编者注：人工智能（AI）加速了其在生活中的融合，工业结构和人才需求的深入变化。在世界上一些大学撤退的某些大学的文科专业的入学人数规模和申请考试的普及的现象引起了人们的关注。与其说这是一门学科中的挑战，而是对现代高等教育系统的灵活性，期待和基本价值观的全面影响。最近，新华社新闻社的研究与沟通中心特别邀请了新华社新闻社的高级记者Liu Huang与00erjiangunian of Zhejianguniian of Zhejianguniian of Zhejianguniian Queky kee Keye Keekh of Keye Keye Key的纽约市迪恩（Dean dean of Yu Jianxing）教授Yu Jianxing教授进行深入对话。应对IM下的全球文科教育的困境AI的协议，并探讨变革的方向和未来的大学教育照片。 “图书馆科学收缩”的观点 - 全球现象和当地焦虑刘黄：你好，Yu教授！欢迎来到新华社每日电讯报的“会议大厅”。最近，每个人都一直在谈论“涂装科学收缩”现象：从哈佛大学取消了去年秋天将近30门课程到文科的课程，今年3月，它将减少近一半的自由艺术学生的入学人数。觉得许多大学“利用”有关文科的大学，也有“文科破产浪潮”等论点。根据您的研究，这是对大学和大学的基本学科的简单调整，还是在全球范围内更深入？结构上。它只是一个标签的Bijust“撤退”不能掩盖人们对整个高等教育系统的问题：大学的主要价值是什么？在AI浪潮面前，我们如何组织哲学和学校培训并积极应对新的全球挑战？ NVIDIA的创始人兼首席执行官Huang Renxun曾表示，AI发起了一场科学革命，全世界都重新开始了。在经历了“接近面”转变的疾病之后，未来的大学教育充满了无限的可能性。我想引用黑格尔的著名说法：“这是一个美妙的日出。所有的生物都可以想象庆祝这个季节的到来。”刘黄（Liu Huang）：在1980年代，“正确地学习数学，物理和化学，全球旅程并不害怕”。现在，Lititaw是大型语言模型，例如Chatgpt和DeepSeek。传统文科领域的基本技能领域的剩余AI表现无意中加强了“专注于科学和忽视文学”的概念。人们关于文科教育前景的辩论也从辩论AB中增加了在提醒“生与死牛”方面出现“福利 - 屈服”。在诸如“无用的文科理论”和“文科是服务业”之类的偏见之后，是基于工作和收入的功利主义价值观。这种工具性的公义和人工智能效应加剧了人们对自由艺术中未来不确定性的焦虑。 Yu jianxing：AI对文科教育的影响不仅在教学层面上看到，而且在大学和单位中的文科可用性方面也引起了争议。这种实用主义趋势在社会中长期存在。 AI模型立即生成多模式内容的强大能力，例如文案写作，代码，照片，音频和视频等。我们通常谈论的是人文和社会科学的一般术语。人文专注于伦理学，美学和UL有价值的价值观，例如通过哲学对生命意义的讨论；社会科学更专注于解决实际问题，例如经济增长和社会管理。随着新的跨学科学科的越来越多，文科涵盖的领域更广泛，不应概括。这不仅与学术研究有关，而且还通过教育和社会政策影响了对大部分艺术公民的重新审查。 AI的“减少维度的罢工” - 刘黄的主要教育挑战刘黄：当Chatgpt不仅通过美国律师考试，而且还带来了诸如莎士比亚和海明威的大师师的创建，它会带来诸如文学的模仿挑战的前所未有的挑战，并进行了文学的练习和练习。对于传统的文科全天候文科和无意的“维度”，最基本的挑战是什么罢工削减”？Yu jianxing：是的，AI在处理信息，模仿的产生，知识的整合等方面具有非凡的能力。最大的挑战是，它动摇了我们的教育基础，专注于提供的知识和练习实践的知识。当AI可以轻松地通过不同的测试或以单击的方式传递不同的测试或形式的视频，将这些视频掌握为主题的启动，而这些视频的价值将使这些能力掌握，而这些既有型号又是必不可少的。 Deepseek可以在几秒钟内产生一首非常快的诗，尽管缺乏灵魂的“伪诗”不是艺术水平，而“最令人惊奇的”句子超过了日常的书写标准。 edUCATION。 Liu Huang：从对AI对工作市场的影响的分析，首先影响了文案，翻译和编辑等文科的立场。