AI早已不是什么新鮮的話題。論壇上大佬侃侃而談、創(chuàng)業(yè)投資如火如荼；書店里各種AI科普琳瑯滿目，從理論到實(shí)踐應(yīng)有盡有；甚至樓下遛彎兒的退休大爺也能跟你聊上幾句AI時(shí)代的社會(huì)問題。
在“萬(wàn)物皆可AI”的浪潮中，我們持續(xù)跟進(jìn)著AI技術(shù)在商業(yè)領(lǐng)域的落地，通過走進(jìn)一線、對(duì)話從業(yè)者和決策者，親歷著技術(shù)帶給時(shí)代的變化。但在具體的商業(yè)問題之外，幾個(gè)困惑其實(shí)一直縈繞在腦海中：
當(dāng)知識(shí)不再稀缺，學(xué)習(xí)的意義何在？我們是否應(yīng)該重新思考教育的意義，學(xué)什么？怎么學(xué)？
活兒都讓AI干了，人的價(jià)值何在？人與人的差距如何體現(xiàn)？
這或許也是很多普通人的“手足無(wú)措”——
阿里的“通義”，把翻譯廣告打到了北京外國(guó)語(yǔ)大學(xué)和上海外國(guó)語(yǔ)大學(xué)的對(duì)面，引得不少在校生自嘲“入學(xué)即失業(yè)”；在公認(rèn)“耗費(fèi)光陰”的醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，夸克健康大模型已經(jīng)先后通過了副主任醫(yī)師職稱考試和12門學(xué)科的主任醫(yī)師筆試評(píng)測(cè)。
而在廣告行業(yè)，像百度的輕舸AIMax、巨量引擎的UBMax，都越來越智能自動(dòng)化，過去優(yōu)化師們手動(dòng)調(diào)價(jià)、卡版位、篩定向的這些核心技能成為歷史的眼淚；剛在WAIC上亮相的騰訊廣告奇妙數(shù)字人則是用3000+“主播”搭配AI工具，讓商家的直播成本最高可降低90%以上……這樣的例子太多太多，而且正發(fā)生在各行各業(yè)。
劉嘉是清華大學(xué)基礎(chǔ)科學(xué)講席教授、清華大學(xué)心理與認(rèn)知科學(xué)系主任、人工智能學(xué)院教授，也是北京智源人工智能研究院首席科學(xué)家。他最近把自己對(duì)于AI和人類的一些底層問題的思考寫成了《通用人工智能：認(rèn)知、教育與生存方式的重構(gòu)》一書，以獨(dú)特的跨學(xué)科視角，深入解析通用人工智能的演化路徑與底層邏輯、語(yǔ)言如何承載認(rèn)知，以及人類能力結(jié)構(gòu)如何在新時(shí)代被重新定義。
通過跟劉嘉教授的進(jìn)一步對(duì)話，我們?cè)噲D尋找上述問題的答案——AI時(shí)代，我們應(yīng)該成為什么樣的「人」？
人工智能與未來教育
深響：尤瓦爾·赫拉利說“沒人知道要學(xué)什么，因?yàn)闆]人知道20年后什么才是有用的。”但您通過系統(tǒng)的分析得出了一些結(jié)論，您覺得AGI時(shí)代，什么才是有用的？似乎現(xiàn)在文科生變得“很沒用”。
劉嘉：我們常將人劃分為“文科生”與“理科生”，但這其實(shí)是一種誤解。理科強(qiáng)調(diào)的是形式邏輯，比如一加一等于二，講求精確推理。而文科關(guān)注的是非形式邏輯，面對(duì)的是復(fù)雜、不確定的現(xiàn)實(shí)世界問題，比如要不要買房、該在何地定居，這類問題沒有唯一答案。
很多人誤以為理科更難，其實(shí)不然。舉例來說，很多自閉癥患者邏輯和數(shù)學(xué)能力非常強(qiáng)，但卻在社會(huì)交往上存在巨大困難，這恰恰說明人與人之間的溝通和理解要復(fù)雜得多。
因此，我認(rèn)為教育的路徑應(yīng)當(dāng)是：先夯實(shí)理科基礎(chǔ)，掌握形式化推理工具；再進(jìn)入更復(fù)雜的非形式邏輯領(lǐng)域，也就是文科的核心。清華大學(xué)近年來對(duì)新聞學(xué)院的改革也是這種思路的體現(xiàn)——取消新聞學(xué)本科，只招研究生，因?yàn)橐嬲斫庑侣?，需要深厚的綜合能力。
