人工智能時代，教育何為大學何為？

自從ChatGPT出現以來，關于人工智能對教育影響的討論已持續了很長一段時間。

對于每一位從事教育的人來說，除了關注如何用人工智能技術更好地去學習，還需要思考兩個問題：首先，我們是否知道未來社會到底需要什么樣的人，從而找到教育的應對方式。因為，我們都認為，人最有價值的特點就是思維能力，或者說我們不同于其他動物的最獨特之處就是具有思維能力。但是，當人工智能在思維的某些方面比人類還強大時，那我們的教育究竟該如何改變；其次，從歷史來看，很多新發現總會對教育帶來比較大的影響，比如，當計算器出現之后，我們對心算的要求就不那么高了。那么當機器會思維了，人類還需要思維嗎？

大學的變革與人類知識活動的變遷密不可分

人類知識活動的演變有著可遵循的規律，大學演變過程同樣如此。大學發展史上有兩個至關重要的事件，一是19世紀現代大學的出現，另一個是上世紀中期或后半期開始，后現代大學概念的出現。

現代大學出現前，人類的知識活動由經驗哲學占統治地位，當時的大學教育是精英教育，人才培養目標是培養所謂的紳士。由于大學受教會影響很深，一般以教學為主，且教學和科研分離。而科研則由社會上的機構承擔，這也是為什么歷史上的科技革命都發生在大學之外，甚至與大學并沒有什么關系。

現代大學的出現使得大學脫離教會進行自治，這也是現代大學的重要特征，也正是從此時開始，大學開始培養專業人士，教學和科研也開始結合。現代大學出現后，主要的科學貢獻就發生在大學中了。

正是從這一時期起，大學開始逐漸壟斷幾乎所有的知識活動，包括知識的創造、知識的傳播、知識的存儲，且大學創造的知識往往也是源于學者的興趣，以滿足自身需要為目的。而社會對知識的需求和應用都需要借助大學。之所以會出現這樣的情況，是因為當時的主流觀點認為，學術研究應該是為知識而知識，并非和應用相結合。

直到20世紀七八十年代，大學開始從精英教育走向大眾教育，后現代大學的概念開始出現。也正是從這一時期開始，學術研究從“為知識而知識”，逐漸變成了人們所說的為有用的知識而開展研究。簡言之，判斷學術好壞的標準，開始由“用戶”決定，而并非由知識生產者決定，所以生產“有用的知識”，是現在大學的一個非常重要的趨勢。

此后，進入知識開放的時代，教學和科研再次分離，這也是為何現在的大學里出現了很多與教學并沒有太大關系的獨立研究機構。同時，因為傳統的院系承擔的主要功能仍然是教學，所以有組織科研很難發生在傳統的院系中。這些獨立的科研機構承擔起了有組織科研的任務，同時，又因為有組織的科研的前提一定是在應用場景中發生的，所以現在的大學真正想做有組織的科研，最重要的就是構建應用場景。當然，這也是大學面臨的需要解決的問題。

未來的大學將是社會創新資源集聚中心

后現代大學的人才培養更強調創造性思維和創造性的行動，同時，企業的應用研究介入到基礎學術領域中，加之社會上出現了更多樣、豐富的教育資源和學術資源，出現了更多獨立的科研機構，所以，我們基本可以認為，后現代大學失去了對知識的壟斷。這也直接帶來了教育理念和教育模式的多樣化。從某種意義上來說，大學不再是唯一的知識創造機構。未來的大學究竟將對社會起到什么樣的作用，每個教育工作者都應該思考。

或許，未來的大學應該是聚集社會各種創新資源的中心。我常常提倡大學要打開邊界——打開學校的邊界，學科的邊界，學習的邊界。因為惟有打開邊界，才能適應后現代大學的發展趨勢。

當下，全球大學變革正如火如荼地開展，也惟有如此，后現代大學才能適應發展趨勢。比如，終身教育的出現使知識生產和傳播的主體多元化，且使企業成為創新的主體；再如，學術研究的商業化讓使用者決定什么才是好的學術。

中國的大學也正在變革之中。目前，中國大學的資源條件、學術影響力都在快速提升。當然，圍繞應試評價等對學生創造力的影響、大學和教育的同質化等問題，中國的大學也都在進行變革。但是，突如其來的人工智能的爆發式發展，使得我們目前所有的這些變革都面臨一個巨大的問號。因為，大學的教學改革總是根據人類知識活動的演變而進行，人工智能的快速發展讓我們目前還不能完全預測它對人類知識活動和教育將帶來什么樣的影響。默會的知識是人和組織最有價值的組成

