Shownotes Transcript
大家好 欢迎大家收听何以见得距离上次见面其实已经有点久了最近我们的工作节奏都非常紧张所以呢我们的更新也没有这么的及时所以首先跟大家说个抱歉那
今天我们又是跟案例中心的刘耿老师一起聊一聊文科大退潮之后的教育跟学习的话题所以我们先请刘老师给我们打个招呼大家好 虽然文科大退潮这个话题已经不是新热点了但是现在聊还不算晚我觉得在将来还会持续的引发大家的关注
因为我们每一个劳动者呢非文即理每一个人呢都置身室内媒体的文章报道以及播客圈其实都有很多的内容产出就大家对这个话题其实都有很多自己的想法我们今天跟刘老师主要就是想从教育跟学习的方面做一些发散 AI
发展的这么快对我们的学习是一个直接的挑战而且可能对我们的教育模式也会有一些新的可能性的提出所以我们首先就是快快地过一下这个事情的来龙去脉然后我们可能也会补充一点大家平时没有注意到的一些消息其实这个文科大退潮或者是文科倒闭潮最初是因为中文的这个互联网媒体援引了哈佛大学校报的一则新闻
2024 年 9 月哈佛学院就是哈佛的本科机构取消了至少 20 个系的 30 多门秋季课程那这些课程呢主要都是集中在历史和文学学科我们再去看一下其他的学校 2022 年的时候英国卫报它就报道过现在在大学校园里面像艺术和人文类的学科已经受到了很大的威胁
23 年的时候纽约时报其实也报道了很多相关的案例比方说密西西比州它有一份这个审计报告建议对大学学位课程的拨款应该更多的放在工程跟商业项目上而不是放在什么人类学啊妇女研究啊德国语言文学等等这些文科专业上因为他们对就业其实是没有正向的影响
比方说西弗吉尼亚大学当年的话是向 76 人发出了裁员通知包括 32 名终身教职员工现在看好像当老师也不是一个铁饭碗了然后削减了 28 个学术课程基本上就是在语言类景观建筑还有艺术等领域而且不光是国外这个样子最近比较火的一个新闻就是复旦大学的校长
他表示说要把复旦的这个文科招生从 30%到 40%要降到 20%要跟其他的像什么理科工科包括什么医学生物之类的就是齐头并进嘛就大家应该是五类方向每个大概就占 20%左右因为文科是复旦的一个传统的强势学科
虽然说他强调说我们可能以后要更加的精英化淘汰一些已经没有那么跟这个市场接轨的一些学科但我觉得无疑他是释放了一个信号所以大家也会对这个决策表示很质疑是不是说文科的学习以后就是没有未来的无论是从
国外还是国内来看,起码从学校的这些例子上看,这个事情还是不太乐观的。对,刚才你很全面地梳理了一下,从去年年底到现在文科大退潮的一些现象,包括学校,国外的,国内的削减文科的相关专业,甚至进行了文科教授的裁员,还有一些,
教育跟就业挂钩那其实对我们大部分的云云众生老百姓来说就是这么回事或者说我们求学的一个重要的目的就是要找一份好工作是因为父母花重金投资你其实就是想未来有一个很好的回报
而且这个自古以来就是这样子的因为中国一直科举它就是直接跟当官挂钩的跟你有没有编制挂钩的而且书中自有黄金屋书中自有颜如玉甚至跟你的婚姻是挂钩的就是非常实用主义的教育导向这也是一个传统全世界都是这样子的东海西海心通私理 23 年还有另外一篇文章是纽约课它叫 The End of the English Major 就是英语专业的落幕吧
这篇文章其实写得还蛮长的但是我觉得他讨论的问题非常的深刻而且他采访了很多学生很多人他还是会倾向于说我的第一专业去选一个更好就业的专业人们的专业把它作为一个辅修或者只是一个兴趣的沉淀有一个人说人文学科是一个用爱发电的学科它的原文叫做 passion project
他觉得说你必须要很有钱你才能够去实现这些梦想也就是说我之所以可以去学一些看起来是比较形而上的东西是因为我有足够的能力去支付他的这个费用而且不会去考虑因为学了它而找不到工作的后果
就比方说我们在留学圈里面可能也会有一些专业上面的刻板认知你如果学什么艺术类的东西或者比方说艺术史艺术研究艺术品的管理包括什么奢侈品的管理等等就有一些专业它可能天然就带着一些这个金钱的光环在就会让人觉得说选这个专业的人要么就是家里非富即贵你有这样的资源你才能够去选这样的专业
这个其实也是符合人类文科发展的历史的在这一个金字塔尖上的一些人文大师文科学者都是家庭比较富有的这是一个显出来的学问比如说你说他去研究艺术研究奢侈品他都没有接触到艺术和奢侈品的机会或者是从小就很疏离这些东西他是没有一个与生俱来的观感的
还有一个我觉得可能是众多做科研的同学我觉得无论文理都会有的一个感受他说每个学期过后你都感觉你的文章写得越来越好了一篇比一篇好这个是你一个肉眼可见的进步但这些技能是很难去量化出来的或者很难是说在求职市场上第一时间就能够被市场所认可的
他们也会怀疑说这些东西我现在在学校里面接受这些训练似乎也不是这个世界所需要的东西所以这篇文章我看完我其实还是我觉得还是感慨良多的我觉得冰冻三尺非一日之寒从全世界范围来看文科的衰退其实从 20 世纪末就开始显现出来了尤其是过去的十多年当中出现了加速
特别是刚才你说的这个高潮时期基本上是从 2022 年起的英国美国等国家的高校开始大幅削减文科课程那为什么是 2022 年或者 2023 年这个时间点呢这跟新冠疫情造成的全球经济压力有很大的关系那它不仅是削减了学校的财政预算其实也对经济造成了震撼就是经济部门它吸引就业的机会也变少了
