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　　原標(biāo)題：AI時(shí)代，文科生何去何從？

　　導(dǎo)讀：張雪峰一句“文科都是服務(wù)業(yè)”引起輿論上的“文理之爭(zhēng)”，從專業(yè)課的質(zhì)量不一到就業(yè)前景的不明朗，文科生承受著普遍的焦慮。而隨著生成式AI在各領(lǐng)域的應(yīng)用，也有一種聲音認(rèn)為，AI將在不久后取代一些文科生的就業(yè)機(jī)會(huì)，比如一些機(jī)構(gòu)媒體設(shè)立了 AI編輯、AI記者；一些企業(yè)也嘗試用AI取代原畫師。

　　然而，以上兩種假設(shè)反映了社會(huì)長(zhǎng)久以來對(duì)文科的誤解，也是近年來對(duì)AI的誤解。AI在一定程度上打破了文理科生的技術(shù)壁壘，而過去一些 AI產(chǎn)品被詬病太“生硬”，更需要文科生的人文素養(yǎng)與情感關(guān)懷，比如對(duì)于聊天式AI語(yǔ)料庫(kù)的篩選?？v觀人類歷史，技術(shù)一直在重塑我們對(duì)于學(xué)業(yè)和工作的理解， AI并非“洪水猛獸”，或許更應(yīng)該思考是：如何運(yùn)用 AI、如何打磨那些無法被AI取代的能力。

　　從被熱議的“文理之爭(zhēng)”出發(fā)，在人工智能時(shí)代，文科何為？當(dāng)一波技術(shù)浪潮襲來，如何應(yīng)對(duì)AI焦慮并發(fā)現(xiàn)真實(shí)的需求？以及從知識(shí)生產(chǎn)的角度去看，創(chuàng)造力將如何誕生于人與AI的交互中？

　　今天，一讀EDU（ID：yidu_edu）將與您分享本文，探討AI時(shí)代大學(xué)生所面臨的挑戰(zhàn)與可能性。

　　01

　　如何看待張雪峰的言論？

　　青年志：談及“文理之爭(zhēng)”，張雪峰的言論總能引發(fā)輿論熱議。去年他說“孩子報(bào)新聞系就把他打暈”，今年又認(rèn)為“文科都是服務(wù)業(yè)”。兩位對(duì)他的觀點(diǎn)有何回應(yīng)？這里面體現(xiàn)了公眾的哪些焦慮？

　　劉海龍：張雪峰的言論，我個(gè)人覺得回應(yīng)價(jià)值不大。他的做法更像是一個(gè)營(yíng)銷手段，通過這樣的驚人之語(yǔ)來吸引關(guān)注。雖然學(xué)術(shù)界嚴(yán)肅回應(yīng)的人還蠻多，但在回應(yīng)之后隨著大眾的參與，事情就朝互相網(wǎng)暴的方向發(fā)展了。最后張雪峰又迫于輿論壓力道歉，不再回應(yīng)。而真正的討論理應(yīng)是雙方各自陳述觀點(diǎn)，有來有往地進(jìn)行對(duì)話。

　　大家似乎把這個(gè)問題簡(jiǎn)單化了。焦慮可能主要產(chǎn)生于那些在意志愿選擇的家長(zhǎng)和學(xué)生，他們擔(dān)心志愿的選擇會(huì)直接影響到未來的就業(yè)機(jī)會(huì)和發(fā)展方向。然而，我個(gè)人認(rèn)為，專業(yè)和學(xué)校的選擇與最終的就業(yè)是兩個(gè)完全不同的問題。除此之外，這里面還包括幾個(gè)環(huán)節(jié)：大學(xué)期間的學(xué)習(xí)，個(gè)人事業(yè)的發(fā)展，以及個(gè)人的幸福感和對(duì)人生的滿意度。大家如今在討論的時(shí)候往往把這幾個(gè)環(huán)節(jié)混為一談，好像選專業(yè)就一定決定了就業(yè)，而就業(yè)又一定會(huì)影響事業(yè)發(fā)展，最終影響到人生和家庭的發(fā)展。但這一過程中存在許多變量，不應(yīng)簡(jiǎn)單地將它們視為一環(huán)扣一環(huán)的因果關(guān)系。

