日前，復旦大學面向2026級全體新生開展AI（人工智能）使用情況調研。結果顯示，幾乎所有受訪同學都使用過AI工具，其中近八成同學已形成使用習慣。

　　從潤色文字、製作小組作業課件，到快速翻譯外文資料、生成文獻綜述，再到把AI當作搜索引擎甚至閒聊對象，“遇事不決問AI”，正成為越來越多大學生的日常。如果説“數字原住民”是伴隨互聯網技術成長的一代，那麼，當代大學生正在成為“AI原生一代”。

　　一秒檢索、一秒整合、一秒輸出答案，AI工具提高了學習效率，降低了知識獲取的門檻。但當答案來得如此之快、表達越來越順暢時，人類應該如何思考？當AI自動生成、無所不知時，大學到底應該怎麼學、怎麼教？

　　這個開學季，多位高校校長都在致辭中不約而同地談及了AI話題。

　　北京大學校長高松提醒學生：“AI可以整合已有的信息，卻無法替代你對一個未知領域發自內心的好奇；可以給出標準化的結論，卻無法替代你在反復試錯中形成的獨立判斷。”

　　西湖大學校長施一公援引“君子不器”寄語學生：“人永遠不能成為工具，而學習永遠不只是為了儲存知識。真正的大學學習，是通過海量知識的沉澱，搭建屬於自己的邏輯體系、認知框架、思辨能力和價值判斷。”

　　復旦大學校長金力分享了一位學生的回答：“AI時代，別再死磕標準答案，要練三件事：一是提好問題，把模糊需求説清，才配指揮AI；二是練判斷力，會挑AI的錯、選合適的答案；三是敢擔責，在不確定中作決策。”提問、判斷、負責，恰恰是今天的AI最不會的。

　　教育的目標，不是製造標準化的答案，過程本身就在育人。AI能輸出成百上千個答案，但真正讓大腦興奮的，往往是自己想通的一瞬間。和同學們討論熱烈甚至爭得面紅耳赤，或許依舊沒摸著答案，但思路越辯越明，認知越碰越寬。實驗失敗、方案被否定確實讓人沮喪，但也推著我們學會判斷、堅持、從頭再來。這些看似“低效率”的時刻，恰恰是把知識裝進自己的腦袋，也是AI永遠無法復刻的成長和青春。

　　這不只是教育界的觀點。近日，陶哲軒、鄧煜等25位菲爾茲獎得主發表聯合聲明，警告人工智能快速用於解決數學問題可能使AI發展目標與數學研究目標“嚴重錯位”。AI快速批量生成數學成果，可能壓縮成果驗證、方法總結、學術交流和引用前人成果的時間。

　　只産出標準答案的教育，最容易被替代。AI時代的競爭，表面是算力、數據，深層是人才、思想、文化。大學要成為沃土，不必填滿每一寸土地，適當留白才能讓好奇紮根、讓失敗生長、讓思想開花。教師要成為燈塔，幫助學生在航行中辨別方向，在不確定中堅守價值。

　　對於“AI原生一代”來説，要留心別掉進信息繭房。給AI的指令越窄，它回復的內容就越貼合原有認知，久而久之，人容易被困在演算法量身定制的舒適區裏，以為看見了全世界，其實只看見了自己。

　　筆者並非否定技術、對抗技術。恰恰相反，善用工具正是人的優點。在人機協作的時代，我們更要守住人的主體性，讓AI當好“搭子”“助手”，處理海量數據、完成重復性工作，讓我們擁有更多時間和空間，去追問現象背後的深層含義，去追尋不同生命的鮮活溫度。

　　技術向前，人不能後退。讀更多的書，見不同的人，聽多元的觀點。讓我們在善用工具的同時，做一個會提問、敢判斷、能負責的人，做一個在演算法之外，依然相信汗水、腳踏實地的人。