在AI時(shí)代，最先被取代的是程序員。原本看起來神秘的編程工作，如今大模型已經(jīng)能寫得比大多數(shù)人更好。頂尖程序員的80%-90%代碼，也可以由AI生成。但你讓它寫一篇有深度的小說，它依然做不到。因?yàn)榍楦?、思辨、?fù)雜表達(dá)，依然是人類的獨(dú)有能力。
深響：具體來說，AGI 時(shí)代最該學(xué)會(huì)的能力是什么？
劉嘉：我認(rèn)為有兩點(diǎn)非常關(guān)鍵。
第一，學(xué)會(huì)如何使用AI。大模型不只是搜索引擎，而是一個(gè)具有強(qiáng)大知識(shí)和推理能力的智能體，相當(dāng)于一個(gè)集圖書館、老師、批評(píng)者、合作伙伴于一身的“良師益友”。
比如我寫文章，會(huì)先列出提綱，再交給大模型生成初稿，然后不斷迭代。它可以指出邏輯問題、語(yǔ)言不通順的地方，甚至提醒我補(bǔ)充遺漏的觀點(diǎn)。AI成為一個(gè)“ETC”——自動(dòng)抬杠，而且它批評(píng)我不需要顧忌人情世故。
第二，培養(yǎng)人類不可替代的創(chuàng)造力與批判性思維，尤其是“零到一”的創(chuàng)新力。AI擅長(zhǎng)“組合式創(chuàng)新”，但缺乏真正意義上的顛覆性思維。比如，它可以模仿傳統(tǒng)繪畫風(fēng)格創(chuàng)作出精美作品，但它無(wú)法“成為梵高”，因?yàn)樗荒芴鲆延幸?guī)則創(chuàng)造全新的表達(dá)。
人類文明的每一次飛躍，都是靠這種跳出常規(guī)的“非共識(shí)創(chuàng)新”完成的。從牛頓力學(xué)到愛因斯坦的相對(duì)論，從古典繪畫到印象派，背后都是顛覆性的思想。未來最寶貴的，不是掌握知識(shí)，而是擁有思想的邊界感、突破力和判斷力。
回到具體的問題，那我們現(xiàn)在要學(xué)什么知識(shí)？我們就沒必要“學(xué)知識(shí)”，特別是那種形式化的，能被AI取代的知識(shí)。如果未來一個(gè)職業(yè)是知識(shí)為導(dǎo)向，那這個(gè)職業(yè)就有問題。
我們要學(xué)的是通識(shí)，把不同學(xué)科揉在一起。現(xiàn)在大學(xué)搞很多交叉學(xué)科，不再束縛物理、化學(xué)這些單一學(xué)科。比如清華計(jì)算機(jī)系的黃民烈教授他在研究什么？研究心理治療，訓(xùn)練一個(gè)AI出來，讓它像人類心理咨詢師一樣解決心理問題。再比如現(xiàn)在的社會(huì)學(xué)，我們就要用大數(shù)據(jù)來理解社會(huì)，通過AI快速了解世界的變化。我們需要把所有的知識(shí)打通的通識(shí)教育。
深響：如果我們減少知識(shí)的積累，是否會(huì)影響基于知識(shí)的聯(lián)想和創(chuàng)新？比如我們小時(shí)候背了很多詩(shī)，其實(shí)潛移默化在形成對(duì)語(yǔ)言的韻律感。沒有基礎(chǔ)知識(shí)，你可能連“該怎么問 AI”都不知道。
劉嘉：說的很對(duì)，我完全同意基礎(chǔ)積累依然重要，但要明確積累的目的和方式。
比如編程，未來可能不再是一個(gè)職業(yè)技能，而是一種“基礎(chǔ)素養(yǎng)”，就像今天人人都要會(huì)英語(yǔ)一樣。你不需要成為專業(yè)程序員，但必須具備計(jì)算思維和與AI協(xié)作的能力。
更重要的是，我們的角色要發(fā)生“范式轉(zhuǎn)變”——比如我是一個(gè)劃船的船夫，每天琢磨怎么運(yùn)槳，怎么劃最省力等等。但有一天，內(nèi)燃機(jī)出現(xiàn)了，蒸汽機(jī)出現(xiàn)了。這時(shí)候再想怎么把自己的肌肉練大，就沒有太大意義了。我們要學(xué)會(huì)使用工具、設(shè)計(jì)流程、主導(dǎo)創(chuàng)造，而不是沉迷在重復(fù)勞動(dòng)中較勁。
