配资网首高校扎堆开设的专业，是新“天坑”？

大二下学期配资网首，穆婷接触到了她的第一门编程课Python编程基础。现在回想起来，她觉得自己当时还带着文科生的天真——写个小程序，分析西方诗歌里各种意象出现的频繁程度，或者做个华丽的图表，展示文学作品里不同叙事阶段所用的意识流手法。至少，代码是服务于语言学习的。

穆婷就读于某“双一流”语言类大学的英语专业，目前是一名大四学生。她选择英语专业的原因可能与很多人一样：自觉有语言天赋，且想逃避自己不擅长的数学。然而入学一年后，这种文科象牙塔的幻想就被打破。

“大一专业课都是语言类常见的语法、听力、泛读等，课下会有大量的阅读书目或者电影，短暂符合我对大学文科学习的浪漫想象。”穆婷对《中国新闻周刊》说。进入大二，绝大部分专业基础课都已结束，选第二外语、英语专业四级考试、翻译专业资格考试等门槛接踵而至。是继续深入文学、翻译等专业方向，还是“另寻高明”？

自教育部2020年发布《新文科建设宣言》以来，国内高校纷纷开设跨学科、跨专业新兴交叉课程、多学士学位，推动文科与理工农医的交叉融合。近两年，不少高校都推出了“文科+AI”、AI辅修、AI类微专业等，南开大学今年首次试点跨学科辅修制度，将辅修专业修读纳入毕业基本要求。复旦大学去年设立了4个“外语+计算机”和23个“X+AI”的双学士学位项目，已有210名学生进入培养。

面对新文科的汹涌来势与外部就业压力，高校传统文科如何自救成了迫在眉睫的议题。北京大学哲学系系主任程乐松认为，AI带给文科的真正冲击是，重复性、技巧性、程序性的工作将会被有效且全面地取代。真正该回答的问题是：文科还剩什么是无可取代的？

图/视觉中国

“缝合感”仍在

穆婷在大二时撞上了ChatGPT等大模型的兴起，她回忆，有一个学期的时间身边的同学都在谈论翻译专业的没落，甚至有人取消了翻译资格考试报名。AI将文科长久的隐忧放到了台面上：如果多年苦学比不上AI大数据一喂，这个专业还能带来什么？

一些传统文科专业也有类似境况。华东师范大学中文系终身教授、中国古代文学理论学会会长胡晓明长期钻研中国诗学，他告诉《中国新闻周刊》，在古典文学创作领域，AI大模型已可以打败目前95％的教授和博士生。例如骈文、赋或古体长诗，强调的是规范，词汇的考究、语言的华美与用典，这些全部踩中AI的长处。据胡晓明估计，DeepSeek已掌握了300多种诗词套路、2000多位古代诗人的风格，能够像玩积木一样将语料拼合组织起来。“大学里以写赋高手自居的教授容易有失业焦虑，花几十年研究的东西被AI一朝一夕就学会了。”

高校内部不是没有改革。中国人民大学外国语学院教授、首都发展与战略研究院副院长郭英剑告诉《中国新闻周刊》，近几年，国内高校外语专业的课程结构和研究范式都在发生明显变化。本科语言技能课比重有所下降，跨学科课程显著增加，如国际传播、区域国别研究、数字人文、语言与AI等。研究也从以文本阐释为中心，转向现实问题导向与跨学科方法并行。

穆婷身处这样的变化之中。但随着选课增多，她发现，校内绝大多数面向文科生的跨学科课程不直接教授编程和算法，而只教概念，于是，她还是“老老实实报了人工智能技术微专业，从底层逻辑学起”。不知何时起，她开始感到自己的专业已成为代码的附庸，优势也变成了“更快看懂外国文献”。

多位受访专家指出，传统文史哲领域与新技术的结合是长期而缓慢的。北京师范大学“汉语言文学+人工智能”双学士学位项目今年开始招生，但据北京师范大学文学院、文理学院中文系教授赵勇观察，在他熟悉的文学理论等老牌中文专业内，课程设置、教学方式尚未发生显著改变。在胡晓明看来，许多文科教授到现在都没有深度接触过AI，也不会在课堂上嵌合AI手段或内容。他们对AI和新文科持审慎态度，并不是单纯因为怕被“抢饭碗”，而是不相信AI能带来助力。