　　當(dāng)大家把這些事情“虛假”地聯(lián)系到一起，就會(huì)產(chǎn)生這樣的焦慮，學(xué)校和專業(yè)的選擇變得無比重要。并且這種焦慮還有提前的趨勢(shì)，比如像在北京、上海這樣的城市，中考淘汰率很高，于是中考的重要性甚至變得比高考還重要。這么類推下去，從中學(xué)、小學(xué)再到幼兒園，每個(gè)階段的容錯(cuò)率都在降低。但人生是一個(gè)特別漫長(zhǎng)的過程，你用其中一個(gè)節(jié)點(diǎn)決定后面的節(jié)點(diǎn)，本身是不科學(xué)的。

　　這種焦慮自然也催生了以張雪峰為代表的高考志愿填報(bào)咨詢市場(chǎng)，這本無可厚非。你在美國(guó)申請(qǐng)學(xué)校，也會(huì)有一些專業(yè)機(jī)構(gòu)可以提供類似的服務(wù)，因?yàn)樾畔⒋_實(shí)很龐雜。但我覺得不應(yīng)過分強(qiáng)調(diào)“選專業(yè)”的重要性，最后的決策者還應(yīng)該是學(xué)生本人——這個(gè)專業(yè)是不是Ta喜歡和擅長(zhǎng)的？

　　張雪峰的問題在于把“喜歡”排在價(jià)值序列的后端。其實(shí)他的一些言論也被曲解了，他的完整表達(dá)是，如果你考了高分但家庭條件不太好，那么就應(yīng)該做出一個(gè)更加功利的選擇；如果家庭條件好，那么可以選自己喜歡的專業(yè)。這個(gè)判斷我只能同意一半。難道家庭條件不好，就沒有權(quán)利選擇自己喜歡的專業(yè)嗎？另外這種價(jià)值觀也固化了我們對(duì)孩子選擇的看法，限制了家庭條件不好的人群的發(fā)展可能性。最后孩子有可能就沿著自己不喜歡的路一直走下去?？梢栽O(shè)想，一個(gè)人選擇了自己不太喜歡的專業(yè)，進(jìn)了一個(gè)自己也不太喜歡的行業(yè)，事業(yè)未必能夠做得很好，人生也未必能夠幸福。

　　沛沛：就像海龍老師說的，你選擇的專業(yè)和你未來從事的職業(yè)在方向上可能并不會(huì)重合。從我的個(gè)人經(jīng)歷來看，選擇也在不斷變化。我有點(diǎn)像典型的“小鎮(zhèn)做題家”，高考成績(jī)?cè)谌∨琶?00左右，但當(dāng)時(shí)并沒有像張雪峰這樣的人指導(dǎo)我該選什么專業(yè)，我覺得我喜歡做新聞，然后就選了新聞傳播學(xué)。因?yàn)榧依餂]有從事新聞行業(yè)的人，我是通過大眾媒體對(duì)記者這份工作的描繪，外加興趣來設(shè)立目標(biāo)的。后來進(jìn)入大學(xué)后發(fā)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)好像跟真實(shí)的世界有些不一樣，這時(shí)身邊的朋友開始受到類似張雪峰言論的影響，紛紛轉(zhuǎn)向理工科或商科，認(rèn)為這些領(lǐng)域的職業(yè)發(fā)展前景更好。

　　后來我想了想為什么大家會(huì)有這樣的選擇？其實(shí)跟我們從小常聽的一句話有關(guān)——學(xué)好數(shù)理化，走遍天下都不怕。對(duì)于那些缺乏社會(huì)資本的人來說，理工科可能提供了一條相對(duì)穩(wěn)定的路徑。它能讓人在專業(yè)知識(shí)上實(shí)現(xiàn)垂直發(fā)展，成為專家型人才，這樣當(dāng)你用自己的勞動(dòng)換取相應(yīng)的報(bào)酬時(shí)，能獲得相對(duì)優(yōu)越的財(cái)富積累。而文科生的職業(yè)往往需要建立并維護(hù)許多社會(huì)關(guān)系，如果你家里本來就有一定的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，這些關(guān)系可以幫助你在職業(yè)上走得更遠(yuǎn)。當(dāng)時(shí)我確實(shí)也被類似的言論有所影響。

　　至于張雪峰說“文科都是服務(wù)業(yè)”，我覺得倒談不上對(duì)或錯(cuò)。進(jìn)入職場(chǎng)后你會(huì)發(fā)現(xiàn)整個(gè)社會(huì)就是一個(gè)巨大的銷售場(chǎng)景。如果你在高校從事研究，你銷售的是自己的想法或論文；如果你是技術(shù)人員，你銷售的是專業(yè)知識(shí)；而像我現(xiàn)在做的產(chǎn)品營(yíng)銷，銷售的是產(chǎn)品。本質(zhì)上，這個(gè)世界的運(yùn)作邏輯都可以被視為一種銷售。

