近年來，人工智能（AI）正深刻重塑高等教育生態(tài)。通識(shí)教育并未因時(shí)代迭代而過時(shí)，反而憑借對(duì)人類獨(dú)有核心能力的培育，彰顯出前所未有的重要性，將想象力、實(shí)現(xiàn)力、感知力、長(zhǎng)程專注力與責(zé)任力轉(zhuǎn)化為可遷移的心智模式，從而指引人們錨定方向、善用工具、擔(dān)當(dāng)未來。

原文 ：《人工智能時(shí)代通識(shí)教育為何愈發(fā)重要》

作者 |武漢大學(xué)哲學(xué)學(xué)院教授 蘇德超

圖片 |網(wǎng)絡(luò)

近兩年來，AI正加速改寫高等教育面貌。各高校密集布局人工智能學(xué)院，推出AI相關(guān)課程，學(xué)生越來越嫻熟地運(yùn)用基于大模型技術(shù)的App搜集資料、撰寫代碼或文本。不過，教學(xué)一線卻開始擔(dān)憂：學(xué)生的作業(yè)信息量和篇幅雖顯著提升，面對(duì)面討論的深刻性卻未見相應(yīng)進(jìn)步；同時(shí)，學(xué)生對(duì)深度閱讀與長(zhǎng)程論證的耐心似乎也在減弱。這就迫使我們關(guān)注一個(gè)更根本的問題：當(dāng)機(jī)器能夠大規(guī)模替代可重復(fù)的腦力勞動(dòng)時(shí)，教育的核心價(jià)值是什么？答案的線索就藏在長(zhǎng)期被視為可有可無、錦上添花的通識(shí)教育中。在AI席卷各行各業(yè)的當(dāng)下，通識(shí)教育非但沒有過時(shí)，反而因其著眼于培養(yǎng)機(jī)器難以具備的人類核心能力，而變得空前重要。

AI正“規(guī)?；獍笨芍貜?fù)的腦力勞動(dòng)

當(dāng)前變革的邏輯與工業(yè)革命高度相似：兩百多年前，機(jī)器取代可重復(fù)性體力勞動(dòng)；如今，生成式AI正對(duì)可重復(fù)性腦力勞動(dòng)作類似的替代。這里的“可重復(fù)”指一切可被形式化、能通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)學(xué)習(xí)、可在相似情境中批量復(fù)用。檢索、歸納、翻譯、格式化寫作乃至常規(guī)分析等核心內(nèi)容正被迅速外包給機(jī)器，這一過程伴隨著成本的顯著下降，帶來肉眼可見的本領(lǐng)恐慌。

大學(xué)是這一變革最直接的沖擊區(qū)之一。師生均能感受到傳統(tǒng)“學(xué)習(xí)能力”的快速貶值：過去被視為卓越指標(biāo)的資料搜集速度、語言輸出流暢程度等，因AI普及而變得易于獲得。機(jī)器快速、大量地生成較高質(zhì)量的文本，教師僅憑作業(yè)難以分辨學(xué)生的真實(shí)水平，傳統(tǒng)評(píng)價(jià)體系與學(xué)術(shù)誠(chéng)信規(guī)范面臨前所未有的挑戰(zhàn)。為應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，高校增加口頭答辯，要求提供證據(jù)材料、過程文本甚至AI使用聲明。當(dāng)“可形式化、可批量復(fù)用”的腦力勞動(dòng)被機(jī)器規(guī)?；薪?，已有知識(shí)的獲取與表達(dá)日趨廉價(jià)。正如兩百多年前高附加值的人類活動(dòng)轉(zhuǎn)向設(shè)計(jì)、組織與創(chuàng)新等難以被機(jī)械化的環(huán)節(jié)一樣，當(dāng)下大學(xué)培養(yǎng)的重心必然轉(zhuǎn)向難以AI化的能力。

