自第一次工业革命以来，面对一次次新的科技革命和工业革命带来的机器取代人、新机器淘汰旧机器、新产业汰换旧产业的冲击，每每通过一系列的创新，特别是教育与学习上的变革，将其化解为创造性破坏的图景。但这种基于历史经验的自信在逻辑上并不完备，不能肯定面对人工智能的挑战人们依旧能自然地找到创造性应对的办法；另一方面，即使最终可能找到应对之策，也不能不考虑嬗变过程中的冲突与无序，特别是受冲击的特定群体为之所付出的代价。更值得警惕的是人们还远没有为智能化社会的到来做好系统的准备，而教育与学习是其中的首要方面。

人工智能之所以在就业问题上给人们带来了前所未有的困扰，最重要的原因在于机器的智能化使其具有学习能力。由于智能机器在记忆、对象识别、有规则的游戏等领域表现出了比人更强的学习能力，这不仅让普通人顿觉自惭形秽，一些具备良好技能的人也倍感挫折。以人工智能围棋为例，从向人类学习的“阿尔法狗”到能从自我经验中学习的“阿尔法零”，最让围棋高手们产生挫败感的就是机器自我学习能力的迅猛提升。更为甚者，库兹韦尔（Ray Kurzweil）等未来学家早就宣称，信息技术与智能技术的发展一直呈现出指数增长（如摩尔定律）的态势，随着机器的学习能力不断加速提升，会出现一种能够不断地自我改进的智能机器，它们超越人类智能并帮助人类获得永生的技术奇点即将来临。曾任太阳微计算公司首席科学家的比尔·乔伊（Bill Joy）则指出，这一科技乌托邦图景大大低估了可能存在的巨大危险，21世纪人类所拥有的机器人、基因工程和纳米技术等最强大的技术，可能反过来使地球文明的未来不再需要我们人类。不难设想，在不久将来的某天早上，金融、保险、财会专业人员一夜醒来，发现他们的岗位已被智能机器所取代，多年掌握的知识、技能和经验仿佛随风飘散……

难道人类发展人工智能的结果最终是革自己的命？智能机器的发展一定要以一部分人成为畅销书《未来简史》中预言的“无用的人”为代价吗？其实，这种忧虑并非始于当今。早在20世纪60年代，德国当代哲学家京特曾不无洞见的指出，在机器面前，人们总难免有一种普罗米修斯的羞愧——创造者面对其创造物时产生的一种自愧弗如的羞愧。进入现代社会以来，机器日益成为生产的主要工具和日常生活须臾不可离的手段，在越来越多的场景中，人得适应机器的运行节奏，跟上技术的发展，否则难免成为过时的人。面对人工智能在技能和学习能力上的突飞猛进，人们不无疑惑地浮想联翩：如果今天的人工智能高频交易算法有可能比金融市场的人类操盘手更聪明，明天会不会出现比牛顿、爱因斯坦更聪明的机器人科学家？一旦人工智能跨越了超人类智能的奇点，将来的人类岂不是一生下来就成了过时的人？循此思绪畅想未来，只能顿生无论努力与否人都注定不敌机器的气馁。这种基于想象的终结式的挫败感正在侵蚀着人类在整体上对自我的基本肯定，使人们不再如以往那么理所当然地相信自身可以通过能力的提升适应环境变化、实现自我发展、推动社会进步。

把灵魂上传到智能机器以获得永生？不，这绝非人类未来将要拥抱的美丽的新世界！必须指出的是，如果说哲学家深刻的洞见和警示体现了人文忧思，未来学家们关于人类未来的似是而非的预测则存在着思维方式上的根本缺陷。

首先，高深莫测的未来学家们往往从人类与科技相互分离、人和机器相互对立的维度看问题，必然只能得出充满吊诡的结论：科技与机器高歌猛进，作为创新者的人类却在单以技能培养追赶科技和机器的道路上被甩得越来越远。更激进的后人类主义者的未来则简单地诉诸人与机器在机械和电子上的杂合，这种原始的拼贴思维非但不能弥合人机差异，却易于将人类未来引向幻象加行为艺术的歧路。

其次，面对未来的挑战，未来学家们的预见中始终隐含着一个误导性的预设，即以科技和机器的标准衡量人的价值和能力。如果从这一预设出发，普通人受教育和学习的首要目的不是为了人自身的创造性需求，而旨在适应科技时代的发展。自20世纪下半叶以来，为了适应科技进步的步伐，在专业化日益细分的基础上，科学素质、信息素质、网络素质、STEM教育、编程教育、大数据与机器学习培训等通用性的素质训练也得到了大力推广，它们固然对推动科技发展功不可没，但却始终处于以技能速成的“后手”抵御新科技革命的“先手”的被动状态，每个人都难免遇到知识更新似乎永远跟不上知识折旧的尴尬。在这种格局下，一旦出现具有自我学习能力的智能机器，人们自然方寸大乱——以技能获得为导向的教育和学习完全失去了竞争力，甚至变得毫无价值。因此，如何走出这种教育和学习上的根本性迷思，是迈向智能化时代的教育和学习所面临的最大挑战。

用教育与学习构筑人类未来的保护伞毋庸置疑，人类面对智能化时代所产生的前所未有的挫败心理是对当前的教育和学习模式的根本性挑战。

拿什么来挽回人类的基本自信心？控制论先驱维纳曾经强调：人有人的用处。面对人类可能丧失基本自信心的人机关系的新态势，智能化时代的教育和学习应将其首要功能设定为使人在技术和机器面前恢复自我肯定这一基本的自信心，其意义就像人类依靠知识和科技的力量自信地成为自然的立法者和改造者一样。为此，必须改造我们的教育和学习，使人们通过教育和学习成为智能时代的主导者。