　　02

　　大學(xué)生該怎樣應(yīng)對(duì)AI焦慮？

　　青年志：隨著以大語(yǔ)言模型為主的生成式AI在各領(lǐng)域的應(yīng)用，也有一些聲音認(rèn)為AI會(huì)對(duì)文科生的就業(yè)產(chǎn)生沖擊。沛沛身邊的新傳學(xué)子會(huì)有類似的焦慮嗎？

　　沛沛：反而我身邊的理科生會(huì)有些焦慮。舉一些行業(yè)內(nèi)的例子，我們有一款產(chǎn)品叫“通義靈碼”，它能幫你進(jìn)行智能編碼。比如我現(xiàn)在想要寫一款《飛機(jī)大戰(zhàn)》小游戲的代碼，在 prompt輸入指令，不出10秒鐘AI就會(huì)幫你完成這段代碼。然后現(xiàn)在也有一些公司接入了“通義靈碼”，他們公司 80%的代碼都是由AI幫寫的。我感覺這是AI在這個(gè)時(shí)代應(yīng)用的一個(gè)開始。

　　在這個(gè)案例中，AI 最能提供幫助的是代碼輔助生成。例如，我以前只掌握了 C 語(yǔ)言，但AI 能幫助我將代碼翻譯成 Python 或 Java，這極大地提高了學(xué)習(xí)效率。在將一種知識(shí)轉(zhuǎn)化為另一種知識(shí)的過程中，AI 能提供結(jié)構(gòu)性或架構(gòu)性的輸出，幫助我們更高效地學(xué)習(xí)和應(yīng)用新知識(shí)。

　　劉海龍：我也覺得理工科的一些專業(yè)受到的沖擊可能會(huì)更大，像沛沛剛才提到的編程這樣在過去大家覺得非常高深的東西，反而會(huì)因?yàn)锳I的介入被快速掌握。包括外語(yǔ)可能也是這樣，你不學(xué)是真不懂，但學(xué)完后立馬就會(huì)跟別人不一樣?，F(xiàn)在的AI都是基于大語(yǔ)言模型，而外語(yǔ)和編程本質(zhì)上都是另一套語(yǔ)言，具備明確的規(guī)則和結(jié)構(gòu)，這些知識(shí)對(duì)于AI來說是更加容易被被掌握和應(yīng)用的。但另外一些專業(yè)和技能，比如文學(xué)或是寫小說，沒有那么明確的規(guī)則，也更加主觀，那可能還真不是迅速通過AI可以學(xué)習(xí)的。

　　另外我想說的是，這個(gè)世界充滿了不確定性，一些當(dāng)時(shí)看上去很明智的選擇在未來也許并不適用。ChatGPT從2023年初被開放給普通用戶，時(shí)間非常短。如果你是在 2020 年或 2021 年進(jìn)入高校，可能無法預(yù)見到如此巨大的變化。我覺得AI對(duì)于整個(gè)社會(huì)的影響還沒有正式開始。前兩天看到施密特的一個(gè)發(fā)言，他講了一個(gè)很有意思的觀點(diǎn)，大意是直到資本主義工廠體系建立后，電才開始真正對(duì)世界產(chǎn)生影響，雖然直流電很早就被發(fā)明出來了，但當(dāng)時(shí)對(duì)世界的改變沒那么大?；ヂ?lián)網(wǎng)也同樣如此，90年代就出現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)了，但大家最初也只是用來做網(wǎng)頁(yè)，無法預(yù)見移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和社交媒體出現(xiàn)后對(duì)世界的影響。

　　所以我覺得AI現(xiàn)在也處于這個(gè)階段。在這種未知的情況下，就不要試圖用一個(gè)確定性的目光去預(yù)測(cè)所有事情，因?yàn)槿魏蔚念A(yù)測(cè)都是有局限的。既然預(yù)測(cè)不清楚，你還不如跟著愛好走，至少你做的事情是自己喜歡的。而且我覺得不管什么專業(yè)，只要做好了肯定都是有社會(huì)需求的。哪怕沒有需求了，你做一些微調(diào)也可以被接受。

