编者按：

日新月异的人工智能技术，正在改变人们看待知识的方式。在高校扩招背景下，今年多所“双一流”高校都在扩招的专业设置中，聚焦人工智能及相关学科专业。与此同时，部分高校缩减传统文科招生比例，也引起了人们对“文科危机”的担忧。当人工智能风吹到高校，既吹响了科研变革的前哨，也引发“鉴AI”“降AI”的论文诚信危机。

AI浪潮不可抵挡，智能时代，我们该如何认识知识、应用知识，如何看待学术、对待学术？本期理论周刊邀请多位高校学者，就此展开讨论，敬请关注。

切勿轻言AI时代文科“无用”

□ 王 俊

随着人工智能技术的蓬勃发展，“文科无用论”甚嚣尘上。AI可以写出漂亮缜密的文案，可以设计出令人惊喜的图片和短视频，可以提供高质量的翻译，这些AI的使用经验似乎越来越让人确信，人文学科的知识和技能在不久的未来将被AI全面取代，文科生的就业前景自然也十分黯淡，学习人文学科将失去意义。

果真如此吗？

实际上，“文科无用论”并非AI时代的特有论调。从19世纪中期西方主要国家逐渐从农业国转变为工业国开始，到20世纪90年代冷战结束、自由主义市场经济支配全球，都有“文科无用”的观点出现。

19世纪的文科无用，是现代意义上技术科学的兴起以及实证主义的科学意识形态的确立，伴随着人类知识系统的整体变化，以传统形而上学为核心的人文学科退居边缘。20世纪90年代则是市场经济导向的强化，更多人倾向于用就业、收入等功利指标衡量教育成效，因此“文科无用论”乃至“知识无用论”流布甚广。而今天的文科无用论成因则更加复杂，既有以人工智能、生命科学和量子科学为代表的新技术时代带给大众的技术崇拜的基本情绪，也有AI无门槛的广泛运用带给个体的学习文科知识无用的舆论氛围，以及全球经济下行和人工智能技术取代人力带给人们的就业焦虑。那么，文科知识是否真的将被AI全面取代？在新技术时代，文科的功能何在？这是今天我们必须直面的问题。

文科于谁“无用”？

当我们谈“文科无用”的时候，我们首先要澄清这是对谁而言，在何种条件下提出的。文科是对人类共同体无用，对个体无用，还是对大学无用？是在普遍意义上作为人类知识类型的文科不再有继续存在的必要，还是在特定意义上或特定前提下失去了价值？

一般而言，对于人类来说，在前工业时代，人文学科所涵盖的知识占据了人类知识的绝大部分，包括观念和意义系统的建构、信仰的凝聚、文化的传承等等，即便到了工业化社会，这些知识对于人类共同体的形成和维系仍起到了不可替代的关键性作用。对于个体而言，人文学科的知识是从童蒙教育到公民教育中最为基础的部分，从识文断字到经典阅读，到审美品位的习得，到正确价值观的确立，无不是文科的教育范畴。对于大学而言，无论是11、12世纪欧洲的教会大学，还是起源于唐宋的书院，今天意义上的人文学科涵盖的知识都是当时这些高阶层教育的主要内容。从19世纪至今，除了专业技术院校之外，一般的综合性大学都会有人文学科的立足之地，在通识教育、信仰教育中，文科也在持续发挥作用。因此在普遍意义上，“文科无用”并不成立。

如今甚嚣尘上的“文科无用”，更多形成于AI技术在大众生活中产生广泛影响之后。越来越多几乎没有使用门槛的AI产品可以写作文案、设计图像、整理文献、生成视频，其工作的效率和效果大大超过人力。因此从职业需求上看，很多人认为文科的知识传授和掌握对于个体变得不再必须，以往深藏在故纸堆里的深奥学问，今天可以通过AI轻易地被编织进文案，繁琐的文员工作可以动动手指一键生成。殊不知，由AI带来的就业焦虑实际上绝非仅限传统的文科专业，即使是像程序员这样的理工科岗位，面临的危机并不见得比公司文员要小，传统的技术和体力劳动者，比如流水线工人、司机、建筑工人、护工、快递员的职业角色，在新技术突飞猛进的背景下也同样面临被AI取代的风险，这些职业跟文科教育并无直接关系，只是随着技术的发展和社会的演进职业形态的自然转化，当然这个变化的速度比两百年前要快得多。

