人工智能時代終身學習的“四重轉(zhuǎn)向”

伴隨著新一代信息技術(shù)的加速迭代，知識半衰期進一步壓縮，傳統(tǒng)階段性教育的作用持續(xù)弱化，推進全民終身學習已成為世界各國的普遍共識。我國已將建設(shè)“人人皆學、處處能學、時時可學”的學習型社會和學習型大國上升為國家戰(zhàn)略。《教育強國建設(shè)規(guī)劃綱要（2024—2035年）》更是進一步明確要“提升終身學習公共服務(wù)水平”、構(gòu)建“終身學習制度”，同時要“促進人工智能助力教育變革”。

自2022年以來，ChatGPT、Sora、DeepSeek等生成式人工智能相繼問世，給全球帶來一波又一波巨大沖擊。人工智能技術(shù)已進入多模態(tài)感知能力躍升與場景適配深化發(fā)展的快車道，其應(yīng)用正在向各個領(lǐng)域全面滲透，并持續(xù)觸發(fā)人類社會在知識生產(chǎn)與傳播、就業(yè)需求與結(jié)構(gòu)、倫理規(guī)則與治理框架等方方面面的深層次變革。

人工智能時代已來，終身學習正從部分群體的人生可選增值手段，轉(zhuǎn)變?yōu)楦鼜V大群體的生存所需，同時也面臨諸多機遇與挑戰(zhàn)。

一方面，人工智能技術(shù)的發(fā)展為全民終身學習提供了前所未有的可能性。人工智能作為人類認知系統(tǒng)的“數(shù)字擴展層”，可通過分布式智能網(wǎng)絡(luò)突破人類個體生物智能的信息處理閾值，并在覆蓋全生命周期的時空維度上為個體構(gòu)建動態(tài)適配認知增強系統(tǒng)。這一系統(tǒng)猶如陪伴在人們身邊的、不斷進化的“智者”，可為個體的動態(tài)認知升級提供持續(xù)支持，并提升終身學習的體驗和效能。

另一方面，技術(shù)紅利背后潛藏的結(jié)構(gòu)性風險，也給終身學習帶來了嚴峻挑戰(zhàn)。例如，過度依賴算法推薦的學習過程可能導致學習者的元認知能力退化，使個體難以適應(yīng)知識快速迭代的需求，甚至會加劇認知焦慮和本領(lǐng)恐慌；數(shù)字鴻溝導致的認知分層，則可能引發(fā)和增加群體間學習機會的不平等，阻礙學習型社會的整體可持續(xù)發(fā)展。

人工智能時代的終身學習面臨著“雙重使命”：既要利用技術(shù)杠桿突破認知邊界，又要守護人類的獨有特質(zhì)，讓人人都能更好地發(fā)展自己的潛能或能力。1996年，聯(lián)合國教科文組織發(fā)布的《德洛爾報告》（即《教育——財富蘊藏其中》）提出的“學會認知、學會做事、學會共處、學會做人”四大支柱已成為推進終身學習和教育改革的經(jīng)典框架，被全球廣泛采納并產(chǎn)生深遠影響。人工智能時代，這四大支柱正與數(shù)字基因進行耦合，重塑著終身學習的內(nèi)在要求和底層邏輯，彰顯出跨時代的理論意蘊。本文將從這四大支柱確立的維度出發(fā)，探討人工智能時代終身學習的深層嬗變。

學會認知：注重高階能力

學會認知是四大支柱之首。在傳統(tǒng)學習樣態(tài)下，學會認知的目標在于完成知識的系統(tǒng)性建構(gòu)和學會如何學習。在具體的教學實踐中，通常以前者為中心。人們通過日積月累的學習，將知識內(nèi)化為自身的認知儲備，在大腦中搭建具有個人特色的知識體系和專屬的思維空間，大腦就像一個用于存儲、提取和調(diào)用知識的圖書館。學習追求的是知識體系的完整性和邏輯的自洽性，需要博聞強記。

互聯(lián)網(wǎng)的普及讓知識存儲和獲取方式發(fā)生了重大轉(zhuǎn)變。互聯(lián)網(wǎng)將人類集體智慧匯聚成超大規(guī)模的分布式認知網(wǎng)絡(luò)，海量信息在網(wǎng)絡(luò)上流動，人們可以方便地調(diào)取網(wǎng)上的知識和學習資源。個體認知過程也由此在部分環(huán)節(jié)出現(xiàn)“數(shù)字化外包”，如記憶存儲轉(zhuǎn)向云端數(shù)據(jù)庫，信息檢索依靠搜索引擎或者算法推薦，知識更新遵循社交網(wǎng)絡(luò)的動力學模型等。個體的大腦從獨立的知識載體發(fā)展成為接入全球認知網(wǎng)絡(luò)的一個節(jié)點，與外界進行知識和智慧的互聯(lián)互通。

