日前，一场在上海知室举行的闭门研讨会吸引了全国数十所高校的管理者和学者。会议现场，一个个问题的提出，加剧着与会者的焦虑情绪。
眼下，人工智能（AI）的发展已开启加速度，如果人类未来能够通过AI获得自己想学的任何知识，获得不逊于在传统教育中的体验，那么大学该怎么办？大学会被AI颠覆吗？
在这场由北京大学未来教育管理研究中心主办的研讨会上，学者们争论了整整一天。在他们看来，当前社会，教育的改变、教育工作者的改变已经迫在眉睫。
来不及学也来不及教，AI冲击教育尤甚
爱因斯坦曾说，所谓教育，就是当一个人把在学校所学的全部忘光之后剩下的东西。所以教育的本质，不是传递“显性的知识”，而是增加爱因斯坦所说的那些“剩下的东西”。
在研讨会最开始，北京大学未来教育管理研究中心创始主任、北京大学原校长林建华就直陈他的困惑：一个人终其一生，能掌握的知识只有AI的百分之一甚至万分之一，随着人工智能向通用人工智能、超级人工智能发展，人工智能通过“自学”，在掌握更多知识后，那些“剩下的东西”是不是会比人类更多？彼时，我们对教育的定义还有价值吗？
和林建华不同，复旦大学人工智能创新与产业研究院院长漆远坦言，他正被“双重焦虑”困扰着。一方面，人工智能的发展速度之快，让他这位研究人工智能的专家连最新发表的论文都来不及“追”，他半开玩笑地说，由于要学的新内容太多了，“现在都要靠AI替我总结论文概要。”事实上，每一个从事AI研究的学者，过去两年都“压力山大”。
另一方面，作为大学教授，漆远也承受着“身份焦虑”：在传统师生关系中，老师往往是知识的供给侧；而随着技术的发展，AI今后完全可以承担知识供给的功能，填补信息的鸿沟。“未来，我们究竟需要什么样的大学、什么样的老师？”
北京大学理学部副主任、化学与分子生物学教授高毅勤也有类似感触。“过去，大学教师要努力达成的目标，是教给学生20年后还有用的知识或者能力；但现在科技快速发展，我们不由思考，自己教给学生的知识，是不是在他们还没走出校门时，就已经过期作废了。”
作为大模型发展的积极推动者，漆远深知，技术发展从来都是非线性的，当积累到某个关键时间点，就会出现爆发式增长。而AI目前显然已越过了这个时间点，正处在爆发阶段。尤其是在ChatGPT问世后，不论外界要求人工智能有效加速、还是实现价值对齐，一个不争的事实是，AI现在的升级迭代已经根本停不下来了，这将会对人类社会和人类生存形态带来巨大改变。“作为教育者，该如何面对未来的教育？”漆远发问。
人与世界的交互方式，正因AI而变
犹记得10多年前，在线教育起飞时，学界同样担心：在线教育会不会取代线下教育。但事实证明，再好的技术也无法取代课堂上人与人、面对面的沟通交流。
但这次，情况并不一样。AI发展带来的是人类与世界交互方式的改变，而这是教育中尤其重要的环节。那么，大学是否还会对受教育者构成吸引力？其实，这不仅是中国大学的担忧，不少国外高校也有着同样的担忧。
漆远在思考的同时，不由想起自己看过的一部电影《HER》。影片讲述的是一个人因为每天和手机对话，感到手机比世界上任何人都更懂他，从而爱上手机的故事。漆远说：“如果这个人是我们的老师、学生或我们中的任何人呢？在可见的未来，我们一定会遇到一个比任何人都更懂自己的AI，这个时候，教育应该如何变化？”
研讨会上，学者们在现场发起了热烈的讨论。
其实，这些关于未来的设想并不遥远。北京大学医学部副主任王维民教授说，他有一回在等飞机时，想着为临床医学的学生编写案例库。由于是临时起意，他决定向手机上的人工智能软件提问：“编写一个梗阻性黄疸壶腹周癌的病例，并附上化验指标和医学影像学检查的结果。”很快，一个完整的病例就出现在他的手机上。随后，他要求软件列出病例中的知识点，同样，他很快得到了结果，并且，软件还画出了知识图谱。
王维民不由感叹，有了AI助手，这些工作的完成度不仅很高，而且速度还很快。“在这样的情况下，医学生只要学会提问，就能够通过人工智能掌握同样的知识了。”
要积极拥抱AI，也要防范技术带来的潜在风险
AI的兴起将对教育等各行业领域产生冲击。梳理此次研讨会上学者们的“焦虑点”，不外乎两个问题：将来社会需要什么样的人？今天的师生如何借助AI更有效地学习？
眼下，不少高校已开始尝试在教学和科研中纳入人工智能相关内容，希望能够增加学生对人工智能的理解和掌握。目前，复旦大学、上海交通大学、南京大学、浙江大学等高校都已将AI相关的课程纳入通识教育之中。
全国各知名高校的校长们和教学掌门人们在现场分享了当下的大学对人工智能和教育如何结合的经验。
“当知识生产方式从精英走向大众，大学正逐步失去对知识的垄断，唯有打开边界、成为创新资源的中心，才能顺应后现代大学的发展趋势。”在林建华看来，AI虽然可以掌握大量人难以企及的公共知识，却无法像人一样与物质世界发生联系，认识和改造世界并独立进化。因此，林建华建议要将AI视为工具，积极拥抱AI。大学则应以此建设均衡高效的学习环境，并关注新兴技术带来的伦理问题，防范潜在风险。
王维民以医学教育谈道，AI不论是在“总结”病例，还是在掌握既有的医学知识方面，都有着超乎人类想象的能力，但就医学教育而言，当下更应该思考，如何给学生知识之外的东西。在王维民的专家门诊上，他往往一上午可以看30个病人，其中不少病人其实并不需要大动干戈的治疗，只想和医生聊聊。医患之间的融洽沟通，本身也是一种“治疗”，增强患者对治疗的信心，让患者安心。“这就是医学教育要教给学生的。虽然医学知识是必需的，但医生和病人的交流，至少目前AI无法教给学生。”
漆远说，就目前而言，产业界的算力、数据、投入和人才确实走在了高校前面。在此情况下，高校如何做好教学、科研，确实是非常大的挑战。“如果说400多年前伽利略发明了天文望远镜，让人类更精准地看到了宇宙、星星，那么今天对科研工作者来说，人工智能就是新时代的望远镜或者显微镜，能够让人类看得更远、看到更微观的世界，而真正的挑战在于，我们如何更好地使用它。”
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