对网络原住民一代，打破课堂寂静，或许只差一个弹幕公屏

一场关于AI与大学教育的讨论，在三位嘉宾之间展开：同济大学人文学院副教授余明锋，一位正在经历保研季的大四学生燕麦奶，以及「问题青年」主播Lisa。他们的对话，或许能揭示出AI时代大学教育的真实面貌与未来走向。

“学生长不大”、“大学高中化”——这些近年来的流行标签，指向的是同一个现象：课堂上，学生只关心考试重点，回避与老师互动，学习方式与高中趋同。余明锋老师对此深有体会。他谈到，“大家越来越重视绩点”，一件小事让他触动极深：一次公选课后，一位他印象中上课认真的学生给他发了封邮件，因为只得了“良”，学生直言后悔选了这门课。学生解释，绩点竞争要精确到小数点后两位，这决定了排名和保研资格。这件事让余明锋反思：“如果大家真的都是为了绩点学习，那么大学自由的空间就太少了，老师也不知道该怎么教学了。学习本身被工具化了，大学生活被工具化了。这不是这个同学的问题，而是整个考评制度的问题。” 他感慨，“一个人青年时期不能犯错误，这是多么冷酷的一件事情。可能你在大学里谈了一个恋爱，结果有一门课就得了良，或者不及格，就意味着后面的人生道路从此就是灰暗的。这太冷酷了。”

然而，这是否意味着学生真的变得被动和应试了？Lisa提出了另一种可能性：或许他们只是换了方法。许多同学在互联网上寻找喜欢的课程，越来越多的人在借助AI辅助学习。余明锋也注意到了这一点：“今天的学生和我上学的时候相比，视野要宽得多。我读大学的时候互联网刚兴起，远远没有达到日常化的程度，还是现实世界的补充而已。而今天这个关系被颠倒过来了。年轻人的虚拟身份甚至成了他的主要身份，他的自我很多时候只是没有在课堂上表现出来罢了。如果我们多一点了解，可能会发现他在网络上是一个非常活跃的up主。” 他分享道：“我在b站讲课之后，感觉离学生更近了，因为他们会直接给我弹幕，而在课堂上是不会的。”

AI进高校势不可挡，教学必将发生改变

AI在大学里究竟扮演着什么角色？大四学生燕麦奶给出了一个鲜活的图景：“大学前两年我会用网络上现成的资料来学习，但是这两年用AI越来越多了。我基本上学任何新东西都会先打开AI，去问它问题，需要补充一些细节的时候，我再去寻求其他资源，我觉得这样效率更高。” 对于有些老师“水”的课，他甚至会全程录音并转成文字稿，期末一并将所有材料喂给AI，“三天速成”。具体操作是：将语音转文字稿丢给AI，让它先概括课程重点，再针对重点详细解释。

但并非所有老师都能被替代。燕麦奶提到一门经济学的模型课：“这个老师认为人工智能可以让我们把大部分课程自学了。但他的目标是让我们只通过AI，没有办法把这门课学好。他的目的就是教给我们AI没有办法给我们解释的东西。这个老师的课非常有魅力，是我们院系评教的第一名。” 余明锋对此表示赞同：“同学们很聪明，如果是无聊的知识灌输，直接让AI来听就完了。我觉得这个改变是对的。”

电影《死亡诗社》剧照

余明锋也发现，一些传统的教学任务正在变得不再必要。他曾让学生翻译二手文献以提升专业外语水平，但现在“反馈回来的作业成熟度都远远超过以往，好的有点惊人，明显是被AI提高了水平。” 这意味着，未来学生更需要具备的能力，是识别哪些文献真正重要，再借助AI去处理。“对于学生来说，可能更需要具备的能力，是去识别哪些文献是真正重要的，才自己亲自去读。” 与此同时，学生论文的规范性也因AI而变得“非常完美”，但余明锋也意识到，这恰恰是AI的功能所在——形式上的完美，不等于内容上的深刻。

随着AI降低了阅读速度、理解能力、外语能力、归纳能力等门槛，“好学生”的定义似乎正在被改写。燕麦奶分享了一个关键细节：他在参加保研夏令营时，发现AI已被纳入考核。“有些考试是允许使用AI软件的，但是我们必须要把使用的所有指令都提交给学校。这相当于就是让学校考核我们如何使用AI进行检索，获得答案。” 一位老师甚至想开设一门新课，专门讲解如何给AI指令。

