人工智能賦能高等教育的新思考

摘 要：人工智能正在重塑高等教育格局。于目標使命而言，關(guān)鍵在于平衡技術(shù)賦能和教育本質(zhì)，堅守人的全面發(fā)展這一宗旨，規(guī)避技術(shù)工具化傾向。在知識和認知維度，其引發(fā)知識定義、知識生產(chǎn)模式等變革與挑戰(zhàn)，極大沖擊了傳統(tǒng)的“高深知識”，但也蘊含重構(gòu)知識版圖的可能。同時，在學(xué)生能力培養(yǎng)、評價、倫理等高等教育實踐和治理方面，人工智能技術(shù)也帶來全新的變革與挑戰(zhàn)。

關(guān)鍵詞：高等教育；人工智能；知識生產(chǎn)；能力培養(yǎng)

引言：“可能性”的邊界

人工智能帶來的無限“可能性”正在重新定義我們的社會與生活。從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到深度學(xué)習(xí)，從自然語言處理到人機協(xié)同，人工智能作為具有顛覆性的革新技術(shù)，正在以前所未有的廣度和深度影響著教育的方方面面。然而，越是前沿的技術(shù)，越充滿了未知與不確定性。在可能性不斷延伸的同時，人工智能技術(shù)也使得人們對其技術(shù)局限性、倫理挑戰(zhàn)、加劇社會不平等問題擔(dān)憂與反思。

在這一技術(shù)浪潮中，高等教育面臨著新的機遇與挑戰(zhàn)。回顧歷史，技術(shù)變革一直是推動高等教育進步的重要因素。每一次技術(shù)的革新，都使得高等教育重新定義自身的角色與責(zé)任，以適應(yīng)新的社會變化。目前，全球已有70多個國家和地區(qū)發(fā)布了專門的人工智能戰(zhàn)略或產(chǎn)業(yè)規(guī)劃，多所知名高等教育機構(gòu)已針對人工智能人才的儲備開設(shè)了培養(yǎng)項目。但在技術(shù)的洪流中，如何尋找“變”與“不變”的平衡點，也成了高等教育不容回避的重點：確定自身在人工智能時代的定位、重新審視教育的價值與目的、革新治理模式、應(yīng)對全新的倫理挑戰(zhàn)，都是當下高等教育領(lǐng)域亟須討論和解決的關(guān)鍵問題。高等教育必須保持理性與前瞻性，探討技術(shù)的可能性邊界與限制，以立德樹人為根本任務(wù)，主動引導(dǎo)技術(shù)的應(yīng)用方向，規(guī)劃與設(shè)計真正面向未來的教育。

AI時代的高等教育目標與使命

在人工智能逐漸融入高等教育的背景下，技術(shù)為教育系統(tǒng)注入了新的活力，但也面臨著如何平衡技術(shù)賦能與教育本質(zhì)的根本問題。我們必須重新思考：高等教育的核心價值究竟是什么？教育最終應(yīng)該服務(wù)于什么目標？新技術(shù)的功能性是否與教育的目的有所沖突？在技術(shù)滲透到教育的各個層面時，我們必須保持清醒認識，避免高等教育的目的被工具化和效率化的邏輯所替代。教育不僅傳授知識和訓(xùn)練技能，更培養(yǎng)具有批判性思維、社會責(zé)任感和人文素養(yǎng)的個體。

人的可能性是教育的基礎(chǔ)，是教育的生命所在，也是教育實踐和理論的根本。人工智能為年輕人的發(fā)展提供了更大的可能性，但年輕人不能永遠停留在可能性之中，他們必須將自身發(fā)展的可能性轉(zhuǎn)化為一種現(xiàn)實性[1]。由于數(shù)字化建設(shè)與人工智能的發(fā)展越來越多地替代了人的認知發(fā)展以及智育的部分功能，這就使得教育促進人的自我認同與德育的功能得以進一步凸顯[2]。由此可以明確教育的核心任務(wù)與本質(zhì)特征，教育不僅僅是要幫助人向外認識和了解自然界和人類社會，更加重要的是引導(dǎo)和幫助他們向內(nèi)認識自我[3]。這兩種教育任務(wù)對應(yīng)著當代教育體系的兩個方面：一方面，我們相信個體的獨特性，并倡導(dǎo)個體應(yīng)更多地掌控自己的生活；另一方面，教育體系仍然傾向于有固定的內(nèi)容和時間節(jié)點的安排。基于既定的教學(xué)內(nèi)容和目標，人工智能可以幫助學(xué)生實現(xiàn)個性化學(xué)習(xí)，但目前這種“個性化”僅僅是指學(xué)習(xí)路徑的不同安排，還不是以學(xué)生為中心、培養(yǎng)學(xué)生主觀能動性的個性化學(xué)習(xí)[4]。因此，教育在適應(yīng)技術(shù)變化的同時，也不應(yīng)過度向技術(shù)傾斜。教育應(yīng)幫助學(xué)生在不斷變化的環(huán)境中找到自身的定位和方向，使他們能夠充分把握技術(shù)帶來的機遇而不被其限制。

