我第一次向6岁儿子展示ChatGPT时，屏幕上迅速显示出一个结构完整、内容详尽的答案。他的第一反应不是惊叹，而是质疑：“这个答案是从哪里来的？”这种本能的怀疑精神，恰恰是我们的教育体系应培养的能力。然而现实是，我们花十几年时间训练学生积累答案，并在考试中复述它们。当人工智能（AI）可随时生成答案时，这个模式已经失效。原因不在于技术，而在于经济学。
AI正在重新定义知识的价值。当推理模型能够起草法律备忘录、调试代码、总结研究报告时，拥有这些知识的市场价值必然下降。稀缺的不再是智能，而是判断力：提出正确问题、验证输出结果、在不确定中做出决策的能力。
劳动力市场已在反映这一变化。哈佛大学研究人员追踪美国28万5000家企业的6200万名工人，发现在积极采用AI的企业中，初级岗位的雇用量在六个季度内下降7.7%，而高级岗位的雇用量继续上升。斯坦福大学研究也显示，22岁到25岁软件开发人员的就业率，从2022年峰值下降近20%。企业并非在解雇初级员工，而是不再发布初级岗位。职业阶梯的底层正在消失。
在中国，这一趋势同样明显。2026年应届毕业生将达1270万人，据报道，一家主要招聘平台的数据显示，2025年上半年面向应届毕业生的岗位发布量同比下降22%。与此同时，美团和饿了么平台上超过20%的骑手拥有大学学历，至少7万名骑手拥有硕士学位。“努力学习→好成绩→好工作”的社会契约正在动摇。
在教育界，关于是否应禁止学生使用AI工具的争论已持续多时。禁止学生使用未来雇主必然要求他们掌握的工具，不是保护，而是一种不负责任的做法。真正的问题不是学生是否应使用AI，而是当他们使用时，我们如何评估他们。
我在新加坡国立大学商学院的数码化转型课程中做了一个实验。学生须提交一篇两页的案例分析文章，同时必须提交所有使用的AI工具和提示词。在前两届120名学生中，只有一人获得优等。规律很明显：较弱的学生使用不到五次提示词，生成的文章信息堆积却无法区分轻重。他们把AI当作自动售货机。提示词的质量与文章质量直接相关。
我故意在作业简介中埋入错误数据，这是我在课堂上反复告诫学生的：不要信任任何输出，要验证一切。整个学生群体中，只有获得优等的那一名学生认真对待这个告诫。这个结果告诉我们：教育体系训练学生信任权威，而非质疑权威。这与格物致知的精神背道而驰。
在国大读物理时，有一位教师范清鸿教授，他的电磁学考试是开卷的，学生可以带所有教科书和解题集进考场。这是AI出现之前很久的事，但范教授的做法在今天看来具有超前的远见。他当年就明白，教育的价值不在于记住答案，而在于培养推理能力。这恰恰是我们今天最需要的考评创新。今天，推理模型能够解决那些物理题，但知道哪个方程适用于哪种物理情境——在伸手拿工具之前看清问题的本质——仍然是不可替代的人类能力。
《大学》讲格物致知，本意从来不是死记硬背，而是通过探究事物达到真知。AI让探究变得容易，但明辨是非的能力仍然稀缺。英伟达总裁黄仁勋说得好：“有想象力的企业，会用更多资源做更多的事；没有想法的企业，有了更多能力也不会多做什么。”教育也是如此，问题不在于AI是否会改变教育——它已经在改变了。问题在于我们是否有想象力，把教育从致知重新设计为明辨。
作者是AI企业首席执行官，新加坡国立大学商学院兼任副教授
