芮明杰专栏 | AI在管理教育中的革命：工具还是主体？|专业知识|教学|教师|教育|芮明杰

复旦大学特聘教授

复旦大学应用经济学博士后流动站站长

复旦大学企业发展与管理创新研究中心主任

“三思派”特约专家

近年来，随着人工智能（AI）的迅猛发展，尤其是生成式大模型的推出，管理教育领域正面临前所未有的挑战和机遇。AI不仅仅是我们学习与工作的工具，更可能在未来成为教育的主体。AI究竟是为教育者和学生服务的工具，还是会在某一天取代传统的教育主体，成为管理教育的核心？这是一个引发广泛讨论的话题。本文将从通俗易懂的角度来探讨，AI究竟是如何改变管理教育的，它能带来哪些好处，以及我们可能面临的隐忧。

一、AI的多重角色

1. AI在课堂中的初步应用：辅助工具

当我们谈到人工智能时，很多人首先想到的就是那些出现在科幻电影中的机器人，但事实上，今天的AI已经悄悄进入了我们的生活，特别是在教育领域。举一个简单的例子，你在写作业时，使用的自动纠错功能、翻译软件，甚至是推荐学习内容的在线学习平台，背后都隐藏着AI技术的身影。

对于管理教育来说，AI的应用甚至更为广泛。以生成式大模型为例，像ChatGPT这样的AI工具可以快速生成文章、回答问题、查找相关资料。假如你是一名MBA学生，需要写一篇关于企业文化的论文，你只需要在AI中输入你的问题，它就会为你生成初步的内容提纲，帮助你梳理思路，甚至能为你提供一些参考资料。

这种生成式AI的优势在于，它可以在短时间内处理大量数据，提供相关的知识。学生不再需要花费数小时在图书馆翻阅书籍或者在网上搜索资料，AI可以替你完成这些烦琐的工作。这无疑大大提高了学习效率，让学生有更多时间去思考和分析问题。

2. 远程教学中的“AI助教”

目前许多学校和商学院开始采用远程教学模式。在这种环境下，AI不仅是学生的助手，还成为了教师的帮手。你可以想象这样一个场景：在一节管理课程中，教师通过直播讲授内容，但学生可能分布在世界各地，教师无法实时监控所有学生的学习进度和理解情况。这时，AI可以充当“虚拟助教”的角色。它可以分析每个学生的学习数据，了解他们在课程中的表现，并根据每个学生的特点提供个性化的学习建议。

AI还可以帮助老师批改作业、设计课程内容。一个例子是某些在线课程平台已经使用AI对学生的作业进行初步评分，老师只需要做最终的审阅。这不仅提高了教师的工作效率，还让他们有更多时间去关注学生的个性化需求。

二、AI对管理教育的深远影响

1. 教学模式的变革：案例教学与虚拟现实的结合

传统的管理教育模式主要依赖于课堂教学，老师通过讲解案例分析等方式，帮助学生掌握理论知识并进行实际应用。然而，AI的发展为这一模式带来了革命性的变化。特别是在案例教学中，AI可以与虚拟现实（VR）技术相结合，为学生提供沉浸式学习体验。

例如，在商学院中，学生学习如何管理一家大型公司时，传统的案例分析往往是通过文字材料进行的，学生需要通过阅读案例来了解公司的背景、问题以及所采取的策略。但如今，通过虚拟现实技术，学生可以进入一个完全模拟的企业环境，看到公司的运营流程，了解当时决策的背景。这种沉浸式的学习不仅让学生更容易理解复杂的管理情境，还可以让他们身临其境地体验企业的决策过程。

元宇宙技术也可以进一步提升这一体验。元宇宙本质上是一个超越现实的虚拟世界，在这里，用户可以与虚拟物体和环境互动。想象一下，你作为一个管理教育的学生，戴上VR设备，进入元宇宙中的“虚拟公司”，和其他同学一起在这个虚拟世界中模拟企业的日常运营，解决实际的管理问题。这将是多么生动且具备实践意义的学习方式！

2. AI对管理教育者角色的挑战：会取代老师吗？

一个非常现实的问题是：AI是否会取代教师？答案是：不会完全取代，但会改变教师的角色。

今天的AI可以帮助教师处理很多繁琐的工作，比如批改作业、检查论文中的抄袭情况、分析学生的学习数据等。对于管理教育领域的教师来说，AI甚至可以辅助他们进行研究，帮助处理复杂的企业数据、分析商业趋势。然而，AI目前还不足以完全取代教师的作用，尤其是在传授隐性管理知识的过程中。

隐性知识是管理者在实践中积累的经验和直觉，难以通过文字或课堂传递。举个简单的例子，一个经验丰富的企业家在教你如何应对企业危机时，所分享的很多内容并不是可以在书本中找到的。这些知识往往是基于他多年实践中积累的经验、教训和直觉。这种隐性知识的传递，AI难以替代。

然而，AI可以帮助教师更好地组织课程内容，并为学生提供更个性化的学习体验。例如，教师可以借助AI分析每个学生的学习情况，为他们量身定制不同的学习计划。这种个性化教学将极大提升管理教育的效果。

三、AI带来的管理教育风险与挑战

1. AI可能带来的偏见与伦理问题

尽管AI为管理教育带来了许多好处，但它也存在一些不可忽视的潜在风险。最显著的一个问题是AI可能带有偏见。AI系统是通过大量数据进行训练的，如果这些数据本身存在偏见，那么AI生成的结果也会有偏见。

举个例子，如果某个AI模型的训练数据来自于某些特定的文化背景或行业，那么它在处理问题时，可能会自动倾向于这些背景下的观点或方式，忽视其他文化或观点。这种偏见可能会影响学生的认知方式，甚至会导致错误的决策。这对于培养全球化视野的管理人才来说，是一个非常严重的问题。

一个更具现实意义的例子是某些大模型的训练数据来自于西方的企业案例和管理理论，这些内容虽然在西方企业中可能适用，但在其他文化背景下，尤其是东方文化的企业中，可能并不适用。如果学生过度依赖AI生成的内容，他们可能会忽视文化差异，做出不适合当地市场的决策。

2. 丧失批判性思维

另一个问题是，AI的广泛应用可能导致学生丧失批判性思维的能力。AI可以快速生成答案，帮助学生完成任务，虽然这提高了学习效率，但同时也可能使学生失去了深入思考和批判性思维的机会。