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最近“復旦將降低文科招生比例”的新聞，將“文科無用論”的爭議再度推上熱點。事實上，“全球文科關閉潮”已經持續了十幾年，從美國的哈佛到英國的劍橋、牛津，文科專業都在“被優化”，而在中國，這類討論近幾年才逐漸升溫。這一波“文科關閉潮”的背景，正是人工智能（AI）引發的技術革命，它正在從根本上改變人類社會、文化和經濟，因此教育層面的改革必須及時跟上。

圖/圖蟲創意

那么，文科到底有沒有用呢？本文將從文科的價值、其面臨的挑戰以及未來的發展方向三個方面進行探討。

文科的價值：不可替代

文科，即人文社會科學的統稱，涵蓋了歷史、哲學、語言文學、宗教等傳統學科，同時也包括政治學、經濟學、軍事學、法學、教育學、民族學、宗教學、社會學等現代社會科學。這些學科在社會經濟生活中扮演著重要角色。

例如，政治學幫助我們理解權力結構，法學為社會提供規則框架，而經濟學——盡管越來越依賴數學工具，帶有一定的理工科性質——其核心仍是對人類行為和市場動態的洞察。這種對人類文化、社會運作的深刻理解，是文科教育的獨特價值，也是AI難以完全復制的領域。

意大利的威尼斯雙年展上，觀眾正在觀看機器人藝術家 Ai-Da 作畫。（圖/視覺中國）

文科教育不僅傳授知識，更培養學生的批判性思維、創造力和文化素養。這些能力在塑造社會價值觀、推動文化傳承以及解決復雜社會問題時至關重要。因此，盡管AI技術飛速發展，文科在社會中的重要性依然不言而喻。

AI時代對文科的沖擊

然而，為什么這幾年人們普遍認為文科越來越無用了呢？

這主要源于AI技術對傳統文科領域的沖擊。許多文科相關的工作，如法律研究中的案例分析、新聞寫作中的內容生成，甚至歷史文獻的整理，過去依賴人力完成，如今卻逐漸被AI取代。這些工作雖然知識密集，但重復性任務較多，且對創新創意的依賴度相對較低，因而容易被自動化技術替代。

此外，在就業市場上，文科畢業生往往面臨更大的競爭壓力，薪資和職業前景不如理工科畢業生，這進一步加劇了“文科無用”的印象。

與此同時，全球教育資源的“優化”趨勢也在壓縮文科的空間。從哈佛到牛津，大學紛紛削減文科經費和招生名額，轉而投入更多資源到STEM（科學、技術、工程、數學）領域。這種趨勢反映了AI時代對技術人才的迫切需求，但也讓人擔憂文科教育是否正在被邊緣化。

實際上，越是在AI時代，人文科學其實越發重要。

日本東京，讀者翻閱日本第一部完全由AI繪制的漫畫《賽博朋克桃太郎》（圖/視覺中國)

首先，從AI等新技術需要的方法論而言，目前AI等新技術特別需要跨界跨領域的知識儲備，而打通跨界跨專業的知識則需要人文科學為其奠定寬闊的視野和知識論基礎。

人文科學，例如歷史、哲學和文學，不僅提供了對人類文化和歷史的深刻理解，還培養了批判性思維和創造力，這些都是AI技術發展中不可或缺的要素。此外，AI技術的快速發展帶來了倫理和道德問題，這些問題往往超出了純粹技術范疇，需要人文科學的指導。

例如，AI在決策中的公平性和透明性、隱私保護以及對社會結構的影響等問題，都需要借助人文科學提供的倫理框架和價值判斷來解決。

同時，人文科學在培養人的情感智能和同理心方面也具有重要作用。盡管AI在邏輯和計算方面表現出色，但在理解人類情感和文化背景方面仍有局限，因此人文科學教育能夠幫助人類與AI技術更好地共存。

AI時代的到來不僅沒有削弱人文科學的重要性，反而凸顯了其在技術發展和社會進步中的核心地位。

創新需要人文培養直覺力

在技術創新和創意突破的過程中，“跨界跨專業的寬基知識”扮演著至關重要的角色。這種知識儲備能夠為研究者提供一種不依賴于過往經驗、跳出傳統思維窠臼的“全新直覺“，而這種直覺恰恰是當前人工智能（AI）所欠缺的。

相比之下，人類通過融合不同學科的知識，能夠從全新的視角審視問題，發現AI難以捕捉的潛在模式和機會。

一個典型的例子是這波AI革命中”Transformer架構“的提出與應用。谷歌大腦的研究員最初在探索如何提升機器翻譯質量時，設計了Transformer架構。

這項技術以其高效的并行計算能力和對長序列數據的處理優勢脫穎而出。然而，在谷歌內部，Transformer僅被視為一種優化機器翻譯或改進自然語言處理（NLP）的算法工具，其更廣泛的潛力并未被充分挖掘。

