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编者按

当答案变得廉价,思考却成稀缺品。AI狂飙之下,“认知外包”正在悄然改写人类心智:从“元认知懒惰”到“认知债务”,从教育现场到公共决策,工具便利似乎正在让人的主体性退场,必须引起警惕。为此,新京报“风向标工作室”约请前沿学者,以评论、访谈形式,直面这场悄无声息的认知迁徙,重审AI时代“人何以为人”。

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▲AI给传统教育带来了严峻挑战。图/IC photo

遇到难题先问AI,写论文靠AI代笔……这种AI“上瘾”“认知外包”的场景,正在国内一些知名大学甚至中小学中频频出现。

AI为教育事业带来了便利和机遇,也给传统教育带来了严峻挑战。在AI时代“认知外包”背景下,当知识获取变得越来越便利甚至廉价,大学到底要教什么、怎么教、怎么评价?就此,新京报专访复旦大学国际传播与全球领导力学院执行院长、复旦大学文科资深教授张涛甫。

AI对教育的冲击已到极限状态

新京报:在你看来,今天大学生使用AI,哪些属于正常工具使用,哪些已经越过了应当警惕的边界?如何理解“认知外包”与“元认知懒惰”?

张涛甫:AI对教育的冲击,已经到了一个极限状态,其中高等教育尤为突出。如果说,此前的技术对于大学的冲击,尚在外围,那么今天的冲击已逼近“震中”和“腹地”了。

此前,大学的教育者与学生之间的“知识沟”宽且深,教师“一桶水”与学生的“一碗水”之间的差距是很明显的。但有了AI之后,师生之间的教与学知识“剪刀差”迅即缩小,甚至抹平了,实现了知识“平权”。知识的获取摆脱了对大学教师的依附,可以转向于AI工具,实现了所谓的“认知外包”,颠覆了大学的知识传播惯性。而如今的大学教育,很多还是停留在知识传播层面,而知识创造乃至创新,以及认知方法论层面的教育含量和密度则远远不够。从这个意义上说,AI使用可以倒逼大学教育颠覆性创新,改变沿袭多年的大学教育模式。

新京报:刚才,你谈到,当前大学教育很多还停留在知识传播层面,而AI使用可以倒逼大学教育创新,这其实已是很迫切的现实议题了。有调研显示,2026级大学新生几乎都用过AI,近八成新生形成使用习惯,被称为“AI原生一代”。面对这一代人,大学还能沿用过去“知识传授—作业评价—考试检验”的逻辑吗?最需要改的是什么?

张涛甫:AI对大学教育的冲击是颠覆性的。AI打破了大学对于高阶知识的垄断。因有AI的加持,大学生可进行自主性的知识生产,AI与大学生形成认知连接,将散落在各个角落的知识原料按照内嵌于大模型的生成逻辑推导出来,这就告别了大学的知识生产和传播逻辑,打破大学的知识机制,实现“体外”知识学习模式。

也就是说,大学生可以借助AI,绕过大学,完成知识积累。这就倒逼大学重新回归大学本心,回归知识和智慧的人本主义初心,让人的智能真正胜出,让人工智能去接管人的可替代性能力;人则专心投入更高阶的创造性活动。这就意味着,大学必须淘汰低端知识产能,实现教育模式的升级,驾驭并走在人工智能的前面。

新京报:你谈及的这一点,在大学中也有了反应。最近适逢2026年开学季,多位大学校长不约而同提到“不盲从AI”“警惕思维外包”。你认为这种集体警示,是对学生使用习惯的担忧,还是对大学教育模式本身的提醒?