所以说文科经常被认为是缺乏直接的经济效益因此就成了首当其冲的调整对象中国的文科调整除了学校的自选动作之外其实还有一个教育部官方的一个指导就是 2023 年 3 月份教育部发布了普通高等教育学科专业设置调整优化改革方案
明确提出要在 2025 年前优化高校 20%的学科专业这一政策就为后续的大规模文科裁撤奠定了基础 2023 年中国高校共撤销了 1670 个专业部点其中绝大部分都是文科类的专业
可见文科大退潮现象的出现是多种因素交织的结果当然最重要的因素就是就业这个实用主义导向对这里我还想再补充一个数据就是因为刘老师看到他这个 24 年才撤了很多的专业所以我当时在准备这个稿子的时候我也想说那他才撤了他会不会再新增所以我又查了一下 19 年到 23 年我们看到他才撤的这个本科专业的数量其实是在逐年上升的
22 年的时候大概还不到 1000 个然后到了 23 年的时候就已经是 1600 多个了所以它是有一个很明显的上升的趋势但是在这五年之间高校也在积极开展新的这个专业备案和审批其实备案的专业是有很多每年大概都有一两千个的体量通过审批的话大概只有 100 到 200 个左右
所以你看撤走的专业跟新开的专业其实它这个比例是不成正比的对所以我觉得这个动静非常好它不只是一个做减法的问题更准确的说呢应该是一个教育结构的调整学科结构的调整对而且我还看了一下就是 2018 年到 2022 年撤销专业数量最多的第一个是信息管理与信息系统这个专业说实话我确实不太了解
第二个是公共事业管理第三个是服装与服饰设计第四个是产品设计第五个是信息与计算科学这个我是有点出乎意料的我们看它这个 list 里面不光是说文科其实有很多可能不太适应市场发展的学科有可能是一些交叉学科一些传统学科甚至是一些理工科高校都在做调整
所以文科退潮这个事情我们如果把它放在一个更大的层面去来看的话其实整个教育体系的学科的改革和变化不能说单纯的去说我只是在官庭文科专业而且官庭文科这些专业也有多方面的原因比方说这个学校可能它没有这个实力达不到培养的目标通不过这个教育部的审核或者是说就像我们刚才讲的最直接的它的这个就业很成问题它没有办法去适应市场的变化然后有一些可能这个阶段也不适合在本
那他可能会挪到他其他的比方说研究生项目里面或者是说院校之间有一些这种合并调整我的一个个人的理解更核心的原因我觉得还是实用性问题就是由于最后毕业生他的就业率不理想导致了最后供给策跟需求策对人文学科他的认知度就会降低
对的就静音来看呢疫情之后的后疫情时代的经济还在复苏当中另外一个呢其实 22 年底吧 Chad GPT 3.5 的横空出世对整个就业市场也造成了很大的搅动再一个就是一些政策方面的原因其实呢文科退潮呢它也不是第一次了我的童年是在 80 年代我记得其实有一句话很流行的叫学好数理化走遍天下都不怕
就也印证了其实当时的文科是比较弱势的这一口号呢其实可以追溯到 20 世纪 50 年代社会主义呢正处在建设初期生产力要尽快提上来这个时候呢就特别强调科学技术对国家发展的重要性真正的流行呢就是在 1977 年恢复高考之后 1978 年全国科学大会上邓小平提出了科学技术是第一生产力这一政策导向呢是数理化成为教育和社会发展的重点领域
十个人当中三个文科生七个理科生
到 2021 年的时候呢文科生达到了 51.9 李科生达到了 48.1 这种反转是怎么产生的呢第一个呢就是 1999 年呢中国启动了大规模高等教育扩张政策本科生的人数迅速增加
我不知道你有没有体会因为我们也经历过那个年代 98 年金融危机其实我们就去想办法拉动内需把教育做成拉动内需的一个重要的手段开始大规模的扩张文科专业它的设置成本比较低不需要高昂的实验室设备所以说文科就很容易扩张招生规模同时上世纪末到 2010 年代其实也是中国经济一个转型的时期
制造业为主导向服务业为主导转型那么服务业是什么呢就是说对管理啊法律啊传媒教育这些文科相关领域的需求就增加了尤其是什么呢就是我们想一想看到的那些互联网大厂阿里啊腾讯啊是不是都是世纪之交出现的啊
然后这种互联网专业也吸引了大量的文科毕业生为他们提供了很高的一些就业机会这是就业市场促成的文科的壮大而且我记得我们改革开放之后其实有大量的外籍进驻到中国来首批利好的就是那些学语言的同学因为他有一个天然的就业优势
但是你再放到今天好像学英语对每个受过高等教育的人特别是这些 985211 高校的同学来讲它几乎是一个必备的技能对所以我们不要悲观啊你看从 1977 年之后一直到 1997 年是理科一统天下那 1997 年呢到 2010 年代初吧是文科占据强大的优势
那么前面刚才也说到了可能近十多年来立刻又占了上风那这又是什么原因造成的其实这也是配合产业周期的我不知道你还记不记得第一部 iPhone 是什么时候出现的第一部我就不记得了但是我的第一部 iPhone 应该是在 12 年 iPhone4 就是最经典的那一代这个 iPhone 的出现其实标志一个划时代的到来就是智能手机时代以及移动互联网时代当然 2010 年初人工智能也开始发展起来了
当时的人工智能不是我们现在说的生成式人工智能它不是用现在的自然语言去交互的人工智能它会做一些图像识别这方面的工作那么 2010 年代之后就是人工智能大数据等技术领域的快速发展那么社会对技术技能的需求增加
