据***息，2025年11月，香港科技大学承办的数字教育理事会（Digital Education Council）全球峰会以邀请制形式举行，来自世界各地一百多所高校的教务长、副教务长和院长参会。据会议议程及现场参会者介绍，此次峰会的核心议题聚焦于人工智能对高等教育的冲击，其中一个环节设置了现场投票，问题是："Is the university too big to fail？"（大学是否大而不倒？）
这一设问在全球高等教育界引发直接震荡。一位当时正在办理入职香港大学手续的参会学者在会后回忆，"大而不倒"在此类会议***现，是全球大学一种很有必要的自我挑衅。投票结果未对外公开，但与会者透露，现场讨论热度远超预期，多数高校管理者承认，若非AI技术突然爆发，眼下这套教育体系或许只需"慢慢修修补补"。
[IMG:1]多方声音：管理者、学者与学生的不同焦虑
峰会上的焦虑并非空穴来风。一位不愿具名的高校教务管理者在会场交流中表示，当前最紧迫的困惑在于"教和学的手段怎么跟进，以及这个饭碗还端不端得住"。他直言，AI的能力正让全通道自学成为一种可能，"那些出类拔萃、也有资源的年轻人主动或被动地跳出这条流水线，已经不是个案"。
这种担忧与教育专家对现代教育体系的批判形成呼应。长期关注高等教育改革的学者指出，从普通教育到大学、再到研究生教育的这套流水线，从人类文明发展史上看极其年轻，不过区区80多年的历史，但已经定型为"培养出色专家"的单一导向。其结果是"越成功，视野越窄，偏见越深"——学文科的不懂得基本科学常识，学理工科的对历史和艺术无知也无感，C.P.斯诺所说的"两种文化"鸿沟在专家培养模式下持续扩大。
但并非所有参会者都持悲观态度。一位从事通识教育研究的高校教授（因行业敏感要求匿名）在讨论环节指出，大学的核心价值从来不在知识传授本身，而在于"一批批年轻人在同一个地方、同一个时间段，在彼此的注视和陪伴下一起成长"。他认为，这种时空重叠的"群"及其伴随的身份认同建构过程，是任何在线学习平台或AI工具都无法替代的。
在高校就读的硕士生谢岩（化名）则代表了学生端的困惑。他身边同学已普遍使用AI辅助论文写作和代码生成，"但问题在于，如果四年大学最后只学会和AI对话，那张文凭还值多少？"谢岩的疑问指向一个更深层焦虑：当AI可以替代大部分知识检索和基础技能训练，大学究竟应该教学生什么？
记者尝试联系数字教育理事会及香港科技大学峰会组委会，就投票具体结果及后续行动计划进行核实，截至发稿未获回复。
[IMG:2]政策背景：全球高校AI教育改革加速落地
面对AI冲击，各国高等教育机构的政策调整已呈加速态势。香港地区高校的动作尤为具体：香港大学、香港科技大学等院校在2024年至2025学年陆续推出AI工具使用规范，部分课程允许学生在标注前提下使用生成式AI辅助作业，同时探索增设"AI与批判性思维"通识必修课。这些政策试图在"禁止"与"放任"之间寻找平衡点，但执行层面仍面临争议——有教师担心放宽AI使用会削弱基础能力训练，也有学生反映不同课程的AI政策相互矛盾，增加了学习成本。
欧美高校则呈现出分化态势：部分院校选择"拥抱"AI，在限定场景下允许学生使用生成式工具；也有院校采取保守策略，明确禁止学生在论文写作中使用相关技术。政策层面的不统一，反映出全球高等教育界对AI定位尚未形成共识。数字教育理事会作为推动全球教育数字化转型的行业组织，在2025年11月香港峰会及2026年6月学与教博览上连续两次将"大学是否大而不倒"设为核心议题，表明这一讨论已从个别院校的自发探索上升为行业性政策焦虑。