张涛甫:知名传播学者、南京大学杜骏飞教授说过这样的观点:“如果你2024年不思考AI,那是没有头脑;如果你2026年不思考人,那是没有良心。”我深以为然。

2026年开学季,一众中国顶级大学的校长们,不约而同地对AI与大学教育的关系作出回应,清华校长李路明院士说“锚定本心”,北大校长高松院士说“不盲从不依赖AI,AI可整合信息却无法替代好奇与独立判断”,复旦校长金力院士说“警惕认知卸载与思维外包”,西湖大学校长施一公院长说“AI越强大,人类越不能沦为工具”等。这些高论同频出现,说明我们的大学掌门人都意识到了这一点,着实令人欣慰。但是,从警觉到行动,还有很长的路要走。

大学必须托举人的智能天天向上

新京报:前不久,高盛高管警告:过度依赖AI,华尔街将遭遇“脑萎缩”,认为把推理外包给AI,正在让一代人失去判断力。你怎么看?大学应如何设计课程与评价,才能让学生既会用AI,又不把思考过程整体让渡出去?

张涛甫:机器越来越像人,倒逼人类向上、向善,但现状却令人担忧,因为人可能越来越像机器。如果人满足于“认知外包”,躺平式坐享其成,仅把自己的大脑作为装载知识的容器,将知识寄放在AI那里,连脑筋都懒得动。甚至,连推理能力、想象能力、批判能力都休止、停摆了,大脑抛锚、闲置,假以时日,人的智能就会萎缩、退化,这种状态若持续下去,人类命运真的不堪设想,值得警惕。

大学作为思维训练的高地,不能在AI面前沦陷。大学必须采取行动,守住人的智能,托举人的智能天天向上。

新京报:大学的确应该对此保持警惕,但AI确实能整合信息、提高效率。对大学生而言,怎样才算“会用而不被AI架空”?大学是否应该明确一些“必须无AI完成”的训练?

张涛甫:人工智能在部分能力上超越并替代人类,而且这种能力还在快速升级。但AI并不能全部复制,更不能全面超越人的智能。当前,AI的优势主要体现在信息搜索、记忆、加工、集成以及基于数据的计算、推理等方面。

有研究发现,目前人工智能只能模仿、复制10%的人类智能,人的智能和心灵还有大片未经科学发现、更难以被人工智能替代的“无人区”。探究这些未知领域,仍无法交由人工智能完成,即便脑机接口技术和生物工程技术做了一些可贵的尝试,但技术进步还未能探明人脑和心灵的“黑匣子”的全部秘密。

因此,不能盲目信任人工智能,使用范围不能没有边界感。AI的能力可以做到A-,但还做不到A乃至A+。比如,在信息搜索、记忆、加工、集成以及基于数据的计算、推理等方面,其可以超过人的能力边界,但在高阶推理、深度学习、颠覆性创新、想象力以及批判性思维等方面,AI还接管不了,也不能由AI接管。

新京报:我们还是把讨论的视线转到大学。面对“认知外包”现象,大学最应该守住哪几种能力?比如提问能力、判断能力、担责能力、离线能力,你会如何排序?为什么?

张涛甫:德雷福斯在《计算机不能做什么:人工智能的极限》一书中有这样的观点:“计算机只能处理事实,而人是在生活于世界的过程中,创造自身及事实世界的一种存在。人类历经千万年的进步,柔弱之躯因有卓越智能的支撑,才能在‘丛林法则’中胜出,成为文明人。在这个过程中,经由进化的人类智能有AI无法替代的能力。没有理由认为,按人类的这些根本能力组织起来的世界,可以其他的手段进入。”

即便AI对现今大学教育形成釜底抽薪的冲击,但大学还应保持战略定力,厘清边界,有所为有所不为。在锻造思维能力、创造力、实践能力、道德能力、社群能力等方面,大学不但不能缺席,反而更要坚挺。可以把计算、搜索、记忆、集成、中低阶推理等方面的能力外包出去,腾出时间和精力,锻造更高阶的思维能力、创造力、实践能力、道德能力、社群能力,其中,实践能力、道德能力、社群能力在人类社会被AI渗透如此深广的今天,显得更加珍贵。三者是以人为中心的,不能因AI的无孔不入,弱化人自身的守护能力。

“机”不可失但也不能“机”不择食

新京报:纵观人类文明史,有观点认为,在AI之前,人类经过了三轮“外包”:印刷术、计算器与计算机、搜索引擎与互联网。AI“认知外包”与后面三个技术带来的“外包”有何区别?

