清华AIGE红皮书解读（2）：人工智能时代，教育的意义在哪里？

（来源：图灵人工智能）

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9月9日，清华大学计算机系发布《人工智能通识教育》红皮书，定义了人工智能通识教育（AIGE）的学理基础和历史使命，提出了以“认知自治”为核心目标的课程体系和实现方案。本系列文章将采用更通俗的语言，解读“红皮书”的基本脉络、关键概念、主要论断和焦点证据。

作为本系列的第二篇，本文将讨论红皮书的时代背景，即人工智能正在催生的教育革命。这一革命让教育者反思教育的初心与使命，也为人工智能通识教育定下了历史与时代的坐标。

当人工智能越来越善于记忆知识、回答问题、完成任务，教育正在面对一个无可回避的挑战：既然机器什么都会，人为什么还要学习？这个问题不仅关系到一门课怎么上，怎么教，更关系到教育如何定位自身的意义与使命。如果这个问题回答不好，整个教育的根基就会被动摇。

清华人工智能通识教育红皮书，表面上是讨论人工智能通课的基础理念问题，更宏大的背景是关于教育本身的历史定位问题。比如：机器都会背诗，学生是不是还要背诗？机器会自己编程，学生是不是还要手动编程？

本文将讨论，这些问题之所以成为问题，根本原因在于“知识积累”对教育本体的长期掩盖。当人工智能的风暴到来后，这些尘渍注定要被扫进历史，而教育也应重回对个体认知能力和公共意识的关注。

人工智能时代的教育革命，本质上是一次对教育本身的返璞归真。

一、教育的历史演进：两大目标与知识积累倾向

在人类拥有文字和学校以前，教育已经存在。儿童通过观察和模仿，学习如何生存、如何与他人相处，也学习群体的语言、习俗和对世界的解释。在这一过程中，一个人逐渐获得了独立生活的能力，也逐渐成为共同体的一员。个人的成长与社会的延续，由此构成理解教育的两条基本线索。

后来，社会的进步和国家的发展，使教育逐渐形成专门的规范与制度。文字训练、经典研习、礼仪教育和技艺传授，都是教育的内容。在这一进程中，个人成长与社会责任一直是基础目标。中国传统教育对修身与公共责任的重视，古希腊教育传统对人的养成与城邦生活的关切，都表明教育的目标早已超出具体技能。然而，这些教育往往受到身份、性别与等级的限制，其培养对象和所服务的共同体也具有明显的历史局限。

近代以来，国家建设、产业发展、科学进步、社会流动与平等权利的诉求，共同推动了大众教育的发展。学校使更多人获得读写、计算与专业学习的机会，也通过共同语言、历史文化和公共规则的学习，支持更大规模的社会合作。教育的个人目标与社会目标由此获得了新的彰显：个人有权通过教育发展自身，社会也需要为每一个人参与共同生活提供基础。

然而，在现代教育的运行实践中，知识积累逐渐占据了显著位置，逐渐偏离了对个人能力与公共责任的主线。知识获取、职业分工与规模化评价，是理解这一倾向的三个重要方面。

首先，在知识获取渠道有限、学习资源分布不均的条件下，学校承担着集中提供系统知识的任务。个人要参与生产和社会生活，往往需要预先掌握相应知识，知识储备因此具有直接的实践价值。通过学校获得知识，有助于摆脱家庭和地域条件的限制，带来更多发展机会。教育重视知识积累和技能传授，有着充分的现实理由。

其次，科学与产业的发展推动专业分工不断深化。不同职业要求特定的知识与技能，教育逐渐与职业资格、岗位选拔和社会流动建立紧密联系。对许多家庭而言，学习知识、通过考试、取得资格，成为改善生活的重要路径。教育中的知识训练因此同时受到社会分工和个人发展诉求的推动。