至于創(chuàng)作，也不必糾結(jié)是否背過幾萬(wàn)首詩(shī)，而是專注于你要表達(dá)什么、你的情感和思想是否真誠(chéng)動(dòng)人。技巧可以交給AI，思想必須由人來提供。
深響：現(xiàn)在一些學(xué)校其實(shí)對(duì)于AI很頭疼，學(xué)生用AI偷懶，老師禁止大家用AI做作業(yè)，用AI寫論文。確實(shí)當(dāng)AI答案來得太容易，學(xué)生就可能不再經(jīng)歷“困惑—掙扎—頓悟”的認(rèn)知循環(huán)，大腦的前額葉功能得不到鍛煉，長(zhǎng)期導(dǎo)致問題解決能力退化。您怎么看這種現(xiàn)象？AI輔助教育的“度”在哪兒？
劉嘉：這是一個(gè)被廣泛討論的問題。這有點(diǎn)像工業(yè)革命剛剛起來的時(shí)候，大家發(fā)現(xiàn)紡織機(jī)搶了大家的工作，于是大家就搗毀機(jī)器。現(xiàn)在回頭看，這肯定是很愚蠢的事情。同樣，現(xiàn)在禁止使用大模型也是非常愚蠢的。我們不該禁止AI，而應(yīng)該教會(huì)學(xué)生怎么正確地使用AI。
我會(huì)要求我的學(xué)生必須使用大模型來完成寫作任務(wù)，教他們?nèi)绾卧O(shè)定提綱、要求、如何修改和迭代。原來一些只能得10分的學(xué)生，在大模型的加持下可以得到80分了。而我關(guān)心的不是你能不能得80分，因?yàn)榇蠹叶寄艿玫?0分了，我關(guān)心的是你從80分到100分之間的20分，體現(xiàn)人類創(chuàng)造力、批判性思維的地方。80分到100分之間的差距，就完全取決于學(xué)生自己的創(chuàng)造力和思考深度，讓人類真正的精華綻放出來。
深響：在AI時(shí)代之前，人類習(xí)慣了工業(yè)革命以來標(biāo)準(zhǔn)化的教育模式，現(xiàn)在絕大多數(shù)學(xué)校也仍然沿用著過去的教育方法，似乎AI教育的變革是漸進(jìn)式而非顛覆式的，您覺得AI對(duì)當(dāng)代教育產(chǎn)生了哪些影響，從可行的實(shí)際推進(jìn)過程來看，AI會(huì)如何改變教育的內(nèi)容和方式方法？老師在AI時(shí)代的角色會(huì)如何變化？
劉嘉：我曾在ChatGPT剛推出時(shí)說過，95%的傳統(tǒng)教師將被取代。過去那種照本宣科、按照教材講課的老師，在大模型面前不再有優(yōu)勢(shì)。因?yàn)锳I的知識(shí)更全面、表達(dá)更清晰、更新更及時(shí)。
未來教師的角色將發(fā)生根本性變化：
成為引導(dǎo)者，而非灌輸者。老師要像蘇格拉底所說的“產(chǎn)婆”，幫助學(xué)生發(fā)掘自己內(nèi)心的真理，而不是一味灌輸知識(shí)，不是灌滿學(xué)生的一桶水，而是點(diǎn)燃大家心中的一團(tuán)火。
情感支持者。青少年階段的學(xué)生在心理上極不穩(wěn)定，需要情感引導(dǎo)和價(jià)值引領(lǐng)。AI無(wú)法提供深層共情，這正是老師不可替代的作用，也是現(xiàn)在教育里缺少的。
發(fā)現(xiàn)“人味”。當(dāng)大模型把所有學(xué)生拉到80分的標(biāo)準(zhǔn)線上，老師要關(guān)注的，就是學(xué)生在此基礎(chǔ)上的獨(dú)特性——他們的批判性思維、情感深度和創(chuàng)造能力。