文科又被认为难以直接转货为市场价值从这个时候理科又重新强势崛起这样梳理了一下也为我们今天站在 AIGC 时代门口上展望一下文科下一轮是大还是小是利好还是利空
对而且我觉得就是说读书的时候我就感觉社会上有一种趋势就是在呼吁这种跨学科人才的培养我们经过这么多年的技术发展之后你会发现各个学科它都好像会逐渐到进入的一个瓶颈期这种交叉学科的碰撞可能会能激发出更多的就业机会也好或者商业机会也好嗯
这个就有点像这个什么互联网家我们现在就是说 AI 家对吧你可以把所有东西都数字化一遍你可以把所有东西都用 AI 去赋能一遍所以就是说你可能既要懂技术然后你又要学一些其他的东西所以也许文科跟理科的结合又是未来的一个碰撞的可能吧对的因为我读博士的时候呢我的导师周振鹤先生有一句话他说你要做接缝处的学问
在学科和学科之间接缝出的学问我觉得很应你刚才的这一个判断因为现在我们把很多学科我们来划分的非常非常细各管一摊但是你会发现世界是无比复杂的无论你怎么扎一个一个的袋子
口袋与口袋之间总是有空隙没有兼顾到的一些解决方案在这边如果你去把精力集中在这个方面可能这个结合的地方正好是文理交汇的地方这个地方其实是适合文科生跟理科生相向而行的但是我们还是要回到一个老生常谈的问题你觉得专业之间它是不是真的存在一个鄙视链或者是说能够一较高下
这个纷争我觉得大家讨论了很多年了特别是在招聘市场 HR 可能对某一些专业它就是有一个天然的偏好性或者同样两个学历背景也很好的这个人放在前面他可能就觉得是不是理科同学更加聪明一点更加有逻辑一点我不知道您怎么看这个问题因为我知道你本科是学这个语言的然后后面又换了学科就你自己在这个专业的选择的过程里面你是怎么看这个问题的
如果说在某一个领域里边呢那肯定是有高低之分的嘛但是如果是从一个宏观的整体的情况来看呢我觉得文科理科是没有高下之分的它的分歧在哪里呢应该叫是学科的特色之分啊
我们可以这么考虑啊,无论文科理科,那么一切规律定理的基本模式都是什么呢?就是当某个力复用到某种物体上会产生什么的结果啊?比如说对于物理学等理科而言呢,这种因果关系是很确切的,及时的,那甚至可以通过调整某个变量呢,保证结果是可控的。但文科的理论特点就不是这样子。
因为在复杂的社会系统当中呢某一方面的作用力甚至几个方面的作用力合起来呢也未必能够得到预设的效果这就使得文科的解释力预测力看起来比较弱那么也就是我们说它没有用的原因啊你既不能解释又不能预测你说要你干什么
对对对所以我们看到文科理论当中很少有对某个社会现象的解释浮重的都是公说公有理婆说婆有理至于在社会科学中敢做预测的就更少了几乎没有因为它没法做预测往往被打脸比如说实行市场制度会使经济繁荣这听起来是一个毋庸置疑的道理
对已经被事实验证过了但是呢你也能够立即想到很多反例前苏联从计划转向市场的时候经济怎么就突然闪崩了呢这个不是说市场制度会使经济繁荣这一个道理不靠谱这是因为社会科学中的每一个道理呢描写的都是事情的一个侧面
人和社会都是无比复杂的东西你必须先把事物拆解成若干因素每一个道理只描写其中的一个因素真实的局面就是各种因素竞争的结果比如说市场制度是有利于经济的繁荣但是一国的经济好不好受到各种因素影响
市场呢是个坚定而缓慢的因素如果有一个顺时的强烈的因素比如政局动荡比如战争这个因素就成了主要矛盾那就会暂时决定局面所以呢总体而说呢不是说文科的学问不靠谱啊而是说对文科的打开方式不对啊
比如刚才说了文科不擅长预测但是擅长揭示系统的脆弱性可能大家比较熟知的一个例子就是亨廷顿哈佛大学的教授他在 1993 年提出了文明冲突论在冷战后主要的冲突将不再以意识形态或经济体系为主而是文明和文化之间差异的竞争当时亨廷顿提出这个理论之后引发了广泛的争议的
也有人说其实冷战之后历史就结束了福山提出了历史的终结不会再有争议了很快到了 2002 年的时候 911 事件发生了大家才意识到亨廷顿这个理论的价值
亨廷顿通过历史比较,比如历史上的宗教战争,殖民史,强调了文明冲突会周期性重现的。尽管亨廷顿未能准确预测具体事件,但是为理解 911 事件,甚至中美竞争,提供了一个分析框架,他的理论预警价值在 20 年后才显现出来。不像物理定律那样就是一个现实报的感觉,文科的理论就像地震预测系统,特别是文科的理论。
不能预测震级和地震的时间但是却能体现风险区域就是哪个地方呢是地震的高发区我觉得这个可能就是说你应该对文科抱有的正确的期望值你刚才提到了两种可能学科观察世界或者是解释世界方式的不同我自己是很有感触因为我本科是学理科的
后来我又去学了一个文科所以我在这两方面我觉得我还有一定的发言权对对你比我有优势我三个专业本硕博三个专业都是文科我自己的感觉是这样子的你看理科推导一个公式你看我们去学那个什么经典物理学然后去学这个大学物理等等等等他会告诉你说这个公式是怎么导出来的这里面有无数的因子对吧你想一下作为这个公式的发现者来看的话
它不像我们高中物理讲的它这个公式就非常的简单你真正开始学物理的时候你会发现这里面变量极多只是因为我们以前把这个模型简化了当你去看到它完整的模型的时候你会发现说这个东西你通过无数次的实验去重复然后你去控制变量然后最终你发现它是在一个什么样的条件下可能能够达到一个完美的线性的拟合或者说它能够呈现出一个可以预测的趋势这个东西就是在你不断地重复观察
