人工智能与新文科

    新技术深刻重塑着这个世界。为了顺应这一潮流，全球高校开始裁撤一些课程和专业，文科首当其冲。这一现象被概括为“全球文科倒闭潮”，一时“文科无用”论甚嚣尘上。

    在近代之前，文科的地位一直高于理工科。近代是一个分水岭。一系列的科学技术革命显示出理工科的力量，成为让文科受到质疑的外在因素。而文科的固有特征也让质疑者认为：第一，文科研究对象是人，第一人称优势普遍存在，相关的研究难以被普遍认同；第二，文科研究难以接受事实和逻辑的严格核查；第三，文科价值导向的弱市场属性和非力量性有可能让大多数人放弃文科。

    文科职业化以及由此带来文科表达的专业化也是文科被质疑的重要原因。19世纪以来，文科表达朝着高度专业化的方向演化。但由于文科的上述固有特征，这一专业化就容易被批评为文科研究者们的无益的内部团结标识。同时，很多文科职业研究者都在做经典文本诠释和比较，这使得文科研究鲜有“新质”贡献。用一种特定文科理论去分析某个现象的套用式应用也是文科研究者常见工作方式，然而，文科理论的应用可重复性差，这也削弱了文科研究的公信力。

    比较起来，对文科固有特征的质疑要严厉得多，其逻辑后果是取消文科职业化。不过，那些具有较大影响的非职业化文科思想家们的文科工作，依然符合文科的固有特征。在这里，我们遇到了质疑文科的一个常见悖谬：一方面，文科的固有特征被保留下来；另一方面，文科的从业资格被赋予不具有这些特征的职业理工科研究者。科学家早就发现，人类对异性美的界定大多跟潜在的生殖优势有关，并有神经生物学基础。然而，这并不表明美就是第二性征或者相关大脑皮层被激活的效果。

    当然，笔者并不能彻底驳倒上面这种还原论观点。但还原论不属于自然科学，而是关于自然科学的哲学观点。就此而言，倘若有人试图取缔文科传统方法并代之以理工科的方法，他并不能成功。因为他坚持了一种文科观点。以上分析几乎适用于所有激进的反文科立场。

    人工智能正在取代人类从事非创造性的重复工作。然而理工科工作被人工智能取代的可能性要大得多。这之所以跟大多数人的观感不符，是由于文科对象的切近性让公众对文科被取代的印象更为深刻，因此也更加焦虑。

    我们不可以把文科工作尤其是人文学科的工作交给人工智能。至少就目前而言，大语言模型的人工智能给出的答案主要基于统计显著性，“它没有假定任何因果机制或者物理定律”。在人类价值的澄清、引导和塑造方面，文科研究者不得不经常诉诸苏格拉底辩证法，在生活事实、内心直觉和逻辑一致性之间寻找微妙的反思平衡。这些答案不是对人类已有回答的看见（sight）和某种拟似，而是对人类未曾清晰表达过的直觉的洞见（insight）。

    更进一步，文科关乎的价值跟人类情感反应相关，它不是一个文本事实。文本的驱动因素——情感和直觉——分散在不同个体的大脑里，没有被收集成数据，也无法被收集，因此无法被人工智能处理。同时，人的决定不是“推”出来的，而是“做”出来的。人们做最终决定的过程在物理上独立于人工智能。并且，文科还要基于情感和直觉去提供尽可能好的心智工具。新心智工具的产生需要底层的创造性。创造力的结果是差异化的，人工智能导出的结果则会趋同。

    在技术重构的知识图景中，文科应注意避免沦为理工科技术单纯的应用场景。薛定谔认为，科学不能回答关于人的独特问题。“人性生活的选择并不受制于事实”。在阐释这些选择方面，文科尤其是人文学科责无旁贷。新文科理应是文科内容跟理工科成果的某种结合。在理工科“有用”的意义上，文科也许终归是“无用”的，但它指向一切有用之物的目标。

    （《新文科教育研究》2025年第1期 苏德超）