AI對(duì)教育的改變最重要的是“個(gè)性化教育”，因材施教、有教無(wú)類。現(xiàn)在老師和家長(zhǎng)其實(shí)多少有點(diǎn)“精神分裂”，一方面我們說孩子一定要全方位發(fā)展，要發(fā)展他的綜合素質(zhì)，要鍛煉他的表達(dá)能力等等，另一方面一旦回到校園，老師恨不得把孩子全部抓來做題，題海戰(zhàn)術(shù)。有了AI之后，每個(gè)學(xué)生有大量的時(shí)間去做他自己想做的事情，這會(huì)從根本上改變我們的教育體制。當(dāng)我們不再以知識(shí)為最核心的學(xué)習(xí)內(nèi)容了之后，我們?nèi)祟惾瞬诺呐囵B(yǎng)方式、兒童的培養(yǎng)方式，就會(huì)發(fā)生一個(gè)天翻地覆的變化。
深響：智能時(shí)代，智慧即才華。但客觀上，古往今來?yè)碛兄腔鄣娜耸巧贁?shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)顛覆式創(chuàng)新的人屈指可數(shù)。我們真的需要那么多被AI培養(yǎng)的更聰明的人嗎？這會(huì)對(duì)人類社會(huì)的組織方式、階級(jí)構(gòu)成產(chǎn)生什么樣的影響？
劉嘉：這是個(gè)非常好的問題。未來是什么樣子，我們很難準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，我們可以看看歷史。
在工業(yè)革命之前是農(nóng)耕時(shí)代，99%的人是文盲，不識(shí)字，一輩子被土地束縛。工業(yè)革命開始，拖拉機(jī)耕田、紡織機(jī)織布、這個(gè)世界突然間不需要那么多人耕地了，那時(shí)候大家是很恐慌的。但事實(shí)上你看，人類的文明不僅沒有倒退，反而極大地加速了。最后就變成今天99%的人都能識(shí)字。人的身體從土地的束縛里解脫出來之后，人類才可以去搞其他領(lǐng)域的東西，繪畫、藝術(shù)、工程、化工等等。
好，我們回到現(xiàn)在。其實(shí)我們可以把它理解為現(xiàn)在又是一個(gè)“工業(yè)革命”的時(shí)間。知識(shí)密集型的行業(yè)，律師、會(huì)計(jì)、編輯等等，我們?cè)瓉矶挤Q之為白領(lǐng)甚至金領(lǐng)的職業(yè)受到很大影響。以前是身體被土地束縛，你不耕地，你沒飯吃?，F(xiàn)在是身體被知識(shí)束縛，你要學(xué)20年才能出來工作，工作了還得不停地學(xué)。而AI就是在讓我們從這種束縛中解脫出來，去思考、去創(chuàng)造新的東西。人類永遠(yuǎn)不會(huì)覺得人多余。就像耕地不需要那么多農(nóng)民了，那要消滅掉嗎？不是的，農(nóng)民可以變成知識(shí)分子、行業(yè)專家。
人工智能與人類價(jià)值
深響：您的跨學(xué)科背景很特別，心理與認(rèn)知科學(xué)的研究對(duì)于人工智能的技術(shù)進(jìn)步有哪些貢獻(xiàn)和啟發(fā)？反過來，人工智能對(duì)我們的心理與認(rèn)知科學(xué)又有哪些幫助？
劉嘉：心理學(xué)與人工智能之間的關(guān)系非常密切。
雖然學(xué)界對(duì)AI尚無(wú)統(tǒng)一定義，但所謂“通用人工智能”指的是具有類似人類智能的系統(tǒng)，即它們開始表現(xiàn)出人的一些能力特征。而心理學(xué)是研究人的科學(xué)，因此當(dāng)AI具備越來越多類人的智能特征時(shí)，我們便開始探討：AI是否具有情感？是否擁有意識(shí)？這些問題本質(zhì)上屬于心理學(xué)研究的范疇。也就是說，心理學(xué)從原本僅研究人類，拓展為研究“智能體”，包括碳基人類與硅基人工智能。最好的大模型公司之一Anthropic剛剛成立了個(gè)AI精神病學(xué)團(tuán)隊(duì)，專門研究大模型的人格、動(dòng)機(jī)、情境意識(shí)等現(xiàn)象，以及這些因素如何導(dǎo)致AI出現(xiàn)詭異甚至失控的行為。