甚至可能会有一些灵机一动的时刻,才能够促成你最终定理的发现,不断地去验证验证验证,你会发现说,好像世界万物都是符合这个规律的,但文科它很不一样的是,文科它本身就是观察人类社会自己,你就是在这个系统当中的一个部分,
它不太像理科我觉得可能相对来说还能站在一个客观或者是第三方的视角去看这个世界它运转的一个规律或者是大自然的规律到底是怎么样文科本来就是你脱不了你自己人是有局限性的你再去分析这个社会其实首先我觉得你能够做到比较客观的去看这个问题就是一个很难的点其次
我们这么多因素它在同一个时间内造成一个现象,肯定有的这个因子在群众大,有的因子在群众小,它还会有一些很多的突发视频,而这个是在人类社会当中我觉得是非常常见的,对吧?很简单的一个例子,我们今天说让 AI 去预测一下未来十年的就业市场跟它本科专业的这样一个关联程度,
这个事情如果放在前几年的话它就会完全失效因为它预测不到新冠疫情的出现这个东西是很随机的而且我觉得能够通过观察这个事件当中的一些弱关联你去发现这种间接的影响很多社会上的事情它更多的是一个蝴蝶效应它的缘起是一个很小的原因但它逐渐的波及面就会越来越大
所以新冠疫情刚刚发生的时候也不会想到几年后的这个全球的关系会变成现在这个样子所以我觉得这是两种不同的解释世界的方式只是站在不同的角度告诉你说为什么会这个世界会有一年四季为什么这个社会会发生战争我觉得是完全不一样他不能够去单纯的说谁比谁好或者学理科的人就会更聪明或者学文科的人就是没有逻辑完全不是这样的
对 其实文科可以分成人文学科和社会科学社会科学还是很讲逻辑的它是作为一种科学而存在的对 像这种艺术类的专业或者它跟你的这种创造性或者是你的这个想象力绑定的话离我们的日常生活就会比较远对 艺术呢它追求的是创造力打破规律创造意外
但是对于个体来讲的话他处在这个时代他就会面临现在的这个问题对吧学文科的同学在这个阶段到底要怎么样去面对他的这个就业难题无论说你学人类学学社会学你学新闻学传媒在学校的时候看起来可能一切都很美好你在课上的时候你可能也觉得我真的学到了我理想中的高无尽灵的东西但最后大家还是要生活的嘛
怎么去自处或者他要不要去寻求转型可能也是他要面临的一个问题是的因为现在有很多人呢就去呼吁说不能单纯从有用没用考虑这件事情要有长远的目光无用才有大用但是呢我觉得你的论据不是那么有说服力啊
它还是没有落地其实是所以我们还是要用一种高等教育就业率之间的关系呢需要在实用价值与人文价值之间寻求平衡过度强调就业率呢会削减教育的社会功能
但完全结绑也不现实那比如说我是福丹大学毕业的福丹呢有一个民间版的校训叫自由而无用的灵魂这句话听起来是非常美吧但是说如果你就业问题解决不了你做不了自由而无用的灵魂你实际上就成了自由而无用的肉体这就很尴尬了
就是一种悬浮的生存状态我觉得对因为人还是生活在现实的世界当中是的所以说呢文科生文科教师呢要转变自身认知主动走出书斋去于理工科结合与市场结合证明文科是有用的而不是说无用才是大用这个没有说福利的
我觉得文科教育的真正危机不在于就业市场,而在于自我革新能力的缺失。当哲学系开始培养 AI 伦理师,历史系输出文化遗产数字工程师的时候,文科的宿命循环将被打破,这就需要教育者以更开放的姿态重构知识生产体系,而非背等地等待社会认知转变。
对对不要让文科变成一种非仪专业就这些东西你只能说存在在哎呀我要搞活动了然后我请这个非仪大师出来表演一下但他没有市场
他没有这个商业的受众在所以有一个我不太喜欢的词但我觉得还比较生气其实你就要盘活他因为很多专业现在就是老师教了下一代下一代同学再去读研究生读博士他再做研究然后他再变成一个老师完全没有市场化的一个过程他
它就始终是在象牙塔里面就变成了一种知识的传承那他肯定会觉得危机感很重如果 AI 现在这么强的话这些东西我觉得不需要通过人传递这种知识对吧如果仅仅是说这种知识性的延续的话当然我这可能是一个暴论
那比如说我就见到一些率先觉醒的文科生啊主动嫁接技术工具啊比如 Python 啊这种比较流行的程序啊继续进行文本分析进行社会网络建模在文化科技啊政策咨询等领域开辟了自己的新的赛道啊
还有一批率先觉醒的大学开始尝试文理嫁接教育比如加州大学呢就将地理信息系统就是 JIS 系统引入了历史学培养文化遗产数字化人才使他这个专业的就业率呢提升至了 89%
还有那个新加坡国立大学推行人文家计划哲学生呢就进入看起来跟哲学系没有什么关系的投行进行呢伦理风险评估他们的起薪呢大幅提升 27%其实呢我们现在说是文科理科之争啊其实他本来并没有文科也没有理科自人类开始探索世界以来呢
理科文科艺术一直是交织在一起的整体那比如说古代最大的知识的代表亚历斯多德他就将知识视为一个统一的体系并没有区分文科和理科亚历斯多德自己的学问呢也涵盖了自然科学伦理学政治学美学他强调的研究方法呢通过分类和定义来理解世界这种方法呢既适用于科学也适用于艺术和哲学
文理分家的趋势是近代才出现的特别是 17 世纪到 18 世纪之间当时科学革命正在兴起科学逐渐从哲学中独立出来成为一个专注于自然现象和规律的领域那么艺术则被重新定义为一种更主观更感性化的实践当时很多的大的思想家比如说笛卡尔