从积极的方面看，AI蕴含着一种解放的潜能。余明锋认为，大学教学更应注重让学生理解一门学科的思维方式、掌握知识框架，而非传授具体知识点。“今天，你需要去检验AI讲的东西对不对，这个检验的依据就是思维框架。” 知识框架的梳理，是大学无法被取代的核心价值。“大学的教学虽然和b站上的视频相比会显得枯燥一些，但是它会考虑到知识框架的完整性。没有经过大学教育可能东看一下西看一下，有很多的知识，但是没有一个完整的框架。”

第二点潜能在于，未来大学课堂有可能与社会形成链接。余明锋设想，在讲尼采时引入戏剧化的形式，让学生将尼采的文本表演出来。“这时候需要学生掌握的就不只是文本分析和理解，而是戏剧化的表达能力。这对于他未来走向社会来说，是一个更全面的能力培养。” 相应地，评价标准也将变得更多元。“以往我们的择优主要是知识点掌握的准确与否。而这一点在未来的重要性会下降。掌握知识点之外，文本阐释的能力，表达的能力，创造性的演绎的能力，或许可以被纳入课堂。有的学生只是注意力没那么集中，但他联想能力很丰富，也许他把课堂抓到一点点，跟社会上某些东西连接的能力很强，他同样可以被我们在课堂上看见。”

燕麦奶则提出了一个新的挑战：“AI把信息搜集的工作量大大降低了，但是，我认为反而需要我们有更强的信息获取能力，能找到通过问AI无法直接得到的答案，能得到自己的回答。我觉得一个很重要的问题是，你怎么去有自己的思考，不被大数据给出的标准答案局限。”

《我是大哥大》剧照

AI以后，“好学生”不再是最会复现标准答案的学生

大学一直期待为年轻人提供开放的环境和丰富的资源，去展开基于好奇心的学习。在这方面，AI是好工具吗？它带来了哪些新可能性？

对燕麦奶来说，AI是拓展视野的利器。“我有AI之后学的东西是几何式上升的。” 他学的是经济，但实习涉及医疗和生物领域。若没有AI，他或许要去旁听相应院系老师的课，知识获取成本极高。他曾尝试在大学期间学完一门理科课，至今未完成。“但是有AI之后，它帮我省去了很多不必要的麻烦，包括帮我省去了提起自己斗志的过程。” 更重要的是，AI让他能从“中途”开始学习一门学科。按照传统路径学化学，必须从元素周期表开始；但他可以直接在工作中问AI：“DNA合成是什么？” 当得到一个看不懂的定义后，他可以追问：“你可以用一个生动形象的比喻给我解释吗？” AI会比喻为用胶水连起拉链。他再追问：“我不知道这合成怎么就发生了？” AI解释有多种方法，如化学合成法、酶合成法、芯片合成法。他继续追问：“芯片合成法是什么？芯片不是我们用在电脑里的东西吗？” AI解释芯片上有细小通道，让试剂流入进行化学反应。“这个学习过程非常流畅。”

余明锋赞赏这种学习方式：“你指出了很重要的一点。以往的教育，就是要从最基础的地方开始逐渐深入。这样的教育可能会败坏兴趣，因为我们最有动力的学习就是带着自己的问题去学。” 他进一步指出，大学本身或许已经过时了：“我们现在所在的大学已经过时了，它是第二次工业革命以来的人类社会发展的一个废墟。为什么这么说呢？因为现在大学的基本设置是基于专业分工的思路。专业化的学习，好处是学习效率比较高，但是它带来的问题是使得我们的知识体系变得没有根本关联了。我们的教学也好、研究也好，变得工具化，师生的心态变得不健康，失去了求知的‘自由无用’的态度。”

AI带来的变化，或许能“使我们能够告别第二次工业革命以来的专业高度分化的知识格局”。余明锋甚至畅想：“AI的革命意味着教育的全然的重组。我甚至在想，基础教育为什么不可以跟着改？” 他批评当前教育过于重视纪律和准确率：“我们目前的教育重视纪律，重视准确率，上课不能讲话，老师讲的所有东西，学生能够完整的复现就是好学生。但这真的是好学生吗？这可能是很糟糕的学生，他没有任何反思能力，他只会复写。这样的心理状态会是健康的吗？学生要一直强迫自己长时间集中注意力。我们知道集中注意力是需要花费很大能量的。一个自由的人，不应该是一个每天只集中注意力听讲的人，而是要提问的，也是要开小差的，我想这才是比较健康的。”

他分享自己上研究生课的经验：“我会在第一堂课上跟他们说，大家要注意，哲学史教材给你的那些知识，考研灌输给你的那些知识都是错的。他们背了大量知识，只有这样才能考研考进我们学校。但是我会告诉他们，哲学史教材就是错误大全，因为它就是个高度简化的叙述，而任何哲学家的思想都非常的丰富复杂，它是一个世界，当我们把它作为知识记忆的时候，就成了一个教条的东西，恰恰是所有哲学思想的反面。”

