隨著生成式人工智能,特別是大型語言模型(LLM)的迅猛發展,知識獲取的方式正經歷一場前所未有的變革。奧克蘭大學商學院的帕特里克·多德教授在《對話》雜志上發表文章,指出大學作為知識殿堂的傳統地位正面臨AI帶來的沖擊。多德教授認為,隨著AI以低成本、高效率提供知識服務,大學必須重新思考其核心價值與功能,以適應這一AI驅動的新紀元。
多德教授分析指出,大學過去一直基于“知識稀缺”的理念運作,通過提供獨特課程和學位來證明學生的知識掌握程度。然而,AI技術的飛躍式發展已顯著降低了獲取專業知識的難度。LLM不僅能快速檢索事實,還能進行解釋、翻譯和總結,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位要求。
盡管如此,多德教授強調,并非所有知識都遭受同等程度的貶值。雖然基礎知識的價值有所下降,但隱性知識,諸如團隊協作、倫理判斷、創造力和解決復雜問題的能力,仍是AI難以企及的寶貴資源。他提出,未來教育的重心應從知識傳授轉向這些核心人類能力的培養。
針對這一挑戰,多德教授為大學提出了四項轉型策略。首先,他建議大學應調整課堂評估方式,從單純的知識記憶測試轉向對學生判斷力和綜合能力的考察。其次,大學應加大投入,開發導師指導項目和模擬現實場景,并利用AI作為工具進行倫理決策研究,推動體驗式學習。他還提議創建針對關鍵能力,如協作、自主學習和倫理判斷的微證書,以提升學生的市場競爭力。最后,多德教授強調深化產學研合作的重要性,大學提供專業知識,企業提供真實案例,學生則專注于驗證和完善想法,共同培養出適應未來市場需求的復合型人才。
多德教授總結認為,大學若想在未來保持競爭力,就必須從單純的信息提供者轉變為判斷力培養的中心,教導學生如何與AI協同思考,而非與之競爭。