2022年，ChatGPT的问世成为高等教育历史上的分水岭。自此之后，能够在数秒内生成语法正确、语义相关回答的大型语言模型（LLM）及其衍生技术——包括智能体型AI、AI导师与自动化评分系统——正在重新定义大学的教学、科研与管理。它不仅引发了对抄袭与学术诚信的担忧，也迫使教育者重新思考原创性、认知与教育本质的意义。
为全面审视这场变革，美国《高等教育纪事》邀请了十五位学者与教育管理者分享他们的观察与思考。本文节选了其中三位学者的代表性观点：哈佛大学政治哲学家丹妮尔·艾伦、普林斯顿大学计算机科学教授阿文德·纳拉亚南，以及卡内基梅隆大学信息系统与公共政策学者阿维纳什·科利斯。他们的共同问题是——当人工智能改变一切，大学应如何重塑自我？
回归经典
丹妮尔·艾伦
我的系开设一门名为“古代与中世纪政治思想”的课程已逾百年。最近几十年，这门课一直是爆款概论课，阅读量巨大，选读的都是鸿篇巨制。柏拉图、亚里士多德、西塞罗、奥古斯丁、阿奎那的文本都会布置，尽管常常只是节选。过去七八年，选课人数却在稳步下降。但这些材料太过震撼人心、感人肺腑、变革灵魂，绝不能让它们从课程中消失。我已有一阵子没教这门课了，但去年春季排课时，我主动请缨，想看看能否为我们的数字时代重塑它。
人工智能是故事的一部分，但仅此而已。我们身处一个资本密集型科技公司“水力压裂”我们注意力的时代。那些让人上瘾的算法旨在榨取我们每一丝注意力，供广告收入变现，社交媒体平台已将我们推向文明自杀的轨道。年轻人正饱受焦虑与分心疫情的折磨。
长期以来，我清楚地看到我的学生——即便最优秀的那些——进入大学时阅读能力在下降，这里指的阅读是指从头到尾处理完整复杂文本、关注细节、掌握文本结构从而理解其全部意涵的能力。我的假设是，这与社交媒体助长的分心时代同样是焦虑与抑郁的症状。
我决定重新设计课程，将学生需要付出的注意力质量置于与文本内容同等重要的位置。他们轻点按钮就能获取想要的所有信息。真正的问题在于，他们能否感受、理解并掌控自己的注意力工具，并深刻体会自己与机器的区别。
我缩减了阅读清单，但决定不再使用节选。我将焦点放在两个人物身上：阿尔西比阿德斯与苏格拉底。我们完整阅读柏拉图的《会饮篇》《申辩篇》《理想国》（全部！），普鲁塔克的《阿尔西比阿德斯传》，以及修昔底德的《伯罗奔尼撒战争史》（同样全部！）。
我让学生们承诺每节课开始时将手机调至飞行模式，并关闭设备上的Wi-Fi。我们每堂课都以注意力热身练习开场。有时我会朗读一段简短文字——比如《会饮篇》中迪奥蒂玛的阶梯——要求学生想象并画出它。有时我让他们倾听一段文字，单纯去体验，而非分析，只需辨识它在他们内心引发的情感或认知波动。我们大量朗读——每人读一句——然后才转向分析与讨论。我教他们构建记忆宫殿这一古老助记术，他们正用它来记录对文本的解读。他们的写作作业从人工智能无法知晓的事物出发：当代世界中什么让他们困惑？文本中哪些段落回应了这些问题？阅读这些文本如何改变了他们的思考？
他们正在深入探索政治哲学——正义与自我利益是否必然冲突，正义是否只是强者制定的规则，民主制能否明智地自我治理。但他们也在感受并了解自己的内心，并为他们对世界的注意力质量负责。
丹妮尔·艾伦是哈佛大学政治系教授。
人工智能能解放我们，使我们可以专注于真正重要的事
阿文德·纳拉亚南
如果我们抓住当下机遇，生成式人工智能引发的危机或许能催化高等教育亟需的根本变革。我看到两大机会。第一个机会是区分核心技能与附带技能。打个比方：计算器普及后，我们并未在小学停止教算术——它仍是基础技能。但在大学微积分课上，我们不会要求学生手动完成繁琐计算，而是允许使用计算器。在那个语境里，算术就成了附带技能。
