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最近“复旦将降低文科招生比例”的新闻，将“文科无用论”的争议再度推上热点。事实上，“全球文科关闭潮”已经持续了十几年，从美国的哈佛到英国的剑桥、牛津，文科专业都在“被优化”，而在中国，这类讨论近几年才逐渐升温。这一波“文科关闭潮”的背景，正是人工智能（AI）引发的技术革命，它正在从根本上改变人类社会、文化和经济，因此教育层面的改革必须及时跟上。

图/图虫创意

那么，文科到底有没有用呢？本文将从文科的价值、其面临的挑战以及未来的发展方向三个方面进行探讨。

文科的价值：不可替代

文科，即人文社会科学的统称，涵盖了历史、哲学、语言文学、宗教等传统学科，同时也包括政治学、经济学、军事学、法学、教育学、民族学、宗教学、社会学等现代社会科学。这些学科在社会经济生活中扮演着重要角色。

例如，政治学帮助我们理解权力结构，法学为社会提供规则框架，而经济学——尽管越来越依赖数学工具，带有一定的理工科性质——其核心仍是对人类行为和市场动态的洞察。这种对人类文化、社会运作的深刻理解，是文科教育的独特价值，也是AI难以完全复制的领域。

意大利的威尼斯双年展上，观众正在观看机器人艺术家 Ai-Da 作画。（图/视觉中国）

文科教育不仅传授知识，更培养学生的批判性思维、创造力和文化素养。这些能力在塑造社会价值观、推动文化传承以及解决复杂社会问题时至关重要。因此，尽管AI技术飞速发展，文科在社会中的重要性依然不言而喻。

AI时代对文科的冲击

然而，为什么这几年人们普遍认为文科越来越无用了呢？

这主要源于AI技术对传统文科领域的冲击。许多文科相关的工作，如法律研究中的案例分析、新闻写作中的内容生成，甚至历史文献的整理，过去依赖人力完成，如今却逐渐被AI取代。这些工作虽然知识密集，但重复性任务较多，且对创新创意的依赖度相对较低，因而容易被自动化技术替代。

此外，在就业市场上，文科毕业生往往面临更大的竞争压力，薪资和职业前景不如理工科毕业生，这进一步加剧了“文科无用”的印象。

与此同时，全球教育资源的“优化”趋势也在压缩文科的空间。从哈佛到牛津，大学纷纷削减文科经费和招生名额，转而投入更多资源到STEM（科学、技术、工程、数学）领域。这种趋势反映了AI时代对技术人才的迫切需求，但也让人担忧文科教育是否正在被边缘化。

实际上，越是在AI时代，人文科学其实越发重要。

日本东京，读者翻阅日本第一部完全由AI绘制的漫画《赛博朋克桃太郎》（图/视觉中国)

首先，从AI等新技术需要的方法论而言，目前AI等新技术特别需要跨界跨领域的知识储备，而打通跨界跨专业的知识则需要人文科学为其奠定宽阔的视野和知识论基础。

人文科学，例如历史、哲学和文学，不仅提供了对人类文化和历史的深刻理解，还培养了批判性思维和创造力，这些都是AI技术发展中不可或缺的要素。此外，AI技术的快速发展带来了伦理和道德问题，这些问题往往超出了纯粹技术范畴，需要人文科学的指导。

例如，AI在决策中的公平性和透明性、隐私保护以及对社会结构的影响等问题，都需要借助人文科学提供的伦理框架和价值判断来解决。

同时，人文科学在培养人的情感智能和同理心方面也具有重要作用。尽管AI在逻辑和计算方面表现出色，但在理解人类情感和文化背景方面仍有局限，因此人文科学教育能够帮助人类与AI技术更好地共存。

AI时代的到来不仅没有削弱人文科学的重要性，反而凸显了其在技术发展和社会进步中的核心地位。

创新需要人文培养直觉力

在技术创新和创意突破的过程中，“跨界跨专业的宽基知识”扮演着至关重要的角色。这种知识储备能够为研究者提供一种不依赖于过往经验、跳出传统思维窠臼的“全新直觉“，而这种直觉恰恰是当前人工智能（AI）所欠缺的。

相比之下，人类通过融合不同学科的知识，能够从全新的视角审视问题，发现AI难以捕捉的潜在模式和机会。

一个典型的例子是这波AI革命中”Transformer架构“的提出与应用。谷歌大脑的研究员最初在探索如何提升机器翻译质量时，设计了Transformer架构。

这项技术以其高效的并行计算能力和对长序列数据的处理优势脱颖而出。然而，在谷歌内部，Transformer仅被视为一种优化机器翻译或改进自然语言处理（NLP）的算法工具，其更广泛的潜力并未被充分挖掘。