新的技術(shù)應(yīng)當成為賦能和服務(wù)教育的途徑，但不應(yīng)該是實現(xiàn)功利性目的的工具，更不能成為支配教育方向的力量。人工智能技術(shù)的賦能真正創(chuàng)造了教育回歸本源的機會，讓我們專注于追求真知、理性和自由，為促進人的全面發(fā)展開辟了新的可能。然而，新技術(shù)往往最初應(yīng)用于高利潤率的領(lǐng)域，因而要防范人工智能技術(shù)成為應(yīng)試教育的助手。技術(shù)的進步并不總是能夠立刻解決深層次關(guān)于“人”的問題，而“人”恰恰是教育最關(guān)心的。因此，面對技術(shù)的發(fā)展時，教育必須保持對“人”的價值的高度關(guān)注。此外，教育領(lǐng)域的特殊之處還在于，人工智能技術(shù)的使用并不是為了更高效地提高結(jié)果的準確性，而是為了更好地輔助學(xué)習(xí)過程本身[5]。我們既要看到技術(shù)的潛力，也要保持冷靜和理性的判斷，謹防被技術(shù)的短期效果迷惑，而拋卻了教育的初心。“中庸之道”是應(yīng)對技術(shù)迅猛變化的合理態(tài)度，尋找“不偏不倚”的平衡點可能是高等教育真正實現(xiàn)技術(shù)與教育共生共長的關(guān)鍵。

AI時代的知識觀與認知模式轉(zhuǎn)型

人工智能技術(shù)的應(yīng)用正在深刻地改變知識的定義、生產(chǎn)、傳播和應(yīng)用方式。教育與知識相輔相成，知識觀的變化影響著我們對教育的理解。一方面，教育是篩選、傳播、分配、積累和發(fā)展知識的重要途徑；另一方面，知識又是教育的重要內(nèi)容與載體，離開了知識，教育就會成為無米之炊，各種各樣的教育目標也就無法達成[6]。然而，生成式人工智能的崛起，不僅重新塑造了學(xué)生獲取和處理知識的路徑，而且也引發(fā)了對知識本質(zhì)的思考——什么才是知識？人工智能所生成的內(nèi)容是知識嗎？這一切正挑戰(zhàn)著教育在傳遞知識過程中的傳統(tǒng)角色。

從知識本質(zhì)看，生成式人工智能生成的內(nèi)容仍不具備傳統(tǒng)“高深知識”的特征，它既不具備可檢驗性和系統(tǒng)性，也缺乏社會實在性，加劇了學(xué)生與現(xiàn)實世界的“脫嵌”，使學(xué)習(xí)變得更加抽象和空洞，學(xué)生無法將碎片化知識整合成系統(tǒng)的知識體系，難以完成復(fù)雜的內(nèi)化、聯(lián)想過程，缺乏真正的理解和批判性思考，缺乏對復(fù)雜價值問題的判斷能力。此外，我們還應(yīng)該對“知識”與“意義”做出區(qū)分。生成式人工智能更像是“意義處理器”，能夠根據(jù)語境生成有意義的回應(yīng)，但這些回應(yīng)未必是知識。生成式人工智能有工具性和語義性兩類功能：從工具性層面看，能識別大型數(shù)據(jù)集中的模式，但并不像人類那樣能理解這些模式，而是對符號、單詞、單詞序列和體裁之間的統(tǒng)計關(guān)系進行建模，這表明其生成的結(jié)果只是基于數(shù)據(jù)規(guī)律和語義關(guān)聯(lián)；從語義層面看，它在個人思想和社會交流之間進行調(diào)節(jié)，促進持不同概念或語言框架的人之間的理解，主要是促進意義傳遞與理解的工具，而非知識創(chuàng)造者[7]。因此，在使用生成式人工智能時，必須對其生成內(nèi)容進行嚴謹?shù)尿炞C和評估。而應(yīng)對其帶來的教育問題與挑戰(zhàn)，關(guān)鍵在于要轉(zhuǎn)變教育與知識附屬于技術(shù)的觀念與方法，還原教育與知識在社會與技術(shù)變革中的基礎(chǔ)性地位與本質(zhì)功能。

