AI越是降低内容生产的技术门槛，越是提升真正有价值表达的难度
作者：陈永伟
配图：AI生成
最近，中国传媒大学宣布撤销16个本科课程方向。在被撤销的方向中，除少数几个外，绝大多数都属于”人文学科”的范畴。这则新闻一经发出，关于人工智能时代人文教育前景的讨论再度升温。
近些年来，人文学科体系在持续萎缩。过去几年间，中国科学技术大学、浙江大学、四川大学等多所高校相继关停了众多人文学科方向，并大规模压缩该类学科的招录人数。同步而行的是，人文专业毕业生在求职市场获得的机会不断收窄，相关新闻频繁见诸媒体。在每年的招聘期，人文专业毕业生常被指称”专业不适配””易被替代”，其初始报酬与职位保障性都呈下降趋势。值得说明的是，这种”人文困局”并非独有于中土。以2024年为例，哈佛大学就撤销了30多个学科，这些被撤销的大多是人文领域。
如果说此前人文学科的处境还能归因于经济转型与教育供应不平衡，那么，以大模型AI为首的这一轮技术变革，就把这个问题推向更尖锐的状态。作曲与创作、多语言表达、素材甄选、数据趋势研究等曾被视为人文工作者”核心优势”的工作，目前正在被自动化逼近或部分取代。当一份排版合理的评述、一篇论述流畅的论文能在瞬间就产生，当公司把”能使用AI”当作最基础的能力要求而不是额外加分，人文学科的学问体系与实践技能，似乎首次面临如此系统与直接的威胁。
由此产生了一个避无可避的问题：当AI大行其道之时，人文学科的出路在哪里？它是继续被边缘化，沦为技术应用的辅助工具，还是能够在崭新的价值分工格局中重新定义自我、实现新生？对成百万的人文专业学生来说，这不仅关系到学科的宏观前景，还直接关乎个人的择业机遇。
要深入解答这些困境，也许应当跳出当前的担忧心态，放眼更长远的发展脉络：人文与理工的划分缘何形成？这一区分又如何左右了当下关于”价值”与”价值缺失”的理解？只有把握其历史演进过程，才能在人工智能的冲击下，更准确地认识到，人文面临的不仅是技术威胁，更是需要从源头重新审视的价值体系问题。
人为构造的”人文”分类
“人文学科”并非自古便有。无论是中古欧洲以”七自由艺”为中心的学问框架，还是古代华夏以”六艺”为基本的教学体系，都力求造就”全面发展的人”，而不是分科竞争。
步入工业与科学时期后，学问体系才开始分化：一面，自然学科疾速进展，确立以试验、量化与可反复验证为手段的研究路径；另一面，人文与社会研究逐步完善，深入钻研历史、语言、社群与体制议题。此时，科学与人文的对立才逐步产生。但这种对立更加源于研究范式的区别，而非制度性分割。实际上，在当时，学科间并无绝对分割，许多大师身兼文理。举例来说，笛卡儿既从事哲学研究，也建立了解析几何；帕斯卡既著《沉思录》，也发明了早期加法器、创立了概率学说，还在物理实验中证实了气体密度的作用。
到了19纪，众多学科陆续演变出专业化的研究范式，成为自主的知识领域。虽仍被统纳于”哲学”的框架，差异已很明显。在这类动向下，学术工作者开始依照研究对象与手法进行新的分类整理。比方说，哲学家狄尔泰提供了与”自然学科”对应的”精神学科”说法，这个说法大致等同于当代的”人文学科”。然而即使如此，那个时期的”人文”与”理工”仍非刚性的制度范畴，而是弹性的概念聚集。
对人文与理工的制度化切割，萌始于前苏联。十月起义后，苏联把教育当做支撑国力建设的手段，总体目的是催速工业化与科技进阶。这一背景下，学科被重新划分，其根本原理改为”如何促进国力建设”，取代了”学问如何归类”。在这一框架内，理工学科获得特别地位被制度确立，享受资源与政策倾斜；人文社会研究则被重新定位，职能由知识探索转为协助国家执政与意识形态传播。高校被改编为专才教育机构，学员从报名那天起就进入既定专业路径，跨界学习的自由度极其有限。