与此形成鲜明对比的是，OpenAI的Ilya Sutskever等人。他们跳出了传统NLP的思维框架，将Transformer的创新能力与更广泛的AI应用场景相结合，最终推出了具有里程碑意义的大语言模型：GPT（Generative Pre-trained Transformer）。

这一突破不仅彻底革新了NLP领域，还推动了AI在文本生成、对话系统乃至多模态应用等方向的发展。

OpenAI团队之所以能够超越谷歌的认知，正是因为他们的跨学科思维突破了单一领域的局限，展现了宽基知识在技术创新中的独特价值。

OpenAI的四位著名成员

另一个例子是区块链。作为比特币和智能合约的核心技术，区块链以去中心化、透明和不可篡改的特性改变了数字世界。这一技术的原始创新并非仅源于密码学或计算机科学，而是与哲学的深刻关联。

哲学家对信任机制的研究，为设计无需中介的去中心化系统提供了理论支持。中本聪在比特币白皮书中提出的去信任模型，直接借鉴了哲学和社会学中的信任理论。

这种思想推动了区块链从概念到技术实现的原始突破，彻底颠覆了传统信任机制。

跨领域大师薛定谔

在跨越人文科学与自然科学两大领域而作出卓越成就的科学家非薛定谔（Erwin Schrödinger）莫属。作为理论物理学家，薛定谔在量子力学领域做出了开创性贡献，尤其是提出了薛定谔方程，并创造了量子纠缠的概念。

他的经典著作《生命是什么？》是他跨学科探索的典范。此外，薛定谔的猫思想实验不仅挑战了量子力学的哥本哈根解释，也引发了关于自由意志和决定论的哲学讨论。

埃尔温·薛定谔

薛定谔的知识结构非常广泛。他不仅在物理学领域有深入的研究，还对统计力学、热力学、电动力学、广义相对论和宇宙学等多个领域都有深入的了解。这种跨学科的背景使他能够将物理学的原理应用于生物学领域。

薛定谔能够作出如此卓越的跨领域成就，与他深厚的人文素养密不可分。他在《自然与古希腊》中讨论了古希腊哲学对现代科学世界图景的影响。

年轻时的薛定谔及1944年出版的《生命是什么》

他认为，现代科学的危机源于早期奠基者的理论基础，这些基础源自古希腊学者的先入为主的观念。

同时，自然界的真实状态是可以被认知的，理论解释也应该是可理解的，因此强调在物理学研究中不能摒弃朴素的实在论，不能取消真实的外在世界的观念。

教育体系深度变革的起点

由薛定谔可知，如果只注重单纯的科学技术教育培训，而忽视人文科学的建设和人文素养的培育，那么培养出来的往往只是擅长从1到100的工程师——他们精于技术优化和应用，却很难在原创性的0到1领域实现技术创新与突破。

技术创新往往源于对人类行为、社会结构和文化背景的洞察，而这些正是人文科学的专长。缺乏人文科学支撑的工程师可能在技术应用上得心应手，但在提出全新问题、开拓未知领域时，往往会因视野狭窄和思维局限而受阻。

可见，文科不是有没有用的问题，而是能否与现代科技发展深度整合的问题，尤其在教育领域，理科、工科、文科这样的科别设置是否合适的问题。

事实上，越来越多的证据显示，文科与科技的整合不仅是可能的，而且是必要的。佛罗里达大学（UF）正在将人工智能融入所有课程，并为学生在已确定的AI素养领域内创造参与机会，无论学生的学科背景如何。

在AI带来的科技革命中，文科教育必须从“实用性争议”转向“整合深度与范式重构”的探索，教育体系必须从“培养专才”向“塑造跨界思维者”转型。

因此，目前“文科有没有用“的争议，其实来的正是时候，可以让我们反思目前教育体系的弊端，为我们提供了重新审视教育本质的契机。

在人工智能迅速发展的今天，教育不再是简单的知识传授，而是培养具有整合能力的创新型人才。

学生在体验卫星遥感测控课堂，与天上卫星互动

文科与理工科的二元对立已经不合时宜。未来的人才需要在技术与人文之间自如穿梭。正如佛罗里达大学的实践所示，将AI融入各学科教育不是选择题，而是必答题。

我们应该不再追问某个学科"有没有用"，而是思考如何让各学科在交融中创造新的价值。在这个意义上，当前的争议不是终点，而是教育体系深度变革的起点。

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