阅读提示：10月30日，高等教育纪事（The Chronicle of Higher Education）官网刊发伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（University of Illinois at Urbana-Champaign）的信息科学与英语教授泰德·安德伍德（Ted Underwood）的文章，文章首先点明生成式人工智能对高等教育尤其是人文学科构成威胁，高校若过度依赖科技公司提供的人工智能服务，可能丧失其存在的核心价值。人工智能在高校普及，全面禁止不现实，若高校不参与人工智能塑造，会在知识生产和传播中失去中心地位。高等教育参与人工智能发展虽面临质疑，但切实可行，如数学领域学术研究已助力人工智能发展，各学科都有类似机遇。人文学科在引导人工智能发展上机会更大，通过构建基准测试等方式，可发挥关键作用。高校还需应对人工智能对财富和权力不平等的影响，必须积极掌握人工智能发展主导权，以解决高等教育面临的挑战。原标题为“人工智能是未来，高等教育应引领其发展（AI Is the Future. Higher Ed Should Shape It）”。以下是文章要点。
生成式人工智能（AI）的崛起已被部分批评者视为对高等教育，尤其是人文学科的威胁。这些担忧有其合理性，因为大型语言模型能够执行总结文档、推理和回答学生问题等核心教育功能。如果高校将这些任务外包给科技公司，便可能迅速丧失其存在的根本价值。然而，全面禁止校内人员使用人工智能在实践中并不可行，因为师生在课堂外已广泛将其用作导师和研究助手。
真正的危机并非来自技术本身，而是源于一种潜在的未来：尽管人工智能增强了师生的能力，但其发展却持续在校外由商业实体主导。这将导致高等教育在知识生产和传播中丧失中心地位，沦落为仅凭美丽校园和体育赛事维系声望的机构。为了避免这种知识领导权的空心化，教育界必须采取主动策略，承担起塑造人工智能以适应自身需求的责任，而非被动观望或抵制。
实现这一目标的关键在于发挥高等教育的独特优势。虽然大学未必需要在训练巨型模型上与产业巨头竞争，但其在学科前沿问题上的专业知识和独立性构成了无可替代的价值。例如，在数学领域，学者们并未因商业模型尚缺乏研究所需的“创造性直觉与抽象”能力而疏远它，而是通过参与研讨会、贡献基准测试等方式，积极引导定理证明模型的开发方向。这表明，战略重点不应是期望人工智能永远无法解决我们的难题，而是要证明我们正是能教会它如何解决难题的人，并共同发明更复杂的新问题。
人文学科在此过程中拥有巨大机遇，甚至可能超过自然科学，因为其对情境化理解和文化敏感性的要求更高，而目前人工智能在这些方面的评估标准极为欠缺。当业界尝试将人工智能应用于历史文化场景时——如让学生与历史人物对话——其结果往往是时代错乱的当代拼贴品。对此，学者的责任不是简单地指责，而是将我们对文化问题的深刻理解转化为可操作的指导，通过构建基准测试等方式，为人工智能的发展提供导航星。作者参与的“时序逻辑”（ChronoLogic）基准项目，旨在衡量模型在特定历史语境下的推理能力，便是此类努力的一例。可靠的模拟不仅能丰富学习体验，甚至能为文化史中的因果假设提供新的检验方法。
除了构建基准，学术界还可以通过评估人工智能对学生的影响、建设更好的数据集、微调开源模型等多种途径影响人工智能的发展。其中，“开放性”可能是高等教育最关键的贡献。大学拥有庞大的图书馆资源，且在非营利教育目的下，合理使用原则应能保护基于这些资源训练的模型。但目前学界对此过于谨慎，反而让私营部门能更自由地利用数字化馆藏。藏。高校需要更大胆地主张权利，确保知识遗产以赋能21世纪读者的形式向公众开放，避免重蹈学术出版商将研究成果高价回售给学界的覆辙。
诚然，塑造人工智能的知识内容虽至关重要，但不足以应对所有挑战。正视人工智能对财富与权力不平等的物质性影响更为关键，且其结果更难预料。但可以确定的是，无论是匆忙达成教育科技协议还是消极拖延，教育工作者都必须超越被动的姿态，最终的目标是实现主动引领——我们必须亲手握住人工智能发展的方向盘，方能确保其在增进人类知识与智慧的轨道上行进。
（来源：高等教育纪事（The Chronicle of Higher Education）官网）