一纸AI辅修方案，让华盛顿大学同时派出了计算机科学家和人类学家。这在全美高校AI教育赛跑中并不多见——更多的学校选择加速推出技术课程，而华大则试图把伦理、批判性思维和跨学科训练塞进同一张课表。
这个辅修项目计划2027年春季在西雅图主校区启动，背后是学校推动AI教育和研究全球领导力的系列动作：新设研究生项目、与微软的合作，以及一笔1000万美元的AI专项投入。保罗·艾伦计算机科学与工程学院主任Magda Balazinska是课程设计组的联合主席，她用一句话概括定位：“学生可以来华大读热爱的专业，同时理解AI以及它和那个领域的关系。”
从组织架构看，这不是计算机学院的一家之事。2024年2月，教务长Tricia Serio宣布成立校级AI工作组，并直言制定全校AI战略“已不是选择题”。这个80人拆成五组运转数月的工作组，最终给出多项建议，其中之一就是设立覆盖“AI社会层面”的辅修，而不只做技术训练。随后，Balazinska和人类学教授Ben Marwick共同牵头，拉上从建筑到护理学院的18个学术单位代表参与课程设计。
“所有单位都可以提案并开设辅修课程”，Balazinska对GeekWire强调，因为“AI有太多视角”。这与目前不少高校把AI限定在计算机或工学院的做法明显不同。
全美范围内，高校正密集将AI素养塞进课程体系。康奈尔大学2024年秋季上线面向所有专业的AI辅修；密歇根大学、哥伦比亚大学、卡耐基梅隆大学和佐治亚理工学院有类似计划推进；东北伊利诺伊大学最近甚至公布了独立的本科AI学位。然而一份Pearson与亚马逊云科技合作的雇主调查显示，约53%的雇主认为难以招到具备合适AI技能的毕业生，多数雇主觉得大学没跟上节奏。一篇针对AI素养研究的综述也指出，现有努力偏向技术性读写能力，而华大试图提供的那种批判与伦理素养恰恰稀缺。
华大拟议的课程框架竖起了四根柱子：第一，学生必须完成至少一门关于AI伦理、影响、应用边界及局限性的课程；第二，修读核心技术课程，覆盖数据驱动的预测模型、AI驱动的决策以及生成式AI；第三，完成一个项目，用AI工具或技术解决本学科问题，并对比不使用AI时的成果；第四，选修一个范围宽泛的AI相关课程池。换句话说，学历史的要会用AI做文本分析并反思偏见，学护理的也要能理解临床决策模型的局限。
Balazinska的团队在全校范围内征集反馈后，已经开始修订提案。本学年已经结束，后续细节还在推进。如果顺利落地，华大这套“人类学家+计算机科学家”双主理的辅修，或许会为AI通识教育提供一个非典型的样本。
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