[IMG:3]人文关怀：当"流水线"遭遇AI变量
谢岩（化名）的困惑并非个例。这位25岁的文科硕士生告诉记者，他本科期间花费大量时间背诵的专业知识，在ChatGPT出现后"几乎一夜之间贬值"。去年，他用一周时间完成的文献综述，同学借助AI工具仅用两天就达到了相似质量。"我不是反对技术进步，但我花了三年训练的能力，AI三个月就学会了，这让我怀疑那条流水线到底在输送什么。"
谢岩的导师、一位从事高等教育研究多年的教授（化名）观察到了更深层的变化。她发现，近三年来，学生的课堂参与度呈现两极分化：一部分学生过度依赖AI生成答案，缺乏独立思考；另一部分学生则陷入"能力恐慌"，拼命考证、修双学位，试图用证书堆叠来对抗不确定性。"两种极端都是同一焦虑的镜像——他们不知道社会到底需要什么样的'准备好了'的人。"
这种焦虑甚至蔓延至就业市场。谢岩所在专业的毕业生，过去主要流向出版、传媒和教育行业，但2025年以来，多个招聘单位在面试中直接考察候选人的AI工具使用能力，传统专业考核权重明显下降。"以前我们比拼的是谁读的书多，现在比拼的是谁更会提问。"谢岩说。
[IMG:4]理性反思：从信息传染到教育重构
AI对教育的冲击，本质上暴露了现代教育体系在信息社会中的防御短板。麻省理工学院2018年发表在《科学》期刊上的一项研究统计了推特上十几年的数据，发现真消息传到一千五百人所需的时间，大约是假消息的六倍。研究指出，这一传播差异并非源于造谣者更勤奋，而是信息接收者的"基本再生数"（R值）过高——当个体缺乏批判性思维训练和足够厚的知识底子时，极易成为错误信息的传播导体。
从2018年到2025年，信息传播的技术环境发生了结构性变化。2018年的研究基于社交媒体平台的人工传播模式，而2022年底以ChatGPT为代表的生成式AI普及后，虚假信息的生成成本大幅下降，传播链条进一步缩短。虽然尚无2025年的精确复制数据，但技术演进逻辑表明，信息生产的门槛降低直接推高了教育系统的防御压力。传统以知识传授和技能训练为核心的教育流水线，其目标是培养"出色的专家"，但"专"往往意味着"窄"——学文科的不懂得基本科学常识，学理工科的对历史和艺术无知也无感。在AI可以替代大部分专业检索和基础生产的背景下，这种"不通的通识"缺陷被进一步放大。
数字教育理事会在2026年6月香港学与教博览（Learning & Teaching Expo）上组织的三人对谈中，再次将"大而不倒"问题抛给学界。参会学者提出，若将"大学"的标签暂时摘掉，其核心功能可以被拆解为三个要素：一批年轻人在同一时空重叠成长形成的"群"、寻找自我认同的黄金四年、以及向社会发出的"我们准备好了"的信号。AI可以替代知识传授，但难以复制群体陪伴中的相互塑造和身份认同的建构过程。
然而，这一理论上的不可替代性正在遭遇现实挑战。据麻省理工学院2018年《科学》期刊研究揭示的信息传播规律，当社会信息环境的复杂度持续上升，而教育系统的批判性思维训练未能同步加强时，人群的"R值"将维持在高位。这意味着，即便大学在物理空间上继续存在，其"启蒙和开智"的核心功能也面临失效风险。部分科技企业和在线教育机构已开始提供替代性技能认证，传统文凭作为"准备好了"的唯一信号功能正在受到侵蚀。
庞大的生态惯性、学位制度的制度性门槛、以及群体成长的社会需求，决定了高校在未来相当长时期内仍将占据核心生态位。但"大而不倒"的投票之问，已经迫使全球高等教育管理者正视一个事实：传统教育流水线的产出与社会需求之间的错位正在扩大，而AI技术只是让这一错位更早、更剧烈地暴露出来。
（记者 陈默）
本文由AI辅助生成
