在这个被AI算法和算力重塑的时代，教育的边界正在变得模糊。当ChatGPT能在几秒钟内生成一篇看似完美的论文，当知识获取的门槛被无限拉低，我们还需要什么样的教育？

　　龚克曾任清华大学副校长、天津大学校长、南开大学校长，也是世界工程组织联合会（WFEO）的前任主席，目前任中国新一代人工智能发展战略研究院执行院长。他对技术变革与人才培养有着极其敏锐且冷静的直觉。

　　近日，腾讯新闻《经济大家说》与龚克就AI时代的教育进行了一次独家沟通。他没有陷入对AI“取代人类”的盲目焦虑，也没有盲目鼓吹技术的万能。他和我们分享了一些他的观点——AI究竟对教育本质上改变了什么？未来什么是学生应该习得的核心能力？应该学什么专业？文科和名校含金量是不是在下降？

　　作为一名深耕高等教育几十年的管理者，同时也是一位八十年代留学欧洲、专攻电子工程的科学家，他也在探索这个时代新的生存法则。他告诉我们，自己向AI提出的问题通常超过百字。例如，围绕“欧洲技术主权”，他会构建一个涵盖背景、主流观点与争议的多维度问题，并反复修改；之后用不同AI工具提问，比较答案，继续优化问题。“这本质上是发现问题、建构与解构问题的能力，是在和工具的互动中倒逼自我提升。”

　　他反复强调一个观点：AI时代，教育不会被废弃，而是要改变以适应新的学习环境和更高的育人要求。就像当工具从时速120公里的家用车变成了360公里的赛车，驾驶者需要的是更强大的心智和更精湛的技术。

　　龚克：最大的改变是角色的转变。比如，在传统的学校教育里，学生是一个被动的接受者，指定时间、指定地点、听指定的课，是对教师、教材中问题的答问者。但有了AI之后，学生变成了一个主动的提问者。这不仅仅是形式的变化，这是学习从被动到主动的改变，这是我们长期希望改变、但很难做到的。

　　又如，原来的学科专业分得太窄，限制了思维的开放性。对于学生在课堂上提的问题，老师可能会说“这不考”或者“这个超出本章范围以后再讲”。但AI不会，它是用大数据训练的，它回答问题没有学科界限。

　　这种“跨域性”和“主动性”，再加上运用AI工具的实践性，是AI学习带来的最大红利。

　　经济大家说：但这也会带来问题，比如现在很多学生直接用AI写论文、做作业。

　　第一是“即时满足”代替了“深度思考”。不久前，《自然》发表了有关大学引入AI对学生学习影响的专题报道。其中，提到清华大学的一个观察，就是在AI辅助学习的课堂上，课程刚结束时，使用AI工具的学生成绩明显更好；但过了一段时间再测验，优势不仅没了，甚至还不如那些没用AI的学生。为什么？值得深入研究。也许是因为学生满足于即时的答案，但没有经过深度思考，知识没有真正内化。这就好比我们看导航开车，跟着导航走你永远认不得路，只有自己迷路几次，地图才刻在你脑子里。

　　第二是“碎片化”冲击了“体系化”。传统教材和课程是经过千锤百炼构建的知识体系，现有的教学是从第一章到第N章，层层递进、结构严谨的体系化传授。而运用AI的随时随地的面向问题的学习，难免是碎片的、不成体系的，学生很难通过它构建起一座知识的大厦。

　　这就对AI时代的教育提出了“如何使学生学会运用AI进行深度学习”和“如何使学生学会构建知识体系”的更高的要求。

　　龚克：学习能够走多远，取决于基础打得牢不牢。打基础不是背几个方程，而是理解知识之间是如何连接的，如何去粗取精、由表及里、由此及彼。

　　比如学运动学，先从质点（有质量无体积形状）开始，再到刚体（有体积形状但不变形），再到更复杂的可变质量、可变形状的运动。数学工具也随之发展，描述越来越接近实际。

　　这个过程是先抓住重点和本质。这种构建方法，并不总是学生从生活实践中直接提问就能获得的。

　　龚克：爱因斯坦有一句话说：“什么是教育？把课堂上、学校里学的东西都忘掉，剩下的就是教育。”

　　什么叫“都忘掉”？其实不是真忘了，而是不须刻意去记，它已经融化在血液里，变成了素质和直觉。

　　假如，你接着Sora的那个东方年轻女性在雨后的东京街头走路演示视频往下做，让女子手里包包的脱手掉下。那么，可以观察视频中包包下落的轨迹是否自然。如果这个包包在女子向前挥臂时脱手，它的下落轨迹应是向前下方的抛物线，如果是垂直落下，你会觉得别扭。你不需要列方程计算，你的直觉告诉你它“不对劲”。这就是教育留下的东西——科学直觉或是科学素养。