近年来，国内高校新文科专业开始向数字化和智能化转型，文科教育正跳出传统框架，拥抱前沿科技。教育部今年3月发布的《普通高等学校本科专业目录》中增列29种新专业，其中就包括AI教育、数字戏剧等新文科专业。相比于直接改造传统文科专业，胡晓明认为，这是大刀阔斧创新前必要的缓冲。

在郭英剑看来，要打造新文科专业，学生需要三类课程的支撑。首先是高质量的语言与文化基础课，确保专业根基。其次是与社会议题、技术变革相结合的拓展课，这些课程在高校的专业内部已开展。再次是目前最欠缺的工具与方法论，也就是说，要教会学生理解并合理使用新技术。

数字人文是一个新兴交叉学科，2023年正式列入教育部本科专业目录，目前，全国有近20所高校开设了数字人文本科专业。浙江大学文学院教授、数字人文研究中心主任徐永明向《中国新闻周刊》介绍，开设这一专业的都是地方院校，“985”高校中还没有开设数字人文本科专业的先例，浙江大学正在推行数字人文专业硕士，但进展很慢。徐永明面向文学院研究生开设数字人文专业课，讲授重要AI工具、数据库、地理信息系统等。

“数字人文专业就是用数字工具研究人文领域的问题，旨在培养兼具深度人文思考和前沿技术实践的综合能力。学生需要系统学习传统文史哲专业的核心知识，同时也要掌握数据采集、编程、分析与可视化等技能。也就是说，本科阶段就要掌握足够的编程知识。”徐永明说。

正是出于这样的“本领焦虑”，像穆婷这样的学生才自发向AI靠近。那么，添加了诸多新技术相关课程的新文科专业，能否缓解这样的焦虑？在山东某“双非”高校数字人文专业大二本科生陈烁看来，似乎不然。他认为，和穆婷那样修习相关微专业，甚至自学AI的文科生相比，自己在技能上没有什么优势。

陈烁是该校数字人文本科专业首届学生。他向《中国新闻周刊》回忆，专业课程有很强的“缝合感”。从考核角度，技术类课程比如数据分析与可视化，看的是模型“跑分”，也就是准确率、代码运行效率等。而人文类课程例如文艺理论经典选读，考核仍是传统的课程论文，考察观点、文献功底。他并没有看到二者之间的桥梁。“即使我学会了用Python爬取历代诗词，也没有人向我解答‘数字时代的文学性究竟是什么’。”

“归根结底，数字人文不能只教‘工具’，不培养有想法的大脑。比如给AI一个题目，它能写一篇漂亮的文章，但如何让它按照你的意图写，给它喂养什么阅读材料、提示词和大纲，都依托于作者本身的文史功底。AI只是将想法变为初稿的媒介。”徐永明说。

“技术工艺品”？

DeepSeek问世后，胡晓明几乎每天都和它对话，有时甚至“挂在对话窗口一整天”。他以生活场景和所见所感为题，让AI作诗，并与自己或学生的诗作比较。他将DeepSeek视作人机同题比较诗学的实验室。

长期的比较实验中，胡晓明得出了上述95％的结论。但剩下的5％，也就是AI所不及之处是什么呢？胡晓明总结为灵性。他认为，人类写诗是有感而发，AI写诗是任务，因此它没有灵感，只有技巧。学习者永远不能如AI般通晓古今中外，如果只是模仿写作技巧，将导致个性泯灭与创造力的稀缺。

因此，AI除了给文科带来冲击之外，更让整个文科开始审视纸面知识之外的学科内核。郭英剑指出，AI对外语学科最大的冲击，并不是“是否还能干翻译这一行”，而在于“为何还要学外语”。外语学科被迫要回应更高层次的问题：语言如何承载思想、文化与价值，如何在复杂语境中实现理解、判断与沟通。高校与其考察学生会不会AI，不如考察其是否了解自身专业与AI的合理边界，这需要全新的课程与引导。

