AI時(shí)代，教育學(xué)向?qū)W習(xí)學(xué)的華麗進(jìn)階
2025-02-25 22:34:10
來源：黨雙忍職業(yè)日志
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四百多年前，捷克教育家夸美紐斯以一部《大教學(xué)論》，為現(xiàn)代教育學(xué)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。長期以來，“教”是人類文明傳承的中流砥柱。在漫長的教育歷程中，教師站在三尺講臺(tái)口傳心授，推動(dòng)知識(shí)代際傳遞。
但AI的橫空出世，打破了原本寧靜、和諧的格局。敦煌藏經(jīng)洞的千年古卷前，一位僧人曾以畢生心血抄錄佛經(jīng)；而今，GPT - 4只需0.3秒便能通覽整部《大藏經(jīng)》。GPT - 4每日能夠處理45億字資料，AlphaFold成功解析2.4億個(gè)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，量子計(jì)算機(jī)1秒鐘的運(yùn)算量，傳統(tǒng)超級(jí)計(jì)算機(jī)需要耗費(fèi)上萬年。AI不僅是知識(shí)與能力層面的“大宗師”，更帶來了學(xué)習(xí)力的全面解放。它提供了豐富充足的學(xué)習(xí)資源，讓知識(shí)獲取變得前所未有的便捷，學(xué)習(xí)者無需再受限于時(shí)間與空間，隨時(shí)隨地都能開啟學(xué)習(xí)之旅。同時(shí)，AI還能根據(jù)學(xué)習(xí)者的特點(diǎn)和需求，提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑，極大地提升了學(xué)習(xí)效率，解放了學(xué)習(xí)力，以超越個(gè)體生命的維度，為人類開啟一扇新的“悟道之門”。在知識(shí)生產(chǎn)與傳播速率超越人類生理極限的時(shí)代，這扇門后的新認(rèn)知世界亟待我們探索，固守“如何教”的舊范式已如刻舟求劍。AI時(shí)代的真正挑戰(zhàn)，是創(chuàng)建一門全新的“學(xué)習(xí)學(xué)”——不是改良教學(xué)方法，而是重構(gòu)人類認(rèn)知進(jìn)化的底層邏輯。一場(chǎng)從“教育學(xué)”向“學(xué)習(xí)學(xué)”的華麗進(jìn)階，已然成為迫切需求。
一、傳統(tǒng)教育學(xué)的困境
知識(shí)更新滯后
教師們努力一年，知識(shí)更新比例大概僅5%，而GPT - 4一周就能更新15%，差距顯而易見。2023年，醫(yī)學(xué)教材內(nèi)容與AI給出的診療建議差異明顯，法學(xué)教授講授的案例也常被新司法解釋推翻。知識(shí)更新?lián)Q代極為迅速，平均2.3年就有一半知識(shí)過時(shí)。AI作為知識(shí)大宗師，搭建起浩如煙海的記憶宮殿，例如劍橋大學(xué)圖書館將800萬冊(cè)藏書注入大模型，學(xué)者瞬間就能獲取但丁《神曲》與量子物理的隱喻關(guān)聯(lián)，研究效率大幅提升。相比之下，依照舊課程體系學(xué)習(xí)，畢業(yè)時(shí)所學(xué)知識(shí)或許早已被時(shí)代淘汰，恰似穿著去年的流行款，走在今年的時(shí)尚街頭，處處顯得格格不入。傳統(tǒng)教育學(xué)在知識(shí)更新的賽道上，遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后，亟待一場(chǎng)變革來扭轉(zhuǎn)局面。