人工智能時代的到來，一方面進一步拓展了個體的認知邊界，另一方面也在持續(xù)重構(gòu)人類的認知過程。人類“認知外包”正在形成立體化生態(tài)。例如：在信息獲取維度，智能搜索引擎可以實時解析碎片化知識；在語言交互維度，翻譯軟件正在消解語言和文化壁壘；在思維可視化維度，可將推理鏈條具象化；在創(chuàng)作生成維度，可利用文生圖像技術(shù)突破模態(tài)界限等。

與此同時，其深層機制中也暗藏著認知異化的風險，例如：過度依賴數(shù)字化存儲會引發(fā)記憶能力下降和認知偏差；慣性使用人工智能生成答案會弱化元認知能力；沉浸于算法推送的信息流會加劇認知窄化等。如果終身學習者長期困于算法編織的認知繭房之中，將面臨主體性消解的深層危機。

為此，我們亟須變革學習范式，強化培養(yǎng)混合智能時代的高階能力，包括元認知、批判性思維、人機協(xié)同知識共創(chuàng)、思維建模等方面的能力。這種轉(zhuǎn)型不僅需要學習者理解并掌握機器學習的邏輯，以及與人工智能協(xié)作的新范式，更需要在人類智能與人工智能的交互中，重構(gòu)人類認知的獨特價值。人工智能時代，學會認知的重心將從注重知識積累轉(zhuǎn)向強調(diào)思維進階。這既是對技術(shù)應(yīng)用引發(fā)認知異化風險的回應(yīng)，也是激活人類智能進化潛能的內(nèi)在要求。

學會做事：適應(yīng)人機協(xié)同

學會做事與學會認知具有雙向建構(gòu)的辯證關(guān)系。學會做事指向個體在實踐場景中運用相關(guān)知識和技能完成具體任務(wù)的能力，強調(diào)對實踐智慧的學習。學會做事的目標體系需要根植于實踐場景的運行邏輯和活動范式。在傳統(tǒng)語境中，學會做事的目標圍繞人作為核心主體對物質(zhì)世界的改造策略及經(jīng)驗技術(shù)傳承展開。

人工智能時代，人類實踐活動范式正在經(jīng)歷跨領(lǐng)域重構(gòu)。傳統(tǒng)實踐的底層邏輯由于人工智能的介入漸次瓦解，人機協(xié)同成為做事新范式。例如：在醫(yī)療領(lǐng)域，人工智能可以與醫(yī)生形成醫(yī)療共同體，深度參與臨床工作，提升疾病診斷精度、參與診療決策、完成精準手術(shù)、處理醫(yī)療檔案和數(shù)據(jù)等；在法律行業(yè)，律師可與人工智能深度協(xié)作，高效起草文書、重構(gòu)復雜證據(jù)鏈、優(yōu)化論辯策略等。上述由人工智能倒逼的變革，正觸發(fā)跨行業(yè)的鏈式反應(yīng)，其效率提升的表象之下，更深層的影響在于引發(fā)職責體系與工作流程的結(jié)構(gòu)性重塑。

除此之外，人工智能的融入還將持續(xù)推動行業(yè)迭代，加速領(lǐng)域分化，促進業(yè)態(tài)重塑，并引發(fā)部分行業(yè)的崛起與另一些行業(yè)的式微甚至系統(tǒng)性消亡。這些變化也會改變個體職業(yè)發(fā)展的底層邏輯。有人會從人類群體協(xié)同中基礎(chǔ)性、重復性任務(wù)的執(zhí)行者角色解放出來，躍升為人機協(xié)同生態(tài)中的意義賦予者、倫理設(shè)計者、引領(lǐng)者、協(xié)調(diào)者和終極決策者，也有人會因難以適應(yīng)新技術(shù)應(yīng)用而被邊緣化。不僅如此，人機協(xié)同生態(tài)中的權(quán)力結(jié)構(gòu)可能更為復雜。傳統(tǒng)職業(yè)發(fā)展常見的線性積累和晉階模式將被逐漸打破，傳統(tǒng)的技能體系也將加速瓦解，更頻繁的切換職業(yè)賽道和迭代技能或?qū)⒊蔀橐环N新常態(tài)。這意味著，人們需要在更多的生命階段學習如何做事。

在人工智能深度重構(gòu)實踐范式的趨勢下，學會做事的目標范疇將發(fā)生系統(tǒng)性轉(zhuǎn)向，其核心在于構(gòu)建人機協(xié)同的認知框架與實踐智慧。這一轉(zhuǎn)向要求人們不僅要跟上時代步伐，同步學習使用新技術(shù)、新工具，深入理解技術(shù)與人的互動關(guān)系，更要面向人機協(xié)同的具體實踐場景，持續(xù)提升運用混合智能所需的綜合素養(yǎng)與技能。

