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正值开学季 ，北大 、复旦、南科大等高校校长在开学典礼讲话中不约而同提到同一个关键词——人工智能 。面对被称为“AI原生一代 ”的新生 ，校长们的第一课，就是呼吁大家避免过度依赖AI ，警惕“认知卸载 ”“虚假掌握”“思维外包 ” 。 如今 ，“遇事不决问AI ”已成常态。一项对全国400余所高校1953名本科生的调研显示，受访者中使用AI的比例达到99.18% 。答题找角度问AI 、汇报搜材料找AI 、论文搭框架求AI……从问题创设、逻辑论证、知识检索甚至思维推演，可以说 ，AI已经深度介入大学知识学习的全链条 。 AI当然并非洪水猛兽 ，但种种疑虑也决不是杞人忧天。必须承认，如果纯以“知识容器”论 ，人类远远不是AI的对手。其庞大的数据库以及信息搜索 、记忆 、加工、集成 ，基于数据的计算 、推理等等能力持续迭代，早就超过人类水平 。此外 ，AI也打破了高等教育的边界 ，大学课堂一整个学期传授的知识，如今AI分分钟就可以奉上 ，甚至按照一定的生成逻辑 ，给出一些判断 。 那么，当人工智能越来越聪明 ，人类还有必要学习吗 ，教育的空间在哪儿？如果人类真的“躺平 ”，交出思考能力，唯一的结果恐怕是 ，“机器越来越像人 ，人越来越像机器 ”。 人与机器的技能差异究竟在哪儿？从诸多实践看，AI可以给出答案 ，但未必能提出真正有价值的问题；AI可以罗列信息 ，但难以独立完成价值取舍；AI可以生成方案，但无法替人承担选择的责任 。简而言之 ，人类的核心优势 ，不在于比机器记得更多 、算得更快，而在于能追问“为什么”、判断“应不应该 ” 、想象“还能怎样 ” ，并在真实世界中付诸实践 、接受检验、不断修正 。 说到底 ，人工智能的真正冲击，从来不是AI能完成多少任务 ，而是它开始推动人类思考：什么值得被研究 、什么能够成为知识。未来的关键 ，不是人与机器对抗的胜负，而是去探讨如何在两者之间建立新的连接 。 这也倒逼大学重新审视当下的教育模式，过去那种“知识传授—作业评价—考试检验”的逻辑 ，恐怕行不通了 。实现教育模式的升级 ，应当引导学生从知识的被动接受者转变为问题的提出者 、意义的建构者和价值的守护者，教师从知识的单向传递者转变为思维的引导者、对话的组织者和创造的支持者等等。让技术服务于人的成长 ，而非替代人的成长 ，是主线也是底线 。 “大学之道，在明明德 ，在亲民 ，在止于至善 。”AI时代，重温这句经典将有更多启发。 图源：视觉中国 撰文：田闻之
中新网9月20日电 (记者 朱晨曦)当地时间9月20日 ，在爱知·名古屋亚运会游泳项目男子100米自由泳决赛中 ，中国选手 、世界纪录保持者潘展乐以47秒61获得冠军 。 中新社记者 崔楠 摄 潘展乐在赛后接受媒体采访时坦言，过去两年自己最大的问题是 ，每天都在努力训练但比赛总发挥不出来 ，找不回2024年在巴黎时的自信 。“现在发现自己还是能比出来的，最大的问题可能还是心态。 ” 潘展乐说，之前比赛害怕自己比不好 ，但因为年纪小 ，又处于上升期，所以比赛不会掉成绩。“现在如果再用原来的心态去比赛的话 ，可能会越比越差 ，越来越没自信 。这段时间训练对我最大的改变还是心态，我能够找回自己 ，现在我觉得每一场比赛都是自己运动生涯中的一部分 ，享受比赛，在平时训练中尽自己最大努力 ，比赛不留遗憾就行 。 ” 潘展乐说 ，“我一直都觉得自己不是一个天赋型运动员或者天才运动员，所以胜败乃兵家常事。对我来说赢当然是好事 ，输那就是涨经验 。”
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