面对人工智能（AI），学生们对未来的职业生涯感到焦虑，而许多大学则选择禁止使用 AI 来应对这种不确定性。然而，这种做法是错误的。作为一名认知科学家，笔者认为对 AI 的恐惧类似于数学焦虑——真正的解药不是回避，而是通过实践来学习和掌握。大学的责任在于教导学生那些 AI 无法完成的任务，如批判性思维、伦理判断和责任担当，并让他们在实践中学习如何与 AI 工具协同工作。如果高等教育选择禁止而非实践，那么它不仅会把塑造这项技术的权利拱手让给私营企业，最终也将在一个由 AI 定义的世界里变得无关紧t要。
焦虑的根源与错误的对策
当前，我们正处在一个对 AI 普遍感到不安的阶段，这与人们在参加数学考试前感到的恐慌非常相似。研究发现，当人们仅仅是预期要面对一项挑战时，大脑中的威胁和痛苦信号最为强烈。
然而，许多教育机构的反应不是直面并解决这种焦虑，而是试图让 AI 消失：
- 全面禁止： 芝加哥大学的社会科学系和加州大学伯克利分校的法学院等机构，已经禁止在核心课程或学分作业中使用 AI 工具。
- 逃避现实： 这种严格的禁令看似能够防止作弊，但它剥夺了学生学习如何以合乎道德且有效的方式使用 AI 的机会。
我们现在都正经历着 AI 版本的“等待数学考试”阶段。
解药是实践，而非禁止
我在对数学焦虑的研究中发现，最好的治疗方法就是练习数学。这个道理同样适用于 AI。如果大学希望在一个被 AI 塑造的世界里保持其价值，就必须引导学生去理解和高效地使用这些工具。
与其回避，不如主动拥抱并将其融入教育。这能确保毕业生在进入职场时，对 AI 怀有的是自信和能力，而非恐惧。
大学应如何行动：达特茅斯的实践
在达特茅斯，我们认为大学的工作是教会学生做那些 AI 做不到的事情：提出正确的问题、做出合理的判断、处理复杂的伦理问题，并为自己的决定负责。
为此，我们推行了一系列措施，让学生在实践中学习与 AI 共事：
- 设立关键岗位： 我们聘请了“批判性 AI 图书馆员”，帮助师生审视 AI 模型、识别其偏见和发现无根据的断言。
- 提供实践平台： 在我们的 DALI 实验室，学生可以亲手构建和测试自己的 AI 模型，从而深刻理解其风险与回报。
- 融入专业课程：
- 商学院要求学生在项目中利用 AI 为真实客户构建解决方案。
- 医学院开发了“AI 病人演员”，帮助学生在获得即时反馈的情况下，练习沟通和人际交往技巧。
我们的目标是让每位本科生在毕业前都能参与一个与自己课程相关的、基于团队的 AI 项目。
面向未来的教育责任
当今就业市场对技能的要求正在发生深刻变化。需要高级 AI 技能的岗位增长速度是整体市场的 8 倍。同时，曾经为高管保留的人类技能——如洞察力、创造力和领导力——如今在入门级岗位中也变得至关重要。
大学教育必须适应这一趋势。教授可以选择让学生用传统方式写论文，也可以要求他们使用 AI 并审查其工作流程。这两种方法只要目标明确，都能让学生受益。
如果大学和学院在这场革命中袖手旁观，我们便背弃了几个世纪以来指导美国高等教育的神圣承诺：培养下一代领导者，以应对一个不断变化的、复杂且时常危险的世界。
彻底的禁令或模糊的限制是无效的。在一个注定由 AI 定义的世界里，那些未能培养出能高效使用 AI 的毕业生的大学，最终只会将自己推向无足轻重的境地。