面對人工智能的發展，教育究竟該如何變革？也許我們可以換個角度來思考這個問題，從整個人類知識活動的角度，來進一步思考它和人工智能發展的關系。

早在上世紀，著名哲學家波普爾提出有關認識論的“三個世界”的觀點。“三個世界”即物質世界、人的世界、客觀知識組成的世界。物質世界不依賴于人的主觀而存在，知識世界同樣如此。而人具有能動性，人類研究和認識物質世界，得出規律性認識，這些知識和規律也是客觀的、不以人的意志為轉移的。前兩個世界都具有客觀性，但人的世界就復雜多了。每一個人都是獨特的，具有的知識和能力也是獨特和與眾不同的。每一個人的知識除了那些外顯的客觀知識，還有默會的知識，也就是我們內在的、可意會不可言傳的知識。這些知識具有主觀性、個體性、感性、現場性。正是這些默會知識，造就了每個人的獨特性。

愛因斯坦曾經說過，教育就是當一個人把學校所學的全部忘光之后剩下的東西。而這些剩下的絕對不是客觀的知識，事實上，教育中最早被遺忘的恰恰就是這些客觀的知識、規律、理論的細節。但是教育會給我們留下一種概念化的能力。這種概念化的能力，其實就是默會的能力。比如，我是學化學出身，我并不知道自己掌握了多少化學知識，但當我遇到具體問題時，會將這個問題和我沉積的所有知識、能力，即這種默會的知識進行聯系、對比和分析，然后提出可能的解決思路和解決方法，然后再去找文獻、制定方案等。

這種默會的知識，實際上也是人的創造性的一個來源，所以接受教育的目的不是簡單地接受顯性知識的傳遞，而是通過知識和實踐體驗，讓更多的顯性知識轉化為默會知識留存下來。所以我們才會說，人的世界中最重要的是那些默會知識。

默會知識不僅對個人是最重要的，對組織同樣重要。比如，一個企業或大學的研究獲得了專利，這個專利是顯性和公開的。但專利中并沒有組織默會的慣例、價值、技巧、思考問題的方式等。在由眾多技術環節構成的體系中，組織的這些默會知識是最有價值的，也是組織內在的創造力所在。我們常常看到諾貝爾獎在一些大學和組織中“扎堆”的現象，就是因為組織中的默會的知識。不進入到這個體系中去，你也很難掌握這些默會的知識。

在人工智能時代，每個人都要記住：人是非常獨特的存在，每個人都不一樣。其實，每個組織也都不一樣，每個人和每個組織都有自己的默會知識，這也應當是我們教育的最重要目的，即增加默會知識和創造性。

“我們的思想總是要比我們知道的要多得多”

那么，未來人工智能會不會構成一個獨立的世界？人工智能顯然與人有很大的不同，它可以掌握大量的客觀知識，相比較而言，我們每一個人掌握的客觀知識只有人工智能掌握的千分之一、萬分之一甚至更少。人工智能利用掌握的所有知識和信息，可以完成很多人很難完成的事情，也可以和人交流、對話，在某種層面上理解人的思維。但是，人工智能至少目前還不能與物質世界建立直接聯系，不能直接認識世界、改造世界，因而也還不具備獨立的進化能力。

而人是可以與物質世界直接相互作用，從而不斷進化、改造自己的。當人工智能發展到通用人工智能，再到超級人工智能時，也許會具備某種進化能力，但這可能需要相當長的時間。由此，我們回到教育——首先要把人工智能看作工具，而不是把它看成一個獨立于我們的實體。我們應當關注人工智能對人類社會可能產生的威脅和傷害，關注和研究有關的倫理問題。當前最重要的是，教育應該擁抱而不是排斥人工智能。在教育教學中，一方面應當充分利用人工智能改善學習環境、提高學習效率；另一方面，要超越人工智能，增強學生的默會知識和能力。與此同時，要充分利用AI技術，建設一個更加均衡、惠及大眾的高效教育體系。

最后，我想引用邁克爾·波蘭尼的一句話：“我們的思想總是要比我們知道的要多得多”。默會知識使人類具有非常強大的力量，但在很多情況下，我們并不知曉這種力量的存在，而且，即便是在人工智能時代，我們也要相信人類的力量仍然強大無比。

（作者為北京大學未來教育管理研究中心教授）