另一方面，AI时代人们所说的“文科无用”，实际上呈现的是整个社会对于“AI有用”的狂热技术崇拜，在这种狂热技术崇拜之下，不仅文科无用，所有传统的人类知识形态和知识进路都无用，因为AI近乎可以取代一切。在这个意义上，“文科无用论”更多的是对人工智能产业化的少数成功案例进行过度炒作后在社会上形成的认知误区。这样一种过度宣扬AI全能的舆论氛围，实际上完全忽视了AI技术底层的知识架构、知识的演进和积累，也没有看到新技术产业化背后包括数学、哲学、认知科学、语言学等大量基础理论研究的科学基础。这种狂热的技术崇拜不仅拉低了整个社会的认知水准，对于包括人工智能在内的新技术的发展也毫无益处。

就此而言，在新技术时代，“文科无用论”无论从其本身的内涵来看，还是就思维方式来看，都不可取。

AI时代的文科走向何方

那么接下来我们从正面审视，如果“文科无用”不成立，那么在AI时代，面对新技术的涌现，文科教育在个体塑造、人类共同体生活和大学教育中到底能发挥什么作用？

应该说，AI的广泛使用确实改变了传统的知识进路，人文学科中的知识记忆、语言翻译、程序性的文献整理等很大一部分任务可以由AI承担，但是在新技术条件下，个体的批判性思维、知识品位、共情能力、知识整合能力和知识迁移能力（Transferable Skills）等则变得更为重要，这些能力很大一部分是要通过文科教育来习得的。在共同体层面，新技术成果不断涌现，但是如何在制度和伦理上恰当地面对和规范新技术，使得技术具有“善良意志”，能够造福于大部分人而非加剧社会的不公，这些讨论很大程度上涉足了伦理学、政治哲学、社会学、法学等文科知识范围。对大学教育而言，AI时代需要的是具有更全面能力和品位的个体，这就需要建构全新意义上的通识教育，其中不可或缺的部分就是文科教育。

此外，我们对新技术时代的大学教育还可以具有更充分的想象力。新的大学教育其功能不再局限于为年轻一代提供职业预备培训，更多的是为所有人提供终身学习的机会。AI和机器人承担了大量的人类劳动，而生命科学又在不断延长人的寿命，终身学习将成为每个个体建构有意义人生的重要步骤，这是未来大学教育的重要部分。当大学学习不以就业为目的，而是以期获得充实感并重建人生意义的时候，人文学科的知识会成为一大部分人的选择，哲学、文学等领域的学习能起到抚慰人心、安顿生命的作用。而传统意义上的文科学术的专业教育，将为相关领域的终身学习储备师资。

为知识系统敲响变革钟声

从整个知识系统的变革上审视，“文科无用论”要传递的，实际上是以下情况的急迫性：在新技术时代，知识更新的速度之快和程度之大前所未有，从启蒙时代建立的公共知识库形式，以及人类掌握和传承知识的传统方式，在近乎无门槛的人工智能技术面前，正在失去其意义。因此，我们习以为常的知识进路、探索方式和教育方式，均应从根本上加以重新考虑。今天的知识更多应以今天的问题和需求为导向，而不是在传统的专业和学科划分的基础上加以考虑。随着人工智能体的出现，知识的获取和持有已经最大限度上实现外包，只要有智能终端，海量的信息和知识随时可以按需调取。那么未来的学习对于学习者而言，更多的是主体学习能力、知识品位、批判性思维等的养成，这些能力并不是某一个单一专业的教育能够承担的，而是需要在各个不同知识领域的广泛学习。

在这个意义上，在未来的教育中，文科、理科、工科等的传统专业划分将不断模糊乃至消失，教育将成为一个更加全方位和全领域之事，是以时代问题为导向的，而不是以专业划分的条条框框为前提的。任何基于传统的和目前的高校内部的知识划分架构，刻意突出文科和理科、理论和实践、学术研究和技术创新之间对立的企图，其实质都是对未来知识整体变迁趋势缺乏远见的认知误区。从这个意义上看，今天中国在教育布局上倡导“新工科、新医科、新农科、新文科”，鼓励交叉学科建设，是具有远见卓识的。在这样的政策框架下，我们应当有更大的想象力和勇气去重新设计新技术时代的知识系统和教育方式。真正意义上的交叉学科，不是传统知识系统和学科划分的点缀和加法，而是要从根本上改变未来的知识组织方式。