人工智能技術(shù)還影響著知識生產(chǎn)模式的變革。人工智能拓展了知識的生產(chǎn)主體，還帶來以“知識+數(shù)據(jù)+算法+算力”為標志的新型知識生產(chǎn)模式。人類未來對精神世界的教化可能將交付于技術(shù)主體，人類所教授、學(xué)習(xí)和評價的客觀知識系統(tǒng)也將受到技術(shù)影響[8]。人工智能時代，個體不再完全了解自己獲取知識的來源，這種轉(zhuǎn)變意味著人類的知識生產(chǎn)將不再由人類完全主導(dǎo)，這標志著教育模式的重大變革。

然而，雖然人工智能沖擊了傳統(tǒng)知識生產(chǎn)模式，使得符號生產(chǎn)成本大幅降低、內(nèi)容泛濫并帶來了嚴重的認知負擔(dān)，對知識版圖產(chǎn)生了一定負面影響，但人工智能技術(shù)也可以利用“對齊”技術(shù)去除“知識泡沫”，發(fā)揮重構(gòu)人類知識版圖的積極作用，這也是當下高等教育變革專業(yè)、課程和教學(xué)變革的基礎(chǔ)[9]。有學(xué)者認為，云計算與人工智能結(jié)合可以促使不同類型智能互動融合，產(chǎn)生新型云端集體智能。思維可以超越個體大腦，進入一個分布式的智能網(wǎng)絡(luò)中，擴展和重塑我們的知識和認知。該智能具有可擴展性，能整合多方認知力，提升問題解決能力，通過機器學(xué)習(xí)算法持續(xù)優(yōu)化，形成新學(xué)習(xí)范式，推動跨學(xué)科創(chuàng)新，從而讓思維突破個體大腦限制，進入分布式智能網(wǎng)絡(luò)，對知識和認知起到擴展與重塑的重要作用[10]。

面對知識生成與認知模式變化的復(fù)雜背景，我們應(yīng)該重新反思知識在教育中的地位。人工智能改變了學(xué)生接觸知識、理解知識、使用知識的過程，因此改變了學(xué)生所需的知識能力、認知素養(yǎng)和培養(yǎng)模式。教育不只是傳授知識，也要培養(yǎng)學(xué)生面對技術(shù)的洞察力和判斷力，分辨技術(shù)對認知過程的正向與負向影響。

AI時代的能力培養(yǎng)與評價

當下，人工智能素養(yǎng)的培養(yǎng)變得愈發(fā)重要，它不僅關(guān)乎學(xué)生對技術(shù)的理解與應(yīng)用，而且關(guān)乎學(xué)生如何在技術(shù)驅(qū)動的知識環(huán)境中批判性思考和創(chuàng)造性應(yīng)對復(fù)雜的挑戰(zhàn)。因此，面對技術(shù)變革，學(xué)生不僅要具備對知識的掌握，而且還要培養(yǎng)適合于AI時代的新能力。大學(xué)及政府部門都面臨著重大挑戰(zhàn)，包括提升“數(shù)字素養(yǎng)”“數(shù)據(jù)素養(yǎng)”“人工智能素養(yǎng)”等能力的重要性。