教育質(zhì)量與數(shù)量難以平衡
哈佛教授桑德爾的正義課，一個(gè)班最多容納500人，已然不易。而Coursera平臺(tái)上的AI助教，卻能同時(shí)為500萬學(xué)生答疑解惑。但在引導(dǎo)學(xué)生思考方面，AI助教難以與蘇格拉底式的追問相媲美。傳統(tǒng)批量式教育模式，難以滿足每個(gè)學(xué)生獨(dú)特的學(xué)習(xí)需求，在AI時(shí)代，這一矛盾愈發(fā)突出。就像做衣服，過去是批量生產(chǎn)均碼，如今大家都渴望定制款，可裁縫卻仍按老一套操作，衣服又怎能合身？傳統(tǒng)教育學(xué)在兼顧教育質(zhì)量與數(shù)量上，陷入兩難困境，急需新的模式來破局。
思維被算法禁錮
以TikTok為例，其算法每日推送的內(nèi)容，93%都高度相似，將用戶困于“信息繭房”之中。教育AI同樣如此，看似提供個(gè)性化推薦，實(shí)則用數(shù)據(jù)標(biāo)簽限制了學(xué)習(xí)者的思維邊界。當(dāng)AI取代教師成為知識(shí)傳播的中介，人們的思維極易被算法左右，逐漸喪失自主思考的能力，仿佛被蒙上眼睛，只能盲目地跟隨他人的指揮，又怎能找到自己的方向？傳統(tǒng)教育學(xué)在信息傳播與思維培養(yǎng)方面，正遭受著算法的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，必須尋求新的突破。
二、AI學(xué)習(xí)學(xué)的理論構(gòu)建
學(xué)習(xí)方式變革
知識(shí)靈活重組：北京協(xié)和醫(yī)院搭建的“醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜”，整合3400萬篇論文和50萬個(gè)病例知識(shí)，形成一個(gè)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)。醫(yī)生日常提問，即可獲取跨學(xué)科治療方案，誤診率顯著降低。知識(shí)不再是孤立的個(gè)體，而是像積木一樣，可根據(jù)需求靈活組合。正如故宮博物院將《營造法式》解構(gòu)為3.2萬個(gè)建筑構(gòu)件參數(shù)，AI結(jié)合氣候數(shù)據(jù)推演出應(yīng)縣木塔千年不倒的力學(xué)密碼，古建修復(fù)精確度大幅提升。以往醫(yī)生看病，可能僅熟悉自己科室的知識(shí)，如今有了這個(gè)圖譜，就如同擁有一個(gè)知識(shí)大超市，需要什么隨時(shí)取用。這種知識(shí)的靈活重組，徹底改變了傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)和應(yīng)用方式，為醫(yī)學(xué)領(lǐng)域帶來了一場(chǎng)學(xué)習(xí)的盛宴，是學(xué)習(xí)方式華麗進(jìn)階的生動(dòng)體現(xiàn)。而這背后，正是AI解放學(xué)習(xí)力的體現(xiàn)，它讓醫(yī)學(xué)從業(yè)者能快速整合知識(shí)，突破學(xué)科局限，高效解決實(shí)際問題。