总之，尽管“文科无用论”本身站不住脚，但是它说明了一种亟须我们正视的认知倾向，即AI时代带给我们的绝非某些具体的生活便利或个别职业类型的调整更新，而是整个人类知识系统和知识进路的颠覆性变化，随之而来的是教育活动的颠覆性变化和囊括所有个体的整个社会生活的颠覆性变化。在这个人类历史的大变局中，文科一方面必须积极地顺应变化，在议题和论域上直面时代问题，在研究方法和学习进路上自我更新，同时又要坚持自身中不变的部分，承担文化的传承、意义的建构、经典的留存、审美和情感的保持等等，以呵护主体的自主性，这在迷信“AI万能”的时代尤为可贵。

（作者系浙江大学哲学学院教授，院长）

AI遇见学术，贸然抵制不如“善假于物”

□ 马 亮

生成式人工智能技术的迅猛发展，给教育和科研领域带来了争议与危机。今年年初，国产AI工具DeepSeek正式上线，其强大的中文写作能力令人赞叹。随着AI工具的广泛运用，部分学生在日常学习和毕业论文写作“过度依赖”AI，成了学校面临的一大难题。而随着AI检测逐渐成为毕业论文的硬性要求，有失精确的检测率也让学生叫苦不迭。

这些新情况不由得让人思考，在AI赋能千行百业的时代，如何权衡AI与教育、与学术交融的边界。学术论文写作可以使用AI技术参与创作甚至完全代劳吗？教师布置的课程作业可否使用AI来获得答案和生成内容？学位论文能不能通过AI来启发、生成或润色？AI检测报告可以作为学术不端的评判依据吗？

作为一种手段和工具，AI有别于此前的所有技术，它不仅功能强大，而且在不少方面越来越像人类。越来越多的人相信，假以时日，AI将在各个方面全面超越人类。与此同时，AI的类人意识日益凸显，也在让人们担心未来AI具备人类意识后，如何处理人机关系各种情形的问题。

在科学研究和论文写作中，AI是人类工具箱里新增的一件利器。就像任何技术创新的应用都可以提升科研效率和写作质量一样，AI也不例外，其正在收集数据、分析资料、识别模式、探索新知等方面强有力地赋能科研，也在启发创意、架构思维、推荐写法、组织语言、润色论文等方面显示出越来越强大的能力。毫无疑问，AI正在引领科研模式变革，而学习使用AI工具，也成为科研工作者当下的必修课。不过，在享受AI带来便利的同时，AI应用带来的伦理争议、安全风险与法律挑战也是不可忽视的问题。比如，学生将课程作业交给AI完成，借此减轻课业压力，或者为了获得高分；再如，部分作者使用AI生成论文，其知识产权存在争议，也面临科研诚信方面的挑战。已有不少学术期刊发布公告，明确规范生成式人工智能在投稿中的使用，强调学术诚信，对违规行为设定严格处罚措施。

值得注意的是，规范AI的使用，不等于全然抵制AI。随着AI技术的发展，其在工作效率提升和生活品质改善方面的巨大价值理应得到开发。全然拒绝使用AI，对于任何行业来讲都不现实，也必将遭到淘汰。AI时代的竞争，不是在人类与AI之间展开的，而是在使用AI的不同人之间继续。所以，科研和写作都可以也应该积极拥抱AI，通过AI应用，探索新型科研和写作模式。如果可以善用，AI应用于科研的潜力巨大。只要不将AI用于炮制子虚乌有的虚假数据，或者将其用于违背伦理和法律的不当研究，那么就应该大力鼓励和支持。相对来说，AI用于写作的争议更大。但是，AI本身不会写作，而是需要人机对话来完成任务。就此而言，任何一篇论文都不可能是AI独立完成的，而人在其中发挥什么作用、怎么发挥作用就至关重要。

这就像现代艺术的发展一样，必然会经历一番观念革命和范式转换。传统艺术认为手工制作的艺术才是真的艺术，而工业制造的不是艺术。但是，现代艺术家通过工业技术创作的艺术品，不仅赋予工业制造以艺术身份，重新定义何为“美”，也在改写艺术史。类似的，未来科研与论文写作也将因为AI的普遍应用而发生巨大的变革。

诚然，AI在科研和写作中的应用，会带来新的挑战，但这不能通过禁用AI来解决，而是需要改革规章制度，使新技术的应用得到制度性的规范和保障。要知道AI本身是一种工具，其目的是服务于科研与写作。如果通过AI应用可以提高科研和优化写作，那么为什么不去尝试呢？AI应用需要设定规范与准则，而不能如脱缰的野马一样肆意妄为。这些规范和准则需要与AI的发展与应用相适应。AI技术进步的同时，AI制度也需要同步更新。归根结底，作为用户的科研人员与写作者，是驾驭AI工具的主人，也掌握着技术应用的主导权。而真正需要评判的，是在人与AI合作之下，完成的任务和生成的内容是否高质量、是否有价值。

