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最近“復(fù)旦將降低文科招生比例”的新聞，將“文科無用論”的爭議再度推上熱點(diǎn)。事實(shí)上，“全球文科關(guān)閉潮”已經(jīng)持續(xù)了十幾年，從美國的哈佛到英國的劍橋、牛津，文科專業(yè)都在“被優(yōu)化”，而在中國，這類討論近幾年才逐漸升溫。這一波“文科關(guān)閉潮”的背景，正是人工智能（AI）引發(fā)的技術(shù)革命，它正在從根本上改變?nèi)祟惿鐣?、文化和?jīng)濟(jì)，因此教育層面的改革必須及時(shí)跟上。

圖/圖蟲創(chuàng)意

那么，文科到底有沒有用呢？本文將從文科的價(jià)值、其面臨的挑戰(zhàn)以及未來的發(fā)展方向三個(gè)方面進(jìn)行探討。

文科的價(jià)值：不可替代

文科，即人文社會科學(xué)的統(tǒng)稱，涵蓋了歷史、哲學(xué)、語言文學(xué)、宗教等傳統(tǒng)學(xué)科，同時(shí)也包括政治學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、軍事學(xué)、法學(xué)、教育學(xué)、民族學(xué)、宗教學(xué)、社會學(xué)等現(xiàn)代社會科學(xué)。這些學(xué)科在社會經(jīng)濟(jì)生活中扮演著重要角色。

例如，政治學(xué)幫助我們理解權(quán)力結(jié)構(gòu)，法學(xué)為社會提供規(guī)則框架，而經(jīng)濟(jì)學(xué)——盡管越來越依賴數(shù)學(xué)工具，帶有一定的理工科性質(zhì)——其核心仍是對人類行為和市場動態(tài)的洞察。這種對人類文化、社會運(yùn)作的深刻理解，是文科教育的獨(dú)特價(jià)值，也是AI難以完全復(fù)制的領(lǐng)域。

意大利的威尼斯雙年展上，觀眾正在觀看機(jī)器人藝術(shù)家 Ai-Da 作畫。（圖/視覺中國）

文科教育不僅傳授知識，更培養(yǎng)學(xué)生的批判性思維、創(chuàng)造力和文化素養(yǎng)。這些能力在塑造社會價(jià)值觀、推動文化傳承以及解決復(fù)雜社會問題時(shí)至關(guān)重要。因此，盡管AI技術(shù)飛速發(fā)展，文科在社會中的重要性依然不言而喻。

AI時(shí)代對文科的沖擊

然而，為什么這幾年人們普遍認(rèn)為文科越來越無用了呢？

這主要源于AI技術(shù)對傳統(tǒng)文科領(lǐng)域的沖擊。許多文科相關(guān)的工作，如法律研究中的案例分析、新聞寫作中的內(nèi)容生成，甚至歷史文獻(xiàn)的整理，過去依賴人力完成，如今卻逐漸被AI取代。這些工作雖然知識密集，但重復(fù)性任務(wù)較多，且對創(chuàng)新創(chuàng)意的依賴度相對較低，因而容易被自動化技術(shù)替代。

此外，在就業(yè)市場上，文科畢業(yè)生往往面臨更大的競爭壓力，薪資和職業(yè)前景不如理工科畢業(yè)生，這進(jìn)一步加劇了“文科無用”的印象。

與此同時(shí)，全球教育資源的“優(yōu)化”趨勢也在壓縮文科的空間。從哈佛到牛津，大學(xué)紛紛削減文科經(jīng)費(fèi)和招生名額，轉(zhuǎn)而投入更多資源到STEM（科學(xué)、技術(shù)、工程、數(shù)學(xué)）領(lǐng)域。這種趨勢反映了AI時(shí)代對技術(shù)人才的迫切需求，但也讓人擔(dān)憂文科教育是否正在被邊緣化。

實(shí)際上，越是在AI時(shí)代，人文科學(xué)其實(shí)越發(fā)重要。

日本東京，讀者翻閱日本第一部完全由AI繪制的漫畫《賽博朋克桃太郎》（圖/視覺中國)

首先，從AI等新技術(shù)需要的方法論而言，目前AI等新技術(shù)特別需要跨界跨領(lǐng)域的知識儲備，而打通跨界跨專業(yè)的知識則需要人文科學(xué)為其奠定寬闊的視野和知識論基礎(chǔ)。