　　在AI时代，教育要培养的是这种科学素养，不是依赖工具，而是驾驭工具，是有道德、负责任的有效驾驭工具的能力。因此，如何在学生自主、随时的AI学习中，帮助他们学会构建知识体系，养成科学素质，这是对教育的重大挑战和更高要求。

　　龚克：首先，构建好问题的能力。过去是老师出题，现在学生要学会提问，培养发现并建构边界清楚、指向明确、层次分明的问题的能力。进而，是做裁判的审辨能力。以前是老师提问题、做裁判，现在学生要判断AI说得对不对。这需要很好的批判性思维能力。

　　AI生成的内容是基于概率预测的，它给出的是“最大概率”的回答，往往是人云亦云的庸常之见，也可能是一本正经的胡说八道。因此，学生需要有进行事实、科学、伦理等方面的审辨能力，并通过进一步地建构问题，引导AI做出正确答案的能力。只有这样，他（她）才能驾驭AI而不是被AI带着跑。

　　龚克：其实，这正是我们教育界要深入研究和回答的问题。我这里想提一下联合国教科文组织为教师和学生提供的能力建设框架，它可以作为我们培养学生驾驭AI能力的参考。它是一个将能力分层分阶段的框架。首先是建立“以人为本”的思维模式：AI是人类创造、为人类服务的工具。我们要追问发展AI的根本目的：是为了扩展人类的能力而不是要取代人类。因此，AI必须服务于人类。我们应以此共识来构建和发展AI，要让学生树立“工具为人服务，以目的为中心而不是以工具为中心”的思维模式。

　　进而，是了解AI基础知识，并能够将这些知识与其它知识和经验组合，发展创造性。比如现在的学科大模型，好处是能提供更深入、专业的领域知识，并在很大程度上减少“幻觉”，这有助于学习。但这就像编写一本好教材，并不能解决所有教育根本问题。如果好教材就能培养出好学生，我们早就天才辈出了。因此，要在知识的基础上发展创造能力。

　　教育的根本问题是提升学生的素质。素质是个综合体，它必然包含知识。一个素质高的人，一定是知识能力较强的人。但他的知识不是死知识，而是活知识，转化为学习和运用知识的能力。此外，还要有积极的心理状态和良好的体质。我们要追求的是，知识内化变成一种“科学直觉”。同时，高素质的人必须善于合作，与不同学科专业、不同文化语言的人合作。

　　更重要的是，要有高尚的品德和强烈的社会责任感。培养高素质的人，是教育的使命，这可不是AI工具就可以替代的。

　　我认为，教师未来的角色需要根本性转变。在以学习者为中心的环境里，教师应成为模范的学习者。他们不是直接教学生知识，而是通过引导、展示如何构建和分析问题、审辨结果，在事实、科学审辨中增进知识，在伦理、道德等方面的审辨中发展自身修养。

　　教学方法可能不再是或主要不是课堂讲授，而是有引导的研讨。比如，我们可以研讨分析为什么某个问题这样建构更好，研讨如何有效地进行事实、科学、伦理等方面的审辨。

　　龚克：在一个变化非常快的世界里，要掌握那个相对“不变”的东西，比如扎实的基础知识和能力。

　　我是80年代学微波通信的，那时候学的主要是模拟电路。后来数字通信来了，互联网来了，我当年学的具体技术很多都过时了。但是，基础的数学逻辑、物理规律如电磁场理论、实验与论证方法、学习和表达能力，等等，这些不仅没有变，而且是至今仍在学习和工作中发挥着基础作用。

　　比如，数学中通过“坐标系”将“型”与“数”联系起来，而且这种联系的表现形式不是唯一的，特定“型”可以用相应的坐标系更为简单直观的表达；又如，把“复杂”与“简单”联系起来的级数展开法，即任意的复杂函数都可以被展开为简单基础函数的级数，待确定的是各个级数项上的“系数”。这其实是通用逼近定理的一种形式。现在的AI大模型，也可以理解为用简单激励函数构成的巨大网络对于多维系统复杂函数的“逼近”，通过训练以确定那几千亿个“系数”即参数。这些基本的数学方法和知识，它们一直都是我们不断学习的基础。

　　越想把楼建高，基础就要打得越深、越牢。现在AI大师们，大都没有在大学里学过AI，更谈不上是AI专业的学生，但他们一定是基础知识扎实、基础能力强大的人。

　　龚克：我不完全这么看。如果从能力培养对于资源依赖的角度看，名校的优势之一是有较好的图书、教师、实验等教学资源。在今天的网络时代、智能时代，资源可及性的门槛已被大大降低了，学习的机会更加公平了。因而也可以说，名校在这方面的优势被冲淡了。从AI工具用于学习的现状看，它在起点上并没有造成更大区别，反而可能在过程中，取决于工具能否有效利用。