　　青年志：就海龍老師的觀察，過去一年半的時(shí)間，AI對(duì)于新聞行業(yè)產(chǎn)生了哪些具體的影響或改變？

　　劉海龍：就我了解，包括一些傳統(tǒng)媒體和專業(yè)的媒體機(jī)構(gòu)，大家對(duì)于AI的使用還是比較謹(jǐn)慎的。其實(shí)很早在新聞?lì)I(lǐng)域就有計(jì)算機(jī)輔助新聞報(bào)道，而隨著AI的應(yīng)用，這些功能會(huì)變得更加方便使用，它可以幫助記者做一些背景資料的收集、生成一些圖表和改稿。當(dāng)然這也涉及到另一個(gè)問題，就是AI會(huì)產(chǎn)生“AI幻覺”，因?yàn)樗谠O(shè)計(jì)早期是為了最大限度模擬人類的回答，也就是說它可能會(huì)出現(xiàn)一本正經(jīng)的胡說八道。所以人在這個(gè)過程中還是要起主導(dǎo)作用，AI只能是一個(gè)輔助工具。

　　另外就是AI沒有辦法取代記者去現(xiàn)場(chǎng)采訪，因?yàn)樗鼪]有辦法去直接感知這個(gè)世界。現(xiàn)在有些媒體會(huì)做一些虛擬主播，或者讓AI幫忙進(jìn)行配樂和特效的篩選，這也是AI非常擅長(zhǎng)的，它會(huì)提高我們的制作效率。而在整個(gè)新聞內(nèi)容的制作過程中，最核心的還是講故事的能力，這也是AI暫時(shí)無法替代人的一環(huán)。

　　青年志：我最近看了個(gè)新聞，美國(guó)著名主持人崔娃（Trevor Noah）就在跟一些科技公司的AI產(chǎn)品合作，試圖讓AI更多地去推動(dòng)環(huán)保議題、辨別真假新聞等等，這似乎也預(yù)示著一種AI跟新聞媒體在未來合作的可能。然后我也想問問沛沛，你對(duì)于AI技術(shù)在新聞業(yè)的應(yīng)用有什么觀察或體會(huì)？

　　沛沛：海龍老師剛剛說到一個(gè)點(diǎn)，就是電視直播行業(yè)當(dāng)中的數(shù)字人技術(shù)，其實(shí)這樣的技術(shù)很早就有了，而AI的出現(xiàn)能夠幫我們的創(chuàng)意添磚加瓦。比如今年央視有一個(gè) AI 盛典，當(dāng)中運(yùn)用了非常多的AI技術(shù)，通義也有參與其中。當(dāng)時(shí)有一個(gè)場(chǎng)景是讓蘇軾“賽博復(fù)生”，我們知道宋代的古漢語(yǔ)發(fā)音和現(xiàn)在是很不一樣的，然后AI可以把關(guān)于蘇軾的所有材料整合到一起，再通過大模型的語(yǔ)音生成的技術(shù)，讓蘇軾用宋代的口音念出詩(shī)詞。

　　劉海龍：AI在呈現(xiàn)技術(shù)上的確實(shí)會(huì)有很多新的應(yīng)用，我倒是比較期待它之后在核心內(nèi)容生產(chǎn)上的突破。至于陽(yáng)少前面提到的AI對(duì)于真假新聞的甄別，我前段時(shí)間還提出了一個(gè)異想天開的設(shè)想，就是未來在新聞傳播領(lǐng)域，可能需要專門培養(yǎng)一批人材來做信息核查工作，比如這個(gè)事情究竟是真實(shí)的還是生成的？這在未來可能會(huì)是一個(gè)產(chǎn)業(yè)。所以AI雖然可能替代一部分工作，但它也會(huì)創(chuàng)造出新的崗位需求。

　　03 ‍

　　不斷使用AI，才能發(fā)現(xiàn)真實(shí)的需求

　　青年志：現(xiàn)在一些高校也引入了AI相關(guān)的課程或是與AI合作的跨學(xué)科項(xiàng)目，以及社會(huì)上也有很多所謂的AI知識(shí)付費(fèi)，在年初也引發(fā)了許多討論，兩位如何看待這種現(xiàn)象？