我在印度长大，那里的教育体系变革缓慢。即便计算器已在别处司空见惯，我在数学与工程课上仍被迫使用对数表，只因一种错误信念：认为在冗长计算中埋头苦干有教学价值。可惜，今天美国的许多大学里，我仍看到类似我当年面对的机械劳作。人工智能让这些时代错置的问题暴露无遗，但问题本身并非它所创。
每位教师都需要做的事——若尚未开始——就是厘清课程中哪些技能不可或缺，哪些可交由人工智能与自动化代劳。如此可解放大量学生时间，聚焦真正要紧之事。举个简单例子：学生仍需学会写作，但正确格式化引用纯属无用功。只要引文包含足够信息让读者找到出处，我不在乎格式如何。
第二个机会或许更大。当代教育体系的诸多环节非但未能激发，反而抑制了学生的内在学习动机。设想外星人造访地球：他们大概会觉得荒谬——我们竟期望年轻人类在近二十年里被动吸收知识、缺乏现实语境，之后找到工作，便不再需要学习或重温所学。
教育与真实世界的割裂，让学习沦为人造环境里的人造活动。这削弱了内在动机。于是大学教师只能严重依赖成绩这一外在激励来推动学习。但心理学研究表明，内在动机与外在动机相互冲突。结果，教育的两大目标——学习与考核——彼此矛盾，前者几乎完全屈从于后者。
如何将内在动机带回大学？人工智能连同其他信息技术，正逐步降低创造全新知识所需的专长门槛。若教育者顺势而为呢？若我们重定向大学教育，聚焦创造新事物、影响真实世界，并最小化玩具问题与模拟环境的角色呢？我认为值得一试。
阿文德·纳拉亚南是普林斯顿大学计算机科学教授。
我们必须为学生准备一个人工智能世界
阿维纳什·科利斯
ChatGPT 发布已满 1000 天。生成式人工智能有望成为我们这一代最具变革性的技术，它已对用户产生深远影响。全球约 10% 的成年人每周至少使用一次 ChatGPT。据估算，约 90% 的大学生在课程中使用生成式人工智能。而且，不使用它会让学生相对于使用它的同伴处于不公平劣势。因此，无论官方 AI 使用政策如何，人工智能已成定局，我们作为教育者和研究者，必须投入精力理解如何最优利用它。
在研究方面，人工智能将重塑每个阶段：假设生成、数据收集、分析、论文写作。我们已见证科学家因使用 AI 取得突破而获诺贝尔奖。指尖拥有高质量研究助理的潜力，将大幅提升生产力，催生新发现。在教学与学习方面，研究表明个性化导师远比当前课堂模式有效。此前因成本过高仅为假设，如今有望成真。
此外，我在卡内基梅隆大学的大多数学生毕业后很可能需在职场使用 AI 工具。为他们做好准备是我的责任。在我的课程中，我鼓励使用生成式人工智能，但通过设计作业与项目设定议程，促进深思熟虑且负责任的使用。例如，在“AI 战略”课上，学生必须利用生成式 AI 开发融入 AI 的商业创意、制作模型与原型、进行市场调研、设计吸引人的路演。项目质量远超大型语言模型出现之前。同时，在一些更理论的课程（如我教授的核心微观经济学），为测试概念理解，我仍采用课堂纸笔考试。
任何变革性新技术，其对生产力的影响都呈 J 型曲线：短期负面，随后长期正面。我们曾在计算机、互联网上见过，人工智能也将如此。初期，我们因实验与学习而生产力下降，我们目前正处低谷。唯有变革研究与教学实践，我们才能收获 AI 的全部红利。
阿维纳什·科利斯是卡内基梅隆大学海因茨信息系统与公共政策学院助理教授。
信息来源：The Chronicle of Higher Education. How AI Is Changing Higher Education. https://www.chronicle.com/article/how-ai-is-changing-higher-education#allen