從技術(shù)源頭來看，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身就是受到人腦結(jié)構(gòu)的啟發(fā)而設(shè)計(jì)的，其神經(jīng)元模型與大腦神經(jīng)元之間的連接具有類比性。因此，我們可以說現(xiàn)代AI系統(tǒng)本質(zhì)上是一種“仿生系統(tǒng)”。
從學(xué)科發(fā)展來看，人工智能和認(rèn)知科學(xué)原本也出自同一學(xué)術(shù)源流，特別是控制論的早期發(fā)展。一條路徑偏向工程，發(fā)展成今天的人工智能；另一條路徑偏向理論研究，發(fā)展成認(rèn)知科學(xué)。
早期AI中的專家系統(tǒng)，在認(rèn)知科學(xué)中被稱為“符號(hào)主義”；而當(dāng)前的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)應(yīng)的是“連接主義”。而像現(xiàn)在大熱的機(jī)器人，在認(rèn)知科學(xué)中也有對(duì)應(yīng)的“具身認(rèn)知”理論。兩者的關(guān)系是一體兩面的，一個(gè)偏應(yīng)用，一個(gè)偏理論。
AI技術(shù)的進(jìn)步實(shí)際上為我們研究人類智能提供了新的參照物。在此之前，我們主要通過“比較心理學(xué)”的方式，即將人類與猴子、老鼠等動(dòng)物進(jìn)行比較，來探討人類智能的獨(dú)特性。這種研究路徑雖有價(jià)值，但存在局限，因?yàn)檫@些生物與人類屬于同一個(gè)進(jìn)化系統(tǒng)。
而今天，我們有了全新的智能體——人工智能，它從一開始就與人類完全不同。通過研究人工智能，我們能夠更清晰地認(rèn)識(shí)人類智能的本質(zhì)，包括意識(shí)、情感等關(guān)鍵問題。AI成為一種“參照系”，幫助我們更好地理解人類自己。
同時(shí)，未來的社會(huì)很可能不再只是“人類社會(huì)”，而是人、機(jī)器、智能體共同構(gòu)成的混合社會(huì)。這樣的變化不僅影響科技，也將對(duì)社會(huì)學(xué)、政治學(xué)、倫理學(xué)、法學(xué)等人文學(xué)科提出新挑戰(zhàn)。因此，文科在AI時(shí)代的重要性將日益凸顯，尤其是在推動(dòng)人機(jī)共生方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。
深響：人工智能雖然源于對(duì)人類智能的模仿，但隨著它不斷發(fā)展，它是否還能作為一個(gè)“對(duì)照組”來反哺人類對(duì)自身的理解？
劉嘉：這是一個(gè)好問題。雖然人工智能最初是模仿人類智能而來的，但它逐漸形成了自己的發(fā)展路徑，比如混合專家架構(gòu)（Mixture of Experts）、全新的訓(xùn)練方法等。這些技術(shù)與人腦的結(jié)構(gòu)與功能已經(jīng)沒有太大關(guān)聯(lián)。
可以打個(gè)比方：牛頓因蘋果落地而發(fā)現(xiàn)了萬(wàn)有引力定律，而地球繞太陽(yáng)運(yùn)行雖然形式完全不同，但遵循的也是相同的物理規(guī)律。同樣，AI與人類智能盡管表面不同，卻可能遵循相似的底層規(guī)律。這促使我們思考，是否存在一種超越碳基生命與硅基系統(tǒng)的“通用智能科學(xué)”，既能解釋人類的智能起源，也能解釋AI的智能形成。
從這個(gè)角度看，AI不僅是人類創(chuàng)造的工具，也成為我們反思自身的鏡子。
計(jì)算機(jī)模擬的神經(jīng)元連接圖譜
深響：您提到AI時(shí)代的五大通識(shí)能力模型——研究、統(tǒng)計(jì)、邏輯、心理、修辭，為什么是這五大能力？
劉嘉：它們代表了AI時(shí)代每個(gè)個(gè)體保持獨(dú)立思考、自主判斷與社會(huì)協(xié)作的核心素養(yǎng)。
