北京
在刚刚过去的全国高校开学季中，北大、复旦、南方科技大学等高校校长，在新生开学典礼上不约而同聚焦AI（人工智能）：承认AI的工具价值，但更强调人类思维的主体性。
北京大学校长高松：AI可以整合已有的信息，却无法替代你对一个未知领域发自内心的好奇；可以给出标准化的结论，却无法替代你在反复试错中形成的独立判断。
复旦大学校长金力：如果使用AI不当，也可能削弱学习思考的基本能力……没有真正的思维磨砺和思想交锋，就没有真正的认知成长。
南方科技大学校长薛其坤：在人工智能重构知识生产方式的今天，知识的获取从未如此便捷，但对知识的甄别、内化与创造，从未如此关键。
这些提醒并非多虑。一项对全国400余所高校1953名本科生的调查显示，AI工具使用率已达99.18%，仅有0.82%的受访者表示从未使用过AI工具。
人工智能的发展拓展了哲学社会科学的研究疆域。一方面，人工智能作为新生事物成为研究和观察对象；另一方面，人工智能对国家、社会和个人的影响成为研究和观察对象。当下，再争论大学生该不该使用AI，已经落后于现实，需要厘清的是“代劳”与“代想”的边界：技术的便捷性正在重塑学习的本质。
在学术研究和日常学习中，AI工具确实极大地降低了信息检索、文献翻译和基础代码编写的门槛……然而，部分学生正在将这种“技术赋能”异化为“主体性的过度让渡”：遇到晦涩的理论，不再进行深度阅读，而是要求AI“生成三百字摘要”；面对复杂的实验设计，不再经历逻辑推演，而是直接采用AI输出的现成方案……这种现象的背后，是人类面对高效工具时本能的趋利避害——人类进步的过程，本就是不断借助新工具拓展自身能力的过程。
真正需要讨论的，是依赖什么、依赖到什么程度，以及在借助工具之后，人还保留哪些不可替代的能力。大学不仅是知识传递的场所，更是心智训练的场域；当过程被无限压缩、结果唾手可得时，学术训练的核心价值便被消解了。
学生需要学会的不只是“怎么用AI”，更是“怎么审慎地用AI”；要在技术环境中保持和运用判断力，同时拥有进行价值选择和承担责任的能力。
从“答案获取者”转向“问题定义者”。AI擅长解答已知问题，但无法提出具有原创价值的真问题。未来的学术竞争力，将高度依赖于学者的“问题意识”。学生应将精力集中于对学科底层的深度理解，从而具备向AI提出高质量、批判性Prompt（提示词）的能力。
将AI定位为“认知脚手架”而非“认知替代品”。在利用AI进行数据处理或文本生成的过程中，人类必须保持对输出结果的审视、批判和二次加工，确保最终的学术成果是个人独立思考的结晶。
在算法崇拜和效率至上的时代，主动保留一部分“低效”的传统学习方式。通过深阅读、手写笔记、面对面的学术辩论等方式，维持大脑高阶认知功能的活跃度。
技术可以迭代，但人类心智的成长没有捷径。高等教育不必，也不应再与AI比拼知识储备和低维度的信息处理。让学生驾驭工具，而非被工具驯化。
当AI能够比人类更快地给出答案，大学的价值恰恰在于帮助学生提出值得回答的问题；当AI能够比人类更流畅地生成文本，大学的意义也恰恰在于让学生亲身经历那些无法被压缩、无法被外包的成长过程。《“人工智能+教育”行动计划》提出，“坚持科技教育与人文教育相结合，注重学生的启智、心灵的培养”，其所回应的正是这场变革中最深层的问题：AI时代，教育应当如何重新理解人的成长。
“中国社会科学网”微信公众号综合自《中国社会科学报》、《光明日报》、央视网、北京大学微信公众号、复旦大学微信公众号、南方科技大学微信公众号、人民锐评微信公众号等
新媒体编辑：常畅
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