这会导致人们提出问题和抵制AI技术吗？当面对需要数量分析的社会问题的社会问题时，如何研究AI技术的文科技能传统方法？ Yu Jianxing：回到历史，每一次技术革命都伴随着转变和疾病。 19世纪英国的“狂热运动”就是一个例子。工人试图通过破坏机器来防止技术发展，但历史的趋势是不可抗拒的。最终，机器没有消除工作机会，而是出生的新职业职位，例如工程师和运营商。在AI期间也是如此。可以更换大量的重复和基于过程的过程，但是可以更优化人力计算机的合作，并且AI SHOUL除了人类能力而不是替代品外，我们还需要探索灵活的合作模型（例如团队合作，组织级别），促进建立对人们的真正决策力量的机制，并避免人们的决策机制，算法霸权。尽管AI效应是全面的，并且不同学科的影响程度不同，但没有大学可以留在这里。文科教育任务不是与AI“战斗和勇气”。一方面，有必要引导人们对自己的观点，情感财富和价值的超越，同时促进人工智能与社会的适当，协调和灵活的整合。例如，促进人工智能与人类价值和道德的一致性，AI的公平和征服，AI的安全性和能力等，所有这些都需要 - 科学家自由艺术的统治。尽管需要需要在社会科学领域进行良好研究的深度，但有时候面对大型数据和复杂系统，它似乎无能为力。过去难以衡量和证明的一些问题现在在跨学科和技术增强能力的帮助下取得了突破。智格技术与商业大学的“社会科学实验设备”是探索，建筑物就像是一种积极的腹泻 - 使用技术模拟和AI诸如AI诸如减少AI之类的技术方法，以生成一个研究社会现象和评估社会研究范围的社会现象和评估策略影响的平台。这样，社会科学不仅将获得坚实的经验基础，而且还可以提高他们解决真正问题的能力，并且不再限于传统的文本解释和哲学思维。关于“苗条”的问题 - “尾巴之后的生存liu huang：面对压力和人工智能的影响，一些大学开始了一种“苗条”的模式，其中一些大学直接切断了不受欢迎的主题，例如考古学和哲学等不受欢迎的主题，而另一些大学则在贵族时代和选择的选择是不同的。 Jianxing：人文和社会科学不仅与社会的经济发展和发展有关，而且还与“镇压石”和“导航者”的文化根源有关。通过“悬挂到尾巴生存的技术”“由于长期缺乏学生，LIPAS课程，低质量的教学和狭窄的工作。因此，在任何时间的任何重大转型期间，教育体系都经历了 - 深度调整以应对人才的新社会需求。这一变化本身也值得期望。在近年中，对于世界各地的行动，都不是在范围内进行的，并且在范围内，不受限制地进行自由，并且在限制了限制的领域。刘海的声明“封锁了自由艺术的浪潮”。在管理和科学之后，将近31％取消的专业人数割让了。此外，北京大学将“增强2024年的历史，哲学，考古学等。主要计划扩大了。尽管这并不是自由艺术专业的全面扩展，但它也反映了结构调整对某些人文知识的某些主题的重要性。没有任何地方”；另一方面，他坚决捍卫文科的价值：“科学和工程将解决外部问题，这更容易被AI替代；人文教育继承了文化并培养了一个人的个性，并有一种很好的大学途径。”这种平静，自信，温暖和警惕的人类情感是令人惊奇的。很清楚，您是科学，工程，农业，医学，我被点燃了现在，我们已经从捍卫跨学科和跨学科学科的界限，以及意义的跨学科和跨学科的界限，并在范式变化时重建自由艺术教育的主观性。当然，我们也清楚地知道外部变量环境（例如人口结构）的障碍和影响。近年来，我国家的出生人数一直在下降，今年的新生儿数量低于大学毕业生，这表明大学生的资源将面临未来的劣势。这一趋势迫使所有学科加速深层结构改革并增强基本竞争。刘黄（Liu Huang）：问题的关键不是拥有文科，而是需要什么样的文科。基于与大学和学校管理概念的全面优势不同的差异，Matthew效应在调整该学科得到了加强：一些促进跨学科精英课程的流行大学，而许多普通大学被迫在真正的压力下转向经验丰富的融合。这种对比的这种趋势是否会加剧教育哲学的变化，并会导致人们崩溃为“文科 +代码”人机混合的幻想？ Yu jianxing：想象着这种变化的“马修效应”，对不同大学的多样化探索更值得鼓励。