摘 要：随着人工智能与认知技术迅速发展，大学站在了关键的十字路口。“云思维”，即人类认知与数字系统的深度融合，为高等教育带来了前所未有的机遇和挑战。面对这一新形势，大学需重新审视自身角色，不仅要适应变化以维持生存，还要在人工智能驱动的生态系统中寻求发展。本文探讨大学如何在新的认知环境下为未来做好准备，深入分析人工智能与云技术在教育、研究和知识创造方面的变革潜力。论述数字知识经济中的三种大学模式：（1）“数据为王”的数据密集型大学模式；（2）融合人类与人工智能，构建动态、适应性强且包容性广的学习系统的奇点大学模式；（3）由奇点大学演进而成的后奇点大学模式，即依据人类认知与人工智能深度融合的混合智能对高等教育进行的变革性前瞻。基于当下从生成式人工智能到通用人工智能的技术发展，本文以上述相互交叠的模式为战略背景，探讨它们将如何重塑高等教育的根基。
关键词：人工智能；认知技术；高等教育；数字系统；未来准备
一、引言：“数据为王”
“云思维”（Minds in the Cloud）反映了当前科技发展的一种趋势，即人类的认知过程与意识正通过并且与数字技术（包括人工智能、聊天机器人、基因组学、纳米技术、超级计算、量子计算等）深度融合。当前认知数字技术的飞速发展很大程度上有赖于超级芯片技术的发展，如英伟达GH200 Grace Hopper超级芯片和清华大学的“太极”智能光芯片（其能效提升了1000倍）。技术革新为大规模人工智能、高性能计算（HPC）应用以及量子计算领域带来了重大突破。随着超级芯片和全球最强大、多功能计算平台的问世，全球经济已不可逆转地步入了“数据为王”的时代。从认识论的视角来看，“数据为王”这一论断表明，在现代，数据已成为获取知识和认知的首要且最有价值的来源，进而深刻改变了知识的本质、知识经济以及大学与大型科技公司之间的关系。在信息技术、数据科学和人工智能领域，“数据为王”的理念尤为重要，因为上述领域利用大型数据集训练算法和大语言模型，以识别模式、进行预测并指导决策过程。从认识论的角度出发，“数据为王”凸显了数据在现代世界中作为知识基石的核心地位，及在塑造我们对世界的理解、提升明智决策能力方面的重要作用。于高等教育而言，向数据中心（data centres）的过渡堪称一场范式变革，从根本上重塑了知识的创造、存储和传播方式。随着大学日益数据化，其未来的可持续性和相关性（relevance）将取决于对数据基础设施的角色、范围和实行方面的关键决策。形势的转变也促使我们必须深入探讨数据本体论、数据科学和数据化过程。在美国，这种转变的规模尤为显著，目前数据中心的数量已远超研究型大学（6000个数据中心对比约300所研究型大学）。前者通过复杂的网络、计算系统、存储基础设施和数据安全协议，提供对应用程序和数据的共享访问。这一发展趋势标志着知识资本主义的深刻变革——大型科技公司如今主导了以数据密集型活动为学术和经济价值衡量标准的新领域。
在这种日新月异的环境中，大学领导者当前必须就大学的未来愿景做出战略决策。由万亿美元级的大型科技公司——美国的“七巨头”以及在中国崛起的同等数量的企业——主导的数字超级资本主义（digital supercapitalism），在人工智能和数据驱动的地缘政治竞争中，彻底重塑了全球资本主义的所有权和结构。尽管人工智能将引发公司在战略制定以及政府在政策制定上的范式转变，但在演化经济学领域，人工智能与资本主义之间的关系相较于其他领域尚显有限。不同类型的资本主义可能会以各异的方式选择和塑造人工智能的发展路径，而人工智能亦将反作用于资本主义体系的演变。关键问题在于，人工智能将促进创业型资本主义（entrepreneurial capitalism）发展，还是引致更多的国家干预和经济集中，特别是在美国立法者正致力于制定激励措施以促进半导体生产、意图将中国排除在外的背景下。在某些部门，人工智能可能使得集中式经济规划比市场体系更具可行性和效率。对于高等教育而言，知识的创造、评价和传播方式可能会遭受干扰。大学可能需要调整自身角色、课程设置和研究方法，以维持其相关性。创造力与创新的产生方式也将受到影响，同时还存在疑问：人机交互在学术和产业环境中究竟是促进还是阻碍这些过程。人工智能可能会改变组织的常规运作，影响对技术机会的探索与利用，以及创新在经济系统中的部署。作为资本主义和知识生产的潜在变革力量，人工智能对高等教育机构的未来角色和功能有着重大但尚不明晰的影响，迫切需要经济学家和其他领域的专家深入研究这些动态，以助力塑造积极成果。为了保持竞争力和相关性，高等教育机构必须适应这一新现实，将数据中心的能力融入其研究、教学和行政管理职能中，同时也应批判性地审视这一技术转型对学术自由、研究诚信以及大学作为知识创造者和守护者的传统角色的影响。