再次，大众教育需要面向大量学生组织教学、分配机会并评价结果。与长期的认知发展和公共责任相比，答案准确性与解题熟练度更容易通过统一考试呈现。当这些指标进一步与升学、就业相关联时，学校和家庭会自然围绕可测量的成绩安排学习。知识积累原本只是教育成效的一部分，却可能在制度运行中逐渐成为支配教育活动的目标。

现代教育研究者很早就意识到了这一问题。1945年，哈佛大学发表《自由社会中的通识教育》，其根本原因，就是在专业分化的条件下重新强调有效思考、沟通、判断与价值辨析，关注一个人在专业身份之外参与共同生活所需要的基础。

这一报告因此成为通识教育的历史性文献。这是教育工作者在现代化进程中的一次深入反思，它重新回归教育的“初心”，即关注人的完整发展及社会责任。然而，以功利化知识积累为目标的教育实践在很多国家和地区依然是主流方案。

二、人工智能时代的教育迷茫：“知识外挂”之后，教育何去何从

人工智能的快速发展对以知识积累为目标的教育形态造成致命冲击。人工智能可以记住大量知识、快速生成问题答案，未来可能帮助我们解决绝大多数问题。人仿佛获得了一个随时可以调用的“知识外挂”，能够借助它完成越来越多原本需要自行掌握相关知识才能完成的任务。这使得过去以“知识积累”为特征的教育变得模糊，特别是那些记忆性的或机械操作类的任务，如古诗背诵或复杂计算。

这意味着，如果继续把教育的根本目标定位为知识传授和技能训练，那么，机器能力每前进一步，人的学习就会减少一分必要性。

如果是这样，教育的必要性就会受到强烈冲击。

三、重回教育的基础目标：个人认知能力与公共认知基础

前一节讨论的教育困惑,根本原因是把“积累有用的知识”作为教育的目标。要解决这一问题，应该回到教育的“初心”:个体基础认知能力和社会公共意识的培养。这些目标本来就是教育的“法理基础”，只是被技术进步所带来的次级目标所稀释。今天，人工智能再次改变了教育所面临的学习环境，以知识积累为核心的次级目标失效，就注定了要重回教育的这些基础目标。

与传统教育环境不同的是，智能时代的教育环境更为复杂，对个人和社会层面的教育目标也更具有挑战性。

在个人层面，教育需要培养认知能力，使一个人成为能够持续学习、独立判断并对自身行动负责的主体。这包括理解概念、组织知识、分析证据，也包括意识到自己可能出错，识别判断的边界，并调整对他人和技术的信任。人需要有能力利用包括AI在内的各种工具理解复杂世界，同时保有审视这种依赖、修正自身认识的能力。

在社会层面，教育需要建立公共认知基础，使不同的人能够参与共同生活。公共认知基础既包含共同知识，也包含处理分歧的共同方式。基本的历史文化知识、科学素养和公共规则，使人们能够理解彼此所处的世界；尊重证据、说明理由、区分事实判断与价值选择、允许质疑和修正，则使不同立场的人能够展开讨论。共同基础应当容纳分歧，也应当允许社会成员参与对它的批评、补充和更新。

这两个目标相互支持。个人的独立判断有助于发现集体认识中的错误；共同的知识、语言和检验方式，又使个人判断能够接受他人的质疑与纠正。教育需要同时维护人的独立认知和社会的共同基础。前者关系个人能否自主，后者关系分歧能否被理解、合作能否持续，而两者共同支撑着社会的纠错能力。

值得强调的是，在这两个目标之下，知识学习仍然具有基础性地位。认知能力不能凭空形成：理解历史争论需要知道事件背景与材料来源，判断科学说法需要掌握相关概念与证据规则，评价AI生成的答案也需要足以发现问题、追问依据和识别边界的知识。信息可以随时调取，但调取什么、如何理解、能否相信，仍然依赖人的已有认识。

