(圖片是我在美國(guó)加州張愛(ài)玲故居)
“AI 的發(fā)展,可能會(huì)讓90%文科面臨淘汰。”
人大教授劉永謀,在一次關(guān)于”AI與教育”主題討論里的觀點(diǎn),引發(fā)巨大震動(dòng)。
類(lèi)似的聲音并不少:文科沒(méi)有技術(shù)壁壘,寫(xiě)作會(huì)被替代,分析會(huì)自動(dòng)化,未來(lái)屬于工程師。
過(guò)去二十年,文科生長(zhǎng)期是防守狀態(tài)。技術(shù)被當(dāng)作唯一硬通貨,寫(xiě)代碼的人構(gòu)建系統(tǒng),做模型的人定義方向,很多理工男成了億萬(wàn)富翁。
人工智能真正改變的,不是“文科是否存在”,而是能力結(jié)構(gòu)。
微軟研究員 Jaime Teevan 分析,過(guò)去操作電腦是確定性的:按按鈕,執(zhí)行命令,得到結(jié)果。門(mén)檻在于是否掌握規(guī)則。現(xiàn)在人與 AI 的交互基于自然語(yǔ)言表達(dá),你不再記憶復(fù)雜指令,而是必須清楚表達(dá)意圖。問(wèn)題結(jié)構(gòu)、語(yǔ)境完整度、目標(biāo)清晰度,直接決定輸出質(zhì)量。
門(mén)檻沒(méi)有消失,它只是轉(zhuǎn)移。操作門(mén)檻下降,認(rèn)知門(mén)檻上升。
AI高效生成答案,真正稀缺的能力變成提問(wèn)。不是“會(huì)不會(huì)寫(xiě)”,而是“問(wèn)得好不好”;不是“能不能算”,而是“能不能判斷”。
元認(rèn)知能力(有點(diǎn)類(lèi)似馬斯克的第一性原理):理解自己在問(wèn)什么、知道假設(shè)是什么、能識(shí)別邏輯漏洞,這些正在成為核心競(jìng)爭(zhēng)力。這恰恰是文科訓(xùn)練長(zhǎng)期打磨的能力。
文科擅長(zhǎng)邏輯、批判與多角度思辨,曾被視作不夠硬核,如今卻是AI時(shí)代人機(jī)協(xié)作的關(guān)鍵。AI能寫(xiě)內(nèi)容、出方案,卻無(wú)法做價(jià)值判斷與立場(chǎng)取舍,工具再?gòu)?qiáng),決定權(quán)仍在人。
Wharton 教授 Ethan Mollick 提到,AI 會(huì)削弱單一技能的稀缺性,強(qiáng)化通才的價(jià)值。因?yàn)锳I 能補(bǔ)齊技能短板,一個(gè)人不必精通所有技術(shù)細(xì)節(jié),卻必須理解不同領(lǐng)域如何連接。單一技能不再是長(zhǎng)期護(hù)城河。知識(shí)獲取成本下降,整合能力變得關(guān)鍵。
當(dāng)然,這不意味著文科生可以松口氣。AI會(huì)淘汰的是低質(zhì)量表達(dá)、重復(fù)性寫(xiě)作、空洞分析。AI時(shí)代,真正需要升級(jí)的,是結(jié)構(gòu)化提問(wèn)能力、跨領(lǐng)域框架、驗(yàn)證意識(shí)和迭代協(xié)作能力。
當(dāng)信息生產(chǎn)成本接近于零,判斷成本反而上升。技術(shù)不只獎(jiǎng)勵(lì)會(huì)做的人,也開(kāi)始獎(jiǎng)勵(lì)會(huì)想的人。執(zhí)行被自動(dòng)化,理解成為稀缺資源。
“文科生完蛋了”的判斷,忽略了一個(gè)事實(shí):AI 本質(zhì)上是語(yǔ)言系統(tǒng),是概率模型,是對(duì)語(yǔ)境的擬合。它的力量來(lái)自對(duì)人類(lèi)文本的學(xué)習(xí),而不是對(duì)意義的承擔(dān)。意義、取舍、方向,仍然需要人類(lèi)給出。
這不是文科對(duì)理科的勝利,是認(rèn)知能力的回歸。在一個(gè)以語(yǔ)言為接口、以整合為優(yōu)勢(shì)、以判斷為核心的時(shí)代,文科不再只是內(nèi)容生產(chǎn)者,而可能成為結(jié)構(gòu)的組織者。
或許,這是文科生最好的時(shí)代。
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