他们的推动呢也强化了这种分离的趋势啊科学呢你要去专注于客观规律的认识艺术呢你要去专注于个人的表达还有时间技能到了 19 世纪之后呢文理分家就更加明显了因为科学进一步在发展嘛社会分工也越来越细那在这一时期呢科学开始强调客观性啊和系统性逐步形成了独立的分类体系艺术呢转向主观性和审美性也发展出了自己的理论框架啊
这种分离呢也不是绝对的数字时代就我们现在这个数字时代文理融合的趋势呢又开始重新的兴起了比如说数字人文领域就结合了计算机技术与传统文科研究方法用数据分析探索文学历史等问题最近比较有名的一个例子呢就是四海古卷四海古卷呢是 1947 年的时候一名被读英木洋人发现的啊
它包含了希伯来圣经的手稿啊还有其他犹太文本但是呢这些古卷呢历经千年破损严重且文字模糊呢怕一动就碎了那怎么解决这个问题呢 2021 年的时候呢一支来自荷兰的研究团队呢开发了一种基于人工神经网络的笔记分析工具在不打开这个古卷的情况下呢就能够分析出人类难以辨认的字符和符号啊
还能辅助翻译古希伯来文和亚兰文中复杂的语法与词汇这个 AI 呢就与人类历史学者协作不仅加快了古卷的破译还揭示了很多的人类难以发现的历史细节比如说通过很细致的笔记辨认就发现了其中有几个抄写员参与了这个古卷的抄写
那这证明什么呢就是说文理呢尽管历史上曾经分家但是说通过现在一些数字的工具呢可以实现重新的融合帮助人来更好的推动世界的进步
对的而且我觉得就是说现在很多的工作它就是要求各工种的一个协同很难是说单凭我一个人单打独斗我就能把一个事情解决得特别的好这个也是怎么样去协同的工作然后怎么样能够在团队当中发挥出你自己的优势补齐大家的这个短板就我们经常说这些话但我觉得这确实是一个很现实的问题
我觉得每个人都是有价值的只不过是说你要找到自己合适的位置对因为文理本身就是一个人为的划分对你要勇于打破它对我就不要禁锢在你这个框架当中了无论是文科还是理科也好最终训练的还是你解决问题的能力对
现在之所以没有这种融合的能力是因为你在这个文科理科的学科分类当中已经被归训的没有其他的能力了你要自己发展发展成六边形战士可能也会被这个外界周围的这个教育环境所暗示说哎呀好像文科生就怎么怎么样理科生就应该怎么怎么样
但其实没有那么死的边界就是自己给自己画了一个圈在大家没有必要互相对视而是互相拥抱对对对但我们就说回到上学院因为说到自身了对我觉得比较介于这两个之间的就是商科你又要学一点定量的东西对吧你还要去学定性的东西而且我们教育的目的是说你可以直接去服务于企业
但特别是这几年整个的这个商学院的就业市场其实也在下滑而且是以美国欧洲这种顶级的商学院他们的这个下滑为代表的
所以如果说像哈佛沃顿耶鲁这些老牌的商学院都在面临这个问题市场不买账了就是说明我们肯定也要做出相应的一些举措来应对这样的变化而且我们也能感受到因为现在商业世界变得特别特别的快大家也会觉得说想学点新的东西
但我们现在沉淀下来的这一套我们讲说叫经典经典有好的一面和不好的一面这个东西是不是说能够快速地复制到新的商业环境当中去然后我们怎么样能够在这上面去做一些探索其实我觉得可能是每一个不光是商学院包括这个大学里面的一些经管学院他教的这些知识是不是能够快速地跟上时代的变化我想听听你的想法
对商学院的教育模式呢确实是面临着百年未有之大变局啊为什么是百年未有呢因为商学院的教育模式也就是百年的历史啊所以就是我们第一个大坎对就是它选于二十世纪初啊百年以来呢商学院的教育模式呢都是以案例分析和理论框架为核心啊
整体上来说是属于文科教育它应该是哈佛一开始 copy 的就是哈佛法学院这一套案例教学的思路然后复制到商学院里面来所以这就为什么我们在商学院里面要大量大量的这种案例教学商学院传统上是通过教授会计管理市场营销财务这些商业运作的核心领域
这种教育模式在近百年当中培养了大量的商业领袖但是现在我们发现商业环境快速的变化很重要的一个变革就是技术进步数字化比如说人工智能大数据这些新兴的技术的出现其实就改变了商业运营和决策的模式
甚至出现了一人公司这个公司里呢只有我一个人其他的流程呢都可以用各种 AI 工具搞定啊对它其实就是颠覆了我们原来的这种组织架构对那你想这个公司里如果只有一个人的时候你还需要管理吗管好自己对管好自己就可以了就是说因为
因为管理学本质上还是摆弄好你这些员工嘛那员工都没有了好像这些理论是不是也失效了对就是皮脂不存猫将烟腹对的这个确实是很大的挑战那还有一些呢比如说是可持续发展 ESG 这些新的话题的出现呢以前也是商学院没有的这些都是很新兴的东西啊
我们把眼光拓开来看呢其实现在 AI 颠覆的呢不仅仅是商学院啊而是整个的现代的教育模式啊是的我们这一代虽然是说伴着互联网长起来的我们会发现工作之后你的很多的工作的习惯或者是想法跟你的上一代是完全不一样的而且我们现在所做的工作跟我们的父母妹在去交流的话他可能有的时候都
不太知道这个工作到底是干什么的我举个最简单的例子就是现在广告投放的这些优化师优化师这三个字我觉得在传统行业里面做的这个人他真的就不知道到底是干嘛优化什么东西对因为当时没有这个业态对他都没有这个技术没有这个平台就是一些完全没有见过的东西那我们下一代呢他们其实就是 AI 原生的对不对
跟我们相比我们互联网元生他们是 AI 元生这一代好像有个新的名字叫 Alpha 一代对那对下一代人来讲的话他的学习方式途径包括他学习的内容思考的方式可能跟我们又有一个很大的代沟对就我个人的体验而言大语言模型它最好用的地方是什么呢就是教育
