熱議：是創(chuàng)新還是折騰？

對于這波“文科+AI”的改革熱潮，網友們看法不一。

支持者認為這是與時俱進：
“早該改了！文科不能總活在故紙堆里，結合新技術才能煥發(fā)新生?！币晃痪W友評論道。不少人認為，掌握數(shù)據(jù)分析等技能能顯著增強文科生的就業(yè)競爭力。

質疑者則擔憂改革流于形式：
“感覺就是給文科專業(yè)貼了個‘AI’的標簽，課程還是各教各的，學生負擔更重了。”這種觀點得到了許多在讀學生的共鳴。有人犀利指出：“別最后文科學不深，代碼也寫不好，兩頭不到岸。”

也有網友聚焦于文科的核心價值：
“AI再厲害，也沒有人的情感和創(chuàng)造性思維。文科應該強化這些無法被替代的能力，而不是盲目跟風學技術?！?/p>

05 AI無法替代的5%

盡管AI在形式上能模仿得惟妙惟肖，但深耕古典文學研究的胡曉明教授認為，仍有約5%的領域是AI無法觸及的。他將這5%歸結為“靈性”。

“人類寫詩是有感而發(fā)，AI寫詩是執(zhí)行任務。”胡曉明說。AI缺乏真實的生命體驗、情感沖動和靈感迸發(fā)，它只有技巧，沒有創(chuàng)作的內驅力。人文素養(yǎng)中最為珍貴的批判性思維、價值判斷、意義賦予和審美體驗，恰恰根植于這5%之中。

浙江大學徐永明教授也指出，當前的通用AI在處理深度專業(yè)問題時常常力不從心。例如，詢問“朱元璋如何反腐”，AI通常只能整合現(xiàn)有研究結論，而無法直接閱讀、理解和分析原始古籍史料。構建高質量的專項數(shù)據(jù)庫，恰恰是文科生能發(fā)揮關鍵作用的領域。

06 真正的危機與轉機

在專家看來，AI帶來的最深層次沖擊，并非取代某個具體崗位（如翻譯），而是迫使文科教育必須回答一個根本問題：在技術時代，人文學科的獨特價值究竟是什么？

郭英劍教授認為，答案在于培養(yǎng)一種“中介能力”。未來的文科人才，應成為技術與人文、數(shù)據(jù)與意義、工具與價值之間的翻譯者與協(xié)調者。

穆婷的一段實習經歷，意外地為這個抽象概念提供了注腳。在一家AI初創(chuàng)公司，她參與優(yōu)化一款英語寫作助手的語氣。工程師們擅長算法，但做出的“幽默語氣”在美國同事看來卻顯得刻板。產品經理了解市場需求，卻無法向工程師精準描述何為“地道的諷刺”。

“我能看懂代碼的技術路徑，同時憑借對英語語境和文化潛臺詞的敏感，把那種‘略帶荒謬的夸張諷刺’轉化為工程師能操作的提示詞?！蹦骆没貞浀?。那一刻，她不再是旁觀者，而是成為了團隊中不可或缺的“橋梁”。市場上悄然出現(xiàn)的“提示工程師”崗位，正需要這種復合能力。

07 被忽視的“新藍領”崗位

除了成為“橋梁”，文科生其實在AI產業(yè)鏈的基礎環(huán)節(jié)大有可為，只是這些崗位常被忽視。

徐永明教授指出，將浩如煙海的古籍進行數(shù)字化、結構化處理，是一個宏偉的工程。目前，國內僅有少部分古籍完成了初步的影像數(shù)字化，而按照學術標準進行精準標點、注釋和標簽化的高質量數(shù)據(jù)，更是稀缺。

“這是一項需要文史功底、耐心和嚴謹態(tài)度的工作。AI的‘聰明’程度，取決于我們‘喂養(yǎng)’它的數(shù)據(jù)質量。”徐永明說。然而，這類基礎數(shù)據(jù)建設工作，往往因為被視為“枯燥”或“不夠前沿”，而難以吸引足夠的專業(yè)人才和投資。

08 回歸呼吸：閱讀與寫作的力量

面對紛繁的改革和技能焦慮，北京師范大學的趙勇教授提出了一個看似“傳統(tǒng)”卻至關重要的觀點：文科的培養(yǎng)，應回歸閱讀與寫作這一“一呼一吸”的基本訓練。

他回憶自己年輕時，曾為研究薩特，整整一年沉浸在其著作中，寫下數(shù)萬字的筆記。這種深度閱讀建立的“根據(jù)地”，是形成獨立思想與判斷力的根基。

“現(xiàn)在的學生被各種課程、項目、技能培訓填滿，越來越沒有時間進行沉浸式的系統(tǒng)閱讀了。”趙勇?lián)鷳n地說。他認為，無論技術如何變化，通過大量閱讀積淀的人文素養(yǎng)，以及通過論文寫作錘煉的邏輯表達與價值判斷，才是文科生最堅實的核心競爭力。

“文科+AI”的探索無疑是一條必經之路，它揭示了傳統(tǒng)學科在時代巨變下的生存焦慮與轉型渴望。然而，改革的重點或許不應僅僅停留在“縫合”課程與技能上。

真正的挑戰(zhàn)在于，如何讓學生在駕馭新工具的同時，更深地扎根于人文精神的土壤；如何在量化考核盛行的大環(huán)境中，守護和評價那些無法被量化的“靈性”、“意義”與“人腦的尊嚴”。

對于穆婷們而言，前方的道路依然模糊，但那段在實習中充當“橋梁”的經歷，或許已經指明了一種可能：未來的文科生，可能不必成為最頂尖的程序員，但可以成為最懂技術的“翻譯官”；不必成為數(shù)據(jù)科學家，但可以成為定義數(shù)據(jù)意義、引導技術向善的“守望者”。

這需要教育者更有智慧的課程設計，也需要學習者撥開迷霧，在技術浪潮中牢牢錨定人文教育的真正內核——培養(yǎng)一個會思考、有溫度、能判斷的完整的人。這條路，遠比學會寫幾行代碼更為漫長，也更為重要。