學會共處：平衡復雜關(guān)系

學會共處是指既要學會與他人共同生活，更要學會與他人合作，實現(xiàn)共同目標。人具有社會屬性，學會與他人共處是個體融入社會以及人類社會發(fā)展演進的核心。共處智慧貫穿整個人類發(fā)展史，從遠古時期人類祖先通過合作圍獵獲得生存優(yōu)勢，到現(xiàn)代社會跨國合作推動經(jīng)濟發(fā)展與科技進步，無不彰顯著學會共處的意義與價值。

學會共處需多種能力支撐，包括自我認知、感知他人、社會參與、團隊合作、溝通交流等。這些能力要素已被具有國際影響力的核心素養(yǎng)框架深度整合，從不同側(cè)面詮釋了學會共處的內(nèi)在要求，并強調(diào)了這些能力在聯(lián)結(jié)個體與社會中的作用和地位。

身處人工智能時代，個體與世界的共處范疇從物理空間擴展到數(shù)字領(lǐng)域，從人際互動延伸到人機協(xié)同。人類正面臨人機協(xié)同與人際交互的雙重挑戰(zhàn)。一方面，社交場景虛擬化、情感連接弱化、認知繭房固化、價值共識消解等一系列變化正在解構(gòu)人與人之間的傳統(tǒng)共處模式和人際關(guān)系，并由此衍生諸多新的問題。另一方面，能力替代危機、數(shù)字成癮等問題不斷涌現(xiàn)，威脅著人機關(guān)系的本質(zhì)。在這種背景下，學會共處的重要性愈發(fā)凸顯——它不僅是個體的生存技能，更可能關(guān)系人類文明的存續(xù)。

由于被賦予了新的內(nèi)涵和外延，學會共處在人工智能時代也面臨著重重挑戰(zhàn)，包括技術(shù)迭代的不確定性、倫理邊界的模糊性、社會關(guān)系的流動性等，使得學會共處的難度呈指數(shù)級提升。這些挑戰(zhàn)強化了終身學習的必要性，也使得學習共處成為伴隨全生命周期的動態(tài)過程。這一過程需要持續(xù)探索，可從以下兩個方面著手推進。一方面，需要學習如何借助人工智能優(yōu)化資源配置、提升決策效率，更好地與他人共處、與自然共處。另一方面，更需要學習如何通過深層次的人際協(xié)作，與人工智能共同建構(gòu)一種健康的人機智慧深度融合的“雙智”關(guān)系。

學會做人：守護以人為本

學會做人，是指學習要“促進人的全面發(fā)展，即身心、智力、敏感性、審美意識、個人責任感、精神價值等方面的發(fā)展”。換言之，學習的終極目標，不僅在于掌握生存技能以適應(yīng)社會，更在于通過持續(xù)的學習完善心智、塑造品格、激發(fā)潛能、培育道德和責任感，逐步成為具有完整人格的人，即學以成人。通過學習成為完善的人，強調(diào)了學習在促進人的全面發(fā)展中的核心作用，這一理念具有穿越古今的哲學意涵，在不同歷史時期的哲學思想中均有深刻體現(xiàn)。

伴隨生成式人工智能的崛起，由人工智能驅(qū)動的學習革命，正讓“有教無類、因材施教”的教育理想在更廣大范圍內(nèi)照進現(xiàn)實，并將為教育從過多強調(diào)工具理性，回歸以人為本的價值理性書寫時代注腳。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能推薦系統(tǒng)可通過算法精準捕捉個體學習需求、建構(gòu)個體學習圖譜，將打破工業(yè)化時代流水線式的標準化教育與學習范式，提升知識獲取效率，為大規(guī)模個性化學習構(gòu)筑技術(shù)基座。人工智能技術(shù)與虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實、具身感知等技術(shù)的融合，則有助于進一步豐富學習空間和學習樣態(tài)，將抽象知識具象化，為學習者帶來沉浸式體驗，激發(fā)學習興趣、提升學習效果。人工智能在課堂教學、教學評價、教學研究、教育治理，以及特殊教育等領(lǐng)域都有更豐富的應(yīng)用空間。這讓過去曾因人力限制和技術(shù)局限等難以普及的個性化、精準化、數(shù)據(jù)化、多模態(tài)的學習支持可以惠及更多人，并讓更多人通過人工智能賦能的泛在學習、靈活學習、探究式學習、項目式學習、小組合作學習等路徑，成為更好的自己。

人工智能時代，學以成人的內(nèi)涵更加復雜多維。人類在享受技術(shù)紅利的同時，也需要看到人工智能作為硬幣的另一面：其技術(shù)異化的風險正悄然侵蝕著“使人成為人”的根基。這種隱患不僅存在于算法偏見之中，更潛伏于人類對技術(shù)依賴的每一個決策瞬間。在通過終身學習實現(xiàn)學以成人的過程中，以人為本不僅不可被技術(shù)洪流沖淡，反而更需要在人與技術(shù)的博弈中加以守護。