　　沛沛：之前有一種說法是，唯一用AI掙到錢的就是做AI知識(shí)付費(fèi)的人。我覺得這里面的焦慮在于，大家看到一個(gè)可能會(huì)引發(fā)新一輪信息革命的新技術(shù)的產(chǎn)生，既不想錯(cuò)過浪潮，又不知道自己該做什么。我現(xiàn)在看到學(xué)校在做的，基本上是在原來的課程體系中融入AI，比如廣告經(jīng)營(yíng)管理專業(yè)，可能教大家去用一些AI程序來輔助你的經(jīng)營(yíng)管理計(jì)算；或者是你在做圖像設(shè)計(jì)的時(shí)候，怎么用AI來輔助圖像設(shè)計(jì)？但是在這個(gè)過程中，也有老師反映他們其實(shí)并不知道業(yè)界的AI在做什么。

　　劉海龍：我前面也提到了類似觀點(diǎn)，就是AI對(duì)社會(huì)的整體影響還沒有顯現(xiàn)出來。就像90年代初的互聯(lián)網(wǎng)，大家都知道它代表未來，但第一批往里面砸錢的人很多都失敗了，因?yàn)榇蠹也⒉恢雷约旱男枨笫鞘裁矗裉斓腁I非常相似。就像沛沛說的，大家都很迷茫。

　　相比于老師，學(xué)生對(duì)于AI的使用沒準(zhǔn)會(huì)更好，因?yàn)樗麄儗?duì)于AI接觸得更多，思路也是更新的。我還是要鼓勵(lì)大家多多去使用，國(guó)外的AI用不上，國(guó)內(nèi)也有很多替代型產(chǎn)品。在這個(gè)使用的過程中，你慢慢就會(huì)產(chǎn)生一些新的思路，并發(fā)現(xiàn)一些真實(shí)的需求。比如之前說一些繪畫師因?yàn)锳I失業(yè)了，但后來他們的工作就變成了去輔助AI做一些調(diào)整，然后合作產(chǎn)生出更精準(zhǔn)的作品。

　　技術(shù)的發(fā)展必須與人類的需求相結(jié)合，因?yàn)樾枨笫峭苿?dòng)技術(shù)進(jìn)步最重要的動(dòng)力。然而當(dāng)新技術(shù)突然降臨時(shí)，我們往往會(huì)對(duì)具體的需求感到迷茫，這反映出我們對(duì)“技術(shù)的想象力”還不夠，也說明技術(shù)的發(fā)展還是受制于社會(huì)結(jié)構(gòu)，也就是我們前面提到的文科需要處理的問題，你僅有技術(shù)卻不知道如何應(yīng)用，就像掌握了“屠龍術(shù)”卻看不見龍。任何技術(shù)的應(yīng)用都是社會(huì)性的，比如互聯(lián)網(wǎng)最終被廣泛應(yīng)用于社交媒體和短視頻平臺(tái)，正是因?yàn)檫@些滿足了人的需求。那么，當(dāng)前社會(huì)的需求到底是什么？這或許是我們現(xiàn)在最需要深入思考的問題。

　　青年志：現(xiàn)在很多大學(xué)生會(huì)在寫作業(yè)的時(shí)候使用AI，沛沛對(duì)此體驗(yàn)如何？以及海龍老師如何看待這一問題？

　　沛沛：我覺得AI確實(shí)能讓我的學(xué)習(xí)和工作高效很多，特別是像我這種“多邊形戰(zhàn)士”，在畢業(yè)的時(shí)候多線作戰(zhàn)，學(xué)習(xí)、實(shí)習(xí)、考公、投互聯(lián)網(wǎng)公司，往往這幾件事是同步進(jìn)行的。比如面對(duì)公務(wù)員考試的時(shí)候，會(huì)有申論與行測(cè)，我就會(huì)把教材、資料和視頻丟給通義，它就能很快幫我提煉出各種章節(jié)，制定一個(gè)學(xué)習(xí)計(jì)劃。相當(dāng)于在生活里多了一個(gè)助手。

　　還有就是用更高效的方式來閱讀文獻(xiàn)。我可能只需要精讀三篇文獻(xiàn)，這些文獻(xiàn)往往又會(huì)引用其他的文獻(xiàn)。我將這三篇文獻(xiàn)丟給通義，讓它幫你從中按照引用率進(jìn)行排序。我根據(jù)排序結(jié)果進(jìn)行下載，再把這些文獻(xiàn)都輸入給AI，讓它幫助你總結(jié)出核心內(nèi)容。這樣，你就能更高效地掌握大量相關(guān)的研究成果，而不必逐篇通讀所有文獻(xiàn)。