随着AI越来越多地应用于科研和论文写作，AI检测技术也应运而生。和论文查重一样，开发和应用AI检测技术的目的是维护学术规范，监测、识别和惩戒学术研究和学位论文可能存在的抄袭、剽窃、生成等问题。但是，AI检测技术本身还没有成熟，大范围应用和强力执行AI检测的时机远远未到，贸然应用AI检测技术并设定严格要求，可能带来适得其反的负面影响。比如，AI检测工具误判误报的情况频发，学生为了规避AI检测而刻意调整语序和字词，让论文变得语句不通、“不说人话”，这显然与论文写作和检测的本来目的南辕北辙、本末倒置。与此同时，AI检测产业背后的商业利益也值得关注，应避免其对科学研究和高等教育公共性的侵蚀。从高校管理科研与学位论文来看，对AI检测的依赖，背后的惯性思维与路径依赖问题较为明显，简单机械地应用AI检测技术，也并不是真正关注学位论文的规范与质量。将学术评价的权力让渡给技术检测与行政审查，甚至将其程序前置乃至凌驾于学术之上，也会侵蚀学术研究与人才培养本身。

AI不是人类偷懒和投机取巧的避难所，而是助力和赋能人类活动的加速器。AI检测可以提供参考和辅助，但是绝不能完全替代专家评审。更为可取的做法是由专家评审，并提供AI检测报告供其参考。与此同时，可以鼓励学生使用AI来完成课程作业，但是需要通过学生评价AI生成的内容和口试等环节来检验学生的真才实学。

眼下，我们有关科研、论文和评审等方面的操作准则与制度规则，大多都建立在AI技术出现以前，而AI技术正在日益挑战乃至颠覆这些被视为理所当然的制度安排。可怕的不是AI，而是拒用、误用和滥用AI的组织和人所带来的混乱。因此，特别需要加强AI相关理念的转换和制度的变革，推动AI得到负责任地应用，促进技术向善并遏制技术作恶。

（作者系北京大学政府管理学院教授）

在技术狂飙中守护学术精神

□ 卢斌典

在当今这个科技日新月异、技术狂飙突进的时代，我们的生活、工作和学习方式都发生了翻天覆地的变化。从大数据到生成式人工智能，从量子计算到基因编辑，新技术不断涌现迭代并渗透各个领域。学术领域也不例外。技术狂飙为学术研究带来前所未有的机遇，同时也带来诸多挑战。开源性人工智能Deeepseek相较于闭源性人工智能ChatGPT降低了学术研究的技术门槛，源源不断提供数据、框架和论点，大幅度缩短研究周期，使得社会科学和自然科学等领域的学者能够更加便捷迅速地借助人工智能学术助手产出学术成果。与此同时，短平快以及不劳而获的学术成果对学术精神造成重要影响，使学术精神失真、失范和失魂。因此，在技术狂飙中守护学术精神成为当代学术发展的关键。

“学”是指探索和揭示事物和事物之间的联系及其运动发展的规律，是追问“是什么”和“为什么”的践行性活动，重在发挥主观能动性求得真理性的认知。具体说来，“学”是广泛性地学习，审问对象事物，进一步思考并答疑解惑，通过观察和分析事物，发现内在规律和原理，提升自己的认知水平和相关素养，通过理论研究和抽象思维来建构知识体系。“术”是指从已经阐明的事理出发，用相关知识完成某项任务的行动和操作步骤，是关于“怎么做”的知识，重在通过本质力量对象化和应用技能实践应用。具体说来，“术”是将理论知识应用于实际问题的解决过程中，强调实用性和可操作性，通过具体操作和实施来达到目标。“学”和“术”之间存在密切关系，两者相互依赖、相互贯通。一方面“学”是“术”的前提和基石，没有“学”就没有“术”。另一方面，“术”是在“学”的过程中形成的，是对“学”的反思和总结，从具体实践中提炼关于“学”的方法和技能。因此，“学”与“术”相互依存，通过系统研究、理性分析和批判思考共同构成完整的学术实践。马克斯·韦伯曾指出学术的三大贡献：促进控制生活的技术、获得清晰认知、自我澄清以及认识相关联的事实。在实际学术实践活动中，学人们逐渐形成一种精神气质和方法论自觉，构筑学术研究中至关重要的学术精神。