與此形成鮮明對比的是，OpenAI的Ilya Sutskever等人。他們跳出了傳統NLP的思維框架，將Transformer的創新能力與更廣泛的AI應用場景相結合，最終推出了具有里程碑意義的大語言模型：GPT（Generative Pre-trained Transformer）。

這一突破不僅徹底革新了NLP領域，還推動了AI在文本生成、對話系統乃至多模態應用等方向的發展。

OpenAI團隊之所以能夠超越谷歌的認知，正是因為他們的跨學科思維突破了單一領域的局限，展現了寬基知識在技術創新中的獨特價值。

OpenAI的四位著名成員

另一個例子是區塊鏈。作為比特幣和智能合約的核心技術，區塊鏈以去中心化、透明和不可篡改的特性改變了數字世界。這一技術的原始創新并非僅源于密碼學或計算機科學，而是與哲學的深刻關聯。

哲學家對信任機制的研究，為設計無需中介的去中心化系統提供了理論支持。中本聰在比特幣白皮書中提出的去信任模型，直接借鑒了哲學和社會學中的信任理論。

這種思想推動了區塊鏈從概念到技術實現的原始突破，徹底顛覆了傳統信任機制。

跨領域大師薛定諤

在跨越人文科學與自然科學兩大領域而作出卓越成就的科學家非薛定諤（Erwin Schr?dinger）莫屬。作為理論物理學家，薛定諤在量子力學領域做出了開創性貢獻，尤其是提出了薛定諤方程，并創造了量子糾纏的概念。

他的經典著作《生命是什么？》是他跨學科探索的典范。此外，薛定諤的貓思想實驗不僅挑戰了量子力學的哥本哈根解釋，也引發了關于自由意志和決定論的哲學討論。

埃爾溫·薛定諤

薛定諤的知識結構非常廣泛。他不僅在物理學領域有深入的研究，還對統計力學、熱力學、電動力學、廣義相對論和宇宙學等多個領域都有深入的了解。這種跨學科的背景使他能夠將物理學的原理應用于生物學領域。

薛定諤能夠作出如此卓越的跨領域成就，與他深厚的人文素養密不可分。他在《自然與古希臘》中討論了古希臘哲學對現代科學世界圖景的影響。

年輕時的薛定諤及1944年出版的《生命是什么》

他認為，現代科學的危機源于早期奠基者的理論基礎，這些基礎源自古希臘學者的先入為主的觀念。

同時，自然界的真實狀態是可以被認知的，理論解釋也應該是可理解的，因此強調在物理學研究中不能摒棄樸素的實在論，不能取消真實的外在世界的觀念。

教育體系深度變革的起點

由薛定諤可知，如果只注重單純的科學技術教育培訓，而忽視人文科學的建設和人文素養的培育，那么培養出來的往往只是擅長從1到100的工程師——他們精于技術優化和應用，卻很難在原創性的0到1領域實現技術創新與突破。

技術創新往往源于對人類行為、社會結構和文化背景的洞察，而這些正是人文科學的專長。缺乏人文科學支撐的工程師可能在技術應用上得心應手，但在提出全新問題、開拓未知領域時，往往會因視野狹窄和思維局限而受阻。

可見，文科不是有沒有用的問題，而是能否與現代科技發展深度整合的問題，尤其在教育領域，理科、工科、文科這樣的科別設置是否合適的問題。

事實上，越來越多的證據顯示，文科與科技的整合不僅是可能的，而且是必要的。佛羅里達大學（UF）正在將人工智能融入所有課程，并為學生在已確定的AI素養領域內創造參與機會，無論學生的學科背景如何。

在AI帶來的科技革命中，文科教育必須從“實用性爭議”轉向“整合深度與范式重構”的探索，教育體系必須從“培養專才”向“塑造跨界思維者”轉型。

因此，目前“文科有沒有用“的爭議，其實來的正是時候，可以讓我們反思目前教育體系的弊端，為我們提供了重新審視教育本質的契機。

在人工智能迅速發展的今天，教育不再是簡單的知識傳授，而是培養具有整合能力的創新型人才。

學生在體驗衛星遙感測控課堂，與天上衛星互動

文科與理工科的二元對立已經不合時宜。未來的人才需要在技術與人文之間自如穿梭。正如佛羅里達大學的實踐所示，將AI融入各學科教育不是選擇題，而是必答題。

我們應該不再追問某個學科"有沒有用"，而是思考如何讓各學科在交融中創造新的價值。在這個意義上，當前的爭議不是終點，而是教育體系深度變革的起點。

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