AI時代的大學還有存在必要嗎？

當機器變得越來越能夠承擔研究和學習的工作時，大學還有什麼用？這個看似科幻的問題，正在全球高等教育界引發激烈討論。

麻省大學波士頓分校應用倫理中心與新興技術倫理研究所經過8年的聯合研究發現，隨著AI系統變得更加自主，高等教育中AI使用的倫理風險和潛在後果都在上升。關鍵不在於學生是否會用ChatGPT作弊，而在於AI可能正在「掏空」支撐大學制度的學習和師徒關係生態系統。

變革已在暗中進行

大眾對AI在高等教育中的討論，往往圍繞著一個熟悉的擔憂：作弊。學生會用聊天機器人寫論文嗎？教師能分辨嗎？大學應該禁止還是擁抱這項技術？

這些擔憂可以理解，但過度關注作弊問題忽略了正在進行的更大轉變。大學正在機構生活的許多領域採用AI。一些用途基本上是不可見的，比如幫助分配資源、標記「高風險」學生、優化課程安排或自動化日常行政決策的系統。其他用途則更加明顯：學生使用AI工具總結和學習，教師用它們建立作業和教學大綱，研究人員用它們編寫代碼、掃描文獻，將數小時的繁瑣工作壓縮到幾分鐘。

在華人地區，這種趨勢同樣明顯。台灣大學、香港大學、新加坡國立大學等頂尖學府都在積極探索AI在教學和研究中的應用。然而，不同地區面臨的挑戰各不相同。

三種AI系統的不同衝擊

研究人員將大學中的AI系統分為三類，每類對大學生活的影響截然不同。

非自主AI已經在高等教育的招生審查、採購、學術諮詢和機構風險評估中廣泛使用。這些被認為是「非自主」系統，因為它們自動化任務，但人類「在循環中」並將這些系統作為工具使用。這些技術可能對學生的隱私和數據安全構成風險，也可能存在偏見，而且往往缺乏足夠的透明度來確定這些問題的根源。

混合AI包括一系列工具，包括AI輔助輔導聊天機器人、個性化反饋工具和自動寫作支持。它們通常依賴生成式AI技術，特別是大型語言模型。雖然人類用戶設定總體目標，但系統為實現這些目標而採取的中間步驟往往沒有被指定。

學生將它們用作寫作夥伴、導師、頭腦風暴夥伴和隨需應變的解釋者。教師用它們生成評分標準、起草講座和設計教學大綱。研究人員用它們總結論文、評論草稿、設計實驗和生成代碼。

這裡出現了複雜的倫理問題。透明度問題：AI聊天機器人提供自然語言界面，很難分辨你是在與人類還是自動化代理互動。問責制和智力貢獻問題：如果教師使用AI起草作業，學生使用AI起草回應，那麼誰在進行評估，究竟在評估什麼？認知卸載問題：AI可以減少苦差事，這本身並不壞，但它也可能讓用戶遠離建立能力的學習部分。

自主代理可能帶來最重要的變化。雖然真正自主的技術仍然是理想狀態，但「盒子裡的研究員」——能夠自行進行研究的代理AI系統——的夢想正變得越來越現實。

華人教育文化的特殊考量

在華人社會，這個問題具有特殊的文化意涵。傳統的師生關係、「師父領進門，修行在個人」的教育理念，與AI輔助學習之間存在深刻的張力。

中國大陸的大學正在大規模投資AI教育技術，希望通過技術創新提升教育質量和效率。台灣的大學則更多關注如何在保持教育品質的同時，適應AI帶來的挑戰。香港的國際化大學環境使其成為東西方教育理念碰撞的實驗場。

對於海外華人學生而言，AI工具的普及可能會改變他們在國際競爭中的優勢。傳統上，華人學生以勤奮、紮實的基礎知識著稱，但當AI能夠快速處理大量信息時，這些優勢是否還能保持？

大學的本質：工廠還是生態系統？

研究人員提出了一個根本性問題：在知識工作日益自動化的世界中，大學的目的是什麼？

一個可能的答案將大學主要視為生產證書和知識的引擎。在這裡，核心問題是產出：學生是否以學位畢業？是否正在產生論文和發現？如果自主系統能夠更有效地提供這些產出，那麼機構就有充分理由採用它們。

但另一個答案將大學視為不僅僅是產出機器，承認高等教育的價值部分在於生態系統本身。這個模型為新手成為專家的機會管道、培養判斷力和責任感的師徒關係結構，以及鼓勵而非優化掉生產性掙扎的教育設計賦予了內在價值。

在華人文化中，「傳道授業解惑」的教育理念強調的不僅是知識傳遞，更是人格塑造和智慧啟發。這種教育哲學與純粹的效率導向形成鮮明對比。