浙江大学今年秋季开始推行人工智能导论的通识课，人文艺术专业的学生也要修习人工智能C类课程。相比于理科学生的A类课，C类课较少涉及具体代码，只是整体介绍工具。徐永明认为，通识课的重要性在于让学生知道什么是好工具，以及工具是怎么来的。

2024年9月20日，天津大学面向全体本科生推出通识课程人工智能导论。图/新华

他举例称，DeepSeek这样的通用大模型在回答专业领域问题时常常“胡言乱语”，不能用于深度语义交互。比如问某本书在图书馆哪里，大模型很容易检索到，但如果要问“朱元璋是如何反腐的”，现有通用模型往往是从二手材料、著作中寻找答案，而无法从古籍里寻找记载。文科专业若要主动拥抱AI，就要先构建专有数据库，这是文科生要首先掌握的东西。

在足够聪明且专业的AI加持下，课堂生态才能做出改变。在胡晓明看来，新文科改革最重要的是改变学科生态，未来中文专业课堂上一定要有三个角色——老师、学生和AI，摒弃原有的老师讲、学生听的模式，而是三方共同讨论。目前几乎没有这样的实践。而如果只是“文科+AI”的简单交叉，文科生还要增加理科技能学习的负担，他们中大多数原本很可能不擅长这些。“每叠加一个专业，都带来一个知识无底洞。我对AI和编程都一窍不通，但我可以让AI变成我的‘书童’，不断讨论、对话、学习、发现问题。”但在程乐松看来，文科生最好至少选修一门理科课程，培养数理思维。

因此，专业知识分配是新文科建设的一个重要议题。赵勇表示，仅看中文专业，每一个分支都有大量阅读任务，四年怎么学都学不够，如果学生还要学习其他领域知识，势必要压缩本就不宽裕的阅读时间。

陈烁目前的许多专业课都采用项目制学习，学生分入各个小组，承接一个横跨整学期的课题，比如“量化历史语料中‘女性’与‘家庭’的相关性”。他感到，表面上看，这种学习的逻辑很清晰：阅读尽可能多书籍，提取相关词，建模分析。但实际上，为了中期展示，小组成员花费在PPT动画、交互设计、图表生成上的时间，往往远超对核心人文问题的深度钻研。他开始问自己：除了证明技术可行性，这一课题对文学作品中女性地位问题，是否提出了任何新角度，抑或仅仅制造了一件“技术工艺品”？

抛开一切形制，文科培养应回归“非工具理性”。赵勇认为，理工科的研究思路是追求工具理性，文科虽然不应把理性排除在外，但更多思考的是工具的人文关怀。真实世界中的一切问题都和人有关，许多学者、思想者都在思考如何更加人性地生活，拥有世俗所不染的精神高度。情怀如果要在培养方案中作为纸面数据来衡量，本身就又返回了工具理性。“这不是文科的培养思路，是‘两条道上跑的车’。”

在他看来，阅读和写作就像文科学习的一呼一吸，无法偏废。本科阶段应尽可能全面学习语言和文学，以培养兴趣、积累知识为主，逐步建立自己的“根据地”。赵勇回忆，2005年，法国文学家让-保罗·萨特去世百年，他被系里分配了一个思考萨特和存在主义的课题。“大概有一年，我一直都泡在萨特的存在主义书籍里，写过超6万字的课题报告。长期阅读是建立‘根据地’的必要过程，‘根据地’越来越多就会连点成片，素养就丰厚起来。但可惜，现在的文科生越来越没有时间做这件事了。”

相比考试，赵勇仍建议文科学生多进行文章写作训练，培养方案也应多以论文形式来考核。“真正读了文学作品，审美、判断力、鉴赏力会获得滋养。而论文就能最大程度体现这些特质。”胡晓明也认为，写文章能反映学生视野中的问题框架和问题意识，展示其展开思考和论证的过程，以及语言表达力。

