■郭英剑

近千年来，大学经历过无数次技术革命，每次技术变革都会改变知识传播方式，但很少真正改变大学存在的意义。不过，如今以ChatGPT为代表的生成式人工智能（AI）却第一次让大学不得不重新回答一个根本问题——如果知识能由机器即时生成，大学应该培养什么样的人？

近日，《美国高等教育纪事》发表了一篇题为《随着人工智能进入课堂，教授们正走在钢丝上》的文章。作者贝丝·麦克默特里将如今大学教师的处境形容为“走钢丝”，即一边担心学生越来越依赖AI，一边又不得不承认AI已成为未来学习和工作的基本工具。

事实上，这不仅是美国大学面对的问题，也是全球大学共同面对的新课题。无论身处哪个文化语境，大学教师都在面对同一个问题：当学生能在3秒钟内得到一篇结构完整、措辞流畅的文章时，我们还有什么理由要求他坐下来慢慢写？

一场已经发生的AI革命

当代人大概都会承认这样一个事实：AI进入大学课堂已不是即将到来的革命，而是已经发生的革命。

从2023年开始，全球的大学生都在将生成式AI工具纳入日常学习流程。这一现象在全球各大学中几乎同步发生，速度之快让大多数高校的管理层和教师群体措手不及。

问题的复杂性在于，这些学生并非都出于懒惰或投机。大量学生，特别是非母语环境下的留学生、教育资源匮乏地区的第一代大学生，以及承受工作与学业压力的成年学生，都将AI视为一种平衡工具，让他们在不平等的竞争环境中得以喘息。面对这些学生，我们是否还能简单地将“使用AI”定义为学术不诚信？

同时，大学的教师和管理层也在飞速分化。有些大学迅速出台禁令，将AI工具的使用纳入学术不端。有些大学则走向另一个极端，将“AI素养”列为毕业核心能力，要求所有课程融入AI工具。更多的大学则陷入困惑：政策滞后、规定模糊，教师各自为政、学生左右为难。这种混乱正是这场革命尚未找到方向的真实写照。

这篇文章之所以引发我的共鸣，是因为其触及了一个大多数教育文件都没有直面的问题——AI的挑战根本上不是技术问题，而是教育哲学问题。

长期以来，大学评价体系建立在一个隐含假设之上：学生独立完成的作业是衡量其学习成果的主要证明。论文、报告、家庭作业被视为衡量学生知识掌握程度的一面镜子。但当AI能在几秒钟内生成一篇言之有物的学术论文时，这面“镜子”就失去了反射功能。教师们开始意识到，他们长期用来评估学生的工具已悄悄失效。

这就迫使教师必须追问几个此前从未认真追问过的问题。

首先，我们布置作业究竟是为了让学生“产出”什么，还是为了让他们“经历”什么？一篇5页的分析文章，其价值是那5页纸，还是学生在查阅资料、整理思路、反复修改过程中的认知变化？如果是后者，当AI代替学生完成了那5页纸后，学生究竟失去了什么？

其次，何种能力是AI替代不了的？或者说，何种能力是我们希望大学生通过反复练习建立起来的，以至于即便AI能提供捷径，我们也坚持要求学生走那条更慢、更费力的路？

最后，我们的课程设计是否预设了学生只有在“没有AI”的前提下才能真正学到东西？如果是，当AI无处不在，课程设计是否需要进行根本性改革？

这些问题没有标准答案，但其本身已标志着一种重要转变，即越来越多的大学教师开始从“如何防止学生使用AI作弊”的防御姿态，转向“如何重新设计教学，使AI不再构成威胁”的建设姿态。

全球课堂正在发生的变化

在AI时代这场没有剧本的教学实验中，全球的大学教师已摸索出若干值得关注的路径。

一是从“产品评价”转向“过程评价”。越来越多的教师开始在课堂内布置写作任务，而非将作业留在课后。课堂限时写作、分步骤提交草稿、公开展示写作过程，这些方式虽然增加了教学负担，却从根本上改变了评价逻辑。教师考查的不再是学生“写了什么”，而是“如何形成这些想法”。

二是将AI变成研究对象而非研究工具。一些教师尝试让学生使用AI生成初步答案，并要求学生分析答案的错误、偏见、遗漏和盲点。这种“解剖AI”的教学法不仅培养了学生的批判性阅读能力，还帮助其建立起对技术的审慎态度。

三是重新激活口头表达与现场思维。目前，AI还无法在现场讨论中替代一个人当场作答、即席辩驳。因此，许多教师开始大幅增加课堂讨论、口头答辩、小组汇报的比重。这不仅是一种反AI策略，更是对长期被论文评价体系压抑的口头思维能力的重新重视。

四是建立更精细的AI使用规范而非“一刀切”式禁止。越来越多的教师认识到，“完全禁止AI”和“完全放开AI”都不是最佳答案。更有意义的做法是在课程层面建立分层规范——哪些任务能用AI辅助，哪些任务必须独立完成，使用AI时需标注哪些内容。这种分层管理不仅更接近学生在未来职业环境中的真实情境，也更有助于培养学生对技术的自主判断能力，而非简单的服从或规避。

这些变化并非来自某个顶层设计，而是来自无数教师在实践中的摸索与反思。它们的共同方向是将教学重心从知识的“传递与检验”转向思维的“生成与培育”。

在改变教学方法的同时，AI也在悄悄重塑师生间的权力关系和信任基础。

在传统大学课堂，教师是知识权威，学生是知识的接受者。这种关系建立在一个明确的信息不对称的基础上——教师知道，学生不知道；教师出题，学生答题。但当学生能通过AI即时获取大量信息，甚至能用AI检验教师讲授内容的准确性时，这种结构便发生了根本性松动。