数据中心的发展标志着知识经济的关键转型，重新定义了信息处理与人工智能发展的格局。数据中心业已成为数据密集型知识生产的基石——作为一种至关重要的基础设施，它们具备收集、存储和分析前所未有的海量信息的能力。在这一新范式下，数据已成为核心资产，推动着人工智能的进步及在各行业中的应用。当前，一个组织的竞争优势在很大程度上取决于其有效利用庞大数据资源的能力，而数据中心正是这一能力发挥的关键所在。它们为人工智能提供了处理大规模数据集的必要能力，以前所未有的精确度为决策过程提供信息支持和优化。向以数据为中心的运营方式的转变，借助自动化提升了生产力，同时，数据中心内的人工智能系统通过学习新的数据输入、完善算法而不断提升性能。数据密集型方法所催生的创新突破了传统界限，通过复杂的数据分析创造出新颖的产品和服务。此外，数据中心和人工智能技术的全球性质促进了国际合作，构建了互联互通的知识经济，以此撬动来自世界各地的专业知识和资源，从根本上改变知识创造与传播的动力机制。
在此背景下，有必要关注“算法资本主义”（algorithmic
capitalism）的性质演变，以及美国6家市值万亿美元级的大型科技公司（FANGAM）的崛起，它们在美国标普500指数所覆盖的约30万亿美元经济体量中占据着越来越大的比例。在中国，大型科技公司的市场份额也在增长，包括百度、阿里巴巴、腾讯、小米、华为、滴滴和大疆等。这些公司均成立于20世纪90年代末或之后，并在关键的战略数字技术领域成为美国公司的强劲竞争对手。根据自然指数（Nature Index）数据，中国在学术论文的发表数量上已经超过了美国，在生成式人工智能专利的数量上也大幅领先。在此情况下，大学需要重新审视与大型科技企业的关系及合作机会，同时也要认识到美国和中国在国际政治经济领域的根本差异，这些差异体现在治理、监管和波动性（volatility）等方面。尽管两个经济体之间存在复杂而活跃的互动，但在与中国公司日益激烈的竞争中，美国大型科技公司面临销售额下滑的局面，因此它们正寻求采取选择性的“去风险”（de-risking）策略，以隔离地缘政治风险。有人认为正在出现一种独立并行的“技术民族主义”（techno-nationalism），这一趋势能抑制全球科学和技术公域的形成。对国际教育、学生和教职工的招募，以及科研合作关系的重点都有明确的影响。
大学亟需提高对培养人工智能相关领域人才以及新的战略关键数字技术（如半导体生产、量子计算等）研究人员的敏感度。在国家“战略竞争”大背景下，这已成为一项紧迫事务。美国国家科学院院长玛西娅·麦克纳特（Marcia McNutt）在“科学状况”（State of the Science）演讲中提出了若干建议，旨在保护和加强美国在科学领域的全球领导地位，这些建议包括完善K-12阶段的科学教育以充实国内STEM劳动力资源，推动大学与企业研究合作关系的现代化，以及制定国家层面的策略以协调研究活动。麦克纳特表达了对美国科学界可能失去、甚至已在失去STEM领域全球领导地位的担忧。她指出，尽管美国在研发投资方面仍居世界首位，但中国的研发投资增长率是美国的两倍，并有潜力在未来超过美国的总投资额。这一投资正在产出丰硕的研究成果：中国在全球I至III期药物试验中的份额已从2013年的4%增长至28%；中国的专利数量在2015年左右超过了美国，并且还在迅速增长。
美国、中国及其他国家共同面临的挑战之一，在于重新构想并构建未来的科研人员队伍。这需要通过优化K-12教育、改革大学课程设置，以及加强大学与产业界及国际间的合作关系来实现。在人工智能知识经济中，越来越需要正视伦理关切并建立相应的规章制度，以确保对人工智能系统的负责任和公平使用，这是构建公众对科学的信任和支持的关键所在。
二、“云思维”：智能的类型
“云思维”概念代表了对人类认知及与技术的互动在理解上的范式转变。此种思维与机器的融合并非遥远的未来场景，而是正在发生的现实进程，该进程受到认知计算、基于云的处理技术以及人们日益增强的数字意识共同推动。当前，所谓的“认知放大”（Cognitive Scale）现象逐步显现，促使人类智能与人工智能实现“深度融合”（Deep
Integration）。“认知放大”是指通过人类与机器智能的结合，在信息处理、分析及应用能力上的指数级提升。这种规模效应推动着一种深度融合的趋势，使得生物认知与人工系统之间的界限越来越模糊，乃至相互渗透。