一种对话题的教育,不明白的问题。你可以直接跟他说话。我直接问他。对,比如说我想了解什么是精神现象学,如果是看一本书的话,我可能啃不下去,那我可以让他用大白话给我解释,我只问我不懂的地方,就非常的高效,通过十几轮,几十轮对话,可能我就整个学科的大概就能够有一个了解。其实呢,这个对话题我觉得才是教育本来的样子,
你想想苏格拉底时代孔子时代他们其实留下的著作都是对话录语录体都是老师在问然后学生可能给出各种各样的答案对对对苏格拉底就是在雅典去找人聊天通过聊天引导其实达到了一个教育的效果
我给 AI 也能达到这种很好的效果其实有很多很好的应用啊比如说你可以让 AI 去扮演领域的专家然后你就说或者甚至就是苏格拉底他就会把所有的他掌握的苏格拉底的知识啊以苏格拉底的身份跟你交流这是个很好的那甚至我可以在 AI 上拉一个总会啊
我要解决一个问题我觉得这个问题需要苏格拉底需要比尔盖茨需要伊隆马斯克帮我一起解决那我把这三个人请你组个局组个局这在现实当中是很难的但是他可以给你组起来这种私懂会的对话形式是非常有效的
我发现现在包括很多中屋的校友啊他们其实如果是不追求一个在学校里做着上课的体验纯粹是从知识获取的角度的话这是一个更高效的一个教育方式啊当然了那个传统的学校教育呢也是有一些
互称合的比如说起码在很长的一段时间内学历的颁发可能是 AI 教育或者是远程视频教育解决不了的但是你也会发现现在的企业家也不一样了他们都是高学历的不像是比如说第一代企业家 80 年的 84 派一些教育学历的缺失也是有一些时代原因在对他们愿意到商学院来搞一个硕士学历
但是实际上我们现在来读 EMBA 的也好,或者是…好多本来就是硕士博士。对,他们没有这个学历的需求,他们只想学习知识,这个其实也是在使商学院教育的优势丧失的。以后的人是不是说还需要这样一个场景,坐在这儿把这个学习完成,其实我觉得还真的是会有一些疑问在的。
对可以想得远一点比如说有些医院在建设未来医院就是说完全线上的一个虚拟的医院远程实现那我们是不是也可以建立一个完全是赛博空间里的一个商学院就未必有实体或者是跟实体相对照的这个取决于我们变革的决心力度和想象力嗯
其实我们最近也是拜访了很多这方面的校友我自己感觉收获还是挺多的因为能够看到就是在商业端他们已经做了很多的这种尝试包括他去跟行业结合或者他直接就去做一个带 AI 功能的这种产品这些东西就是很快可能就变成一些主流的趋势了所以我觉得这一天到来应该也不远吧其实
现在比较好的是我们看到很多学校大家对 AI 是初期一致的拥抱比以前要好很多大家的态度首先还是很开放而且有几位教授是特别投入到这个方面的研究我们是能感受到他是很希望能够推动无论是我们学校的基础设施建设也好还是员工日常的工作流程也好包括他们的科研也好能够尽快地去做一些落地的项目
这个是说我们不是要觉得说 AI 是要来替代我们更多的是要把它当成一个你的伙伴和你的助手你有些脏活累活你不愿意干其实 AI 它能帮你干得很好另外一点我觉得就是 AI 它现在还是你给它下指令说你要怎么怎么样然后你给我做一个什么东西它没有办法就是你不跟它互动的时候它就在这凭空就是说我想做点什么事情
所以主导或者是决定权其实还是在我们的手上它解放了你的生产力所以你有更多的时间去想说我要做点什么什么东西比较有意思我说这两个东西能不能结合在一起来试一试我觉得是给了人类选择更多的可能性
对的我觉得对待 AI 的正确态度呢就是人机结合也不是一个互相取代的一个概念我们其实看到很多学校呢都在积极的调整有一个民间版的说法非官方的我觉得总结的非常好他说你看上海的各个高校呢复旦呢是 AI for science
他们在用 AI 去做科学研究那华师大呢是 AI for education 就是用 AI 为了教育交大呢是 AI for 居身智能中欧呢是 AI for business 我觉得这都是很好的总结也确实是我们正在干的事情确实是这样我觉得就跟当年阿里刚出来的时候用电商把零售的这个生意重新做一遍的这个逻辑其实是差不多的
我觉得 AI 覆盖面更广一点因为你可以选择不做点上但是 AI 你没得选你必须选择你怎么处理跟他的关系对对对但我不知道你是怎么看待他的这种强大的自然语言的这种处理能力因为刘老师你作为一个案例研究员你的日常工作就是开发案例写案例你有很多的这种案头的工作
你自己平时在工作当中你觉得 AI 对你来说是有多大的帮助或者你觉得它现在存在的一个最大的问题是什么
整体上的态度呢我觉得我是既用又防既用又防这个很真实对因为确实是现在 AI 幻觉是非常大的有点严重你不能完全依赖它你要必须有很强的一个辨别能力另外我自己体会就是 AI 用的好不好很大程度上是取决于你个人的水准的嗯
其实就是说 AR 并没有抹平劳动力之间的水准这个我同意反而是放大了这种差距咱们就说通用大模型来讲的话其实它知识库都是一样的当然除了它背后算法每次的回答会有一些差异之外其实你提问的这个人是很重要的对 我其实上一期节目举了一个例子我会给东方体育日报写体育专栏那有一期专栏是这样子的
