在一個講求效率與成果的時代，人工智慧迅速地改變了我們對學習、理解與知識本身的定義。對哈佛大學來說，這場變革來得既猛烈又深刻，足以動搖其數世紀以來堅守的人文教育核心價值。這並非單純的技術更新或課堂工具的轉換，而是一場價值觀的碰撞，一種對「何為教育」的根本詰問。
打卡式的發言
「當一個指標成為目標，它就不再是一個好的指標」的Goodhart定律如今竟精準預言了AI時代的學術處境。學生為了拿到好成績，不惜將學習行為簡化為一連串的表現策略。曾經代表思辨與深度的課堂討論，淪為打卡式的發言；閱讀變成篩選「精華段落」的技術；報告與作業也因生成式AI的普及，而演化為更高明的輸出模擬。
這樣的行為未必出於惡意，相反地，它反映了職場對「輸出能力」的獎勵邏輯。顧問公司追求簡潔有力的簡報，金融機構看重模型與數據的操控，而科技產業則以點擊率與成長曲線論英雄，這種「優化邏輯」與自由人文教育所倡導的「理解深度」逐漸分道揚鑣。
AI 阻擋探索
哈佛曾承諾要培養能引領社會的「公民領袖」，透過人文與科學的薰陶，引導學生走向理解與轉化的旅程。這並不只是知識的傳授，而是一種主體的建構，學會面對模糊、理解他人觀點、並追問體制背後的價值。問題在於AI太有效率了，它幾乎可以即時生成符合標準的答案，讓學生無須經歷那些痛苦卻必須的掙扎與探索。
面對這樣的挑戰，哈佛的教師們開始採取兩極策略。一方面，是全面擁抱AI，將其視為輔助工具，如語言翻譯、資料彙整與概念釐清的助手；另一方面，則是「回歸類比」，採用紙本作業、口頭報告與現場考試，試圖將學習拉回人與人、腦與腦之間的對話現場。
未經省察的人生
這些做法各有其道理，卻都無法根本解決核心問題：當社會不再重視「理解」，大學還能堅持教導「理解」嗎？又或者，這正是大學的時代任務，在一切都可被模擬的世界裡，保留一塊人類思辨與價值探索的園地？
蘇格拉底曾言「未經省察的人生不值得活」，若將這句話套用在教育之上，那麼未經反思的學習是否也喪失了意義？學生不是不聰明，而是太聰明，他們看穿了體制運作的邏輯，理解如何遊戲規則、最小努力、最大效益。這種「精明」在商業世界中或許是優勢，卻可能讓教育淪為技能訓練，失去形塑靈魂的力量。
正如一位教授所說：「AI是利器，但只有那些曾親手切割過真實問題的人，才能辨認它的深度與虛假。」換句話說，AI可以提供答案，卻無法取代人類在尋找答案過程中所經歷的思辨、懷疑與領悟。而這些，才是自由教育的核心。
哈佛大學是風向標
哈佛不是唯一一所在面對這場挑戰的大學，但它的選擇會成為全球高等教育觀察的風向標。它必須回答一個迫切的問題：當學生越來越傾向於使用AI完成作業，大學是否應該設計「AI-proof」的課程？還是應該將教育目標從「教你怎麼思考」，轉為「教你怎麼善用AI來思考」？
有教師設計AI專屬作業，鼓勵學生與AI互動、提問、批判，從中看見自己的認知盲點。也有教授用AI模仿詩人創作，再讓學生辨識其中缺乏的人性靈魂，藉此提醒大家機器的極限。這些做法，不是排斥AI，而是讓AI成為人類認知旅程的陪伴者，而非取代者。
要產生結果也要批判
最終問題也許不在於「AI是否能理解世界」，而是「我們是否還在努力理解世界」。若大學只是為職場訓練熟手，那麼AI會是理想幫手；但若大學的任務是培養具有批判力、想像力與倫理感的人類，那麼教育就不能只是產出結果的過程，而應是改變自身的實踐。
孔子曾言「學而不思則罔，思而不學則殆」。在AI時代，這句話提醒我們不能只是讓AI為我們學習，也不能只是讓自己沉浸在自我思考的幻覺中。唯有持續地學、持續地思，才能在人機共存的未來中保有人性之光。
在這樣的轉捩點上，大學不應退守，而應前行。不是為了與AI競爭誰更聰明，而是為了守住一個信念：教育不只是為了效率與成果，更是為了讓我們成為更完整的人。
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