1.研究能力：好的問題比正確的答案更重要。研究能力的本質(zhì)并不是做實(shí)驗(yàn)、寫論文，而是能否識(shí)別本質(zhì)問題、提出關(guān)鍵問題。正如愛因斯坦所說，“提出一個(gè)正確的問題比找到一個(gè)正確答案更重要”。
很多人畢業(yè)后會(huì)問：“我該不該留在北京？”其實(shí)這就是問錯(cuò)了問題。真正要問的是：“北京是否能提供我未來成長(zhǎng)所需要的資源？”如果你重視知識(shí)、眼界、事業(yè)的成長(zhǎng)紅利，北京或許適合你；但如果你更看重自由隨性，那么留下可能并不是最優(yōu)解。
研究能力，就是透過現(xiàn)象找到問題的本質(zhì)，并提出恰當(dāng)?shù)膯栴}。
2.統(tǒng)計(jì)能力：在信息過載中找到真實(shí)關(guān)聯(lián)。今天的問題不是信息太少，而是信息過多，其中夾雜著大量虛假、噪音，甚至由AI生成的內(nèi)容。我們需要具備一種能力，從冗雜信息中抽取變量、發(fā)現(xiàn)結(jié)構(gòu)，建立對(duì)世界的有效認(rèn)知。
統(tǒng)計(jì)能力不是指學(xué)術(shù)意義上的“t檢驗(yàn)”，而是指一種在大數(shù)據(jù)時(shí)代保持理性判斷、不被操控的能力。它讓我們不隨波逐流、不被名人或情緒誤導(dǎo)，能夠獨(dú)立理解世界的真實(shí)圖景。
3.邏輯能力：從第一性原理出發(fā)進(jìn)行推理。邏輯能力即推理能力，它的關(guān)鍵在于能否從根本出發(fā)，一步步推演出新的認(rèn)知結(jié)構(gòu)。這與第一性原理密切相關(guān)，最早可追溯至亞里士多德，在中國(guó)儒家傳統(tǒng)中也有“君子務(wù)本，本立而道生”的思想。
當(dāng)你具備提出關(guān)鍵問題的研究能力、能在復(fù)雜信息中建立聯(lián)系的統(tǒng)計(jì)能力，再結(jié)合由根本出發(fā)的邏輯推理，就可以從已有信息中推演出新的知識(shí)、觀念與解決方案。這是AI時(shí)代人類依然不可替代的“創(chuàng)造性”。
4.心理能力：認(rèn)識(shí)自我，獲得自由。心理能力是指認(rèn)識(shí)自己與理解他人的能力。我們?yōu)楹味?？意義何在？是否只是為了薪資、職位，還是有更深的價(jià)值目標(biāo)？真正的心理能力體現(xiàn)在：你是否有自己的判斷，不被他人的評(píng)價(jià)左右；你是否能從內(nèi)在建立意義感；你是否能通過自己的行動(dòng)讓世界變得更好，哪怕只是一點(diǎn)點(diǎn)。因?yàn)槌晒Φ臉?biāo)準(zhǔn)只有一個(gè)：按照自己的方式，去度過自己的人生。正是這種自我認(rèn)識(shí)與內(nèi)在驅(qū)動(dòng)，使我們不被外部標(biāo)準(zhǔn)束縛，成為一個(gè)自由的人。
5.修辭能力：說服他人，共同行動(dòng)。當(dāng)你找到了真理，也獲得了自由，如果想服務(wù)社會(huì)，就必須聯(lián)合他人。修辭能力，正是亞里士多德在其著作《修辭學(xué)》中所強(qiáng)調(diào)的能力——說服與影響他人，促成集體協(xié)作。無(wú)論你多有見地，如果不能讓團(tuán)隊(duì)、組織、社會(huì)聽懂并響應(yīng)你的行動(dòng)，就難以推動(dòng)變革。
這五個(gè)能力共同構(gòu)成了一個(gè)完整的成長(zhǎng)路徑：
通過研究、統(tǒng)計(jì)、邏輯能力，我們發(fā)現(xiàn)真理；
借助心理能力，我們獲得內(nèi)在自由；
最終，以修辭能力，服務(wù)社會(huì)、團(tuán)結(jié)他人、推動(dòng)改變。
這與燕京大學(xué)的校訓(xùn)高度一致：因真理得自由以服務(wù)。這也是我認(rèn)為AI時(shí)代每個(gè)人都應(yīng)該具備的核心素養(yǎng)。