英超的赛场上他引入了视频助理裁判他的准确率是提升了尤其是在越位啊这些隐秘的动作上面啊但是呢同时比赛的流畅度大打折扣因为裁判或者是观众对这种视频助理裁判产生了依赖心理如果有争议的地方呢他们都会去停下比赛去看这个回放那我们知道其实一场足球赛他 90 分钟的热度能够持续维持在这个氛围当中是很重要的
整体的情况就是说因为这个视频助理编裁的出现呢准区率提升了不到 1%个点争议是非常大那要不要用视频助理裁判如果你直接用这个问题问 AI 回答呢他可能就会说一些很辩证的话告诉你反正是也不会他就是端水嘛我是发现了你问他什么他都是正反两方都要说一点对对对
我要写这篇专栏我就给他了一个思考的方向我说你用奥卡姆剃刀原理来剖析这个现象啊奥卡姆剃刀原理是什么呢它最核心的就是说如无必要物增实体就是如果不是十分需要的情况下呢你不要再去增加一个实体你增加了一个实体会使这个系统的复杂性大大增加会大大增加它的管理难度可能得不偿失显然英超引进视频助理裁判就面临着一个这样的困境啊
在 AI 的知识库当中视频助理裁判英超和奥卡姆提到原理都是很稀松平常的一些他都知道都知道但他联系不起来对所以说这个缝合的动作让我们去完成然后他后半句写得非常顺
我觉得这个其实就是实际应用 AI 当中的一个技术吧就是说还是人一定要有自己的思想自己的思路不是被 AI 带着走是你去带着 AI 走决策权一定要交给人类我再举一个例子啊叫回形针悖论交给 AI 一个任务说你给我生产尽量多的回形针 AI 怎么做它没有人类的这种伦理意识它会说
穷尽世界上的一切资源去给你生产回形针把这个世界给毁了最后这个世界上只剩下一对回形针对所以最终的决策权还是要交给人类的是的我觉得其实文科必朝这个话题只是一个小的切口它更多的是反映我们当下这个时代我们面临的一些学习和教育的困境首先肯定是不能放弃
学习也不能放弃对自己核心能力的培养而且不是说我们有了强大的工具之后这些东西就不重要了反而它更能够凸显出我们作为人的价值这个问题我自己也问了一下 ChatGBT 就说文科以后会怎么样啊我们以后到底会面临一个什么样的世界他给了一个答案我念给大家听一下你们也可以感受一下他说的有没有道理
尽管 AI 会在许多文科领域提供重要的支持帮助提高效率和精确度但文科的核心思考创造情感和伦理判断依然是人类独有的领域 AI 无法轻易取代所以我觉得他其实还是知道的有些东西 AI 不能帮人类去说 yes or no 所以这个决策权还是在我们自己手上
他说文科的未来将是与科技和创新紧密结合通过跨学科的融合来解决复杂的社会伦理和文化问题成为 AI 时代不可或缺的思维引领者我觉得还是给了我自己一些鼓舞就特别是在这种信息非常非常密集的一个时代有的时候你会觉得我这一天看了这么多东西我好像没留下点什么东西
但我觉得就是在这种密集的信息流当中你可能要更加去理清自己的思路说我还是想清楚我怎么样去做决策我在面对这么多影响因子的时候到底什么东西才是我最关注的问题
对因为我们之所以这次对文科的大退潮有这么强烈的反应不只是出自一个就业市场的低谷更有 AI 参与进来了所以说怎么处理文科与 AI 的关系我觉得这是一个很好的问题那您刚才也把 GPT 的答案告诉了我们我觉得给了我一个作为人来跟 GPTPK 的机会我来想想我的答案概括为三句话 AI 时代文科反而更重要
那么文科当中呢文史哲等基础学科更重要那么文史哲当中呢哲学更重要那么为什么是在 AI 时代文科反而更重要了呢那么大家的第一印象可能觉得 AI 它是一个技术搞技术的人是不是更占优势我其实还挺怀疑的因为 AI 首先就可以把马农给取代它是会非常非常快速地取代
是的就是说从 AI 的取代能力来看理工科的许多任务具有高度的结构化和规则性这些学科都非常适合 AI 通过算法和计算能力进行处理反而是更加容易取代的
但是我们现在看下来呢在文科领域呢 AI 更多扮演的是辅助工具的角色而不是取代的角色因为文科当中呢涉及了价值判断文化背景情感体验这些复杂而开放的问题呢是无法简单地通过算法来解决的至少目前看来文科的可替代的性更加难一点但是我
还需要一点时间但是我们很难说未来 AI 会发展什么样子因为极点时刻到来之后可能就是说全面取代不管文理一网打尽那么第二句话在文科当中文史者等基础学科更重要
文、文学、史、历史、哲、哲学这些都是人类特有的一些学科能力首先我们要明确在与 AI 共存的时代人类最核心的竞争力不在于工具化的技能
就是说人的发展方向不应该是更像 AI 而是更区别于 AI 文史者这三门学科是使人更像人的学科文学通过语言和艺术表达帮助我们理解人类的情感和价值观 AI 是没有价值观的它也不需要情感当你看到红色的时候你会有很多联想
但是 AR 看到这个红色可能就是一些数字的代码对或者是说他也会联想但他的联想都是基于这些语料给他的一些参考他实际上并不能真正感知到什么是红色他没有眼睛
他没有感官系统没有感官系统我觉得在骇客帝国当中的一句话给我留下了很深的印象当你咀嚼这个先能多智的牛排的时候你感觉很愉悦但是在整个的计算机系统当中它就是我贴给你的一段代码而已
所以说文学是人类的优势历史呢更是人类显而易见的优势因为我们人类发展至今是慢慢地积累起来了很多文化这些文化未必符合规律因为文化带有很大的偶然性为什么我们的服饰是这样子的为什么有这些习俗