　　龚克：信息化确实削弱了名校的资源壁垒。现在偏远地区的学生也能看到清华的慕课。但名校真正的核心价值，不在于课，而在于“场”。这个“场”是由校风、学校文化氛围、优秀传统等等形成的难以言喻的教育环境。

　　比如，清华给学生的是一种“必须优秀”的“场力”，不能得过且过，必须追求卓越。操场上，从下午四点半直到晚上十点多，操场上全是人，你不去锻炼、你会觉得自己是个异类，这就是“无体育不清华”的“场力”。在天大工作，“严格”是强大的“场力”，天津大学的将“严谨治学、严格教学要求”作为治学宗旨，开始我不大理解，觉得有同义反复。后来才体会到，这就是严上加严的天大校风，研究处理问题都“从严”行事。正是这个双严校风，训练出了大批扎实卓越的工程师，成为中国工业化的骨干力量。南开则在“允公允能日新月异”的校训指引下，形成“公能日新”的南开品格。

　　这种具有文化特质的校风与传统、优秀师生的相互砥砺、卓越校友的榜样，如此等等构成优秀名校的无形的教育，是在网上看一万个小时视频课也学不到的。

　　经济大家说：现在高校都在缩减文科招生，大家觉得文科在AI时代没用，您怎么看？

　　龚克：说文科没用的人，恐怕大多根本不懂什么是文科。如果一个人认为学历史就是记年份、背故事，那他确实没必要学，因为AI记性比你好一万倍。

　　但真正的文科学的是对人类社会的洞察，对于人与人、人与环境关系中的社会现象成因和发展动因的深刻揭示。我看过一位历史学者讲庙宇，他透过不同地区和时代庙宇建筑结构的差异告诉你，这背后的气候环境、生产条件和生活习俗、自然与人为的灾难、族群的迁徙等等方面影响，他能从一座庙里看到整个文明的生存逻辑。还有，优秀的文学对于人性的洞察，这些都是目前的大模型无法替代的，希望将来的AI可以帮助人文社会学者更好地洞察和揭示。

　　我们现在的教育有一个很大的问题，就是理科生太缺乏人文素养，文科生太缺乏科学素养。AI对于教育的积极的变革，应该有助于消除当下教育的不足，有利于人的全面发展。

　　“学而时习之，不亦说乎”，学习是人类生存和发展的需要，这种需要又是与时俱进的，在AI时代如何学习，如何通过学习适应AI时代，是教育面临的深刻挑战。仅在现有体系下做课程增减、学科调整乃至学制调整，都不可能真正适应AI时代的要求，而需从师生角色、学习内容、学习方式乃至教育体系进行全面的变革。

　　经济大家说：很多职场人面临35岁危机，担心自己被AI代替。您对当下的年轻人有什么具体的建议？

　　龚克：首先要看清趋势。从工业革命的历史看，新技术最终都会扩大就业，自动化进入产业几十年了，社会的总就业比几十年前不是缩小了而是大大增多了。这是无可辩驳的历史事实。但中间会有一个痛苦的“转型期”。

　　有报告指出，AI技术导入初期，将产生对于具有AI能力的劳动力的新增需求，比如当今劳动力市场上对于AI人才就是大大供不应求；随着AI的成功导入产业，替代效应不断强化，失业将会逐步增加，再到新生产力发展产生新的更大岗位需求，这个周期大约是5到6年。

　　对于社会而言，要解决好缩短周期、平稳过渡的社会政策和有效举措问题。而对个体而言，则是如何学习驾驭AI适应岗位变化的问题。尽管我们现在不能预知未来的具体岗位，但可以肯定这些岗位需要AI能力，那就应该从现在做起，发展自己的AI能力。

　　我常做一个比喻：以前我们工作像开一辆120公里时速的车，普通驾照就够了。AI时代，这辆车突然变成了时速300公里的F1赛车。你说F1赛车好开吗？它当然快，但它对驾驶员的要求是指数级上升的。你的反应速度、你的判断力、你的身体素质也就是基础知识都得跟上。如果你还用开老头乐的方式去开法拉利，那结果就是车毁人亡。

　　所以，表面看，AI会让工作变简单、更高效，人类的劳动强度甚至劳动时间会减少；但往深处看，AI对人的包括品德、知识、能力、伦理等多方面的综合素质都大大地提高了要求，这些映射到教育上，就是对于教育的新的更高的要求，是不做深刻变革就无法适应的要求。

　　龚克：未来最稀缺的人才，不是能回答现成问题的人，而是能发现、抓住、提出好问题的人。如果人的脑子里空空如也，也问不出什么有价值的问题。归根结底，AI是工具，设计、开发、使用、管理AI工具的人没有道德伦理，就不可能有“AI向善”。关键在于，人的自由全面发展和人类社会的可持续发展，才是人类创造和使用工具的目的。我们的一切行为包括教育行为，要以目的为中心，而不是以工具为中心。