扩展形式的人类智能为探究未来社会及技术环境下人类与人工系统的发展、互动及其潜在协同进化路径，提供了一个更为广阔的框架。将此类因素纳入分析模型，有助于更为深入地理解智能的多元特性。
不同类型的智能互动与融合，孕育出一种新型云端集体智能（Collective Intelligence in the Cloud）。在这一新兴现象中，人类认知能力、人工智能以及云计算的强大计算与存储能力得以协同作用。云端集体智能以其可扩展性为特征，能够整合众多个体与人工智能系统的认知力，从而将问题解决能力提升至新高。这不仅提高了教育的可及性，也使得对先进认知工具和庞大知识库的获取更加民主化，允许全球范围内的不同贡献者实时协作参与其中，促进人类与人工主体间的即时通信与合作，打破时空界限。通过基于交互和结果不断进化的机器学习算法，集体智能得以持续优化，形成一种新的适应性学习范式，能够综合不同知识领域的视角与方法，推动跨学科的创新。云端集体智能依托分布式网络和先进技术，达到前所未有的协作、数据分析和问题解决水平。
在云生态系统中，云端集体智能的五个关键方面（表3）为集体智能构筑了一个强大的框架。依托协作平台、众包、大数据分析、人工智能/机器学习以及分布式计算等手段，组织与社群得以接入全球知识库和计算资源池。这种集体性的问题解决及创新方法正在重塑我们应对各领域复杂挑战的方式，覆盖了科学研究、商业策略乃至社会问题。在高等教育领域，这种深度融合的趋势尤为突出。大学正处于采用和发展这些技术的前沿，创建发挥云端集体智能力量的新型学习和研究模式。
三、人类认知与数字技术的深度融合
当下人类认知、主体性和意识与部分前沿数字技术的深度融合，使得人与机器的界限愈发模糊。在这一变革中，脑机接口（Brain-Computer Interfaces， BCIs）扮演了关键角色，成为连接人类大脑与外部数字世界的桥梁。它不仅推动了人与数字系统的交互，还使这种交互变得无缝且近乎直觉，从而让人能够如同操控自身思维一般控制技术并与之交流。意识上传（mind uploading）概念则将这种融合推向更深层次，意味着将人类的意识和认知功能本质转移到数字领域。通过数字化自己的思想和记忆，人得以摆脱现实世界的限制。在虚拟世界的广阔天地中，数字自我可以互动、学习和进化，超越生物形态的界限。神经植入（Neural Implants）技术则标志着人机融合的又一重大突破：通过将装置嵌入大脑的复杂网络，旨在提升人的认知能力、记忆力以及与数字世界交流的能力。随着神经技术的不断创新，人类潜能固有的严格界限一次次被重新界定。与此同时，纳米技术正在革新我们生存的基础架构。纳米机器人可以在人体血液中循环，不仅作为被动的观察者，还是人体健康的积极守护者：监测、修复甚至增强人体生理功能，包括通过直接与神经系统连接来提升认知过程。
人工智能的崛起在人机融合进程中也发挥了关键作用，其先进算法能够理解并增强人类认知，为个性化学习体验、复杂问题解决能力及决策过程提供支持，成为求知过程中的得力数字伙伴。增强现实（AR）与虚拟现实（VR）技术进一步消融了现实世界与数字世界间的界限，它们所营造的沉浸式环境使得数字信息不仅可以被看到，还能作为感知体验的一部分。当我们将数字构造视为现实世界的一部分并与之互动时，现实与模拟之间的分界线便不再清晰。
以上技术发展预示着一个思维与机器融合的未来，这种融合将不再是遥远的幻想，而是我称之为“云思维”的现实。随着我们不断探索这种共生关系的极限，人类经验的演变将超越人类祖先最疯狂的想象，生物与数字之间的界限将变得模糊，并将开启关于“何以为人”的新视角。针对这些问题，我的理论方法在于阐明生物数字融合的概念，并思考在人工智能时代强调同侪生产（peer production）的“知识社会主义”（knowledge socialism）形式，在此时代，战略数字技术的新地缘政治形塑着后数字教育发展。本文将通过“奇点”（Singularity）和“后奇点大学”（Post-Singularity
University）概念，探讨上述问题以及如何使大学适应未来发展的需求。