张涛甫:严格来说,印刷术、计算器与计算机、搜索引擎与互联网三者都是人的智慧产物。它们还算不上是人在认知上的外包,只改变了知识传播的媒介,或者,至多说,它们替代了人类一小部分的认知能力。印刷术可以将人类的知识记录、存留下来,穿越时间,跨越空间,且能批量生产和传播,作为“物”的存在,成为人的认知、传播的媒介。计算机和计算机模拟人的部分计算、记忆能力,是一种机器模拟,替代的是人的小部分智能;搜索引擎和互联网在搜索、记忆、连接等功能上远远超出了人类的平均能力。而AI在模拟人的智能方面迈出了跨越性的一步,拟人性更强,在部分认知能力上超出了人的平均值,实现了部分能力替代。

新京报:就在前几天,联合国教科文组织举办“数字学习周2026”,多国教育部长共同签署《部长声明:在人工智能时代维护教育作为共同利益》强调,AI进入教育须可审计、数据可携带、可退出。这该怎么看?你认为高校在AI使用规范、数据治理、师生权利保障方面,最紧迫的制度建设是什么?

张涛甫:AI的社会应用,不能“无人驾驶”,也不能没有规矩。要防止出现AI丛林时代。AI进入大学,不能不设防。AI进入教育必须可审计、数据可携带、可退出。算法审计、技术伦理,给AI装上笼头。

对大学而言,现在最大混乱之处是,师生不知道什么情况能用、什么算学术不端,老师判罚标准不一致,容易引发申诉纠纷。我建议,首先要设立AI分级使用清单制度,按风险划分为:禁止使用、审批后使用、自由使用三类。其次,设置学术诚信配套细则,明确AI相关违规认定标准以及教学与科研场景的AI伦理底线。

在师生权利保障方面,亟须建立知情权与自主选择权制度;算法公平与反歧视规则;防范AI评价偏见,建立偏见复核机制;建立AI侵害师生权益的投诉、复核与赔偿机制,还有知识产权制度等。

新京报:既然大学都面对如此急迫的挑战,作为一个学者,你是否担心,未来社会会分成两种人:一种能驾驭AI、保有独立判断,一种被AI驾驭、只剩机械执行?大学在防止这种分化上应承担什么责任?

张涛甫:我的确有这样的担心。AI在应用过程中,与人发生连接,彼此会相互选择,同时也将人分为两类。一小部分人,走在AI的前面,会驾驭AI,走在“高架”路上,这类人能保持独立判断,用AI垫高自身的智慧。另外大部分人,则走在AI的后面,行走在“高架”路下面,依赖AI导航,甚至被AI绑架、劫持。

大学的责任,就是在AI所连接的新世界里,重新进行启蒙,并尽其所能,防止被AI“殖民”、蒙昧,而进行启智、新民,重新回归大学之道:在明明德,在亲民,在止于至善。

新京报:如果请你给“AI原生一代”一条建议,不是“要不要用AI”,而是“怎样用AI才不丢失自己”,你会怎么说?

张涛甫:眼下,存在一种技术迷思:将人工智能神化。将机器举过头顶,顶礼膜拜,甚至认为人工智能可以搞定人所不能搞定的一切。这种迷思需要冷处理,尤其需要进行舆论降温。因为对于大多数技术素人而言,他们对人工智能技术的底细是不清楚的,若被高热的舆论带了节奏,跟着热舞,其后果是社会性的。

如今,人机关系问题,成为考验人类智慧和能力的极限拷问。人工智能大面积介入人类社会,人类面临的不仅是人与人的关系网络,而是人—机—人再组织化的新复杂网络,人与人的关系都还没安顿好,人工智能大面积介入带来的烦恼和困惑远远超出我们的预期。

对于人工智能热,我们在回归平常心的同时,还得保持一点儿戒心。“机”不可失,但也不能“机”不择食。这里的前提是:技术要为人类造福,技术向善。在人类还没有安顿好自己之前,不能让技术添太多的麻烦。

所以,在人工智能的奇点还没到来之前,我们不能只顾踩油门,刹车,制动也必须有。

撰稿 / 新京报记者 柯锐

编辑 / 王言虎

校对 / 赵琳