　　當(dāng)然，以上前提都在于你要想清楚自己想要研究的問題，而問題只能從生活經(jīng)驗(yàn)和與社會(huì)的交互中提煉。理論也同樣如此，AI能夠給予你的只是簡(jiǎn)單的理解，真正的深度理解還是只能通過看書、人與人的交流來獲得。

　　劉海龍：AI可以替代我們進(jìn)行很多程序性的工作，比如填表格、寫周報(bào)等等。包括像我們過去做的大數(shù)據(jù)分析，你可以借助AI幫忙抓取關(guān)鍵詞，或者進(jìn)行一些分類，從中提取出一些共同的話語(yǔ)結(jié)構(gòu)。還有針對(duì)非英語(yǔ)語(yǔ)種文獻(xiàn)的翻譯，過去我們遇到非英語(yǔ)文獻(xiàn)就非常頭疼，那么現(xiàn)在你丟給AI，它很快就給你翻譯出來，至少大概意思是還比較接近的。

　　從這意義上來講，我是不會(huì)禁止學(xué)生去使用AI的，反而會(huì)鼓勵(lì)大家去使用。而且我們也沒必要恐懼，因?yàn)锳I目前沒有辦法替代人的思考，也沒辦法替代學(xué)生去做訪談、調(diào)查和收集問卷。如果你所有的答案都是 AI 回答的，那么你自己其實(shí)并沒有在思考的過程中形成理解。一個(gè)道理是很容易明白的，但你怎么有條理地去思考它？怎么通過敘事將它論證清楚？這是更難的。

　　我會(huì)要求學(xué)生在使用AI的時(shí)候把使用的過程也發(fā)給我，比如你的提示詞是什么，AI又給你生成了什么，在這個(gè)基礎(chǔ)上你做了哪些修改？又提了什么新問題？如果能把這種共創(chuàng)的過程展示出來，那么就能看出哪些是學(xué)生的，哪些是AI的。但我覺得這樣的方式還是比較機(jī)械，更重要的還是看結(jié)果，一個(gè)東西有沒有創(chuàng)造性其實(shí)一眼就能看出來。我有一個(gè)觀點(diǎn)，而且我在使用AI的過程中也發(fā)現(xiàn)，你讓AI在學(xué)術(shù)上去做一個(gè)實(shí)證或質(zhì)性的研究，在訪談完后的基礎(chǔ)上生成新的觀點(diǎn)，目前是很難做到的。

　　此外，上大學(xué)的意義并不在于總結(jié)出幾條結(jié)果，如果是那樣的話，大家也沒必要費(fèi)勁來考大學(xué)了。我覺得課堂上最重要的還是在于老師的敘事，這里面會(huì)滲透很多思維的方法。我們過去上課很喜歡聽老師東拉西扯，這讓書本上的知識(shí)跟現(xiàn)實(shí)發(fā)生呼應(yīng)，觸類旁通。就像錄播客也是一樣，人和人之間的對(duì)話有時(shí)能延伸到很遠(yuǎn)的地方，如果你要真講知識(shí)量，對(duì)話可能比不上一本書。而這些東拉西扯的支線對(duì)于AI來說可能是廢話，因?yàn)樗骶€任務(wù)是不協(xié)調(diào)的。

　　這種思維方式其實(shí)早在AI之前就對(duì)人類社會(huì)產(chǎn)生影響了，就像韓炳哲講的，敘事在當(dāng)下成了一個(gè)慢慢消失的藝術(shù)。我特別喜歡媒介理論家基特勒（Friedrich Kittler）的一段論述，大意是人類近五六百年的思考都不是真正意義上的思考，而是數(shù)據(jù)庫(kù)的操作或者說控制論（Cybernetics）的結(jié)果。什么意思呢？就是早期學(xué)者在做研究的時(shí)候，會(huì)把知識(shí)用一張張小卡片分門別類歸納收集好，然后需要的時(shí)候就從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取，黑格爾在寫《精神現(xiàn)象學(xué)》時(shí)就是這么干的，這其實(shí)也造成了知識(shí)的碎片化。