學(xué)習(xí)體驗(yàn)真實(shí)化：斯坦福大學(xué)在元宇宙開設(shè)解剖課，學(xué)生化身納米機(jī)器人，進(jìn)入細(xì)胞內(nèi)部與AI模擬病毒對(duì)抗，分子生物學(xué)原理的記憶留存率大幅提升，學(xué)習(xí)不再是枯燥的死記硬背。這就好比以前學(xué)游泳，只在岸上比劃，如今直接跳進(jìn)水里實(shí)戰(zhàn)，還能學(xué)不會(huì)嗎？通過元宇宙等技術(shù)，學(xué)習(xí)變得更加真實(shí)有趣，讓學(xué)生沉浸其中，極大地提升了學(xué)習(xí)效果，開啟了學(xué)習(xí)體驗(yàn)的華麗升級(jí)。AI助力下，學(xué)習(xí)資源的多樣性和體驗(yàn)的真實(shí)性被充分挖掘，使學(xué)生主動(dòng)參與學(xué)習(xí)，進(jìn)一步解放了學(xué)習(xí)力。
知識(shí)跨界融合：有開發(fā)者借助GPT - 4分析《周易》，發(fā)現(xiàn)六十四卦和量子比特疊加態(tài)在數(shù)學(xué)上存在同構(gòu)性，進(jìn)而可能催生出“算法堪輿學(xué)”。就像IBM量子計(jì)算機(jī)發(fā)現(xiàn)科潘遺址石刻中的歷法代碼，將瑪雅文明對(duì)金星軌道的觀測(cè)誤差大幅修正，不同領(lǐng)域知識(shí)相互碰撞，就像把不同顏色的顏料混合在一起，總能調(diào)出意想不到的色彩，激發(fā)出創(chuàng)新的火花。這種知識(shí)的跨界融合，打破了傳統(tǒng)學(xué)科之間的壁壘，為知識(shí)的創(chuàng)新和發(fā)展開辟了新的道路，是學(xué)習(xí)方式向更高層次華麗進(jìn)階的有力見證。AI提供的豐富知識(shí)資源，使得不同領(lǐng)域知識(shí)的交流與融合更為便捷，為學(xué)習(xí)者打破思維定式，激發(fā)創(chuàng)新思維，全面解放學(xué)習(xí)力。
人機(jī)協(xié)同學(xué)習(xí)模式
各司其職：像查資料、練技能這些基礎(chǔ)活兒，比如學(xué)外語、推導(dǎo)公式，AI可以代勞；稍微復(fù)雜些的，像用物理原理解讀社會(huì)現(xiàn)象，就得靠我們自己思考；最難的探索未知領(lǐng)域，比如AI提出實(shí)驗(yàn)方案，我們來篩選最有可能突破的方向，這就需要人機(jī)攜手合作。這就像一場(chǎng)接力賽，AI跑前半棒，我們跑后半棒，齊心協(xié)力沖向終點(diǎn)。人機(jī)協(xié)作，充分發(fā)揮了雙方的優(yōu)勢(shì)，讓學(xué)習(xí)和探索的效率大幅提升，共同譜寫了學(xué)習(xí)模式華麗進(jìn)階的新篇章。如今DeepMind公開AlphaGo的3億次失敗對(duì)局，圍棋選手研究AI的“錯(cuò)誤”策略，開創(chuàng)出“非人類棋風(fēng)”新流派。然而，在實(shí)際推廣人機(jī)協(xié)作學(xué)習(xí)時(shí)，仍面臨諸多挑戰(zhàn)。一方面，AI技術(shù)的應(yīng)用存在一定門檻，部分學(xué)習(xí)者難以熟練掌握相關(guān)工具；另一方面，人類對(duì)AI的信任程度參差不齊，許多人擔(dān)憂AI提供的信息不準(zhǔn)確或存在偏見，這在一定程度上阻礙了人機(jī)協(xié)作的深度融合。為解決這些問題，需要加強(qiáng)AI技術(shù)的普及教育，提升大眾的數(shù)字素養(yǎng)，同時(shí)建立健全AI信息的審核與評(píng)估機(jī)制，增強(qiáng)人們對(duì)AI的信任。