它并不符合科学道理它就是这么发展出来的对 而且有一些是因为一些历史的错误的传承它就流传下来了是的 它就是偶然性造成的纯粹数字工具理性解析这是没有道理的但这正是人类丰富多彩的地方这也是上帝给人类的自主性人类的可真实的地方人类是有自己的看基础线的但是 AI 没有自己的规基础线这是我们人类的优势啊
那么第三句话呢文史哲中呢哲学更重要哲学呢它其实是承载着三项很重要的使命第一个呢就是存在论
第二个呢是认识论第三个呢是教我们怎么生活存在论是探讨世界本质的问题就是保安愿意问你的三句话你是谁你从哪来你要到哪去对对对 Ai 似乎没有这种需求因为它的来历是很清楚的它就是人类创造的你直接告诉他就可以了所以
所以你看哲学的三大问就是问我们的这个存在我们的这个未来我们要到哪去我们日常的这个三大问经常开玩笑早上吃什么中午吃什么晚上吃什么这个也对 AI 我觉得不构成任何的困扰但对我们来说就是一个生活中很重要的乐趣所在
对哲学的第二个重要的研究领域就是认识论怎么去认识这个世界通过对 AI 的比较我们发现现在 AI 很大的一个能力是发展出了与人类相平行的一个认识世界的系统 2022 年的时候麻省理工学院发现一种抗生素
那么怎么让 AI 发现抗生素呢它就是说将人类已知的 2500 种抗生素输给 AI 就告诉它这是抗生素当然人类对什么是抗生素它的分子量结构会有一些规律的但是我们人类没有告诉它然后 AI 学习了一番说
他知道什么是抗生素了人类又把 6 万个天然分子也包括 FDA 批准的一些分子呢输入给 AI 说你从这 6 万种分子当中呢找出一种新的抗生素嗯有三个要求第一呢就是新的抗生素它与已知的抗生素都不一样第二个呢它是有效的第三个呢它是无毒的嗯
AI 呢就根据这三条标准以及它理解的抗生素呢去把唯一的一个抗生素找出来了经过人类的临床验证呢是很有效的 6 万个分子如果人类去找的话那成本就高了
就是说人类对抗生素的认知是有自己的一套认知的它的分子量化学结构等等等等但是呢 AI 是怎么认识抗生素的我们不知道他没有告诉你对你不知道学习过程是什么样子他认为的抗生素的特征呢可能有三百个甚至上千个但是这对人类来说是不可能掌握的因为我们人类去总结公式的时候倾向于把它简单化因此越少越好看起来很简洁又很有力的解释了这个世界这是最好的
人类的计算能力大脑的计算能力可能也不支持你一下子记住它的 1000 个特征我去找一个抗生素我们会过滤一些无关信息但是 AI 的运算资源是无限的啊人类的认识世界规律和 AI 认识世界规律已经出现了是两个平行的体系了那回到这一个哲学的认识论上来说呢就是你要保持人类这种思考的优势啊你要去引导 AI 你要做出决策进行一些伦理的平衡啊等等等等啊
这个就是说为什么哲学当中的认识论很重要第三个呢哲学还有一个很重要的使命是告诉我们怎么生活的这个尤其是在中国哲学当中特别突出可能是我们说东西方哲学的区别西方重视知识东方正是生活体感这也没有生活但是说哲学可以告诉我们怎么去更好的生活你觉得我的答案跟 GPT 的答案比较起来会更好一点我还是我觉得没有高下之分因为
因为经验的不一样所以你看待这个世界的角度会是不一样的我刚才突然有一个问题比方说我们新发现了一种治疗癌症的药我们可以把一些绝症根除了就是通过人类已有的这些研究的记录就让 AI 它自己做这个结构它也做出来了然后也都很有效然后也都是无毒无副作用的一个很完美的一个分子结构那么我请问
如果要给他颁诺贝尔生物奖或者是医学奖比方说你是要颁给 OpenAI 呢还是要颁给人类做出来的这些所有的贡献呢肯定是颁给人类的就目前来说啊因为现在看看 2024 年的诺奖就是颁给人类的他们是用 AI 去解决蛋白质解析的问题是颁给人类的但是呢未来很难说你如果人类赋予了归基生物一个主体地位是不是也可以颁发给他呢嗯
这可能就是更上层的一个问题了人类的存在跟 AI 的存在以后会变成一个并驾齐驱的形式而不是说人类主宰这个世界因为我们好像在这个地位上已经就是习以为常了但是当你创造出了一个强有力的工具它又拥有世界上所有的知识累积的时候可能我们会对自己的地位或者是它的存在会有一个新的认识
对人类是不是要赋予归基生物主体地位我觉得很大程度上可能取决于 AR 会不会产生意识从
从 AI 整个的思考模式去反观人类来看的话你其实发现人类它没有什么很复杂的它也是神经元就像 AI 的神经网络一样当它聚合到一定程度的时候就会出现涌现也可能会出现意识这个可能性是存在的对 但现在这个话题可能走得有点远了不过我觉得就是
在目前这个阶段它是每天都正在改变我们对这个世界的一些看法文科也好理科也好教育也好学习也好我们正在处在这样一个变化之中我们到底应该怎么样来去有些是文科生如何自处以及与 AI 相处对其实重点
我觉得还是要放在自身上面有了 AI 的这样的工具我觉得对普通人来讲更多的是一种资源的开放其实你的机会是更多的对我作为一个文科生面对这么多琳琅满目的 AI 工具我觉得是很兴奋的因为它们又那么好用又不需要我去写代码适当你的生产力了我可以觉得用它来做很多事情要从这个角度去考虑它嗯
我们两个还是相对来说比较乐观我不知道大家听了以后是不是有这样的感觉或者你们有一些其他的想法其实我们也很高兴能够跟大家在评论区里面继续讨论这个话题是的我们人类联合起来感觉后面要接这个消灭三体暴政了不是消灭人类暴政了
今天就非常感谢又跟这个刘老师聊得非常的开心那这期节目就到这里感谢大家的收听我们下期再见好谢谢大家