培养“非标准件”

穆婷还没有想好毕业后的出路，她时常焦虑，“文科专业素养积累不足，代码又没有理科生过硬”。她记得，一位英美文学专业课的老师把她称作就业市场里的“非标准件”。

如何将其核心竞争力“变现”成为下一个问题。穆婷在本科阶段参与了三段实习，除了通过本校申请的在图书馆数字中心的两段实习外，还有一段当地某AI初创企业的AI产品岗位的实习经历。她的经验是，任何专业内标准化资质，例如在校成绩、专业考试、各种资质考试，都不是企业看重的决定性因素。

她回忆，今年夏天她在该公司做远程实习，团队要优化一款英语AI写作助手的语气。工程师们精通算法，但大模型对“幽默语气”的理解，在美国同事眼中总是带着刻板甚至冒犯。产品经理懂市场，却无法向工程师精准描述“何为地道的、有分寸的英语讽刺”。

那一刻，穆婷站到了那个夹缝里。“我能看懂代码，理解控制语言风格的技术路径。同时，我本科积累的对英语语境、文化潜台词的敏感，让我成了合格的翻译者，把产品经理心目中那种‘略带荒谬的夸张讽刺’，转化为工程师能操作的提示语。工程师随即顺利生成特征词和相应参数，形成幽默语气的同时，将语句中可能包含的隐性歧视剔除掉。”穆婷说，虽然技术上全是工程师的功劳，但她第一次感受到了“想法”的力量，一种专业自信油然而生。

上海某游戏制作企业的一位AI产品负责人向《中国新闻周刊》表示，其团队一直想找一位“提示工程师”。他描绘的岗位图景和穆婷所说的类似，提示工程师须具备独立的审美和判断力，对游戏中AI交互所用语言有成熟的把关能力。这不仅需要抽象的品味，更要对叙事逻辑、情感表达、文化内涵有深度理解。“提示工程师要能和模型有效沟通，就像一个导演，能用演员明白的语言去指导他们演戏。越来越多的企业需要这样的文科生。”

除了初创企业，文科生的能力在本专业仍有很大发挥空间。徐永明团队开发了一个人文领域的智能知识服务平台，已录入超200万条数据。目前，国内多所顶尖高校都在搭建和完善这样的平台。徐永明指出，文史类数据浩如烟海，国内古籍数字化工作还处于初期，大约有1/6的古籍完成了影像数字化，文本的数字化进程只有1/15，因为文言文的智能识别更困难。而真正的高质量数据，也就是按照文科研究标准，做了标注、标引、标点的数据，就更少了。

“古籍的标引和标点是非常宏伟的任务，可能涉及好几代人。现存古籍如果不进数据库，古人的智慧就无法得到充分利用，AI也就无法真正变聪明。”徐永明认为，目前国内对语料建设的投入太少，大多由文科老师、学生来建设。而这正是潜在的文科生就业岗位。但这样的岗位潜力尚未得到开发，首先，因为“大部分学生看不上这类基础设施的建设工作，看得上的又都搞研究去了”。其次，市场上鲜有企业愿意投资高校图书馆的数据建设。

同样，其他文科专业的学生，未来也需要成为技术与所学专业之间的桥梁。在郭英剑看来，文科之本在于对意义、价值和人类处境的持续追问，技术可以提高效率，但无法替代对“重要”“正当”的判断。文科人才不是知识的保管者，而是能够在技术、制度与人之间进行解释、协调与反思的中介。

胡晓明也强调了“发现意义”这一能力的重要性。他认为，无论是外部世界的意义发掘，还是自我内心的探索发现，都是多年训练后潜藏在大脑中的基本文科素养。如果没有人类个体对意义的持续追问，世界将是干枯乏味的。

赵勇则提到了一个更高层级的概念：人脑尊严。他解释，不管是文学创作还是学术性写作，“AI无法提供原创性，它生产的东西最终都以人类最顶尖学者的思想为蓝本，这便是人脑尊严”。

（文中穆婷、陈烁为化名）配资网首

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