能力的培養(yǎng)不僅僅是教導(dǎo)學(xué)生如何使用AI工具。AI工具雖能提升學(xué)生的任務(wù)性技能，但僅靠技術(shù)工具并不能發(fā)展核心技能。研究表明：學(xué)生在AI輔助下表現(xiàn)出了短期的能力提升，但一旦AI支持被移除，學(xué)生的表現(xiàn)便顯著下降。這說明AI輔助學(xué)生提升的技能并不等同于真正的能力，需要長期支持和元認知的引導(dǎo)，幫助學(xué)生發(fā)展自主學(xué)習(xí)的能力[11]。我們需要強調(diào)AI支持與人類技能結(jié)合的重要性，最終的目標是在發(fā)展人類技能的同時從人工智能中獲益，前者強調(diào)作為“腳手架”的人類學(xué)習(xí)能力，而后者關(guān)注在人工智能輔助下解決任務(wù)的能力[12]。兩者結(jié)合的人智協(xié)同模式可以幫助學(xué)生拓展問題解決的能力、豐富問題解決的體驗、提升探究學(xué)習(xí)的深度[13]。

從哲學(xué)和歷史的角度審視，人工智能不僅僅是一種技術(shù)，而作為科學(xué)，它既是理論科學(xué)，也是自然科學(xué)，還是屬于人文學(xué)科的“文化科學(xué)”——它是一種高度融合的知識領(lǐng)域[14]。因此，人工智能相關(guān)的教學(xué)不僅應(yīng)包括數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)等技術(shù)維度，還應(yīng)納入倫理、社會和人文維度。AI素養(yǎng)教育的雙重維度——技術(shù)維度和人文維度——都應(yīng)該得到重視。總之，盡管人工智能技術(shù)很重要，但也不應(yīng)忽視采用自動化決策背后的人、權(quán)力和政治動機。強調(diào)人工智能素養(yǎng)的人的維度，是要讓每個人都能夠了解與人工智能共存意味著什么以及如何在最大限度利用人工智能提供優(yōu)勢的同時，保護人的行為或尊嚴不受任何負面影響[15]。在各學(xué)科探索人工智能在其學(xué)科領(lǐng)域應(yīng)用的同時，倫理教育應(yīng)貫穿課堂的每個環(huán)節(jié)。

生成式人工智能的崛起，更凸顯了培養(yǎng)人工智能素養(yǎng)的重要性。生成式人工智能的不透明性帶來了諸多挑戰(zhàn)：黑箱算法使得人們難以理解其輸出的過程，但在決策過程通常不透明的情況下，普遍存在的誤解可能會導(dǎo)致人們對生成式人工智能系統(tǒng)的誤用和不當信任。如果沒有較高的人工智能素養(yǎng)，學(xué)生可能會將人工智能擬人化或高估其能力[16]。因此，教育者需要培養(yǎng)學(xué)生判別信息的能力，批判性地使用人工智能技術(shù)，能夠識別這些技術(shù)的局限與挑戰(zhàn)。

AI時代下的學(xué)生評價也成為教育領(lǐng)域的關(guān)鍵議題。評價是教育的核心，評價內(nèi)容反映了教育價值觀，并引導(dǎo)學(xué)生、家庭、雇主和政府如何理解并使用教育成果。在人工智能時代，要關(guān)注人類和AI技能的協(xié)同作用[17]。我們需要重視長期評價，只有通過長期評價才能更全面地觀察到AI與人類技能結(jié)合的效果，而短期評價無法揭示學(xué)生的元認知發(fā)展及長遠的學(xué)習(xí)成果。但是，當下評價改革進展緩慢，許多大學(xué)未能及時跟進評價治理的調(diào)整，甚至忽視了評價的整體重要性。

AI時代的教育倫理風(fēng)險

隨著生成式人工智能在教育中的應(yīng)用迅速擴大，技術(shù)進步與倫理風(fēng)險的矛盾愈加突出。在高等教育領(lǐng)域，AI技術(shù)引發(fā)了隱私泄露、學(xué)術(shù)誠信危機、數(shù)據(jù)偏見等諸多新的挑戰(zhàn)。教師和學(xué)生的角色正在發(fā)生深刻變化，教育的公平性、透明性以及師生間的人際互動都亟待重新定義的局面。