例如，福丹大学（Fudan University）的武汉大学（Wuhan University）的“数字人才”计划和“神经病学”课程是所有的愿景和勇敢的尝试 - 如何坚持自由艺术的基础，并进行了真正的对话并与时间的技术变化有关。作为北京大学的另一位教授，世界领先的计算机专家Zhu Songchun和北京通用人工智能研究所的院长说：“切割未来的人工智能将在文科领域，并有望在实验科学中改变文科。上次，选定的教育和应用才能相似，是与重塑教育概念和重建社会价值有关的系统变化，这可以被视为“灵魂深处的革命”。通过这种方式，我们可以为社会开发新的认知范式，道德框架和价值体系。人类的火花 - 主要刘黄的不变价值：人工智能技术的快速发展像水一样为新世界打开了大门，也使“让人们快乐和对未来的恐惧”带来了总体焦虑 - 我听说AI可以撰写文章，但是我觉得自由主义艺术，但是我已经失去了自由主义艺术；我看到人工智能可以编写代码，我认为科学是经过彻底的... AI的表现似乎不知所措。如果E人智商再也无法与AI竞争，赢得未来的唯一机会是情绪智力，对价值的理解和判断。这是否意味着文科教育带来了历史的观点？这是“没有办法落入鲜花”或对重新评估文科教育价值的公共辩护的虚张声势？ Yu Jianxing：大语言模型只知道世界的知识，并建立了世界知识和概念之间的联系。它从未超过人，这是人类知识的终结。我们应该主动拥抱它，不要害怕。当谈论人工智能少的人时，通常是一个偏差的概念 - 我们谈论的人工智能是一个整体，一个充分知识的系统，当谈论人时，我们只是在谈论个人。这与整体不相同。同时，我们还应该意识到MAS许多技术发展，需要更多的人文指导和道德保护。以Yan Shu的“ Huanxisha”为例，AI可以产生好诗，但它不理解“返回像Déjàvu这样的燕子”的感觉。吞咽是一种自然界的鸟类。在对人类文化的独特理解中，它代表了春天，希望和财产。人文教育是发展这一意义世界的支持系统。我们知道，当缺乏判断力和道德考虑的价值时，技术将失去意义和方向感，并可能滥用。近年来，诸如AI伦理，算法偏见，隐私和安全性等问题通常令人震惊，这仅表明缺乏人文精神的技术可能是无动于衷甚至动员的。当AI构成知识垄断的权威时，人文学科的教育有机会释放并恢复其最重要的立场 - 了解“什么是人”，了解“为什么社会运作”，并理解“技术应该导致的地方”。在最终分析中，站在一个新起点的文科教育不会离开舞台，而只会变成更深层次的舞台。刘黄（Liu Huang）：我们看到，越来越多的大学提供AI道德课程，中国，美国和其他国家发布了AI道德规范的规则，欧盟AI的法律也邀请哲学家和道德规范参与。但是，最终，那些规范AI和应用界限的研究和开发的人是写作代码师最好的人，即未来了解人性的人？ Yu Jianxing：AI伦理的完美结构和技巧是这两者的深入合作和辅助利益。人文和社会科学领域的研究人员是指技术的道德界限，而技术专家为实施道德原理提供了富有成效的解决方案ES，关于道德AI的透明和解释指南，并促进人工知识分子，道德价值观以及道德人和伦理王子的道德价值观以及伦理价值观，各种文化，地区和人口群体的公平和参与。在实际层面上，各个国家的政府加强了立法行政管理并加强了法律障碍。行业组织促进道德围困，道德原则包括在行业中。国际社会继续加深合作，并建立全球公认的道德和监管框架。社会的所有部门都将加快AI道德教育的耐心，并增强公众的道德判断和风险意识。刘黄（Liu Huang）：在“时间讲故事”期间，伟大的内容体验越来越依赖核心的叙事美和价值。 “黑色神话：wukong”的不寻常成功不仅显示了独特的续文科对数字人文科学领域的核心，但使人们深入：面对诸如茧的信息和同质性思想之类的危险，这种批判性思维和人类护理将成为我们对P P P P P P pational“盲目的技术”的基本意识形态武器。 Yu Jianxing：推动文化创新的力量深深地耗尽了人文遗产。在当今的数字化和知识的所有知识中，数字人文技术强调了文化创造力，使其在市场上的价值和变化的共存以及各种理解。 “黑色神话：wukong”使用高水平的数字内容来现代化和解释传统精神，为生活文化遗产提供了数字载体，并在公共生活中播种了诸如“学习问”和“现代文化”之类的概念。它使我想起了柏拉图学院的废墟 - 当我走进哲学和科学的摇篮时，除了其余的岩石，基金会和雕像，两千年前的阴唇长期消失了。只有在数字博物馆中，板块手稿，对话和其他场景被重新形成，您才能在屏幕上轻单点击时间和空间...那一刻，我意识到我在这里收集的东西不再是物理事物，而是长期的想法。今天的回报不再是知识的存储，而是价值的创造者。因此，人文学科的教育需要专门针对培养学生提出问题，问题和融合的能力，包括跨学科，指导他们了解技术背后的人性，历史和社会重要性，并提高评估的思维和价值的独立技能，以消除技术风险和风险的风险，并使风险的风险促进了对控制技术积累的水平武器和价值。教育的重塑 - 从“学科分部”发生的变化“整合”刘黄：现代社会中的许多挑战已经超出了一门学科的范围，没有共同的答案。从算法的歧视到气候危机，从媒体的变化到智慧城市，解决这些关键问题的解决方案需要跨学科观点等复合能力。您认为是时候打破传统学科的障碍了吗？ Yu jianxing：大学教育在基本方面的发展之后被捕获，例如学科设置，课程内容，教学技术和能力培养。传统学科分裂引起的知识，思维局限性和机构障碍的分离已成为新兴跨学科学科发展的瓶颈结构。正如马克思教导的那样：“历史本身是自然历史的现实组成部分，自然过程的现实一部分成为人类。自然科学将包括有关人民的科学UTURE，例如关于人们的科学具有自然科学的知识。面向问题的“综合教育”将从敬业的liu Huang实现深刻的转变：“综合教育”的概念确实不错，但是要实现跨学科的技能和个人成长，这并不容易。要“成千上万的人”？ Yu Jianxing：重塑教育不是要更改主题名称或增加一些AI课程，而是围绕重建知识系统的重建，重新定义教师研究的关系和基本创新的深层结构化转变。需要研究的教育是不是只能记住共同答案的学生，而是敢于提出旧共识并提出新问题的宪法。跨境变化的学习，灵活性和勇气的能力将是未来的“元能力”。它需要对科学和技术教育以及人文学科教育的深入协调，并且需要跨学科整合的培训。以数字人力学科项目为例，学生不再局限于传统的文献分析和理论讨论，但是有必要知道使用诸如编程和数据分析之类的新兴工具。这项研究的沉浸式经验，培训学生的全面技能，不仅仅是传统的教学教学模型。它清楚地表明了在赋予技术权能下的人文研究的广泛前景。在这方面，教师的作用发生了重大变化 - 从一条路课程知识老师到包括学生成长的“数据分析师”。这意味着，教育的核心将从向学生中心提供统一的“培训计划”，并定制个性化的“计划增长”。例如，智格技术大学和商业大学的Zhejiang数字治理创新类别设置了15个毕业生能力的基本指标，包括逻辑分析，数字表达，道德思维，语言叙述等。刘黄（Liu Huang）：最近，普林斯顿大学的教授格雷厄姆·伯内特（Graham Burnett基于AI的个人研究将根据您的能力带来真正的教学，但也可能是偶然的“纪律”学生，这会导致他们跌入新的陷阱标准。学生的创造力并不对“限制”算法感到兴奋吗？学习，鼓励学生以自己的速度“经过水平并升级”是要执行“学生发展发展”的概念，并最大程度地提高学生的内部动力，参与和热情。但是，随着这些工具和数据工具的深入干预和广泛的应用，我逐渐发现，在“成千上万的人和成千上万的面孔”教育的个性化外观下隐藏了一个新的“数字领导者”，并悄悄地让老一代的旧模型忽略了研究中真正的兴趣火花，并且是独特的潜力吗？这是技术与人文学科之间平衡的不断反映，这使我感到高兴，并且更加相关由于技术最终为人们提供服务，并培养了批判性思维，即询问准确质量研究的能力。未来大学的图片 - “共生”刘黄的新范式：雪地警告“两种文化”：当自由的科学河流和人文科学停止converting依时，文明将降低一条干燥的河流。看着未来，我们不仅应该打破学科的障碍，而且还应该重建“知识湿地”，并允许文学和科学的思想像象征性的植物一样成长。那么，您完美的跨学科教育是什么样的？ Yu Jianxing：著名的法国作家Flaubert曾经说过，科学与艺术摧毁了山的脚，再次在山顶见面。