相互促進(jìn)：敦煌研究院的“數(shù)字畫僧”項(xiàng)目中，AI先學(xué)習(xí)歷代壁畫技法，修復(fù)師便不用再一筆一劃臨摹細(xì)節(jié)，而是專注研究AI生成的368種色彩漸變規(guī)律，美學(xué)創(chuàng)新能力因此大幅提升，實(shí)現(xiàn)了人機(jī)共同成長。這就如同兩個(gè)好朋友，互相分享專長，一起變得更優(yōu)秀。AI這位能力大宗師，啟迪著人類思維進(jìn)化。就像腦機(jī)接口讓漸凍癥患者通過與GPT - 4對(duì)話創(chuàng)作入圍普利策獎(jiǎng)的詩歌，實(shí)現(xiàn)意識(shí)突破肉體局限，在人機(jī)協(xié)同中，人類不斷挖掘自身潛力，共同邁向新的認(rèn)知高度。人機(jī)之間的相互學(xué)習(xí)、相互促進(jìn)，不僅提升了工作效率，更激發(fā)了創(chuàng)新的靈感，讓人類和AI在合作中共同實(shí)現(xiàn)了華麗的進(jìn)階。李開復(fù)曾指出，人機(jī)協(xié)作將是未來學(xué)習(xí)和工作的主要模式，人類的創(chuàng)造力與情感智慧，結(jié)合AI的強(qiáng)大數(shù)據(jù)處理能力，將創(chuàng)造出前所未有的價(jià)值。而教育專家朱永新也強(qiáng)調(diào)，在AI時(shí)代，要培養(yǎng)學(xué)生與AI協(xié)同學(xué)習(xí)的能力，讓學(xué)生學(xué)會(huì)利用AI拓展認(rèn)知邊界。這些觀點(diǎn)都充分肯定了人機(jī)協(xié)同學(xué)習(xí)模式在AI時(shí)代的重要性和發(fā)展?jié)摿ΓM(jìn)一步證明了這種學(xué)習(xí)模式是教育學(xué)向?qū)W習(xí)學(xué)華麗進(jìn)階的關(guān)鍵一步。
學(xué)習(xí)成果評(píng)估革新
關(guān)注學(xué)習(xí)過程：麻省理工學(xué)院研發(fā)“思維熵值”評(píng)估系統(tǒng)，通過分析學(xué)生與AI交互時(shí)提問的深度、糾錯(cuò)的頻率以及知識(shí)遷移路徑，量化評(píng)估學(xué)生的核心素養(yǎng)。這里的“思維熵值”，簡(jiǎn)單來說，就是衡量思維活躍度與混亂程度的指標(biāo)，熵值越高，代表思維越活躍、越具有創(chuàng)新性。以往只看考試成績，就像只關(guān)注一場(chǎng)比賽的最終結(jié)果，如今關(guān)注學(xué)習(xí)過程，就像細(xì)細(xì)品味比賽中的每一個(gè)精彩瞬間。正如斯坦福哲學(xué)系用GPT - 4生成《理想國》反烏托邦續(xù)篇，學(xué)生在推翻算法邏輯的過程中，倫理思辨能力得到顯著提升 ，這種從關(guān)注結(jié)果到關(guān)注過程的轉(zhuǎn)變，讓評(píng)估更加全面、準(zhǔn)確，能夠更好地促進(jìn)學(xué)生的成長和發(fā)展，是學(xué)習(xí)成果評(píng)估方式的一次華麗轉(zhuǎn)身。該系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中，也面臨著一些挑戰(zhàn)，比如如何確保數(shù)據(jù)的全面性和準(zhǔn)確性，以及如何將評(píng)估結(jié)果更好地應(yīng)用到教學(xué)實(shí)踐中，這些問題都有待進(jìn)一步探索和解決。