在教育的屬性方面，人工智能可能使教育更加技術(shù)化、商業(yè)化、工具化。信息安全和法律方面，在缺乏規(guī)范意識和風(fēng)險感知的情況下，很多被高校師生上傳至大語言模型的信息可能涉及隱私、知識產(chǎn)權(quán)和信息安全風(fēng)險；教育倫理及道德方面，學(xué)術(shù)誠信受損和教育不公平加劇；教育質(zhì)量方面，誤導(dǎo)性信息會損害知識體系構(gòu)建，過度依賴生成式人工智能可能導(dǎo)致教育質(zhì)量下降；教師職業(yè)發(fā)展方面，生成式人工智能對教師角色的替代可能引發(fā)教師失業(yè)及適應(yīng)新技術(shù)過程中的轉(zhuǎn)型困境[18]；語言與文化影響方面，生成式人工智能可能會復(fù)制社會偏見[19]，延續(xù)全球性數(shù)據(jù)處理中的殖民主義遺留和結(jié)構(gòu)性不平等。

部分學(xué)者基于順應(yīng)技術(shù)發(fā)展的視角提出了較為開放和積極的倫理觀點。人工智能與人類在倫理問題上存在本質(zhì)的不同，人工智能也有在人類道德框架內(nèi)運行的可行性。雖然在倫理問題上，人工智能只能夠遵循道德規(guī)范，并不具備真正的道德動機，但在設(shè)計符合道德倫理的人工智能時，并非沒有參考方向：人工智能應(yīng)具有嚴格按照規(guī)范執(zhí)行任務(wù)的能力，具備能夠預(yù)測和應(yīng)對未來挑戰(zhàn)的魯棒性和可信性以及對不確定性的開放態(tài)度[20]。面對人工智能未來的復(fù)雜性和變化，我們需要保持謹慎但開放的態(tài)度。具體到高等教育應(yīng)用場景中，比起完全抵制的態(tài)度，討論知識原創(chuàng)性的本質(zhì)、重新設(shè)計評估方式，才能將人工智能在知識生產(chǎn)中的正向作用最大化，推動人類與人工智能的協(xié)作，同時從技術(shù)層面限制其負面影響[21]。

AI時代的高等教育實踐與治理

在AI技術(shù)飛速發(fā)展的時代，新型治理不僅是對新興技術(shù)的回應(yīng)，更是對高等教育形態(tài)的重塑。高等教育治理的核心在于如何平衡技術(shù)發(fā)展的速度與其帶來的風(fēng)險。在管理方式上，高校應(yīng)認識到實施敏捷治理的重要性。面對紛繁復(fù)雜的人工智能應(yīng)用風(fēng)險，敏捷治理倡導(dǎo)治理規(guī)則的快速制定和實時調(diào)整，在快速變化的環(huán)境中保持治理的前瞻性和針對性。具體而言，隨著人工智能在高等教育中的滲透，隱私、安全、學(xué)術(shù)誠信等問題日益凸顯，高校應(yīng)該通過分級風(fēng)險管理，建立分類管理和靈活調(diào)整的風(fēng)險規(guī)制體系，針對不同類型的風(fēng)險采取相應(yīng)的治理措施。例如：在諸多風(fēng)險中，信息安全與法律風(fēng)險的后果較為嚴重，應(yīng)強調(diào)并優(yōu)先建立信息分級和應(yīng)用分級制度，可以通過數(shù)據(jù)分級、隱私保護機制和AI工具的透明化來減少風(fēng)險。而在學(xué)術(shù)誠信問題上，則需要通過設(shè)立清晰的責(zé)任劃分與評估體系來保證教學(xué)和研究的公正性[22]。

不僅如此，大學(xué)治理還需要重新審視其組織結(jié)構(gòu)和資源配置方式。AI技術(shù)能夠在資源管理、戰(zhàn)略規(guī)劃、組織優(yōu)化等方面顯著提升大學(xué)的治理效能。然而，AI在情感處理、價值觀理解和領(lǐng)導(dǎo)決策等方面存在局限，尤其在涉及復(fù)雜情感和人際關(guān)系的問題上，AI無法替代人類領(lǐng)導(dǎo)者[23]。大學(xué)治理應(yīng)采取“人機協(xié)同”的方式，既要充分利用AI提升管理效率，也要保持人類領(lǐng)導(dǎo)者在決策中的核心作用，以實現(xiàn)大學(xué)治理能力的全面提升。

本文的部分觀點來自第三屆清華高等論壇：“可能性的邊界——人工智能賦能高等教育”的專家發(fā)言

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[責(zé)任編輯：卜 珺]