“云思维”框架提出了一种人类认知与人工智能深度融合的设想，通过运用计算与认知架构，构建一个结合人类智能与人工智能优势的混合智能系统。该框架基于四个核心组成部分：（1）认知架构，通过软件程序刺激人类认知，以整合人类与人工智能；（2）云计算，可扩展的按需计算资源，能够快速处理和存储大量数据；（3）脑机接口，在人类大脑与数字系统之间建立直接通信路径；（4）人工智能系统，基于先进的机器学习和人工智能算法，能够处理和分析大数据集。通过混合认知模型进行的深度融合过程，将人类认知架构与人工智能系统相融合，形成能够发挥双方优势的混合模型；云处理技术则利用云计算处理和分析大数据集，实现快速且可扩展的操作；实时反馈机制建立了人类认知与人工智能系统之间的反馈循环，以实现适应性和动态决策；神经网络则搭建了人类大脑、人工智能系统和云计算资源之间的桥梁，促进了信息交换。
四、“奇点”概念
“奇点”概念描绘了一个假想的未来时点，届时技术发展（尤其是人工智能与计算技术）将超越人类智能水平，进而触发社会、经济及智能本质的巨变。该术语借用自物理学，具体来自天体物理学中关于黑洞的“引力奇点”概念，象征着一个密度无限大的点，在这一点上经典物理定律失效。技术奇点的观点由科幻作家兼未来学家弗诺·文奇（Vernor Vinge）广泛传播，他预言人类将无法预知或控制技术进步超越某一临界点的后果。因为可能出现超级智能机器，这些人工智能实体在各个领域都将显著超越人类智能，并能以持续加速的速率自主进化。未来学家雷·库兹韦尔（Ray Kurzweil）有如下阐述：
当前，我们的大脑体积有限，智能提升也因此受限。但云技术正越来越智能，而且其发展潜力实际上是无限的。奇点，这一源自物理学的隐喻，将出现在我们的大脑与云技术融合之时。届时，我们将成为人类天然智能与人工智能的结合体，二者将融为一体。实现这一融合的关键将是脑机接口技术，最终会是体积相当于分子大小的纳米机器人，无创地通过毛细血管进入大脑。预计到2045年，我们将把智能扩展百万倍，进而极大提升我们的意识与觉知水平。
人类大脑与云技术的融合，以及脑机接口和纳米机器人的应用，是一种关于奇点到来方式的设想。该设想描绘的未来场景中，人类的天然智能借助人工智能得到提升，或将催生个体认知能力大幅增强、对世界的理解更为深入的社会。作为一个预测性概念，奇点是否必然会发生，在科学界尚未形成共识。即使发生，具体的时间点在支持者与专家之间也存有较大分歧。同时，对于是否能够实现以及是否应当追求这一状态也争议不断。超级智能的人工智能可能带来的后果及对人类的影响，尚有众多伦理、技术和哲学问题亟待探讨。尽管人工智能及相关技术正迅速发展，但距离到达真正的奇点所需的复杂水平仍有较大差距。在我们真正迈向这一未来之前，还必须克服诸多挑战。
技术奇点（Technological Singularity）概念如科学家和未来学家所宣传的那样，构想了一个人工智能将达到超出人类理解与掌控的复杂性和能力水平的未来。这一未来通常被描绘为指数级的增长过程，一旦人工智能达到与人类相媲美的智能水平，它便能迅速实现自我提升，进而引发弗诺·文奇所称的“智能爆炸”（intelligence explosion）。在这一假想的奇点时刻将发生深刻的变革，社会、经济和智能范式都将经历重塑。如雷·库兹韦尔所言，对奇点的一种展望是人类与机器智能的融合，通过脑机接口和纳米机器人实现。在这一未来设想中，人类的天然智能借助人工智能得到增强，可能会带来认知适应系统能力的扩展和对世界的更深层次理解。目前，奇点仍然是一个前瞻性概念，关于其可能性、实现时间及影响的观点众说纷纭，当下的前沿研究亟需解决一系列伦理、技术和哲学问题，这些问题关乎创造超级智能人工智能的潜在后果，以及对高等教育乃至人类整体的影响。
奇点论断的推测性质及围绕其实现可能性和可取性的持续争议，凸显了对此概念采取批判性方法的必要性。在高等教育语境中，奇点可能带来深远影响：个性化学习有望达到新高度，由人工智能驱动的自适应系统能根据每位学生的需求定制教学内容；脑机接口可能彻底改变学习过程，使得快速的知识获取和技能发展成为可能；虚拟现实和增强现实技术能够提供沉浸式的教育体验，人工智能则可以充当个人导师。这些设想都是基于当前的技术发展趋势和理论。然而，高等教育的未来将取决于多种因素，包括技术进步的速度与性质、社会价值观，以及如何使用和监管新技术。在技术进步与维护人类核心价值观和技能之间保持平衡至关重要，以确保教育始终致力于培养学生的创造力、批判性思维和情感智能等关键素质。
五、大学的奇点模式