人文科學(xué)，例如歷史、哲學(xué)和文學(xué)，不僅提供了對人類文化和歷史的深刻理解，還培養(yǎng)了批判性思維和創(chuàng)造力，這些都是AI技術(shù)發(fā)展中不可或缺的要素。此外，AI技術(shù)的快速發(fā)展帶來了倫理和道德問題，這些問題往往超出了純粹技術(shù)范疇，需要人文科學(xué)的指導(dǎo)。

例如，AI在決策中的公平性和透明性、隱私保護(hù)以及對社會結(jié)構(gòu)的影響等問題，都需要借助人文科學(xué)提供的倫理框架和價(jià)值判斷來解決。

同時(shí)，人文科學(xué)在培養(yǎng)人的情感智能和同理心方面也具有重要作用。盡管AI在邏輯和計(jì)算方面表現(xiàn)出色，但在理解人類情感和文化背景方面仍有局限，因此人文科學(xué)教育能夠幫助人類與AI技術(shù)更好地共存。

AI時(shí)代的到來不僅沒有削弱人文科學(xué)的重要性，反而凸顯了其在技術(shù)發(fā)展和社會進(jìn)步中的核心地位。

創(chuàng)新需要人文培養(yǎng)直覺力

在技術(shù)創(chuàng)新和創(chuàng)意突破的過程中，“跨界跨專業(yè)的寬基知識”扮演著至關(guān)重要的角色。這種知識儲備能夠?yàn)檠芯空咛峁┮环N不依賴于過往經(jīng)驗(yàn)、跳出傳統(tǒng)思維窠臼的“全新直覺“，而這種直覺恰恰是當(dāng)前人工智能（AI）所欠缺的。

相比之下，人類通過融合不同學(xué)科的知識，能夠從全新的視角審視問題，發(fā)現(xiàn)AI難以捕捉的潛在模式和機(jī)會。

一個(gè)典型的例子是這波AI革命中”Transformer架構(gòu)“的提出與應(yīng)用。谷歌大腦的研究員最初在探索如何提升機(jī)器翻譯質(zhì)量時(shí)，設(shè)計(jì)了Transformer架構(gòu)。

這項(xiàng)技術(shù)以其高效的并行計(jì)算能力和對長序列數(shù)據(jù)的處理優(yōu)勢脫穎而出。然而，在谷歌內(nèi)部，Transformer僅被視為一種優(yōu)化機(jī)器翻譯或改進(jìn)自然語言處理（NLP）的算法工具，其更廣泛的潛力并未被充分挖掘。

與此形成鮮明對比的是，OpenAI的Ilya Sutskever等人。他們跳出了傳統(tǒng)NLP的思維框架，將Transformer的創(chuàng)新能力與更廣泛的AI應(yīng)用場景相結(jié)合，最終推出了具有里程碑意義的大語言模型：GPT（Generative Pre-trained Transformer）。

這一突破不僅徹底革新了NLP領(lǐng)域，還推動了AI在文本生成、對話系統(tǒng)乃至多模態(tài)應(yīng)用等方向的發(fā)展。

OpenAI團(tuán)隊(duì)之所以能夠超越谷歌的認(rèn)知，正是因?yàn)樗麄兊?strong>跨學(xué)科思維突破了單一領(lǐng)域的局限，展現(xiàn)了寬基知識在技術(shù)創(chuàng)新中的獨(dú)特價(jià)值。

OpenAI的四位著名成員

另一個(gè)例子是區(qū)塊鏈。作為比特幣和智能合約的核心技術(shù)，區(qū)塊鏈以去中心化、透明和不可篡改的特性改變了數(shù)字世界。這一技術(shù)的原始創(chuàng)新并非僅源于密碼學(xué)或計(jì)算機(jī)科學(xué)，而是與哲學(xué)的深刻關(guān)聯(lián)。

哲學(xué)家對信任機(jī)制的研究，為設(shè)計(jì)無需中介的去中心化系統(tǒng)提供了理論支持。中本聰在比特幣白皮書中提出的去信任模型，直接借鑒了哲學(xué)和社會學(xué)中的信任理論。

這種思想推動了區(qū)塊鏈從概念到技術(shù)實(shí)現(xiàn)的原始突破，徹底顛覆了傳統(tǒng)信任機(jī)制。

跨領(lǐng)域大師薛定諤

在跨越人文科學(xué)與自然科學(xué)兩大領(lǐng)域而作出卓越成就的科學(xué)家非薛定諤（Erwin Schr?dinger）莫屬。作為理論物理學(xué)家，薛定諤在量子力學(xué)領(lǐng)域做出了開創(chuàng)性貢獻(xiàn)，尤其是提出了薛定諤方程，并創(chuàng)造了量子糾纏的概念。