如何改造我们的教育和学习？这个问题实际上一直是人类文明在发生重大变革时所必须面对，包括高等教育和基础教育在内的现代教育体制的建立和改革就是应对这类挑战的产物。但恰如前文所指出，这一波由人工智能对就业的巨大冲击比以往任何一次都更具颠覆性，不仅在规模、复杂性等现象层面如此，更在于智能机器的学习能力的获得很可能使人的技能教育和学习处于某种必然的劣势地位。因此，当代教育与学习变革的首要目标不应再局限于单纯的专业知识和专业技能的获得，而要上升到“学以成人”——使人作为智能化社会有价值的存在的层面，保护那些使人成其为人的独特性、创造性、交互性、情感性以及人类尊严，即用教育与学习为人类未来构筑起一把文明的保护伞。这场教育与学习的自我革命将从教育与学习的指导思想、核心内容、技术手段和组织形式等方面展开全方位创新。

在指导思想上，为了突破现有教育与学习的知识折旧的瓶颈，未来的教育与学习必须在首先实现视角的转换，即从人类与科技分离和人与机器对立的二元视角转向人类与科技融合和人机共生的系统协同视角。如果说未来社会将走向人类与机器人、智能自动系统等人工智能体共在的泛主体社会，那么人类应该担当其中的主导者、创新者和决策者。这就对未来的教育与学习提出了新的总体目标：用教育和学习支撑人类在未来智能化泛主体社会中的认知力、创造力和领导力。

在教育与学习的核心内容上，重点不应再是具体的专业知识和专业技能，而更加凸显用于掌握专业知识与专业技能的核心素质和认知能力的培养。核心素质指的是那些直接用于掌握各种专业知识和专业技能的关键素质，它们既具有基础性，又要随着时代的发展而进行动态调整。中国的古代“六艺”和中世纪的“四艺”就是当时的核心素质。一般而言，面向智能化社会的教育与学习的核心素质主要包括通用的科学、技术与工程素质，数学、计算与数据素质以及人文素质。其中人文素质涉及人文关怀、理解、沟通、设计等方面。认知能力则是一种高阶的认识与评判能力，涉及对知识、技能及各类实践的总体把握与决策能力，具体包括系统思考、企业家精神、文化协调和批判性思考等。由此，教育与学习的内容可以概括为一种三明治式的循环结构：以核心素质为基础，以认知能力为中介，进而实现专业知识与专业技能的动态掌握和应用。这样一来，不仅专业知识和专业技能得以不断更新，通过教育与学习所获得的核心素质和认知能力将在每一次循环中沉淀下来，非但不会在短时间内过时或归零，反而有可能因为量的累积触发意想不到的质的创新。由此，教育与学习上的努力不仅会体现人的价值，而且还成为防护各种不确定性和风险的知识盾牌。

在技术手段上，没有太多悬念的是人工智能本身将用于教育和学习。不难预见人工智能教育助手及学习伴侣之类，人工智能辅助教育与学习技术很快会出现，对教育和学习的评价也将会引入人工智能。就像毛笔、鹅毛笔、钢笔、打字机和电脑等会影响到写作风格一样，人工智能辅助教育和学习也会对教育和学习本身带来系统性的影响，如何合理地使用这种新工具将是未来教育技术学的研究热点。这其中不仅涉及效率、效果等手段与工具上的合理性问题，更涉及广泛的社会影响和价值选择问题。其中，包括人工智能辅助教育与学习的软件与算法中的隐性偏见、歧视等价值取向问题，也必然会涉及由人工智能教育与学习辅助工具的应用所带来教育资源分配的合理性等社会公平问题，如人工智能辅助教育与学习如何更具包容性、减少人的发展的不平衡性等。

在组织形式上，随着智能化时代的来临，教育和学习正在出现一种全新的终身化的趋势。这一新的趋势将对现有的高等教育带来极大的冲击：现在作为高等教育补充的继续教育可能会成为主要的成人教育形式，还有一种可能是会出现与实践经验累积和工作方式与生活方式的阶段性选择相关的多段式高等教育。如在人的职业生涯的不同阶段插入若干片段式的高等教育，用于培养操作者、设计者、实践者、管理者和系统协调者或辅助人们实现不同阶段性角色的转换。不论未来的全新意义上的高等教育以何种形式发展，可以肯定的一点是教育与学习将日益完全地融入人们的工作和生活的各个阶段，这将使人类文明的形态发生前所未有的变化。

面向智能化时代，可以明确预见的重大变化有两点。其一，大学将真正成为城市的中心，不仅会作为知识和文化的吸引子，还将担当起城市的灵魂的角色，成为每个人免于被机器边缘化的精神家园。

其二，人类文明的未来命运取决于人类与科技融合、人机共生境遇下的文化创造力，而其基础则在于通过教育和学习进行价值的赋予，促进尊严、自由、创造、发展、永续等人类价值的落实。

展望智能化时代教育与学习的未来变革，最大的机遇莫过于人机共生之道的探寻，而包括中国智慧在内的人类古典思想中的仁爱、负责、公正、睿智、诚信等观念将成为通往新文明航程的价值指南针和通关锦囊。

本文选自《教育家》杂志2017-11-4。作者系中国社会科学院哲学研究所研究员，中国社科院科学技术和社会研究中心副主任，中国发展战略研究会创新战略专委会副主任，中国大数据专家委员会副主任委员。