隨著生成式人工智能，特別是大型語言模型（LLM）的迅猛發(fā)展，知識獲取的方式正經(jīng)歷一場前所未有的變革。奧克蘭大學(xué)商學(xué)院的帕特里克·多德教授在《對話》雜志上發(fā)表文章，指出大學(xué)作為知識殿堂的傳統(tǒng)地位正面臨AI帶來的沖擊。多德教授認(rèn)為，隨著AI以低成本、高效率提供知識服務(wù)，大學(xué)必須重新思考其核心價值與功能，以適應(yīng)這一AI驅(qū)動的新紀(jì)元。
多德教授分析指出，大學(xué)過去一直基于“知識稀缺”的理念運作，通過提供獨特課程和學(xué)位來證明學(xué)生的知識掌握程度。然而，AI技術(shù)的飛躍式發(fā)展已顯著降低了獲取專業(yè)知識的難度。LLM不僅能快速檢索事實，還能進行解釋、翻譯和總結(jié)，使得原本被視為稀缺的知識資源大幅貶值。這一變化已在就業(yè)市場初露端倪，自ChatGPT誕生以來，英國入門級職位空缺大幅減少，而美國部分州甚至取消了公共部門職位的學(xué)位要求。
盡管如此，多德教授強調(diào)，并非所有知識都遭受同等程度的貶值。雖然基礎(chǔ)知識的價值有所下降，但隱性知識，諸如團隊協(xié)作、倫理判斷、創(chuàng)造力和解決復(fù)雜問題的能力，仍是AI難以企及的寶貴資源。他提出，未來教育的重心應(yīng)從知識傳授轉(zhuǎn)向這些核心人類能力的培養(yǎng)。
針對這一挑戰(zhàn)，多德教授為大學(xué)提出了四項轉(zhuǎn)型策略。首先，他建議大學(xué)應(yīng)調(diào)整課堂評估方式，從單純的知識記憶測試轉(zhuǎn)向?qū)W(xué)生判斷力和綜合能力的考察。其次，大學(xué)應(yīng)加大投入，開發(fā)導(dǎo)師指導(dǎo)項目和模擬現(xiàn)實場景，并利用AI作為工具進行倫理決策研究，推動體驗式學(xué)習(xí)。他還提議創(chuàng)建針對關(guān)鍵能力，如協(xié)作、自主學(xué)習(xí)和倫理判斷的微證書，以提升學(xué)生的市場競爭力。最后，多德教授強調(diào)深化產(chǎn)學(xué)研合作的重要性，大學(xué)提供專業(yè)知識，企業(yè)提供真實案例，學(xué)生則專注于驗證和完善想法，共同培養(yǎng)出適應(yīng)未來市場需求的復(fù)合型人才。
多德教授總結(jié)認(rèn)為，大學(xué)若想在未來保持競爭力，就必須從單純的信息提供者轉(zhuǎn)變?yōu)榕袛嗔ε囵B(yǎng)的中心，教導(dǎo)學(xué)生如何與AI協(xié)同思考，而非與之競爭。