　　基特勒認(rèn)為這和計(jì)算機(jī)的操作邏輯其實(shí)沒有太大區(qū)別，因?yàn)樗劝褍?nèi)容切分，切分完后再組合成一個(gè)論述，一字字生成出來，這其實(shí)就是一種AI的思維方式。我最近在觀察自己家兩個(gè)孩子編故事，就發(fā)現(xiàn)他們的思維完全是網(wǎng)絡(luò)游戲的套路，比如走到一個(gè)節(jié)點(diǎn)，選擇打怪還是逃跑？整個(gè)模式非常像一個(gè)工作流程圖，而不再有傳統(tǒng)敘事的開端、發(fā)展、高潮、結(jié)局和人物塑造。所以從某種意義上講，這代人的思維在人工智能到來之前其實(shí)就已經(jīng)被“人工智能化”了。所以我們或許需要思考的是，如何通過敘事將碎片化后的知識(shí)重新連接在一起。

　　04 ‍

　　創(chuàng)造力誕生于人類與AI的雙向奔赴中

　　青年志：海龍老師前面提到的觀察非常有意思，問題可能不在于AI 越來越像人，而是人越來越像AI。這也讓我想到你在去年的論文《新常人統(tǒng)治的來臨:ChatGPT 與傳播研究》里提到過一個(gè)觀點(diǎn)，AI代表著一種知識(shí)淵博的認(rèn)知平庸者。我也把這個(gè)觀點(diǎn)拋給了通義——問它是否同意你的判斷，通義表示贊同，并且它的回答面面俱到，比如會(huì)分析自己為什么是“知識(shí)淵博”和“認(rèn)知平庸”的。

　　而在今年的論文《生成式人工智能與知識(shí)生產(chǎn)》中，你對(duì)這個(gè)觀點(diǎn)進(jìn)行了更新——引用蘇格拉底的例子說明，聰明的提問者和平庸的回答者之間其實(shí)可以產(chǎn)生創(chuàng)造力，并且你還提到了一個(gè)詞叫“AI素養(yǎng)”。這種思考上的轉(zhuǎn)變是如何發(fā)生的？

　　劉海龍：其實(shí)我去年寫的是比較初步的看法，回頭看可能稍微也有點(diǎn)偏激，今年還是有一些發(fā)展和進(jìn)步的（笑）。

　　你剛才舉的例子就非常有意思，你會(huì)發(fā)現(xiàn)AI基本上不會(huì)否定你，而人是會(huì)否定他人的觀點(diǎn)和想法的。這當(dāng)然蘊(yùn)含著人類不理性的那一面，但同時(shí)又是人的優(yōu)點(diǎn)，人會(huì)把原有的想法推翻，然后逼自己去想一個(gè)新的、不一樣的東西。

　　AI不會(huì)否定會(huì)帶來一個(gè)什么問題呢？就是我去年講的“知識(shí)淵博的認(rèn)知平庸者”，因?yàn)樗褪遣粩嘧ト「鞣N知識(shí)最后形成一個(gè)最大公約數(shù)，也就是大家都認(rèn)可的東西，那它自然也是平庸的。

　　但我今年的看法在于，平庸并不一定意味著它就沒有創(chuàng)造性，二者并不矛盾。AI 有時(shí)會(huì)展現(xiàn)出很有創(chuàng)造性的一面，而這種創(chuàng)造性不是我們所理解的那種創(chuàng)造性，比如像梵高的作品，它當(dāng)然很有創(chuàng)造性，但當(dāng)時(shí)的人們并不能理解。我對(duì)這里的創(chuàng)造性有一個(gè)定義：它是超過我們的期待，同時(shí)又可以被我們所理解的東西。并且對(duì)于AI來說，無論它給你的答案是期待以內(nèi)的老生常談，還是眼前一亮的內(nèi)容，背后的生成機(jī)制是完全一樣的。

　　而人類的期待也會(huì)隨著進(jìn)步而發(fā)生變化。2016年Alphago剛剛出現(xiàn)時(shí)，在圍棋比賽中展現(xiàn)了許多充滿想象力的棋路，經(jīng)過這些年的發(fā)展，人們逐漸不再認(rèn)為AI擁有“想象力”，而是認(rèn)為它下得非常精準(zhǔn)。為什么會(huì)有這樣的轉(zhuǎn)變呢？因?yàn)槟切┳畛醣徽J(rèn)為充滿想象力的棋路很快就被人類學(xué)會(huì)了，并將其納入到自身的經(jīng)驗(yàn)和預(yù)期之中。所以現(xiàn)在我們看AI下棋，已經(jīng)不會(huì)覺得它的棋路難以理解，而是感嘆它驚人的計(jì)算深度。如今圍棋高手的棋路和AI的吻合率可以達(dá)到70%-80%。但關(guān)鍵在于，人類的思維方式與AI是完全不同的。AI依靠算法來推導(dǎo)出最佳棋路；而人類則是通過反向推理和自身的理解來做出選擇，盡管路徑不同，但結(jié)果卻殊途同歸。這其實(shí)非常有意思，有點(diǎn)像人類和AI在山腳下分開出發(fā)，最后到了山頂又重新匯合。

