人工智能時代通識教育為何愈發重要（上） | 社會科學報

近年來，人工智能（AI）正深刻重塑高等教育生態。通識教育并未因時代迭代而過時，反而憑借對人類獨有核心能力的培育，彰顯出前所未有的重要性，將想象力、實現力、感知力、長程專注力與責任力轉化為可遷移的心智模式，從而指引人們錨定方向、善用工具、擔當未來。

原文 ：《人工智能時代通識教育為何愈發重要》

作者 |武漢大學哲學學院教授 蘇德超

圖片 |網絡

近兩年來，AI正加速改寫高等教育面貌。各高校密集布局人工智能學院，推出AI相關課程，學生越來越嫻熟地運用基于大模型技術的App搜集資料、撰寫代碼或文本。不過，教學一線卻開始擔憂：學生的作業信息量和篇幅雖顯著提升，面對面討論的深刻性卻未見相應進步；同時，學生對深度閱讀與長程論證的耐心似乎也在減弱。這就迫使我們關注一個更根本的問題：當機器能夠大規模替代可重復的腦力勞動時，教育的核心價值是什么？答案的線索就藏在長期被視為可有可無、錦上添花的通識教育中。在AI席卷各行各業的當下，通識教育非但沒有過時，反而因其著眼于培養機器難以具備的人類核心能力，而變得空前重要。

AI正“規模化外包”可重復的腦力勞動

當前變革的邏輯與工業革命高度相似：兩百多年前，機器取代可重復性體力勞動；如今，生成式AI正對可重復性腦力勞動作類似的替代。這里的“可重復”指一切可被形式化、能通過數據驅動學習、可在相似情境中批量復用。檢索、歸納、翻譯、格式化寫作乃至常規分析等核心內容正被迅速外包給機器，這一過程伴隨著成本的顯著下降，帶來肉眼可見的本領恐慌。

大學是這一變革最直接的沖擊區之一。師生均能感受到傳統“學習能力”的快速貶值：過去被視為卓越指標的資料搜集速度、語言輸出流暢程度等，因AI普及而變得易于獲得。機器快速、大量地生成較高質量的文本，教師僅憑作業難以分辨學生的真實水平，傳統評價體系與學術誠信規范面臨前所未有的挑戰。為應對這一挑戰，高校增加口頭答辯，要求提供證據材料、過程文本甚至AI使用聲明。當“可形式化、可批量復用”的腦力勞動被機器規模化承接，已有知識的獲取與表達日趨廉價。正如兩百多年前高附加值的人類活動轉向設計、組織與創新等難以被機械化的環節一樣，當下大學培養的重心必然轉向難以AI化的能力。

AI時代真正稀缺的五種能力

未來，以下五種人類心智能力的權重將顯著上升。

想象力，即提出新問題的能力。愛因斯坦說：“想象力比知識更重要，因為知識是有限的，而想象力概括著世界上的一切。”AI擅長在既有框架內綜述信息、生成答案，但缺乏價值感，無法提出和識別“好問題”。只有人類的想象力，才能超越既有信息，洞見到值得探索的關聯，分辨不同路徑的重要性。

實現力，即將頭腦中的想法轉化為生活世界中的成果的能力。馬斯克甚至認為，與這種能力相比，想法根本微不足道。AI在符號空間的“擬合”受限于訓練數據，而實現力是在真實環境的資源、時間、協作等硬約束下，通過迭代試錯將方案落地。它必須應對文本之外的挑戰，其困難遠超文本抓取與理解。

感知力，即捕捉具體情境與共情的能力。AI無法親臨現場、識別那些未被語言化的隱含信息。而人類因有感知力，可以深入實地，通過觀察、訪談和互動，理解環境因素和行動者背后復雜的因果與理由牽連，而非像AI那樣單純依賴二手材料進行邏輯推演和概率聯想。

長程專注力，即把注意力和意志聚焦于一點，直到該焦點的重要性降至可忽略的程度。楊振寧將這種能力稱為“堅持”，認為它是科學研究成功的三個必要條件之一。在即時滿足和信息碎片化的沖擊下，堅持深度閱讀、長鏈條推理、推進跨周期項目的意志已成為稀缺資源。AI加速了輸出，卻在瓦解產生深刻洞見所必需的耐心。

責任力，即對信息真實性與行為后果負責的能力。感知缺乏與黑箱運作使AI難以保證信源可靠和過程透明。責任能力則要求使用者親自核查關鍵事實、規范引注，并為自己的觀點和責任承擔倫理與社會后果。這也是科學界的共識。李飛飛就認為，人工智能是一種“責任”，發展人工智能的動機“必須明確地以人為本”。

上述五種能力共同構成探索世界、共創未來的核心素養。它們并非孤立技能，而是一套心智模式與倫理習慣，其培養無法簡單依靠增設幾門AI技術課程完成，而需要更具系統性的教育設計。這一設計正是大學教育的悠久傳統——通識教育。

[本文后續詳見2026年3月3日頭條推送]

文章為社會科學報“思想工坊”融媒體原創出品，原載于社會科學報第1990期第5版，未經允許禁止轉載，文中內容僅代表作者觀點，不代表本報立場。

本期責編：程鑫云

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