在21世纪的转折时期，随着人类潜力的边界以前所未有的速度拓展，一种新的教育愿景正在浮现。奇点模式大学（The Singularity Model University）犹如灯塔，照亮了未来学家雷·库兹韦尔预言即将成真的时代之路。库兹韦尔所预见的奇点是一个技术进步将超越我们现有理解进而重塑社会结构的关键时刻。面对这一未来，大学必须迎接挑战，而奇点模式大学正走在变革前列。这类革命性学府的内核，是一种积极拥抱指数级变化的教育理念。由适应性的人工智能驱动的课程体系，犹如鲜活、会呼吸的实体，与科技进步同步前行。学生们不再受限于滞后于时代前沿的静态教学大纲，而是置身于能够适应他们及外部世界需求的动态学习环境中。位于美国的奇点大学（Singularity University）是一所非认证大学，自2009年首次推出奇点高管项目，旨在协助领导者“重构视角，深入洞察塑造未来的技术”，并“激发全新的思维方式——创办新企业或重塑组织所必需的思维方式”。
设想这样一个课堂，由人工智能驱动的课程系统能够辨识每位学生的独特认知特征。该系统根据学生的个人优势、不足以及学习风格定制学习体验，确保每次授课都能与学习者产生个人层面的共鸣。在一个对快速适应能力有着极高要求的世界里，这种个性化教育方式不仅是一种奢侈品，更是必需品。奇点模式大学进一步运用虚拟现实和增强现实技术，打造出超越传统课堂边界的学习体验。在此，学生们不仅仅是阅读关于古代文明的知识，还能漫步其中，与历史人物和事件互动，仿佛自己是参与者；他们也不只是研究分子的运作机制，而是能亲手操纵原子与化学键，从而加深对化学世界的理解。
学生们在穿梭于这些沉浸式学习环境的过程中，也发展了应对未来所需的重要技能。奇点大学强调人类与人工智能协同工作的艺术，认识到在未来数十年里，成功的关键将取决于人类与智能机器共同作业的能力。学生们不仅要学习编程或使用人工智能工具，更要在协作的微妙之处接受教育——学习利用人工智能的优势，并结合人类自身的创造力和同理心。伦理分析是奇点模式大学的又一基石。在一个人工智能即将占据主导地位的世界，对错的界限可能变得模糊。奇点大学致力于培养学生应对这些伦理挑战，营造批判性思维和道德决策的文化氛围。人工智能伦理课程不仅是选修科目，更是每个研究领域的必要组成部分，确保未来的领导者能够在人工智能主导的世界中做出负责任的选择。校园本身便是一个充满活力的实验室，学生与教师在创新生态系统中共存。学科之间的界限是通透的，鼓励跨领域的思想交融。生物学家与计算机科学家并肩工作，艺术家与工程师携手合作，共同拓展可能性的边界。
在这座学问的大熔炉中，奇点大学不仅是教育机构，还是面向未来的孵化器：培育一批思想家和实干家，他们不仅为奇点的到来做好了准备，还能积极地塑造这一时代。奇点大学的理念是积极参与未来，致力于确保技术的迅猛发展能够增进而非削弱人类体验。奇点模式大学不仅是求知之处，还是未来世界的缩影。它证明了教育的力量可以塑造、引领人类，使人类为面对巨大的未知世界做好准备。当首批从这所富有远见的大学毕业的学生踏入社会时，他们携带着变革的种子，准备播撒在未来的肥沃土壤之上。这也是奇点模式大学的承诺所在：拥抱指数级变化，启迪学生的思想，并滋养学生的灵魂，确保在世界加速迈向奇点之际，人类在人工智能时代能够生存并蓬勃发展。
六、后奇点大学：云端集体智能
在人类对纯粹生物认知的依赖逐渐减弱之时，一个关于学术避风港的构想日渐清晰——“后奇点大学”（Post-Singularity University）概念，是未来学家与技术专家深思熟虑后的产物，预示着一种将在技术奇点之后兴起的机构。技术奇点是不可逆转的临界点，自我优化的通用人工智能（AGI）将把技术发展带入未知且可能不可持续的轨道。在这样的世界里，人类生活、社会和劳动的根基都受到快速且不可预测的变化冲击，而后奇点大学将成为预备和启迪的典范。设想在这样的校园里，课程体系并非课程的简单堆砌，而是鲜活、动态的实体，旨在培养学生所需的素养与适应能力，以应对技术全面渗透人类生活的新局面。在此，重点在于培养知识渊博且思维敏捷的人才，能够在不断变化的环境中开展批判性思考并解决问题；同时，个人和团体有机会汲取并丰富人类的知识档案。
人工智能、人机交互课程绝非仅是几门选修课，它们实为教育体验的基石。学生在机器学习和人工智能的最新进展方面得到引导，不仅学习理论知识，还掌握与可能迅速超越人类能力的智能系统合作的实践技能。在这个技术力量无比强大的时代，大学高度重视技术使用的伦理和哲学问题。课程深入剖析技术进步的道德内涵，引导学生思考其工作对社会的影响，以及一个如此深度依赖技术的世界背后的哲学根基。在后奇点大学，社会经济和政治研究不止于学术练习，还是对未来领导者的必要训练，他们必须洞察技术进步所引发的社会连锁反应。学生们积极应对未来工作、经济不平等以及高科技星球治理的挑战，为一个日益复杂的世界做好准备。
