(圖片來源：東方IC)

吳晨/文 老一輩中國人都知道，“學好數理化，走遍天下都不怕” 這句話講述了一個簡樸的學科選擇和就業方向——學習科學，掌握一項技能，在任何時代都不會錯。

不僅中國是這樣的認知，過去20年全球各國都加強了對STEM課程（科學、技術、工程、數學）的投入，美國大學在過去十年里文科生比例明顯下降。

可問題來了。最近GPT4橫空出世，能力比剛剛出圈的Chat-GPT所使用的GPT3.5又上升了至少一個數量級，且支持語言與文字的輸入。面對如此強大的人工智能，年輕人在學科選擇上要有什么變化嗎？或者說，我們的教育需要什么樣的改變？

在上一輪人工智能爆火的時代，對人工智能的一大暢想是，如果一家企業擁有了人工智能，就可以替代海量大學畢業生的人力成本。因為大學畢業生已完成人生最主要的學業，具有一定的學習能力和認知，可塑性強，能夠在訓練和督促下完成新任務，人工智能與他們的能力相當。

GPT-4正在把這樣的設想變成現實。

舉一個簡單例子，如果一家公司積累了上千萬字的資料和內部文檔，想要把它們整理成一本簡明的手冊，供新員工入職使用，之前可能需要一些職員花上幾個月的時間才能讀完資料，歸納總結，寫作成文?，F在，這樣的工作GPT幾分鐘就能搞掂了。GPT最擅長的是對文本搜索、分析、總結，產出中規中矩的文字（尤其適用于總結、說明和市場營銷），完成基本的編程。而這些工作也恰恰是大量普通大學生經過一段時間訓練可以完成的。

回到主題，在有了GPT這樣的超級助手之后，大學的教育應該做什么樣的改變？

有人會說，應該在STEM上加碼。有人則會強調，應該在機器不擅長的領域加強。我的理解卻是，在人工智能大發展的時代，我們需要跳出文科或理科，科學或人文的“二選一”，重新回到大學教育的“初心”，也就是塑造更健全的人的軌道上來。

GPT-4盡管功能更加強大，而且以機器迭代的速度，未來機器對普通常規工作的取代勢不可擋，但AI仍然無法取代人之所以為人的特質。人工智能最強大的是尋找相關性，無論是最早的圖片識別還是GPT所基于的自然語言學習，都是把海量數據中相關性研究推向極致，以至于可以生成我們熟悉的“自然語言”。但是機器在因果性上無法給出明確的解答，GPT-4還會犯邏輯錯誤。在很長一段時間內，機器不可能學會思考——ChatGPT仍然需要基于人的不斷提問來給出解答，人在人機互動過程中仍然占據主角。

這就需要回到“培養健全的人”的根本上來。死記硬背出來的標準答案最容易被機器所取代，用已有的方法解決問題，機器也得心應手，但創造性地解決新問題，仍然是人類獨霸的領域。而這一能力的基礎就是反事實思考（Counter Factual），問出“如何，那么？”（ What if）的問題，對現實中并不存在的事物進行思維模型創建。

如何培養反事實思考的能力？這就需要我們打破學科之間涇渭分明的界限，一方面讓每個人都能擁有一定的人文積淀，另一方面鼓勵每個人在校園里就開始跨界學習。牛津和劍橋最牛的專業是PPE（哲學、政治學、經濟學），幾乎二戰之后大多數英國首相都畢業于這一專業。美國校園里現在比較流行的跨專業學科是文化、科技與環境（Culture, Technology and Environment），同樣聚焦在培養思考力與解決未來問題上。比如，氣候變暖是全人類面臨的重大課題，也是僅僅依賴技術無法解決的集體行動難題，這恰恰需要新一代年輕人去面對。

上周我與《無形經濟的崛起》和《重啟未來》的作者——帝國林工學院經濟學教授哈斯克爾溝通，特別聊到未來學科選擇的問題。他的回答很有意思，在無形資產變得更加重要的時代，學習一項技能固然重要，但培養一個人的軟實力可能有更廣闊的應用場景。這些軟實力包括：學會傾聽、善于溝通、有較強的人際交流能力；擁有想象力，擅長問問題；跨學科寫作的能力，整合不同領域資源解決復雜問題的能力等等。

（作者系《經濟學人·商論》執行總編輯）