为智能社会奠定认知基础 — 人工智能通识教育的历史意义

今天我们讨论人工智能通识教育，表面上是在讨论一门新课程，但更深层的问题是：当机器开始高度参与人类社会生产与生活，教育应当培养什么样的人？当人工智能逐渐成为社会的信息中介和认知基础设施，一个社会依靠什么形成共同理解、维持公共理性，保证人类社会的长远发展？

这正是人工智能通识教育需要回答的时代问题，也是清华《人工智能通识教育》红皮书背后厚重的历史使命感。

一、教育的社会使命

我们从教育的基础使命开始讨论。

很多人已经习惯于将教育归结为“知识传授”，这符合现实体验，因为受教育者首先需要的是通过专业知识获得维持生活的岗位。

然而，教育承担着远比知识传递更为基础的使命，主要包括两点。

第一，从个人发展看，教育帮助一个人形成认识世界的基本能力，比如理解语言、了解常识、遵循逻辑，分辨是非。这些基础认知能力决定着一个人是否能在社会上立足。

第二，从社会层面看，教育需要建立所有人共同的认知基础，从而保证社会的稳定运行。特别是在20世纪以后，专业分工越来越细致，如何保证公民在各自的专业技能之外，依然保持人与人之间的共同理解，就成了重中之重。

1945年，哈佛大学发表《自由社会中的通识教育》，也就是后来广为人知的“哈佛红皮书”。它试图回答这样的问题：在一个公民社会中，如何通过一些基础的、甚至是强制性的教育，来维持社会共同的文化基础、理性能力和公共责任。

这种教育就是后来被广泛认同的“通识教育”。通识教育的核心目的，并不是让受教育者获得专业技能，而是传递共同的知识结构和认知方式，从而建立社会成员的共同理解。如果没有这种共同理解，公民社会的基础将不复存在。一份关于教育的报告，由此成为一个时代的教育宣言。

这一点在今天的人工智能时代更为明确和重要：当人工智能可以完成大部分工作，学习的意义将重回对个人认知能力与社会公共意识的培养，而非死板的知识记忆和随时可能被机器替代的技能积累。

二、智能社会的认知困境

时间到了2026年，我们又一次站在了时代的路口。上一次是因为知识分化，这次是因为人工智能。

今天，人工智能正在成为每个人的助手。它帮助我们搜索资料、阅读文献、撰写文字、分析数据、生成方案、作出预测，甚至参与科学发现和复杂决策。人与机器共生共存，已经成为不可阻挡的历史趋势。

更重大的变化来自社会层面。

今天，人们越来越多地通过搜索引擎、推荐系统、社交平台和生成式人工智能接触世界。我们看到什么、忽略什么；哪些信息被放大，哪些信息被遮蔽；何种观点看起来更加可信；哪些社会目标被转化为可以计算的指标——这些过程都在越来越深地受到数据、算法、模型和平台的影响。

我们正在进入一个由AI高度参与的社会新形态，AI在其中不仅是工具，而且是一种基础设施：它与社会运行制度高度耦合，形成社会运行的基础机制。我们可以将这种新的社会形态称为“智能社会”。

智能社会对生活在其中的个体产生了巨大的影响。这种影响并不是我们会不会使用AI工具的焦虑，而是对个体心智的影响：AI工具越来越强大，能做的工作也越来越多；当AI代替人类做了大量工作之后，思维外包、AI依赖就会越来越严重，个体的认知自主性将受到极大挑战。

这是人类社会从未有过的局面：我们花了几千年的时间学会了理性思考，又花了上百年的时间建立了独立认知习惯，却因为工具过于强大而面临认知失守的风险。每个人都可能因为不必思考而放弃思考，从而逐渐放弃珍贵的认知主体能力。

特别重要的是，这次“认知主体性危机”影响的不仅是个人的独立思考能力，还有公民社会的运行基础：当大量公民失去认知主体能力，公民参与公共事物的基础将被掏空，公共秩序也将变得脆弱。

如何维护人类的认知主体性，是全人类要面对的根本问题。

三、认知自治：通识教育的时代使命

智能时代的认知困境为通识教育赋予了新的使命：在建设公共认知基础的传统使命之上，还要维护人的“认知自治能力”。这里所说的认知自治，指的是个体在复杂认知环境中，对自身的信念形成、证据使用、信任分配、判断边界和行动责任进行主动调节的过程；而这种主动调节的能力称为认知自治能力。

认知自治并非简单的思维防守，而是要主动接受新时代的到来。它要求人们积极探索和使用人工智能，同时保持对认知过程的主动控制权。我们需要知道信息来自哪里，结论依据什么证据，模型的可信程度有多高，它的能力边界在哪里；我们还需要判断哪些任务可以委托，哪些价值选择应当由人作出，以及人机共同完成的行动应当由谁承担责任。

