【AIbase報道】生成式人工智能，尤其是大型語言模型（LLM）的興起，正以前所未有的速度改變知識獲取的格局。奧克蘭大學商學院教授帕特里克·多德在《對話》(The Conversation)上撰文指出，隨着AI以低成本、高效率的方式提供知識，大學作爲傳統知識來源的價值正在受到挑戰。他認爲，大學必須重新審視其核心功能，以適應這個由AI驅動的新時代。

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多德教授分析，大學長期以來奉行“知識稀缺”的原則，通過提供獨家課程和學位證書來證明學生獲取知識的能力。然而，AI技術的進步已大大降低了獲取專業知識的門檻，LLM不僅能檢索事實，還能進行解釋、翻譯和總結，使得曾經“稀缺”的知識價值大打折扣。這種變化已經在勞動力市場顯現，自ChatGPT問世以來，英國入門級職位空缺減少了約三分之一，美國部分州甚至取消了公共部門職位的學位要求。

然而，多德強調，並非所有知識都同等貶值。雖然基礎知識的價值下降，但隱性知識，如團隊協作、倫理判斷、創造力以及解決複雜問題的能力，仍是AI無法取代的稀缺資源。他指出，未來教育的重點應從傳授信息轉向培養這些關鍵的人類技能。

爲應對這一挑戰，多德教授爲大學提出了四項轉型建議:

  1. 評估轉型:將課堂評估重點從單純的知識記憶轉向判斷和綜合能力的考察。

  2. 體驗式學習:投入資源開發導師指導項目、模擬現實場景，並利用AI作爲工具進行倫理決策研究。

  3. 技能微證書:創建針對協作、自主學習和倫理判斷等關鍵能力的微證書。

  4. 深化產學研合作:大學提供專業知識，企業提供真實案例，學生則專注於驗證和完善想法，共同培養適應未來市場的複合型人才。

多德總結道，如果大學想要在未來立於不敗之地，就必須從一個單純的信息來源轉變爲一個判斷力中心，教會學生如何與AI協同思考，而非與之競爭？