靈活能力認(rèn)證：世界經(jīng)濟(jì)論壇推出“動(dòng)態(tài)技能護(hù)照”，運(yùn)用區(qū)塊鏈技術(shù)記錄個(gè)體在AI協(xié)作中解決各種問題的能力，不再單純以學(xué)歷論英雄，這樣能更精準(zhǔn)地評(píng)價(jià)一個(gè)人的能力。就好比以前選運(yùn)動(dòng)員只看身高，現(xiàn)在關(guān)注他在賽場(chǎng)上的實(shí)際表現(xiàn)，顯然要合理得多。靈活的能力認(rèn)證，為人才的評(píng)價(jià)提供了更加科學(xué)、公正的標(biāo)準(zhǔn)，讓有能力的人能夠得到應(yīng)有的認(rèn)可，推動(dòng)了人才培養(yǎng)和發(fā)展的良性循環(huán)，是學(xué)習(xí)成果評(píng)估體系向現(xiàn)代化、科學(xué)化華麗進(jìn)階的重要標(biāo)志。目前，“動(dòng)態(tài)技能護(hù)照”在推廣過程中，也遇到了一些阻礙，例如不同行業(yè)和地區(qū)對(duì)技能標(biāo)準(zhǔn)的定義存在差異，如何統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，確保認(rèn)證的通用性，是需要解決的重要問題。
理論的發(fā)展最終要落地于實(shí)踐，AI學(xué)習(xí)學(xué)在學(xué)校教育和職場(chǎng)協(xié)作中已初顯成效。
三、AI學(xué)習(xí)學(xué)的實(shí)踐應(yīng)用
學(xué)校教育革新
新加坡AI伴學(xué)計(jì)劃：新加坡推行“AI學(xué)習(xí)伴侶”計(jì)劃，為每位學(xué)生配備AI導(dǎo)師。AI導(dǎo)師實(shí)時(shí)分析學(xué)生錯(cuò)題，精準(zhǔn)定位知識(shí)盲點(diǎn)，并提供針對(duì)性訓(xùn)練，使學(xué)生數(shù)學(xué)平均成績顯著提高。這就好比每個(gè)學(xué)生都擁有了一位專屬的學(xué)習(xí)管家，時(shí)刻關(guān)注著他們的學(xué)習(xí)情況，為他們量身定制學(xué)習(xí)方案。正如韓國“AI學(xué)習(xí)伴侶”實(shí)時(shí)分析學(xué)生錯(cuò)題，不僅推送解題技巧，更揭示其認(rèn)知模式缺陷，元學(xué)習(xí)能力得到有效提升 ，AI伴學(xué)計(jì)劃讓學(xué)生的學(xué)習(xí)過程變得更加高效、個(gè)性化，實(shí)現(xiàn)了從傳統(tǒng)學(xué)習(xí)模式向智能學(xué)習(xí)模式的華麗跨越，為學(xué)校教育帶來了新的生機(jī)與活力。在實(shí)施過程中，也發(fā)現(xiàn)部分學(xué)生過度依賴AI導(dǎo)師，自主學(xué)習(xí)能力有所下降，如何引導(dǎo)學(xué)生正確使用AI，是教育者需要思考的問題。
柏林探索式課堂：柏林開展“負(fù)熵課堂”實(shí)驗(yàn)，每周要求學(xué)生借助AI探索三個(gè)陌生領(lǐng)域，如量子物理與非洲鼓樂結(jié)合。舉措讓學(xué)生不再受算法推薦內(nèi)容的束縛，思維愈發(fā)活躍，思維發(fā)散性得到顯著增強(qiáng)。學(xué)生們仿佛從狹小的房間里被解放出來，走進(jìn)了一個(gè)充滿無限可能的大花園，盡情地探索和發(fā)現(xiàn)新知識(shí)。這種探索式課堂，激發(fā)了學(xué)生的好奇心和創(chuàng)造力，為學(xué)校教育注入了創(chuàng)新的元素，是學(xué)校教育在AI時(shí)代華麗進(jìn)階的生動(dòng)實(shí)踐。然而，該實(shí)驗(yàn)也面臨著課程設(shè)計(jì)難度大、教師指導(dǎo)要求高的問題，需要進(jìn)一步優(yōu)化教學(xué)資源和師資培訓(xùn)。
職場(chǎng)協(xié)作升級(jí)