对个人而言，这是智能社会的基本生存能力；对社会而言，这是维系公民社会正常运行的前提。

因此，这种教育必须是一种通识教育，是强制性的，每个人都必须接受。

由此，我们确立了一个基础理念：人工智能的发展使人类社会进入智能社会，认知自治能力成为智能社会中公民个人和社会稳定的基础要件，而培养认知自治能力成为通识教育的时代使命。

四、人工智能是认知自治能力的天然训练场

培养认知自治能力是时代的使命，所有学科都应该有意识地培养这种能力。比如，语文教育要训练来源辨析与意义判断，数学和科学教育要训练证据意识与推理能力，历史和社会科学教育要训练立场分析、因果解释与责任判断。

然而，人工智能具有其他学科难以替代的独特作用，它为认知自治能力提供了一个天然的、综合性的训练场。这种训练可以从两个方面展开。

第一个方面是知识理解。通过理解人工智能的基本概念、方法和能力来源，理解模型为什么能够完成某些任务，也理解它为什么会出错；还要理解数据、模型、平台和反馈机制如何进入社会生活，影响信息传播、信任分配和行动选择。

第二个方面是具象化实践。人工智能可以把复杂的AI系统简化成可分析、可练习的教学工具，通过分析实验理解数据、模型、算法，直观理解数据依赖、不确定性、过拟合、生成幻觉等问题表现和机制。

因此，学习人工智能是培养认知自治能力的天然场所。这种以培养认知自治能力为目标的人工智能教育，就是“人工智能通识教育”。

五、人工智能通识教育：定义与目标

人工智能通识教育是通识教育与人工智能教育相融合产生的一种新的教育模式。

首先，它是一种通识教育，继承了通识教育建设共同认知基础的使命，同时又将其延伸到认知自治能力培养。从这一角度来看，人工智能通识教育拓展了传统通识教育的疆域，是通识教育在智能时代的进阶版本。

第二，它是一种特别的人工智能教育。它会教给学生人工智能基础知识和基础方法，但学习的最终目标不是掌握这些知识和方法，而是通过对这一学习过程，培养认知自治能力。如果实现了这一目标，那些具体的名词和方法都忘记了也无所谓；如果不能实现这一目标，哪怕学生记了满脑子算法和编程技巧，课程依然是失败的。

总结成一句话，只有以“认知自治”为目的的人工智能教育，才能称为“人工智能通识教育”。这个名词不能滥用。

值得说明的是，“认知自治”是人工智能通识课的统摄性目标，但并不是课程的唯一目标。任何一门课程都要有一个区别于其他课程的统摄性目标，同时也要有具体的、阶段性的、可实施的目标。人工智能通识教育也是一样，应该根据学习群体的实际情况，设计立体的目标体系及相应的评价原则。这些目标既包括知识层面，也包括思维方式和认知能力层面。然而，不论如何设计，都要将认知自治作为核心目标：这个目标实现不了，别的方面做得再多，也无法成为一门合格的人工智能通识课程。

人工智能通识教育在现实中的很多偏差都来源于对核心目标的模糊，比如工具化倾向、技术化倾向、活动化与竞赛化倾向、前沿化与碎片化倾向、伦理附加化倾向等。这些课程可能是有价值的“人工智能课”，但不是合格的“人工智能通识课”。

六、结语：为智能时代建立新的认知基础

1945年的哈佛红皮书，试图为当时的社会确立“共同认知基础”这一通识教育的使命。今天，面对智能社会的到来，我们同样需要回答一个具有历史意义的问题：当机器开始参与人类认知，我们要通过教育，为下一代保留和发展什么？

我们的回答是：认知自治。

当答案变得唾手可得，我们仍然要培养提出问题的能力；

当机器的表达越来越流畅，我们仍然要追问证据是否充分；

当算法能够给出预测和建议，我们仍然要判断它是否值得信任；

当人机共同完成复杂任务，我们仍然要明确人的价值选择和最终责任。

技术越强大，教育越需要守护人的判断力；机器越善于生成答案，人越需要保有提出问题、检验证据、界定价值和承担责任的能力。

这就是认知自治的要义。

我们所推动的人工智能通识教育，就是要为公民塑造这种认知自治能力，从而为智能社会奠定新的认知基础。这已经远超一门课程或一套教材的建设，而是关系着一代人将以怎样的姿态进入智能社会，一个社会将依靠什么维持理性、信任与合作，以及人类能否在日益强大的智能系统面前，继续成为自身认知和行动的主人。

这就是人工智能通识教育所承担的时代使命，也是它最为深远的历史意义。