因此，知识积累不再适合作为教育的首要目标，但知识学习依然重要：它是锻炼认知能力和培养共同认知基础的手段。汽车普及以后，跑步仍然有助于身体发展，其价值无须通过与汽车比赛来证明。计算器普及以后，儿童仍需要学习数与运算，因为理解数量关系、掌握符号规则和经历推导过程，构成社会生存的思维底色。同样，当AI能够写出文章时，人的写作学习仍然承担着组织思想、澄清概念、理解读者和对表达负责的任务。

因此，在智能社会中，知识依然重要，不能丢弃。该丢弃的是知识在教育中的角色：知识的记忆和抽取不再是核心，通过学习知识所锻炼出的个人认知能力才是有价值的成果。

总之，智能时代的教育革命，不是抛弃知识的学习，而是重组知识学习的流程，使之成为训练个人认知能力和培养社会共识的材料。

四、未来教育形态：通识教育为基础，专业教育灵活开放

当教育的两大基础目标重新明确，未来教育的形态也就有了可以推导的方向。无论一个人选择何种职业，都需要理解世界、持续学习和独立判断，也都生活在与他人相互依赖的社会中。以人的基础能力和公共生活基础为目标，借助不同知识领域的学习来实现这些目标，正是通识教育的核心内涵。

特别是，一个人的成长时间、注意力以及社会的教育资源始终有限，公共教育必须优先保障那些影响个体认知和共同生活的教育模式。由此，通识教育应当成为未来公共教育的主要形态。这里的“主要”，体现为根本目标、组织原则和基础结构：教育需要围绕人的发展与公共认知基础来选择内容、安排学习和评价成效。它应当贯穿基础教育、职业教育、高等教育与成人继续学习，并在不同阶段具有相应的内容与深度。

在这一共同基础之上，专业教育可以形成更加灵活开放的模式。大学、职业院校、工作场所、专业共同体、线上课程以及个人与AI共同学习，可以分别承担专业学习的不同环节。学习者能够根据发展需要，在不同阶段进入新的领域、补充专门知识，并通过实践深化能力。通识教育所培养的学习与判断能力，为这种持续的专业发展提供条件。

当然，这并不意味着专业教育应该被忽略在公共教育之外。公共教育仍有责任保障专业学习的机会与质量，使坚实的通识基础能够支持更多人进入深入的专业训练，这同样有助于社会整体利益。联合国教科文组织关于教育未来的报告，将教育作为一项公共事业和共同利益来讨论，也体现了这种超越个人收益的教育视野。

因此，“通识教育为基础，专业教育灵活开放”具有明确的内在逻辑：所有人共同需要的能力与公共基础，由教育给予持续保障；面向不同职业和发展方向的专门学习，则在这一基础上形成多样路径。我们判断这将成为未来教育的基础模式。

五、回归红皮书：人工智能通识教育的使命

在上述教育目标与未来形态之中，可以进一步理解清华《人工智能通识教育》红皮书的立场。认知自治首先是智能社会对人的发展和公共生活提出的教育要求。人工智能通识教育在此基础上回应这一要求：以人工智能知识为主体，通过对其基本概念、技术逻辑、思维方式与社会影响的学习，培养智能社会所需要的认知自治能力。因此，人工智能通识教育的使命可以明确为：面向全体学习者，以人工智能知识为主体，为个人形成认知自治能力提供学习条件，并为智能社会建立相应的公共认知基础。

与之相对应的，人工智能专业教育则可以根据不同发展需要灵活组织。希望进一步从事算法研究、系统开发或行业应用的学习者，可以通过大学专业、职业教育、研究训练、线上学习和人机共同学习等路径，逐步形成专门能力。不同路径的深度与要求应当与其任务和责任相适应。

人工智能能力越强，教育就越需要清楚地理解人的成长的社会的公共责任。人工智能虽然可以代替我们做很多事，但人的理解与判断仍须在学习中形成，社会的共同基础仍须由教育持续建设。人工智能通识教育所要承担的，正是这一时代条件下的基础教育责任：让每个人有能力理解、使用和审视智能系统，也让社会保有共同理解、共同纠错和共同创造未来的能力。