北京
来源:海外网
现在在高校，AI的“存在感”有多强？
复旦大学一项面向新生的调研显示，几乎所有受访者都用AI，其中近八成已形成习惯；另一项覆盖全国400多所高校本科生的调研显示，受访者中使用AI的比例达99.18%。
润色文字、制作课件、生成综述、辅助科研……AI成了不少大学生的“最强大脑”。但AI用多了，隐忧也随之浮现。
最近数学界的一场风波，就把隐忧推到了聚光灯下。
有报道称大学生论文“AI味儿”渐浓。图源：央视网
一
事情的起因，是OpenAI宣布，解决了近200年历史的纳维-斯托克斯方程的存在性与光滑性问题；之后25位菲尔兹奖得主联合声明，警告称“AI使用与数学研究目标严重错位”，以越来越快的速度批量生产“真/假”结论，可能摧毁孕育思想的沃土。
换言之，用AI快速批量生成数学成果，可能压缩成果验证、方法总结与学术交流时间。
高校里有人讨论，人类即将进入“后知识社会”，学习者的主要任务不是获取知识，而是理解与创造；AI则让一些人“南辕北辙”，把判断外包、将思考浅化，快速求得标准化答案，却失去发问、求解、思考能力。
AI究竟给大学带来了什么？
北京大学计算机学院教授、北京智源人工智能研究院理事长黄铁军告诉侠客岛，人类智能中的很大部分正被AI超越，未来一段时间冲击力度还会不断加强，人机结合的高速科研正在成为常态。这对高校人才培养提出更高要求：如果知识储备和能力基础不够强，就达不到和AI高质量合作的门槛；没有超越AI的独创眼光，也无法作出原始创新。
清华大学经济管理学院教授李宁认为，AI给高校带来颠覆式影响未必是坏事，AI改变的是人才培养路径和科研方式，问题在于旧路径是否最优解？AI时代，大学如何教育、如何让人成长要找到新路径，新旧交替过程必然对原有体系造成冲击；新的教育和科研范式，则有可能极大推动社会进步、人才成长。
“AI能放大人的目标感。”李宁说，人最重要的能力是定义什么问题值得解决，人提出有挑战性的问题，让AI解决或人机配合解决。他举例说，在生物医学等领域，类似协作已显现价值，与其说AI带来“认知卸载”，不如说推动了“认知重构”。
（图源：网络）
二
对正处于校园中的“AI原生一代”来说，“最好的时代”或许也是最需警醒的时代。
比如，AI可以制造标准化答案，但提供不了源自心灵深处的想象与创造。机器不会感到不确定，但人类认知疆域的拓宽恰恰来自对“确定”的疑惑与追问。同时，在大学要学知识也要涵养道德，该进该退，当行当止，AI可以辅助，但根子还在自己。
黄铁军表示，人工智能的基础是大模型，人类智能的基础是大脑，两者差异明显，也各有所长。人类有自我意识，这是好奇心和创造性的源头；青年一代既要善用AI，也应充分发挥人类独特优势，推进人类、智能和环境相互协同的可持续发展。
眼下，一些年轻人喜欢把AI当“交差神器”，AI确实为结构化、标准化事务带来便利，但AI也是杠杆，会用的人知道怎么撬动，不会用的人越用越懒，高校真正应做的是想好怎么“教”。
李宁观察到，过去很多学生易被短期目标牵引：上课、拿高分、升学、保研……有点像机器学习，被奖励函数牵着走，这些目标下的任务大多能被AI替代。如果学生找到长期感兴趣的方向，对学术问题和社会议题有好奇心，有独立思考和目标，AI就能很好赋能，学生从而收获攻克难题的韧性与喜悦。
“比如给学生留作业，我们不布置那些很容易被AI完成的，而会给出一些即使借助AI依然非常困难的任务，这样学生能和AI一起解决难题，进而获得成长。”李宁介绍，他更注重学生如何学习成长等过程性评价。
有教育界人士建议，“AI赋能”不是简单给课程加技术外壳，要推动课程从“知识传授”向“素养提升”转型，最终因材施教，让学生借助AI解决本领域真问题，投身探索科学前沿。
李宁认为，AI可替代的是操作与执行层面的认知活动，这恰恰释放了人类认知资源：“定义问题、给出方向、驾驭工具、去往高处，我们要引导学生多做这类思考。”
文/点苍、云歌
编辑/芦芽儿、安先、钟祺
来源：侠客岛微信公众号
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