AI時(shí)代真正稀缺的五種能力

未來，以下五種人類心智能力的權(quán)重將顯著上升。

想象力，即提出新問題的能力。愛因斯坦說：“想象力比知識(shí)更重要，因?yàn)橹R(shí)是有限的，而想象力概括著世界上的一切?！盇I擅長(zhǎng)在既有框架內(nèi)綜述信息、生成答案，但缺乏價(jià)值感，無法提出和識(shí)別“好問題”。只有人類的想象力，才能超越既有信息，洞見到值得探索的關(guān)聯(lián)，分辨不同路徑的重要性。

實(shí)現(xiàn)力，即將頭腦中的想法轉(zhuǎn)化為生活世界中的成果的能力。馬斯克甚至認(rèn)為，與這種能力相比，想法根本微不足道。AI在符號(hào)空間的“擬合”受限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而實(shí)現(xiàn)力是在真實(shí)環(huán)境的資源、時(shí)間、協(xié)作等硬約束下，通過迭代試錯(cuò)將方案落地。它必須應(yīng)對(duì)文本之外的挑戰(zhàn)，其困難遠(yuǎn)超文本抓取與理解。

感知力，即捕捉具體情境與共情的能力。AI無法親臨現(xiàn)場(chǎng)、識(shí)別那些未被語言化的隱含信息。而人類因有感知力，可以深入實(shí)地，通過觀察、訪談和互動(dòng)，理解環(huán)境因素和行動(dòng)者背后復(fù)雜的因果與理由牽連，而非像AI那樣單純依賴二手材料進(jìn)行邏輯推演和概率聯(lián)想。

長(zhǎng)程專注力，即把注意力和意志聚焦于一點(diǎn)，直到該焦點(diǎn)的重要性降至可忽略的程度。楊振寧將這種能力稱為“堅(jiān)持”，認(rèn)為它是科學(xué)研究成功的三個(gè)必要條件之一。在即時(shí)滿足和信息碎片化的沖擊下，堅(jiān)持深度閱讀、長(zhǎng)鏈條推理、推進(jìn)跨周期項(xiàng)目的意志已成為稀缺資源。AI加速了輸出，卻在瓦解產(chǎn)生深刻洞見所必需的耐心。

責(zé)任力，即對(duì)信息真實(shí)性與行為后果負(fù)責(zé)的能力。感知缺乏與黑箱運(yùn)作使AI難以保證信源可靠和過程透明。責(zé)任能力則要求使用者親自核查關(guān)鍵事實(shí)、規(guī)范引注，并為自己的觀點(diǎn)和責(zé)任承擔(dān)倫理與社會(huì)后果。這也是科學(xué)界的共識(shí)。李飛飛就認(rèn)為，人工智能是一種“責(zé)任”，發(fā)展人工智能的動(dòng)機(jī)“必須明確地以人為本”。

上述五種能力共同構(gòu)成探索世界、共創(chuàng)未來的核心素養(yǎng)。它們并非孤立技能，而是一套心智模式與倫理習(xí)慣，其培養(yǎng)無法簡(jiǎn)單依靠增設(shè)幾門AI技術(shù)課程完成，而需要更具系統(tǒng)性的教育設(shè)計(jì)。這一設(shè)計(jì)正是大學(xué)教育的悠久傳統(tǒng)——通識(shí)教育。

[本文后續(xù)詳見2026年3月3日頭條推送]

文章為社會(huì)科學(xué)報(bào)“思想工坊”融媒體原創(chuàng)出品，原載于社會(huì)科學(xué)報(bào)第1990期第5版，未經(jīng)允許禁止轉(zhuǎn)載，文中內(nèi)容僅代表作者觀點(diǎn)，不代表本報(bào)立場(chǎng)。

本期責(zé)編：程鑫云

《社會(huì)科學(xué)報(bào)》2026年征訂

點(diǎn)擊下方圖片網(wǎng)上訂報(bào)↓↓↓