陕西
我们都知道AI会改变教育，这是老生常谈。但我隐约觉得，如果我们只是把AI理解成一个教学工具，可能低估了这次变化。
互联网进入大学的时候，我们讲“互联网+大学”，主要是把原有的工作流程数字化，让管理更高效。学校还是原来的学校，专业还是那些专业，课程还是那些课程。
但AI却不一样。它不仅提供信息，还开始参与分析、写作、编程、决策，甚至直接完成一些过去必须由人完成的工作。于是，真正发生变化的，不只是工具，还有人与AI之间如何分工，以及整个组织应该怎样运转。
所以我现在更关心的，不是大学应该增加多少门AI课程，而是在AI时代，大学还是不是原来的大学？
AI让大学重新思考“专业”
过去，大学强调专业化，是因为知识本身是稀缺的。一个学生进入大学，需要花几年时间，在一个专业里建立自己的知识体系和技能。但AI出现以后，很多原来需要专门训练的技术工作，机器已经可以完成。
我们数据科学学院就有一个很有意思的观察：过去大家总觉得，越复杂的数据技术越值得训练，但真正需要这些高难度技术的岗位并没有那么多。AI来了以后，技术本身可能越来越容易获得，真正困难的反而变成了：面对一个真实问题，你能不能把问题定义清楚？比如销售为什么下降，究竟是客户结构、营销渠道还是某个具体环节出了问题？这种问题往往同时涉及营销、心理学、管理、数据分析等多个领域。所以，AI时代大学要培养的，不只是解决问题的人，更重要的是定义问题的人。
当然，这不意味着专业不重要，恰恰相反，专业依然需要有深度。但学生不能因为自己学设计，就只会设计；面对真实客户，还应该能够借助AI完成用户分析、市场研究，再发挥自己的专业创造力。
先遇到问题，再组织知识
过去的学习往往是先学知识，再找地方应用。未来可能越来越相反：先遇到问题，再组织知识。
这也是我为什么一直推动工作室。我们现在已经有130多个工作室，老师带着学生从外部接真实项目，在项目中学习；教师既做项目，也把项目转化成教学问题。工作室之间还可以跨专业、跨年级、跨学院合作。
这种模式的意义，远不止“实践更多”，而是改变了学习发生的方式。一个真实项目来了，学生会发现自己缺什么，再去学习什么；不懂的地方，可以问老师，也可以借助AI，但AI给出的答案是否正确，最终还需要人来判断。
AI越强，基础知识并不会失去价值。过去知识更多是用来“生产答案”，以后知识越来越重要的作用是帮助我们判断答案。当答案越来越容易获取，判断力就越来越重要。
工作室可能成为大学新的细胞
如果大学仍然以学院、专业、课程、班级作为最主要的组织单元，那么即使每门课都增加了AI，大学依然很难真正进入AI时代。因为现实世界的问题，从来不会按照大学的专业目录出现。
一个企业的问题，可能同时需要设计、营销、数据、心理学等多种能力。这也是工作室的价值所在：它可以围绕真实问题，把不同专业的人组织起来。
所以，未来工作室可能成为大学新的基本“细胞”。
美国一些知名高校已经进行了不同形式的探索。斯坦福大学的d.school将项目式、体验式学习作为重要教学方式，课程面向全校七个学院的学生，鼓励他们协作解决真实世界中的挑战。西北大学的设计创新项目工作室也让学生与真实客户合作，围绕实际需求开展设计。
教师的角色也会随之发生变化。过去教师最重要的是把知识讲清楚，以后更重要的可能是帮助学生发现问题、定义问题、判断答案。
学生最终获得的，也不应该只是一张文凭和一份成绩单，更应该是在大学里真正做过什么、解决过什么问题、和什么样的人合作过。
如果说互联网时代是给大学增加一套数字化系统，那么AI时代真正值得思考的，是我们应该重新设计大学本身了。不是给原来的大学“加AI”，而是按照AI时代人与知识、人与机器、人与组织的新关系，重新思考大学应该怎样组织、怎样教学、怎样培养人。
这可能才是AI带给大学最深刻的变化。
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