人工智能时代，大学的“专业”还有意义吗
近期，关于人工智能（AI）时代“大学是否需要专业”的讨论十分热烈。有专家指出，AI对社会专业领域的冲击如此巨大，导致今天大学基于学科的专业培养体系已无法适应社会需求，专业已无存在意义。但也有专家坚持专业是大学培养人才的支柱，无论社会如何变化，它依然是大学育人的核心支撑。
要不要保留专业，重点并不在于“专业”的名称本身，而在于“专业”究竟指向什么。要回答“大学是否需要专业”，必须先回答一个前提问题——在人才培养过程中，大学里的专业到底扮演什么角色？这个角色在AI时代是否依然成立？
专业的本质与两大假设
当下，大学中的“专业”是一个和学科化知识紧密相关的概念，指向某个特定领域——数学、管理、医学等。
而专业的意义远不止于此——从社会角度看，专业是社会判断一个学生的知识领域与自身需求是否匹配的重要依据；从个人角度看，专业在很大程度上决定了学生走出学校后会从事什么样的职业。在过去相当长的时间里，专业不仅是大学的核心建制，也是一个人终身携带的身份标签。“我是学物理的”“我是学法律的”——这样的表述既是自我认同的一部分，也是社会识别一个人的重要信号。
实际上，这种以专业为核心的培养体系建立在两个深层假设之上。只有澄清这两个假设，才能判断专业在AI时代是否依然有意义。
第一个假设：一个人在某个特定学科领域学习了系统知识后，走入社会就可以创造价值。这是现代社会运转的基本逻辑。社会分工意味着每个领域都需要掌握系统知识的专门人才，而大学的任务就是批量培养这样的人才。例如，一个会计专业的学生掌握了会计准则和财务分析方法，毕业后就能在企业或事务所中贡献价值；一个土木工程专业的学生掌握了力学和结构设计，就能参与建造桥梁和房屋。在这套逻辑中，知识就是价值，掌握知识就是掌握生产力。
AI从根本上动摇了这个假设。AI的出现带来了一场深刻的知识平权，过去需要4年专业训练才能掌握的知识体系，如今任何人借助AI都能在极短时间内调用。会计准则是公开的，AI可以瞬间完成账务处理；法律条文是公开的，AI可以几秒钟生成法律文书；编程语言是公开的，AI可以根据自然语言描述直接生成可运行的代码。当知识的获取和应用不再构成壁垒，一个人仅仅因为学过某个专业就能创造社会价值的逻辑就被打破了。
社会对人的需求正在发生根本性转变。AI可以高效处理有标准答案的问题，留给人类的是那些没有标准答案的事情——定义真正值得解决的问题、在两难情境中作出判断、在模糊地带中承担选择的责任等。社会最需要的不再是掌握很多知识的人，而是能提出问题、有创意、有判断力、能为后果负责的人。而传统专业指向的目标——让学生掌握一套系统知识，已经不能直接转化为社会需要的价值。
第二个假设：学生在大学的学习是一条预先设计好的轨道。当学生通过高考被某所大学的某个专业录取时，其未来4年的学习路径就基本确定了：要修哪些课程、掌握哪些理论、按照什么顺序学习、最终要达到什么标准。这种轨道式设计的好处是清晰、高效、可预期，但也意味着学生不需要自己判断“我需要学什么”和“我为什么要学这些”，因为轨道已经把这些问题定义好了。
AI的崛起让这条轨道同时遭遇两个方面的压力。一方面，轨道的“终点站”正在消失。许多过去稳定的职业领域正被AI重塑甚至替代，学生按照轨道走了4年，发现轨道的尽头已经没有了此前许诺的位置。另一方面，轨道的“预设性”本身和AI时代对人的要求产生了结构性矛盾。当社会最需要的能力是面对不确定、定义问题、跨界整合时，一条从入学第一天就固定下来的学习路径，无论设计得多么精巧，都无法培养出真正应对不确定性的能力。因为一个人在4年中很少思考自己的人生方向，走出校门后就难以在没有轨道的地方找路。
综上，传统专业背后这两大假设——知识即价值、预设轨道即有效路径，都在AI时代遭遇了根本冲击。这不是某个专业的问题，而是整个专业范式的根基在动摇。
我们需要新的“专业”范式
面对这样的冲击，有人认为大学应取消专业。但实际上，“专业”一词本身只是一个制度形式的代称。真正需要反思的不是要不要这个词，而是传统专业所指向的两个核心问题——培养什么样的人、如何培养人，以及围绕这两个问题建立起来的教育体系，在AI时代是否依然有效。
因此，如果把“专业”理解为一条以学科知识为核心、已经预设好的培养轨道，那么它已经无法适应社会发展的需要。它既不能培养出社会真正需要的能在不确定中作出判断的人，也无法为年轻人提供自我生成的成长空间。这种意义上的专业的确已没有存在的必要。然而，不管社会怎么变化，大学永远需要回答“培养什么样的人”和“如何培养人”这两个基本问题。当我们针对这两个问题找到新的答案时，自然会出现新的“专业”范式——不管我们是否还用“专业”一词来称呼它。
这种新的范式应该是什么样的？
如果说旧专业是一条预设的轨道，那么新范式不应该是另一条更先进的轨道，而应该是一个有结构的开放空间。它不再把学生框在一个学科里，告诉他们“你是学这个的”，而是给学生一个真实的问题入口，让他们在解决具体问题的过程中，调动一切需要的知识，并在这种调动中建立起判断力和责任感。它不再用预设的课程标准定义学习，而是以是否完成过一次真正以研究为导向的价值创造来检验成长。它不再把知识和价值画等号，而是把判断力和责任感作为培养的核心。
因此，争论要不要专业并不重要。真正重要的是，大学能否在AI时代构建自己的新使命——从知识的传授转向促进面向未来的成长。当大学找到这个新的使命，自然会生长出相应的制度形式。那个形式叫什么名字，是一个次要的问题。
（作者系西交利物浦大学未来教育学院执行院长）
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