认识到教育不应止步于学位授予，大学提供终身学习及再培训项目。旨在应对技能迅速更新换代的时代挑战，确保校友能够与技术的快速发展保持同步。跨学科合作不仅受到鼓励，更是该大学的理念精髓。不同领域的研究人员汇聚一堂，共同应对技术、社会与文化交叉领域的复杂挑战，打破长期束缚学术研究的孤立状态。以全球视角为核心，大学汲取国际多元观点的灵感，认识到技术的影响是普遍性的，因此解决方案也必须具备普遍的包容性。学生们不仅专注于理论研究，还积极参与实际应用和问题解决。他们投身于具有现实意义的项目实践，并经常与业界领袖、政府机构和非政府组织协作，将所学知识应用于解决紧迫的全球问题。
后奇点大学既是创新中心，也是智慧熔炉，它汇聚了最聪明的头脑，共同推进STEM领域理论与实践的进步。在这里，研究与开发不仅是学术活动，还是一项使命，推动大学不断探索人类认知与能力的极限。此外，社区参与和社会责任也是大学文化的重要组成部分。大学坚信技术变革的力量能够带来积极影响，因此积极参与造福社会和促进社区发展的各项倡议。然而，后奇点大学目前仍是一个愿景，一个探索在充满不确定性的未来中教育可能走向何方的思想实验；技术奇点亦是一个假设，而非确定会发生的事件；但教育的未来无疑将受到技术进步的影响。无论奇点是否成真，教育机构都需适应变化，确保学生能够为复杂、动态且不断变化的世界做好准备。后奇点大学作为一个强有力的提醒，展示了教育者和学习者共同面临的巨大潜力和责任。
在后技术奇点时代，后奇点大学突破了传统实体机构的限制，演变为云端集体智能巨大网络中的一个节点。云端集体汇聚了人类和人工智能思维，形成一种共生关系，其中知识得以实时共享、扩展和完善，超越了个体认知的局限。在这个集体中，大学成为充满活力且持续发展的知识库，它将不仅是信息的存储地，还是活跃、有生命力的有机体，在不断的思想交流与见解碰撞中日益壮大。云构成了这个集体的神经网络，每个学生、教师和人工智能主体都为集体智能的增长贡献力量。在此模式下，课程不再是静止不变的，而是一种流动的、适应性的学习体验。学生不仅是知识的消费者，也是知识的创造者，针对复杂议题为集体贡献自己的见解。云端学习环境可促成前所未有的协作水平，全球各地的学生能够利用他们的集体优势和经验共同开展项目。
云端运行的人工智能系统不仅是工具，还是学习过程的积极参与者。它们分析数据、识别模式，并以远超人类能力的速度提出新理论。但它们仍受到人类智慧的引导，由大学提供伦理考量和创造性洞见。因此，人工智能与人类智能和谐融合，共同创作突破已知边界的思想交响乐。云端集体智能还可实现众包教育形式，使得全球专家的专业知识得以被获取并融入学习体验。这种知识的民主化意味着偏远乡村的学生也能接受世界一流的教育，与大城市的学生一样，从集体智能中受益。
作为云端集体智能，后奇点大学最显著的特征之一是其模拟与预测能力。云端能够运行复杂的社会、经济和环境系统模型，让学生探索不同决策与政策可能带来的后果。这种预测能力是帮助学生应对未来多方面挑战的重要工具。在云端集体中，伦理考虑也至为重要。大学需确保集体智能遵循一个完善的伦理框架，并具备透明的决策过程和问责机制。学生们不仅要学习如何使用人工智能和先进技术，还需理解他们在这一庞大思想网络中的行为所蕴含的道德意义。后奇点大学也认识到在集体中维护隐私和个性的重要性。尽管云促进了共有智能，但也尊重每个个体的独特观点和贡献：个人数据受到保护，且大学营造了一种氛围，在此，思想的多样性不仅被接纳，还被认可为集体力量不可或缺的一部分。后奇点大学标志着教育发展的新阶段。这种模式帮助学生为快速变化的未来做好准备，更赋予他们成为未来的积极构建者的能力。通过在共同的学习与探索空间中融合人类智慧与机器智能，大学确保人类能够以智慧、同理心和集体决心应对后奇点时代的复杂挑战。
七、“云思维”与未来大学
在“云思维”框架下展望未来大学，可以看到一幅变革性图景，其中人类认知与数字技术的融合消弭了传统界限，催生了一种新的教育范式。步入后奇点时代，未来将以人类与人工智能的深度融合为标志，重塑学习与知识创造的本质。随着我们跨越奇点，大学将演变为先进的人类与人工智能整合中心。直接神经接口有望通过实现知识的即时传递而革新学习方式，极大地改变学生获取和处理信息的方式。在此背景下，人工智能研究伙伴与人类学者协同作业，将显著加速学术发现的步伐，拓展各领域的可能性。