这些光明的畅想背后，也潜藏着幽暗的一面。余明锋提出了警告：“人类开始越来越依赖一个外部系统，当AI真的深入到我们学习生活的一切方面，以往我们是去图书馆，现在可能就是打开电脑依赖AI。这对于人类的主体性意味着什么？AI不是单纯的工具，它可能会意味着社会权力的重组。因为大家都用AI来获取知识，它会变成一个知识的茧房，思维方式的茧房。”

电影《塔尔》剧照

Lisa提到，有学者开始担忧“精英年轻人的思维方式在变得越来越‘算法化’”，擅长搜索和模拟，而非基于大量关联网络的象征性思考。余明锋认为，“在媒介发生变化之后就会发生。比如说今天的短视频、微信上的短文，已经让我感到很多人的思维开始变‘短’了。其实教育就是让人的思维变长，使得我们能够阅读厚重的文本，有长程的思维，并将这种思维表达出来。但今天如果用AI可以把六七百页的《纯粹理性批判》概括了，学生可以用来应付考试，但是也意味着我们在失去阅读长文本的能力。我们已经不太愿意读复杂的从句，这就使得思维会倾向于简化，这也是潜在的威胁。”

但AI也提供了另一种可能性：“因为AI有强大的检索能力，你可能挖掘出的材料是你的老师可能也想象不到的，也许你可以挖掘出关于一个问题100年前某一种讨论的方式，比如说看待经济周期的问题有几种著名的理论，当年可能就有那么一个理论被历史淹没了，但也许你善于提问的话，你可能就会找到它。” 他提议，“大学里甚至需要这么一门课程来教学生提升面对AI的能力，包括提出问题让它做出有效反馈的能力，还有挖掘这个系统的能力。它是一个矿，这矿里面也有杂质，但是如果你善于挖矿，这里面能提取出的东西恐怕也是超乎想象的。”

AI“无痛学习”和线下“有痛学习”会留下不同的生命印记

当人们主动学习真正感兴趣的东西时，会如何运用AI？燕麦奶的实践展示了AI的另一种可能。他喜欢画画，会问AI色彩理论问题：“比如过度的地方怎么处理，怎么藏色，怎么把不同的颜色做冷暖对比，环境光怎么处理等等。” 他还利用AI让学习过程变得“好玩”：在玩游戏或看漫画时，将游戏里的语音转文字输入AI，让它分析语法，用这个方法学习了日语的基础语法。“这样可以比较无痛地去学习，就不用那么辛苦地背单词。” 他还会学唱其他语言的歌，让AI解释每句歌词的语法结构，“边学怎么唱，边去理解歌词的意思。我觉得这个过程也是一个心灵按摩，很开心。”

另一个例子是练习英语：“我就让AI用英语给我出一个语言游戏，比方说它会用英文告诉我，你诞生在一个巨大的都市里，接下来你发现了一个奇怪的吊坠，你会怎么做？A，去找朋友，B，独自一人处理，C，去警察局汇报。选了之后它再给出下一步。在这个过程中，我体验到了自己推进剧情的乐趣，也可以练习英语。” 他的指令是：“我是一名英语学习者，我希望你可以给我构造一个visual novel的形式。”

余明锋好奇地问：“当AI工具这么好玩的时候，你会不会觉得跟现实当中的人交往不好玩？因为你刚才用了一个词叫无痛学习，那么跟老师交流可能就有痛了。” 燕麦奶的回应很坚定：“线下是没有办法被替代的。当在你面前有一个看得见摸得着的人和你去进行互动的时候，他给你的那种有温度的感觉是完全不一样的。这就是我为什么还坚持去旁听一些感兴趣的课的原因。我觉得跟老师去对话，还有跟同学讨论问题的过程本身，就是一个让我可以在大脑中留下深刻印象，以及留下珍贵回忆的过程。” 他举例说，法理课上老师会随机点人进行辩论，“AI完全没有办法替代，你不能去同时搞两个AI来进行辩论，而且AI其实会顺着你的话讲的，你始终都没有跟一个活生生的同学交流的感受。”

余明锋总结道：“‘无痛’和‘有痛’其实是生活的不同面向。在线下被老师点名点起来辩论的时候，其实是有痛学习的经验。因为你要挑战自我，要克服心理障碍，对方也会反驳你。在面对AI的时候，你没有这种心理压力，所以是无痛学习。可能无痛学习让人感觉更放松，但是确实就不会有那么深的生命印记。”