這個開學季，北大、復旦、南科大等多所高校校長，在新生開學典禮上不約而同提到AI，呼吁大家避免過度依賴AI，警惕“認知卸載”“虛假掌握”“思維外包”。

這些提醒並非多慮。一項對全國400余所高校1953名本科生的調查顯示，AI工具使用率已達99.18%，超過六成學生對AI使用的合理邊界感到困惑，不到三成表示學校提供了系統的AI相關課程。

當下，再爭論大學生該不該使用AI，已經落后於現實，需要厘清的是“代勞”與“代想”的邊界。程序可以讓AI輔助編寫，數據可以請AI輔助分析，但哪裡可能出錯、結果能不能使用、出了問題由誰負責，則不能由AI代勞。

說到底，可以借助AI處理一些重復性、標准化的工作，但不能把思考乃至能力形成的過程也一並外包。

AI與搜索引擎不一樣的是，它會重新組織和生成內容，再形成一套形式嚴謹的答案。面對表達流暢、結構清晰的AI回答，人很容易放鬆核驗，把“像答案”當成“真答案”。

AI提高了生成的效率，卻沒有降低審核的門檻﹔創作一個“成品”的難度低了，卻不代表選擇、鑒別和把關不再重要。

這也倒逼大學改變教學方式。過去，教師看到一篇結構完整的論文，大體還能據此判斷學生的學習效果。今天，僅憑成品越來越難作出這樣的判斷。

學生花一個下午讀懂一篇難懂的文獻，反復修改一段論証，為了一個數據查上幾種材料，與同伴爭論一個觀點，這些看似可以被AI省掉的時間，本身就是訓練，就是能力形成的過程。

因此，當AI能夠迅速生成“答案”，問題的提出、意義的構建、價值的判斷就顯得更加重要。

新的工具怎麼用，老的訓練怎麼留，新舊之間如何銜接，哪些環節可以使用AI，哪些必須獨立完成，應當講清楚﹔考核也不能隻驗收成品，還要看學生怎麼提問、怎樣找証據、為什麼修改、能不能解釋自己的結論。

這樣做，並不是不給AI設防，而是重新確認大學應該教給學生什麼。專業知識當然有價值，但僅僅知道得多還不夠。

今天的大學，還需要教會大學生具有發現問題的能力，能從信息海洋中作出選擇，識別似是而非的說法﹔具有更強的想象力和創造力，以新的聯想和邏輯建構來調動AI﹔具有健康的價值觀和審美，能夠對是非對錯、善惡美丑做出正確判斷﹔懂得擔當負責，機器可以給出十種方案，最終作出選擇、承擔責任的只能是人。

我們談人工智能，注意力常放在“智能”兩個字上，總希望它再聰明一點、再快一點，最好一句指令就給出終極答案。其實，人工智能能發揮多大作用，取決於前面的“人工”——人提出什麼問題，提供什麼材料，設定什麼邊界，怎樣核驗結果，又把結果用於什麼地方。

“算法”越強，“寫法”越不能丟。好的教育，應當讓學生借助“算法”提高效率，又在一次次真實訓練中練出自己的“寫法”。工具越是聰明，越要防止學習變成“無人駕駛”。

方向盤終究要握在人手裡。（執筆：程誠 ）

（來源：人民日報評論微信公號）