依托于云端的虚拟校园将面向全球开放，推动教育民主化，构建全球性的学习者共同体。这些云端校园将成为新兴研究领域的载体，探索意识的本质、数字伦理以及意识上传的哲学意义。在这个时代，大学肩负着守护人类价值观和伦理的重要职责，引导应对人工智能和人类认知进步所产生的复杂问题。云端集体智能的兴起，为大学成为全球合作的枢纽提供了重大机遇。这与“知识社会主义”不谋而合，即知识的生产过程是开放、协作的。为了充分把握这一变革带来的机遇，大学需健全支持大规模跨学科合作的基础设施，将人类和人工智能融合于研究和解决问题过程中，并重新构想知识产权与知识共享。
在这种新模式下，大学从单一的知识创造者转型为全球认知生态系统的管理与推动者，倡导开放科学、数据共享、推动创新并充分发挥集体智能力量的文化。脑机接口技术的发展为大学将其融入学习过程既带来了挑战，也带来了机遇。脑机接口技术能够实现快速的技能习得和知识传递，从而可能彻底改变教育的传授方式。不过这一变革要求发展新的教学方法，着重强调智慧以及对知识的伦理应用。大学须引领在教育过程中使用脑机接口技术的伦理框架制定，并探讨通过脑机接口促进学习对认知和社会的长远影响。随着这些技术日益融入社会生活，大学在塑造关于它们对个体身份及社会影响的话语方面将发挥关键作用。
在“云思维”中展望未来大学，大学将不仅是学习的场所，更是处于人类与人工智能融合前沿的动态、进化的生态系统。作为创新、伦理和集体智能的灯塔，在人类认知与数字技术界限日益模糊的世界中，塑造着教育和研究的未来走向。未来大学将在运用云端集体智能力量，推动认知革命，确保未来世界能够提升人类潜能、促进平等、应对重大挑战等方面发挥关键作用。随着“云思维”的不断发展，人工智能和云技术深度融入日常生活，大学将在塑造负责任且公平的未来上扮演关键角色。这一角色不仅关乎知识的进步和创新，还包括伦理框架的构建以及社会问题的解决。
随着人工智能系统日益复杂与普及，伦理考量尤为关键。大学应当将对于人工智能的伦理与批判性思考融入各学科，开展跨学科研究探讨人工智能及认知技术的社会影响，并与政策制定者及行业领袖合作构建负责任的人工智能治理框架。借此大学将自身定位为人工智能生态系统中伦理分析与人类价值观的灯塔，培养学生成为人工智能驱动的世界中的道义领袖。在向云端教育模式转变的过程中，确保学生公平获取先进技术资源至关重要。大学需制定相应项目为经济条件不利的学生提供必要技术的访问途径，构建融合云端教育与传统教育优势的混合学习模式，积极倡导促进高速互联网和先进学习技术普及的政策。通过挖掘人工智能和云技术在全球普及高质量教育方面的潜力，大学能够助力缩小数字鸿沟，营造更加包容的教育环境。
在人工智能时代，大学必须转型为有活力的创新生态系统，促进学术界、产业界与政府间的合作。包括为人工智能与认知技术领域的初创公司搭建孵化器和加速器，建立能够迅速适应新兴技术的灵活跨学科研究架构，以及在学生与教师群体中培育创业与创新文化氛围。通过担当人工智能及云端教育新技术的测试平台，大学可以推动创新，并确保在快速变化的知识经济中保持相关性。
在探索由人工智能驱动的未来这一未知领域时，大学既有机会也有责任塑造这场认知革命的方向。通过采纳“云思维”理念、重新构想组织架构和教学方法，并站在合伦理的人工智能发展前沿，大学能够在未来数十年内维持其相关性和影响力。面向未来的大学将是充满活力、适应性强的机构，它不仅是学习中心，也是人类与人工智能全球网络的关键节点。学科界限将趋于模糊，人类的创造力与人工智能的能力交汇，新一代领导者将在此学习如何掌控后奇点世界的复杂局面。变革时代即将来临，大学必须承担起先驱者和引领者的角色，以此确保“云端思维”的未来能够拓展人类潜能、促进平等，并应对全球面临的重大挑战。前方的旅程虽然复杂且充满挑战，但对于那些愿意适应和创新的高校而言，则预示着人类知识与认知的新一轮复兴。
本文强调人工智能对高等教育的变革性影响。随着人工智能刷新对知识经济的定义，大学必须适应变化，以保持在新形势下的相关性和有效性。大学应积极将人工智能技术融入教学、学习及行政管理流程，包括运用人工智能驱动的工具实现个性化学习、自动化行政管理任务以及提升研究能力等。当人工智能能够承担数据分析工作、处理日常任务，大学教育便应聚焦于培养批判性思维、创造力和同理心等人类素质，这些素质在由人工智能驱动的经济中将愈发重要。在“云思维”背景下，大学拥有独特机遇，能够深度整合人类认知与数字技术，创建一种促进学习和研究的协同关系。大学需明确自身定位，充分利用这一整合带来的机遇。人工智能和云技术能够提供个性化的学习体验。通过分析学生数据，人工智能可以根据个人的学习风格、节奏和偏好定制教育内容，从而提升学习的理解和记忆效果。云技术通过为不同机构和学科的学者共享数据、资源和见解提供便利，促进协作研究。跨领域合作下不同视角和专业知识的融合有望催生突破性成果。