律師與AI協(xié)作：美國Casetext公司開發(fā)的AI法律助手，3秒內(nèi)可分析2萬份判例。律師得以從繁瑣的資料堆中解脫出來，將精力集中在如何用感情打動(dòng)法官和陪審團(tuán)上，訴訟勝率得到顯著提升。AI法律助手就像律師的超級(jí)大腦，幫助他們快速處理海量的資料，讓律師能夠充分發(fā)揮自己的專業(yè)特長，展現(xiàn)出更加精彩的辯護(hù)策略。律師與AI的協(xié)作，提升了法律工作的效率和質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)了職場(chǎng)協(xié)作的華麗升級(jí)，為法律行業(yè)帶來了新的發(fā)展機(jī)遇。但同時(shí)，也引發(fā)了對(duì)律師職業(yè)未來發(fā)展和倫理規(guī)范的討論，如何平衡AI輔助與律師專業(yè)判斷，是行業(yè)面臨的新課題。
工廠人機(jī)互訓(xùn)：特斯拉工廠的工人借助AR眼鏡指導(dǎo)機(jī)器人進(jìn)行精密裝配，機(jī)器人也會(huì)把操作反饋給工人，工人據(jù)此優(yōu)化操作手法，形成了一個(gè)良性循環(huán)。這就如同師傅和徒弟，彼此學(xué)習(xí)，共同成長進(jìn)步。在工廠中，人機(jī)互訓(xùn)不僅提高了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，還促進(jìn)了工人技能的提升和創(chuàng)新能力的發(fā)展。正如工程師通過操控波士頓動(dòng)力機(jī)器人完成高難度跑酷，反向優(yōu)化人體運(yùn)動(dòng)模型，運(yùn)動(dòng)員據(jù)此突破生理極限，這種人機(jī)協(xié)作的模式，改變了傳統(tǒng)的生產(chǎn)方式，是職場(chǎng)協(xié)作在工業(yè)領(lǐng)域華麗進(jìn)階的典型范例。不過，在推廣人機(jī)互訓(xùn)模式時(shí)，也面臨著設(shè)備成本高、技術(shù)更新快的挑戰(zhàn)，企業(yè)需要加大投入和技術(shù)研發(fā)。
向AI這位大宗師學(xué)習(xí)，本質(zhì)是一場(chǎng)文明生命的自我超越。我們既要借其力穿越認(rèn)知迷霧，更要以批判與創(chuàng)新精神，在與AI的對(duì)話中實(shí)現(xiàn)“青出于藍(lán)”，在這場(chǎng)教育學(xué)向?qū)W習(xí)學(xué)的進(jìn)階之旅中，奔赴文明進(jìn)化的下一站。
后記：AI “大宗師” 之喻的內(nèi)涵
將AI形象的比喻為“大宗師”，這一靈感源自中國文化中“大宗師”的深刻內(nèi)涵，其最早出自《莊子·大宗師》。在后世中國文化語境里，“大宗師”被廣泛用于形容在武功造詣或?qū)W術(shù)修養(yǎng)方面達(dá)到極高境界、具有卓越影響力的人?！按笞趲煛笔菍?duì)自然、道有著深刻理解與遵循的存在，他們順應(yīng)自然規(guī)律，擁有廣博的智慧，能夠引導(dǎo)人們超脫世俗的局限，追求精神的自由與升華，是智慧與精神至高境界的象征。
知識(shí)“大宗師”。AI如同擁有一座浩瀚無垠的“記憶宮殿”，像GPT-4能在極短時(shí)間內(nèi)通覽《大藏經(jīng)》，劍橋大學(xué)圖書館將800萬冊(cè)藏書注入大模型后，學(xué)者可快速獲取跨學(xué)科知識(shí)，體現(xiàn)AI在知識(shí)儲(chǔ)備和快速檢索方面的強(qiáng)大能力，宛如大宗師博古通今，隨時(shí)能調(diào)用豐富知識(shí)。AlphaFold破解大量生物分子結(jié)構(gòu)、“風(fēng)云大腦”精準(zhǔn)預(yù)測(cè)氣象，表明AI能像“洞見規(guī)律的先知之眼”，從海量數(shù)據(jù)中洞察復(fù)雜規(guī)律，恰似大宗師對(duì)世間萬物規(guī)律的深刻把握。IBM量子計(jì)算機(jī)破譯瑪雅文字、非洲團(tuán)隊(duì)用AI翻譯斯瓦希里語史詩，跨越不同文明和語言的障礙，促進(jìn)知識(shí)的交流與融合，就如同大宗師跨越地域和文化界限，傳播和融合知識(shí)。