　　所以我對(duì)AI的創(chuàng)造性還是很樂觀的，并且這里還有人的深度介入。過去我們一度以為只需給AI提供初始材料，它便能獨(dú)立完成任務(wù)，現(xiàn)階段證明這種想法并不準(zhǔn)確。你要充分利用好AI，就必須了解其運(yùn)作原理，例如如何設(shè)計(jì)提示詞以實(shí)現(xiàn)預(yù)期效果，也就是我所說的“AI素養(yǎng)”。

　　“AI素養(yǎng)”意味著你要像AI一樣去思考問題，或者說共情AI。這很有意思，AI一方面在不斷共情人類，學(xué)習(xí)如何像人類一樣思考，而人類也在不斷學(xué)習(xí)AI的運(yùn)作機(jī)制，以便給它投喂最準(zhǔn)確的提示詞，這就是一個(gè)雙向靠攏的過程。所以回到蘇格拉底的例子，就是他所提問的對(duì)象其實(shí)都不如他聰明，但大家在互動(dòng)的過程中生產(chǎn)出了非常偉大的哲學(xué)，所以我也很期待看到AI在未來和人類更多的互動(dòng)，現(xiàn)在這種提問的方式還是比較初級(jí)的。

　　沛沛：業(yè)界曾設(shè)想AGI（通用人工智能）能夠像人類一樣與我們交互。然而，越來越多的研發(fā)人員認(rèn)為這不可能實(shí)現(xiàn)。訓(xùn)練AI通常分為三個(gè)階段：收集海量數(shù)據(jù)、進(jìn)行建模和理解。然而，在數(shù)據(jù)收集和推理過程中，信息常常會(huì)丟失，也不會(huì)完整地顯示在你的創(chuàng)作中，這使得當(dāng)前的AI看起來并不完全智能。

　　未來，如果AI能夠進(jìn)入一個(gè)全息可感知的世界——類似數(shù)字孿生的概念，或許有可能邁向AGI。海龍老師剛剛提到了AI的創(chuàng)造力，我覺得生成式AI的創(chuàng)造力很大程度來源于它的不可控性。我們可以把AI的想象力理解成一種概率事件。比如，當(dāng)你要求生成一個(gè)紫色的風(fēng)車時(shí)，AI可能會(huì)生成四葉或五葉的風(fēng)車。過去人類的創(chuàng)造其實(shí)是100%復(fù)現(xiàn)腦海中的想象，未來，AI可能會(huì)改變?nèi)祟惖膭?chuàng)作模式，它可能是一個(gè) 80% 的概率事件， 40% 是我原來構(gòu)想的作品， 另外40%是 AI 跟我共同創(chuàng)作的結(jié)果。

　　劉海龍：感知確實(shí)是AI需要面對(duì)的一個(gè)關(guān)鍵問題，現(xiàn)階段的AI之所以不完美，問題就在于它主要是基于二手文字資料的加工，而人類的經(jīng)驗(yàn)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)豐富于文字、視頻和音頻這些留下來的資料。這就像一個(gè)被關(guān)在屋子里的孩子，Ta從出生起就沒有觸碰過真實(shí)的世界，不知道水的紋理，也不知道顏色的形態(tài)，而是通過不斷閱讀、看電影和聽音頻去了解這個(gè)世界。

　　如果未來我們可以賦予AI一具身體，有像人一樣的感知器官，那AI或許可以跳過對(duì)他人經(jīng)驗(yàn)二次加工的環(huán)節(jié)，從而直接去感知這個(gè)世界。當(dāng)AI可以感知世界的時(shí)候，它對(duì)世界的感知或許跟人類是不一樣的，它又會(huì)如何運(yùn)用這種感知去反饋已經(jīng)習(xí)得的這些知識(shí)呢？也許有一天AI會(huì)認(rèn)為人類的語(yǔ)言是很低級(jí)的，人類的自然語(yǔ)言確實(shí)有很多不精確的地方，那它是否會(huì)發(fā)明一種新的語(yǔ)言？再往后推演，這個(gè)事情就會(huì)有些不敢設(shè)想了。