近日，美国企业研究所举行主题为“防御机器人：人工智能时代的高等教育”的研讨会。与会专家探讨了如何通过高等教育应对新兴科技挑战等问题。

　　提高教育发展速度

　　美国东北大学校长约瑟夫·E. 奥恩（Joseph E. Aoun）表示，教育一向被视为减轻劳动自动化副作用的一剂“良药”。例如，被自动化流水线取代的工人可以通过学习操作机器，实现再就业。而且，劳动者通过学习和培训提升职业技能后，可以找到工资更高的工作。这一原理在人工智能时代依然成立，区别在于当今科技进步的速度空前迅猛，教育必须加快步伐。一两代人以前，人们取得本科学历后，基本可以收获一份稳定的中等收入工作。如今，“一劳永逸”的教育模式不再行得通。随着经济全球化、劳动自动化和复杂化，许多拥有本科学位的劳动者工资增速无法像以往一样快。同时，受过高等教育的人接受“大材小用”的工作，会给受教育程度更低的人施加更多下行压力，进一步压低低收入岗位工资。

　　当前，拥有本科以上学历的劳动者，特别是高科技行业从业者，在劳动力市场更受欢迎，这促使许多人选择继续进修。据统计，2000—2017年，美国第二本科学历项目录取人数从220万增至300万，预计2028年将录取310万人。但是，由于机器更新换代速度较快，教育必须从“阶段性活动”转变为“终身事业”，以确保劳动者不被机器抢走“饭碗”。

　　未来终身教育的形式和内容可能不同于以往任何类型的教育。在过去很长时间里，以教育应对技术变革挑战的方法主要为提高学历。例如，一线工人需要高中毕业，想担任基层管理者就需要拥有本科学历，要成为高级技术人员或中高层管理者，则需要研究生毕业。现在，随着机器越来越智能，仅增加教育的“量”已经不够。高等教育应重视培养人们终身学习的能力和机器无法轻易模仿的思维，而非简单地传授知识。

　　转变传统高校思路

　　奥恩认为，推行终身教育不仅要求学生和劳动者转变思路，高校也应作出相应的改变。美国高等教育领域并不缺少服务于年长学生和非传统学习者的经验。据估算，2018年美国约有760万25岁及以上的高校学生（占总数的38%），2025年这个数字将增至970万。社区大学历来是为美国人提供终身学习机会和通向四年制本科教育道路的“旗手”，每年约有1200万人入读社区大学。与社区大学相比，其他类型高校对终身学习的重视度不足。虽然很多高校设置了扩展学院、职业技术学院、继续教育学院等形式的终身教育部门或项目，但它们常居于次要地位，甚至被视为“二流部门”。

　　对传统高校而言，在当今的社会背景下，不重视、不适应终身学习者的需求，相当于忽视高等教育的一项关键功能。同时，传统高校自身也会错失机遇，因为营利性高校正在填补这一空白。1999—2009年，营利性高校颁发的副学士学位和学士学位数量分别增加了125%和400%，而公立高校颁发的这两种学位仅分别增加了33%和29%。

　　面对劳动者日渐增长的终身学习需求，企业也在积极回应。1956年，美国通用电气公司创建了第一所企业大学。1961年，美国麦当劳公司成立了“汉堡大学”。近年来，企业大学变得更加普遍。有调研显示，1997—2007年，美国正式的企业大学数量从1000所增至2000所，全球估计有超过4000家企业设有正式的企业大学。还有些企业与新兴教育供应商合作，为员工提供教育和培训。例如，美国电话电报公司与美国慕课平台“优达学城”联合设立了“微学位项目”，向员工提供与通信行业相关的入门级软件课程，获得项目证书的学习者会被优先考虑聘用。

　　奥恩对本报记者说，营利性高校和企业大学的蓬勃发展，能让学生和劳动者获益于更多样化的教育模式和途径。但是，营利性高校和企业培训项目的数量、质量、规模和市场认可度，仍不能与传统高校相媲美。传统高校不能再延续编制好课程后“坐等”学生上门的旧模式，而应针对学习者和就业市场的新需求，调整教学内容和方法，关注终身学习、个性化学习需要。

　　科技与人文的界限正在消解

　　在奥恩看来，人工智能时代，高等教育应帮助人们培养技术素养、数据素养、人文素养。技术素养指的是对数学、编程、基本工程原理的了解。作为成长于数字时代、从小浸润在数字环境下的“数字原住民”，很多年轻人虽然数字意识强，能够熟练使用各种数字设备，但可能不一定懂得运行原理。今天我们需要理解数字产品和设备的工作原理，才能物尽其用，最大限度地发挥人的潜力。

　　教育机构纷纷将编程引入课堂，越来越多的高校开始要求所有学生选修编程课程，一部分中学已将编程列为必修课，一些小学甚至幼儿园也将编程作为一项启蒙教育内容。商业性编程培训班格外火爆。据调研，编程训练营在美国和加拿大已成为一个价值2.4亿美元的产业。2018年编程训练营毕业生人数估计为20316人，是2013年（开始统计的年份）的8.3倍。近年来，许多教育机构和科技企业开始研发对初学者友好、不需具备强大的数学和计算机技能也可快速掌握的编程语言工具。例如，美国麻省理工学院推出了面向少年儿童的编程语言“从零开始”（Scratch）。

　　在数据大爆炸的今天，分析和使用数据的技能十分重要。数据分析是指采用专门的工具和方法对原始数据进行分析，以提取有用信息，形成结论，作出预测。这也是许多科技公司和咨询公司的重要业务之一。数据分析是一种有力工具，但也有局限性。不能充分理解背景，仅通过寻找大数据中蕴含的关联性而得到的信息，通常都具有误导性。这是因为只有当问题有意义时，答案才可能有意义。所以，人们不仅要理解关联性，还要对其事实加以理解。提高数据素养意味着我们不仅要知道如何解读数据，还要知道何时需要考察数据之外的其他方面。

　　无论何时，即使是在人工智能时代，或者说特别是在人工智能时代，最重要的仍是“人”。人文素养使人类能够更好地适应社会生活，与他人交流互动，发挥人类的创造力。人文科学是培养“完整的人”的沃土，使个体人生和人类文明更加精彩。即使处在数字时代，与人打交道仍是不可避免的。即使在一个高度网络化的空间里，最强大的网络依然是人际关系。以学术界为例，越来越多的研究由团队完成，团队规模也越来越大。成功的合作是知识和高效人际关系相结合的产物，我们必须学习如何与他人良好相处并掌握头脑风暴、谈判、集体决策等人际交往技能。

　　当前，科技与人文的界限正在消解，工程师需要考虑人性化用户界面，程序员也需要学会“讲故事”。随着科技渗入人类生活的方方面面，人们必须在政治学、经济学、法学、哲学、伦理学框架下思考技术革新带来的风险。

　　（本报华盛顿7月22日电）