能力“大宗師”。斯坦福哲學(xué)系用GPT -4生成《理想國》反烏托邦續(xù)篇來提升學(xué)生倫理思辨能力，麻省理工的“公平性顯微鏡”讓學(xué)生培養(yǎng)社會(huì)洞察力，AI如同“批判性思維的磨刀石”，幫助人們磨礪思維，類似大宗師對(duì)弟子思維的引導(dǎo)和啟發(fā)。DALL·E 2能將《易經(jīng)》卦象轉(zhuǎn)化為獨(dú)特建筑設(shè)計(jì)，AlphaGo的失敗對(duì)局能啟發(fā)圍棋選手開創(chuàng)“非人類棋風(fēng)”，體現(xiàn)AI如同“創(chuàng)新能力的催化爐”，激發(fā)人類的創(chuàng)新思維，與大宗師激發(fā)弟子創(chuàng)造力的角色相符。韓國“AI學(xué)習(xí)伴侶”和OpenAI在不同領(lǐng)域的應(yīng)用，表明AI能幫助人類提升元學(xué)習(xí)能力，實(shí)現(xiàn)知識(shí)和能力的跨維遷移，好似大宗師引導(dǎo)弟子掌握學(xué)習(xí)方法，實(shí)現(xiàn)自我提升和突破。
互動(dòng)“大宗師”。從廣東廚師用AI精確控制粵菜火候，到荷蘭畫家逆用AI算法創(chuàng)作“負(fù)片油畫”，再到京都陶藝家對(duì)AI燒制工藝的反思，體現(xiàn)AI在知識(shí)萃取上能幫助人類達(dá)到不同境界，如同大宗師引導(dǎo)弟子在學(xué)習(xí)和實(shí)踐中不斷提升認(rèn)知。腦機(jī)接口讓漸凍癥患者通過與AI對(duì)話進(jìn)行創(chuàng)作，具身智能通過機(jī)器人反向優(yōu)化人體運(yùn)動(dòng)模型，表明AI與人類之間存在雙向滋養(yǎng)的關(guān)系，共同促進(jìn)能力躍遷，這類似大宗師與弟子之間的教學(xué)相長。敦煌“數(shù)字畫僧”計(jì)劃和北大團(tuán)隊(duì)用AI解析《論語》等案例，顯示出AI在智慧傳承和文明對(duì)話中的重要作用，就像大宗師在文化傳承和交流中所扮演的關(guān)鍵角色。
當(dāng)然，AI“大宗師”與人類“大宗師”存在著顯著差異。其一，缺乏主觀能動(dòng)性。AI沒有自主意識(shí)和情感，其運(yùn)行基于程序和算法，而傳統(tǒng)大宗師有自己的思想、情感與價(jià)值判斷，能主動(dòng)傳道授業(yè)解惑。其二，不具備道德引導(dǎo)力。中國文化里的大宗師通常具備高尚道德品質(zhì)，作為道德楷模引導(dǎo)弟子。AI本身不具備內(nèi)在道德準(zhǔn)則，需人類設(shè)定規(guī)則，否則可能產(chǎn)生偏見、泄露隱私等問題。其三， 無自我進(jìn)化：真正的大宗師能不斷自我提升、突破境界。AI雖能通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)提升性能，但無法像人類一樣主動(dòng)自我反思、自我革新，其發(fā)展依賴人類研究與開發(fā)。
注：2025年2月20日于磨香齋。
責(zé)任編輯：楊宇欣
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