2025年浙江大学哲学院院长王俊:文科的价值不在于直接创造GDP。

【编者按】

中国大学迎来了2025年，人工智能和人形机器人一骑绝尘。

2025年，注定要成为变革的一年。中国大学是以战略敏捷获得战略主动，还是错过了延误中的转型机会，踏上了征程。

人工智能技术如何赋能学科建设？人工智能技术对培养创新人才有什么启发？本报特别推出“大学2025”主题，深入探讨人工智能时代大学的变化。

王俊教授，浙江大学哲学学院院长，接受报纸新闻（www.thepaper.cn）采访中说，文科的价值不在于直接创造GDP，而在于保护人类文明的复杂性和多样性。在未来的教育中，文科、理科、工科等传统专业的划分将不断模糊甚至消失，教育将成为以时代问题为导向的更全面、更全面的事情，而不是以专业划分的规章制度为前提。

王俊教授，浙江大学哲学学院院长。

“文科无用论”不是一种新的论调。它发生在过去100年的许多历史时期。当然，它有不同的背景。它可能曾经是市场经济的“高举”，但这一次，它源于“技术崇拜”。

互联网、人工智能、生命科学等新技术革命重塑社会，技术精英主导话语权。人工智能技术被认为可以取代大多数文科专业技能。随着教育政策的偏好，国内外许多大学增加了对人工智能、大数据等领域的投资，减少或关闭了文科系，文科规模不断缩小。

“文科无用论”的本质是短期功利主义对长期价值的否定。虽然历史上每一次技术飞跃都暂时挤压了文科空间，但社会最终还是需要回归人文情怀来缓解根本问题。文科的价值不在于直接创造GDP，而在于保护人类文明的复杂性和多样性。

"必须适应学习的东西很快就会落伍"

“文科无用论”本质上是绩效主义在不同知识类型的挑选中的体现，不同的知识类型是通过纯功利的“有效性”来判断和判断的。然而，这种“有效性”并不是真实的，而是基于一些狭隘的认知误区和听从别人建议的社会氛围。

所以“文科无用论”和三十年前的“知识无用论”一样，是一种过于理想化、过度放大特定功效的短视行为。人工智能时代，不只是文科“无用”。在当今技术变革的背景下，社会变革和知识更新非常迅速。我们几乎不能指望在18岁的时候选择一个专业，这个专业可以给你一个永恒的“工作”。这个问题不仅仅是文科，理工科也是如此，而且理工科的知识更新可能更快。

一般来说，我们应该慢慢改变“一定要把专业学习和未来的就业或职业联系起来”的想法。我们必须适应你所学的东西，很快就会过时，持续的学习能力可能会让你受益终生。

对技术崇拜保持警惕

舆论氛围过度宣传AI全能。事实上，我们没有看到AI技术底层的知识结构和知识储备，也没有看到新技术产业化背后大量基础理论研究的科学基础。这样的技术崇拜会降低整个社会的认知水平，对包括人工智能在内的新技术的发展也没有好处。

对于人类共同体来说，在以前的工业时代，人文学科所涵盖的知识占据了人类知识的绝大多数，包括概念和意义体系的构建、信仰的凝聚、文化的传承等。即使在现代工业社会，这些内容仍然对人类共同体的形成和维护起着不可替代的作用。

个人认为，人文学科的知识是从童蒙教育到公民教育最基本的部分，从文学断词到经典阅读，再到审美品味的获取，再到正确价值观的建立，都属于文科教育的范畴。

对大学来说，不管是11、12世纪，欧洲的教会大学起源于唐宋学院。今天，人文学科所涵盖的知识是当时这些高层教育的主要内容。从19世纪到现在，除了专业技术院校，一般综合性大学都有人文学科的地方，文科在通识教育和信仰教育中也在不断发挥作用。

“传统的专业划分会模糊甚至消失”

在新技术时代，知识更新的速度和水平是前所未有的，从根本上仔细考虑知识的进步和探索方法。文科的研究领域、教育方法和功能分区应该发生相应的变化，以适应这个时代。未来的人文教育主要包括三个层面:人文通识教育、公民终身教育和精英课外教育。

科技伦理、医学伦理、艺术策展、游戏结构...这些新的领域或工作类型实际上与文科专业密切相关。人机交互将成为未来文科的重要话题。当代和未来的文科应该更加重视伦理和制度管理，构建向好的技术，让技术适应个人生活的新需求。

随着人工智能理论的出现，知识的获取和拥有最大限度地实现了外包，随时可以根据需要获取大量的信息和知识。然后，对于学习者来说，未来的学习更多的是主体学习能力、知识转移能力、知识品味、人机交互能力的培养。这些能力不是单个专业教育能承受的，而是广泛应用于各个知识领域。

未来的知识进步不应该遵循旧的知识框架。任何基于传统和当前高校内部的知识划分结构，刻意突出文科与理科、理论与实践、学术研究与技术创新的对立尝试，本质上都是对未来知识整体变化趋势缺乏远见的认知误区。

从这个意义上说，在未来的教育中，文科、理科、工科等传统专业的划分将不断模糊甚至消失，教育将成为一个更全面、更全面的领域，以时代问题为导向，而不是以专业划分的规章制度为前提。也就是说，交叉学科不是传统知识体系和学科划分的点缀和加法，而是从根本上改变未来的知识组织模式。

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