我们的科学，技术和人文学科已经分别攀升了多年，并且可以团聚AI时期。因此，我总是宣传这不是文科危机，而是进入艺术融合的新时代ND科学与艺术与科学共同创造。以“智能城市治理”的课程为例，学生需要完成一个真正的项目：科学专业的学生拥有交通流量模型，文科学生评估社区政策的影响，而艺术专业的学生正在设计公共界面界面。该课程模块是在“基本算法”，“社会调查方法”和“用户体验设计”等单元中进行的，并结合了需求研究的内容。同时，可以引入“双重导师系统” - 计算机教授指南技术实施，社会学教授领导现场研究，企业专家提供实践评论。这样，纪律差异将不再是障碍，而是促进变革的催化剂。知识就像乐高发展块。学生可以根据问题自由发展，边界在解决问题的过程中自然溶解。刘黄：教育不仅是提出知识的交付，以及情感共鸣和价值塑造。从个性化的研究建议到自动纸质校正，AI将在整个教学过程中深入介入，以产生人为共享的教育场景。但是，如何在效率和温度之间找到平衡，并防止教育成为“合并在一起的 - 线制造”并失去人文温度。 Yu Jianxing：人力计算机合作社应遵循“分为彼此制造和癫痫发作”的原则。例如，在“技术伦理”课程中，AI推动了经典案件和法律规定，而教师组织了角色 - 戏剧学生，改变了法官，工程师和社区居民，以辩论自主驾驶事故的责任。技术是教育的脚手架，但是精神住宅的砖和瓷砖的发展始终需要人类的概念和行动。 Huma的模型N-Computer合作模型可以在机构设计中建立“人力计算机协作交通信号灯”：绿色区域（AI进行家庭作业校正的充分权力），黄色区域（AI +教师的建议，例如学术论文的初稿）和红色地区，例如心理咨询，毕业，毕业辩护）。据我所知，已经有一些大学具有“情感的理解体系”：当AI发现学生正在连续三个晚上寻找“抑郁测试”时，它会自动触发辅导员的干预，这是各种各样的探索。刘黄（Liu Huang）：从我们的讨论中，我们可以看到，大学的物理空间和虚拟平台将来被深入融合，但两者不仅叠加。较低的校园电线社区所有权和文化身份，虚拟空间破坏了区域限制，并提供了无限的资源。如何研究生态的经验校园通过再次设计规则来象征现实与真理之间的符号？ Yu Jianxing：真理与事实之间共生的疾病是“场景适应”。离线空间的重点是研究：生物学学生在实验室青蛙方面有所不同，并感觉到肌肉纹理的触觉反馈；戏剧部门正在身体阶段进行排练，以获得观众的直接情感共鸣。虚拟场景用于扩大可能性：医学院通过VR模仿了罕见的操作，建筑部门重建了Tag -Metaverse的旧宫殿，讨论了恢复世界各地学者的计划。这里的主要机制在于“身份通行证” - 学生在虚拟和真实情况下使用数字ID，并且可以将虚拟项目的结果兑换为信用。例如，在“全球气候模拟峰会”中进行的辩论值得注意，可以替代CLAS中的传统语音标记Sroom。为了防止虚拟的社会稀释现实联系，可以设计“锚活动”：咖啡馆沙龙强迫离线参与的每个星期三下午，同时在Metaveverse开放了讨论的主题。教育就像现实游戏的混合。每个场景都是一个将开辟新功能的水平，老师是一个“设计师级别”，它指导玩家（学生）平衡虚拟和现实世界。刘黄（Liu Huang）：全球化加速了知识的流程，但是标准教育模型经常带来当地文化。直接转移到the村渔村的一系列欧洲环境保护技术可能会因为忽略当地信仰和传统的经济方法而失败。未来的大学如何在“全球大脑”和“地球中部”之间建立共生关系，从而可以将知识植根于公开共享中？ Yu jianxing：worl之间的共生D和本地始于对“知识知识”的认识。在北欧大学提供的可持续设计过程中，要求非洲学生使用本机材料（例如棕榈叶，粘土）来改变太阳能设备 - 技术原理是普遍的，但解决方案应植根于当地的生态学和文化；秘鲁安第斯山脉的农民使MOOC造成一千年前的露台灌溉方法。如果学生提到他们的智慧，则区块链系统会自动将收益分配给土著社区。这两个例子表明，知识不再是“无矿物开采”，而是需要尊重的“常见遗产”。教育的最终目的不是用一系列标准来衡量世界，而是要让全球智慧成为灯塔，同时允许当地知识成为重建文明图的基础。