他的經(jīng)典著作《生命是什么？》是他跨學(xué)科探索的典范。此外，薛定諤的貓思想實(shí)驗(yàn)不僅挑戰(zhàn)了量子力學(xué)的哥本哈根解釋，也引發(fā)了關(guān)于自由意志和決定論的哲學(xué)討論。

埃爾溫·薛定諤

薛定諤的知識結(jié)構(gòu)非常廣泛。他不僅在物理學(xué)領(lǐng)域有深入的研究，還對統(tǒng)計(jì)力學(xué)、熱力學(xué)、電動力學(xué)、廣義相對論和宇宙學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域都有深入的了解。這種跨學(xué)科的背景使他能夠?qū)⑽锢韺W(xué)的原理應(yīng)用于生物學(xué)領(lǐng)域。

薛定諤能夠作出如此卓越的跨領(lǐng)域成就，與他深厚的人文素養(yǎng)密不可分。他在《自然與古希臘》中討論了古希臘哲學(xué)對現(xiàn)代科學(xué)世界圖景的影響。

年輕時(shí)的薛定諤及1944年出版的《生命是什么》

他認(rèn)為，現(xiàn)代科學(xué)的危機(jī)源于早期奠基者的理論基礎(chǔ)，這些基礎(chǔ)源自古希臘學(xué)者的先入為主的觀念。

同時(shí)，自然界的真實(shí)狀態(tài)是可以被認(rèn)知的，理論解釋也應(yīng)該是可理解的，因此強(qiáng)調(diào)在物理學(xué)研究中不能摒棄樸素的實(shí)在論，不能取消真實(shí)的外在世界的觀念。

教育體系深度變革的起點(diǎn)

由薛定諤可知，如果只注重單純的科學(xué)技術(shù)教育培訓(xùn)，而忽視人文科學(xué)的建設(shè)和人文素養(yǎng)的培育，那么培養(yǎng)出來的往往只是擅長從1到100的工程師——他們精于技術(shù)優(yōu)化和應(yīng)用，卻很難在原創(chuàng)性的0到1領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新與突破。

技術(shù)創(chuàng)新往往源于對人類行為、社會結(jié)構(gòu)和文化背景的洞察，而這些正是人文科學(xué)的專長。缺乏人文科學(xué)支撐的工程師可能在技術(shù)應(yīng)用上得心應(yīng)手，但在提出全新問題、開拓未知領(lǐng)域時(shí)，往往會因視野狹窄和思維局限而受阻。

可見，文科不是有沒有用的問題，而是能否與現(xiàn)代科技發(fā)展深度整合的問題，尤其在教育領(lǐng)域，理科、工科、文科這樣的科別設(shè)置是否合適的問題。

事實(shí)上，越來越多的證據(jù)顯示，文科與科技的整合不僅是可能的，而且是必要的。佛羅里達(dá)大學(xué)（UF）正在將人工智能融入所有課程，并為學(xué)生在已確定的AI素養(yǎng)領(lǐng)域內(nèi)創(chuàng)造參與機(jī)會，無論學(xué)生的學(xué)科背景如何。

在AI帶來的科技革命中，文科教育必須從“實(shí)用性爭議”轉(zhuǎn)向“整合深度與范式重構(gòu)”的探索，教育體系必須從“培養(yǎng)專才”向“塑造跨界思維者”轉(zhuǎn)型。

因此，目前“文科有沒有用“的爭議，其實(shí)來的正是時(shí)候，可以讓我們反思目前教育體系的弊端，為我們提供了重新審視教育本質(zhì)的契機(jī)。

在人工智能迅速發(fā)展的今天，教育不再是簡單的知識傳授，而是培養(yǎng)具有整合能力的創(chuàng)新型人才。

學(xué)生在體驗(yàn)衛(wèi)星遙感測控課堂，與天上衛(wèi)星互動

文科與理工科的二元對立已經(jīng)不合時(shí)宜。未來的人才需要在技術(shù)與人文之間自如穿梭。正如佛羅里達(dá)大學(xué)的實(shí)踐所示，將AI融入各學(xué)科教育不是選擇題，而是必答題。

我們應(yīng)該不再追問某個(gè)學(xué)科"有沒有用"，而是思考如何讓各學(xué)科在交融中創(chuàng)造新的價(jià)值。在這個(gè)意義上，當(dāng)前的爭議不是終點(diǎn)，而是教育體系深度變革的起點(diǎn)。

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