我国的”人文学科”的概念，恰好是在消化苏联制度的过程里塑造而成的。建国初期，国家处于工业化和防卫建设的严峻任期。在这样的条件下，国家全面采纳苏联制度，改革高等教育框架。1952年的教系调整特别重要，它把综合性教育机构拆解为职业化院所，建成了以行业与功用为焦点的体系。配合这一转变，中小学教育里逐步树立了”文理分类”的分流体系，高中学生分入不同科学方向，接受分化的课程与升学渠道。
本来，这类”人文”与”理工”的划分只是加快养成建设型人才而实行的权宜之策，却在运行中形成了难以撼动的因循。
其一，它给了”人文”与”理工”各自不同的技能框架。笼统地讲，理工强调演绎逻辑、数值处理与难题破解，人文则侧重阅读能力、历史陈述与观点权衡。基于这一区别，教学部门在制订教学计划时刻意拉大了差异，造成人文学科的工程化训练呈现缺陷。众多人文学科学生欠缺数据操纵与代码编写等”应用手段”，在快速更新的科技设局中准备不足。
其二，它引致”人文”与”理工”在经费与资源上的持久不对等。在很长的时间里，学术经费、设施条件与策略扶持持续流向理工领域。许多学府在学科评价与改革规划中，把理工作为”量化指标”与”新增动力”，而人文更多充当辅助身份，资金供应相对匮乏。
缺乏充分的”应用手段”教练，加上经费投入的长期欠缺，让多数人文专业学生很难适配市场期待。在学科制度的明确划分与制度审评的狭隘性下，许多人文教育体系不仅没有积极应对这类危机，反而深化了内部循环的限制性，这进一步加重了其与市场意愿的偏差。
AI时代的人文危急
如果说人文原本还能维持一种脆弱的生态均衡，那么跟随AI的涌现，这种均衡正在被快速破坏。对人文研究从业人员与学习者而言，AI的冲击几乎涵盖各个角落，从学术工作到教学实施，再到工作机会，无一幸免。
首先是对人文学术的破坏。在很长一段时间，人文社科学术的主要工作之一，就是对现有知识的整理与汇总。但大模型AI能够在极短的时间内进行大规模知识检索、知识提炼与知识综述，甚至能构思架构清晰的研究设想。这类功能使得长期靠”素材储备”的研究方法迅速失去价值。昔日费时数周甚至数月做成的知识综述，如今输入关键字就能初步成型。效能提升的同时，也导致了准入阻力下降，对应的是学术成品同质化危险大增。
不仅如此，许多被认为是人文”标志技艺”的领域，也正被AI渐渐进犯。比如考据工作，长期被视为人文钻研里最令人印象深刻的一种修养。专家通常需要为辨明一片甲骨上的符号，或一卷竹片上的古时用语，投入数年乃至数十年的工作。不过伴随AI水平的高涨，这种本事正在被冲击。拿欧洲中世纪的《纽伦堡编年史》举例，书中包含大量费时难读的笔迹标记。学术圈曾耗费500年的研究尝试解读，却一直没能给出全盘的解释。不过最近，谷歌小组利用Gemini3.0Pro，仅需一小时多一点就完成了全部破译，而且逻辑自洽。
其次是对人文教学的破坏。在传统人文教学中，文献汇总、原文精读和表达能力形成了骨架，一名合格的人文学生通常要投入很多岁月打磨这类素质。而假如学生能通过AI途径快速完成文献检索、文字标注与创作，这些教育的代价就开始下降。同样地，传统上课方法的局限性也更加显著。人文课程长期靠教师讲述，交互与议题指向比较缺乏；相对地，AI可以给出更多样化、量身定做的讲解办法，这种差异弱化了教室自身的吸吸引力。
再次是对人文就业的破坏。向来，文字处理、行政管理、顾问等岗位是人文的主流出口，可在AI大潮之下，这类工作恰巧成为最先被侵蚀的领地。跟随生成式AI的遍及，编写、素材整合、表达转化、内容处理等活动不停被自动运行接管，企业对人文”专才”的雇佣需求明显递减。取代而来的是对融合型实力的寻找：既具备人文修养，又具有统计处理与科技知识。在今天的教学体系下，绝大多数人文专业学生明确欠缺这样的跨界才能。