对教师来说，这是一种挑战，也是一种解放。所谓挑战，源于教师不能再仅凭“我知道，你不知道”维系课堂权威，他们需要用更真实的智识魅力、更深刻的问题意识、更丰富的现场引导赢得学生信任。AI时代，一个只会照本宣科的教师将比任何时候都更快失去存在价值。

所谓解放，源于当信息传递工作可部分外包给AI，教师终于有机会从繁琐的知识灌输中解脱出来，将更多时间和精力用于真正重要的事情，比如提出好问题、激发真讨论、陪伴学生经历困惑期等。这些恰是AI目前做不到的。

同时，师生之间的信任关系也面临新压力。教师不得不面对一个令人不安的现实——他们很难确认学生提交的作业是否出自学生本人。这种不确定性有时会营造一种相互猜疑的氛围，即教师将每份作业都视为潜在的AI产物，学生担心任何流畅的表达都会被怀疑。这种氛围对教育本应具备的信任底色是一种严重侵蚀。

要走出这一困境，需要的不是更严格的检测工具，而是更根本的教学关系重建——当评价方式从“检查学生有无作弊”转向“真正了解学生在想什么”，当师生间的互动从“提交-批改”转向“对话-反馈”，信任危机才可能真正化解。

“走钢丝”没有退路

所有这些变化最终都指向一个深层问题：大学教育的目标究竟是什么？

这个问题在AI出现前并非没有争议。有批评者早已指出，现代大学的教育模式在某种程度上已经异化为“文凭生产系统”，学生来到大学并非为了智识成长，而是为了获得一张通往职场的入场券。在此逻辑下，课程是路径，作业是任务，成绩是货币，毕业是终点。

然而，AI的出现以一种极端方式把这个问题置于明处——如果大学只是培养完成任务的能力，AI完全能取代这种培养；如果大学的使命比这更深远，那么这个使命究竟是什么？

历史上，大学有过不同回答。中世纪大学强调神学与哲学的真理探索；启蒙时代的大学强调理性与科学精神的培育；现代研究型大学强调知识创造与专业训练；通识教育改革则侧重培育具备跨学科视野的公民素养。这些目标并不互相排斥，但在不同历史时期各有侧重。

面对AI，我们或许需要重新确认一个大学教育最难被替代也最值得坚守的核心使命，即培养一个人在面对复杂、不确定、充满价值冲突的情境时独立思考、作出判断、承担责任的能力。

这种能力不能通过记忆知识或完成作业获得，甚至不能通过阅读教材获得。它是通过一次次真实的思维遭遇——被一个好问题击中、在激烈辩论中被迫重新审视立场、在没有标准答案的问题面前独自承担判断的重量而逐渐形成的。

AI能短时间生成一篇关于气候变化的文章，但无法替代学生在课堂上意识到自身理解有错误的那一刻所感受到的智识震动，也无法替代其因此而发生的真实改变。这才是大学教育真正的产品。

因此，大学教育目标的重构不是简单地“加入AI课程”或“培养AI素养”，而是要在AI能轻易完成大量认知任务的今天，更清晰、更坚定地回答：有哪些人类心智的生长是无论如何都不能外包的？有哪些关于价值、判断、责任的问题是机器永远无法替我们承担的？

麦克默特里将大学教师的处境比作“走钢丝”，这个比喻之所以准确，不只因为左右为难，更因为没有退路。无论教师是否愿意，脚下的钢丝已经架起，没有回头路。

对全球大学而言，这意味着至少3个层面的转变。在制度层面，大学需要建立更灵活、更精细的AI使用政策，根据课程目标、学习阶段、学科特性作出有依据的差异化规定。同时，学术诚信的定义也需要更新：在AI普遍存在的世界，“独立完成”与“合理辅助”需要被重新界定，并以学生能理解和遵循的方式传达。

在课程层面，大学需要重新审视现有的课程设计，识别哪些课程目标依然成立，哪些需要调整，哪些则已经失效、需要被替代。这不是一次性的课程改革，而是持续、动态的调整，需要教师群体建立新的专业发展机制。

在教学文化层面，大学要从根本上重新确认，教育的价值不在于输出，而在于过程；学生的成长不在于掌握多少知识，而在于形成何种思维；教师的价值不在于传递信息与知识，而在于激发真实的思考、见证真实的成长、培育真实的人格。

“走钢丝”的人必须保持动态平衡，不能因为害怕跌倒而止步，也不能因为急于到达终点而忽略脚下。对大学教师而言，这种平衡正是AI时代最重要的教育示范——在不确定中保持判断，在变化中坚守价值，在新技术面前不失对人的信心。

大学的历史是一部不断与时代对话的历史。它曾经在印刷术的冲击下重生，在启蒙运动的洗礼中蜕变，在工业革命的重压下转型。每一次，都有人预言大学将走向终结，但每一次，大学都以新方式确认了自己存在的理由。今天，面对生成式AI的挑战，我相信大学最终也将找到新平衡——不是通过拒绝技术，也不是通过拥抱技术，而是通过重新回答那个永恒的问题——我们究竟要培养什么样的人。

《中国科学报》(2026-07-14 第3版 大学观察)