学术精神是驱动学术研究的内在价值和核心动力，是在探索真理的过程中形成的道德准则和思维范式。它是一代代学人们的心血和品格，也是推动学术进步乃至文明进步的重要引擎。具体说来，学术精神涵盖祛魅、功夫论与社会良知三种向度。第一，学术精神与哲学精神的目的一样都在于求真，在于将遮蔽的真理提取出来。这是一种“发明本心”和澄明真理的志向，在此过程中涉及对权威、经验、神秘主义等的批判和驱除，使科学脱离意识形态的襁褓，重现无魅的、必然的、稳定的联系。第二，学术精神是一种功夫论。“板凳坐得十年冷，文章不写半句空。”学术在于一种坚毅和执着，拟在通过不懈积累、实验最终通达事物，它不是一朝一夕的功夫和浅尝辄止的总结，而是克服浮躁、细致入微的长期付出和精力灌注。第三，学术精神体现了一种社会良知，它不局限于知识层面的积累和传承，更在于一种境界论的培养和生成。“学者，求其放心而已”“为天地立心、为生民立命、为往圣继绝学，为万世开太平”。学术精神在思维中把握时代，恪守学术道德，以学术研究造福人类。马克思强调学术绝不是一种自私自利的享乐，有幸能够致力于学术研究的人，首先应该拿自己的学识为人类服务。学术精神在历史的洪流中历久弥新，仍是当代学术创新的精神养料。

新技术的发展为学术研究提供强大的工具，在科学研究中高算力计算机可以进行复杂数值模拟，大数据分析工具使得社会科学研究能够处理海量数据，揭示更深、更全面的社会现象和规律。互联网技术使学术成果的传播速度和范围得到很大提升，使在线数据库和电子期刊能够迅速在全球范围内共享。视频会议和在线教学平台使得学术交流可以不受地域限制。与此同时，新技术的广泛引用也产生了学术精神的缺失问题。以Deepseek为代表的AI工具能在十几秒完成专业学者花费数年甚至数十年完成的搜集、考证等工作，并生成符合期刊规范的论文，也可以解析哲学家的思想，使晦涩的思想变得清晰有逻辑，其成为学术研究的“万能宝”，成为学术生产和再生产的重要利器，冲击着传统的学术研究和学风，对知识生产造成重要冲击。眼下，相较于求真，学术的意义越来越侧重于发表。相较于功夫，学术越来越看重速度和数量，看重以更先进的技术获得文献或数据的能力。在速度拜物教之下，学术与文凭、职称、评奖和地位等更加紧密结合在一起。在量化考核、技术异化和学术资本主义的冲击下，真正的学术精神面临危机。学术精神受工具理性侵蚀加剧，更注重论文数量、影响因子、发表级别等。

新的人工智能工具制造的学术舒适区正在形成“认知茧房”。学者们逐渐用新技术“造学术”，其自我思考能力严重下降，批判性思维活跃度明显降低，人类智能让位于人工智能，学术价值被简化为可计算的数据指标，思想的深度让位于传播的热度，学术精神逐渐褪去，一场学术精神与技术狂飙的深层博弈不断上演。一些国内外高校学者利用AI生成文献综述，大幅度降低了文献综述的本真意义，缺乏发现问题的文献阅读。更有甚者，一部分人利用AI生成论文框架和论文内容，直接剽窃AI生成的回复。这种做法使学术研究变为填鸭式学术和提线木偶式学术，使学术研究同一化、肤浅化和片面化。同时，部分学者过分追求速成成果，忽视了学术研究的深度和严谨性，缺乏真正的学术价值。在学术评价体系中，过于关注成果数量和发表速度导致部分学者为了在短期内获得学术声誉和资源而采取不端行为，出现抄袭、数据造假等学术不端现象。盲目跟风人工智能新技术，忽视自身研究的特点和需求，忽视独特的研究路径和价值取向容易导致方向迷失，导致现在学术研究出现“不学无术”“学而无术”“术而不学”等问题，严重割裂“学”与“术”的有机统一。

在学术精神失落的时代，守护学术精神变得尤为可贵。而现在一些研究者选择平坦的道路，放弃了通往真理应走的道路，完全依赖生成式人工智能做学术，这种急功近利的做法严重亵渎了学术精神。学术精神不是技术的拥趸，而是祛魅求真、践行功夫与社会良知有机统一。真正的学者创造新的学术范式，既不是对技术的盲目崇拜，也不是对传统的固执坚守，而是在人机协同中定义新学术精神，这是一种开放包容的学术视野，也是技术狂飙下的学术自觉，从而进一步将学术扎根中国大地，凸显问题意识和现实导向，建构中国自主的知识体系。

（作者单位：青岛大学马克思主义学院）