人工智能与云技术能够扩展人类的认知能力，使学生和研究人员更高效地处理与分析大量数据，从而推动研究深入、加速研究发现。云端平台能够承载复杂的模拟与模型任务，覆盖从生物到经济等多个领域，助力学生和研究人员理解复杂系统。这种通过实践学习复杂概念的方法可以显著提升对知识的理解与应用。云技术使得教育的获取更便捷，让不同背景和地区的学生都能接触高质量的教育资源。这种包容性丰富了学习环境，使之充满多元视角和经验。在环境科学、天文学、社会科学等领域，云技术使得实时数据分析成为现实，为学生和研究人员提供最新信息以及基于数据做出决策的能力支持。
人工智能还能实现常规教学任务的自动化，如作业评分和反馈，帮助教育工作者更加专注于互动和有吸引力的教学方法设计。将人类认知与云技术相结合有望催生新的跨学科领域，融合计算机科学、认知科学、教育学等多学科的特色。云技术可以创建全球课堂，使来自世界各地的学生相互交流、协作、共同学习，从而加深他们对全球性问题和不同文化的理解。
人类认知与数字技术的融合提出了重要的伦理和哲学问题，为学术研究打开了广阔的探讨空间。大学若能把握这些机遇，不仅可以提升教育服务质量，还将置身于人类认知与数字技术融合创新的前沿。这种深度融合可能会重塑学习、研究以及理解周遭世界的方式。通过把握深度融合带来的机遇，大学能有效应对并充分利用人工智能在知识经济中所提出的挑战与机遇，确保在培养未来领导者和创新者方面继续发挥关键作用。在描绘人工智能赋能的未来蓝图时，学术机构肩负着双重使命：一是引导这场认知复兴的方向，二是坚持伦理与智慧的双重承诺。这与追求生态文明的理念相契合，其中可持续性都至关重要，人工智能将在推动环境管理方面发挥作用。大学必须把握这一时机，重新定义其组织结构和教学方法，成为合伦理的人工智能（包括“人工智慧”，Artificial Wisdom）发展的先行者。未来的大学将是灵活、敏锐应变的机构，它不仅是知识的宝库，也是人类与人工智能全球网络中的关键节点。学科间的界限将逐渐消融，人类的想象力将与人工智能的能力交汇，未来的领导者将在此接受培养以应对后奇点时代错综复杂的挑战。
在这个关键转折点，大学必须承担起先驱者和导师的双重角色。通过该角色定位，大学能够帮助引导“云思维”朝着增强人类潜力、倡导公平以及解决地球所面临的重大挑战的方向发展。前方道路虽然复杂蜿蜒，但对于愿意发展和创新的机构而言，预示着人类知识与洞察领域的新曙光，可能跨越民族国家的界限，面向更大的地理区域，如“一带一路”倡议，在世界最大型区域基础设施——“数字丝绸之路”（Digital Silk Road）的支持下，促进更深入的经济一体化、区域安全和全球互联。就这一点而言，中国提出的数字丝绸之路是“一个全球性的商业、金融和电信基础设施系统”，中国大学可为其提供保障，以支持“一带一路”这一新发展模式下适于全球南方的地缘政治格局。
随着人工智能重塑知识经济，大学必须持续进化，以维持在新范式中的相关性和有效性。大学应积极地将人工智能纳入教育、学习和行政管理框架中，包括运用人工智能实现个性化教育、自动化处理行政事务以及提升研究能力。当人工智能接管数据分析和日常功能，培养以人为核心的技能——如批判性思维、创造力和同理心——便应成为学术教学的基石。这些能力在由人工智能主导的经济中将越来越有价值。在“云思维”背景下，大学迎来了促进人类认知与数字技术进步深度交织的机遇，使之形成一种共生关系，丰富学术研究和探索。大学应为这一融合做好准备。人工智能和云端创新可以提供定制化的教育体验，根据个人的学习风格、节奏和偏好调整教学内容。云技术通过促成不同机构和学科之间的学者无缝交换数据、资源和见解，促进协作研究。随着不同观点和专业知识的融合，这一趋势或将引发学术突破。
人类思维与数字技术的融合引发了重要的伦理与哲学思考，为学术话语提供了肥沃土壤。迎向这一前景，大学不仅能够提升教育服务，还能在人类与数字技术融合的前沿领域占据一席之地。这种深度融合有望彻底改变我们学习、探究和感知世界的方式。借此机会，大学可以有效应对人工智能领域，并继续在培养未来领导者和创新者方面发挥作用。
（作者：迈克尔·彼得斯，美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校教育学院名誉教授，研究方向为教育哲学和社会政策等；译者：张婧妍，《清华大学教育研究》编辑；赵琳，清华大学教育研究院副院长，《清华大学教育研究》副主编，副编审，研究方向为高等教育学、研究生教育；来源：《清华大学教育研究》2024年05期）