人工智能時代思考權： 在堅守與讓渡之間

比失業更致命的，是「失路」。
從2023年開始，領先採用AI的企業中，入門級崗位斷崖式下跌。但比失業更致命的危機，是「學徒期」的消失——我們正在失去「成為高手」的必經之路。
試想，若AI接管了縫合、止血等基礎工作，實習醫生在哪裏練習手感、積累「下刀」的直覺？這些枯燥的初級工作，正是新手在大「犯錯-糾正」中練就隱形直覺的訓練場。
如今，AI拆毀了這個訓練場，抽走通往專家的階梯。
這宣告了傳統職業路徑的崩塌：「基礎技能」不再構成晉升基石，反而最易被演算法替代。

演算法迷惑性

我們視AI為中立、客觀的「知識分發器」。然而，我們團隊的「立場漂移」研究戳破了這一幻象。

實驗揭示，當前主流大模型在傳達觀點時，立場保持率平均不足60%，並呈現系統性偏離：常將溫和觀點推向極端，將中立態度引向特定傾向，甚至顛倒原意。
當學生就充滿「灰度」的社會議題求助時，AI常修剪掉「混亂」的中間地帶，將現實簡化為非黑即白。
這種「去噪」實為對複雜現實的閹割，學生在無形中接受了被演算法塑造的世界觀。
這揭示了兩個殘酷的事實：一是技術從不中立。演算法在提供答案時，已暗中定義了「何為合理、值得被看見」。
二是權威正在轉移，從「可質詢的人」轉向「不可見的系統」。我們從「定義選項的人」，淪為了「在選項中打勾的人」。

重構大學教育

面對「梯子斷裂」的危機，大學教育的核心使命須徹底轉變——從灌輸標準化的知識和技能，轉向培養那些無法被演算法替代的核心素養。這不僅是未來職業護城河，更是人類在演算法時代的主體性防線。
學生應能以批判性思維追問數據來源，以同理心與判斷力平衡效率與公平，以領導力說服利益相關方接受更負責任的決策。
過去，大學可將這些能力寄託於職場「幹中學」，但如今學徒機會已然消失。問題不是重不重視，而是敢不敢為培養效果負責。
大學必須從「知識儲備倉」轉型為「高保真能力模擬器」。設計課程核心——通過高模擬情境、鼓勵質疑的考核和無標準答案的案例，逼使學生做出真實抉擇，將複雜決策訓練「前置」到校園。

結語：培養「完整的人」，而非「高效的工具」。方向已然清晰：教育的終命不是生產更高效的「工具」，而是培養無法被演算法化的「完整的人」——在技術轟鳴中，守住人的主體性，能在模糊中判斷、在數據中看見他人、在不確定中引領方向。

童欣教授

港大經管學院

創新與資訊管理教授及經濟學教授

作者在普林斯頓大學獲得博士學位，曾任麻省理工學院數學系講師，以及南加州大學終身教職成員。作者研究專注於機器學習方法、社會與經濟網絡，以及人工智能與社會科學的交叉領域，目前擔任《美國統計協會刊》和《商業與經濟統計期刊》的副主編。

奚茜

港大經管學院

博士生

作者在攻讀博士學位前，曾投身教育行業；後於南加州大學獲得商業分析碩士學位。作者目前的研究專注於人工智能時代下的健康與教育議題。