5月17日，2026搜狐科技年度论坛在京盛大开幕。来自科学界、学术界和产业界的近三十位嘉宾共襄盛会，围绕基础科学和人工智能话题展开探讨思辨。

在上午的线上论坛环节，北京大学教授乔晓春带来了《AI时代，当知识不再稀缺，我们该如何学习》的主题演讲。乔晓春指出，AI的到来不仅加剧了高校教育与市场需求之间的错配，更对传统的学习方式和教育体系构成了根本性挑战。

乔晓春直言，AI让教学变得尴尬。老师讲的内容学生可以随时用AI查证，甚至发现错误，导致老师“假装在讲”，学生“假装在听”。AI还能完成作业和论文，尽管学校禁止使用，但检测与反检测的手段都在使用AI，形成荒唐的循环。

面对这一困境，乔晓春认为，指望学校改革太慢，学生只能靠自己：要么“做专”，深耕某一领域成为专家；要么“做广”，培养能力和知识面以随时换赛道。

他提出，未来学习应聚焦“AI+能力”，包括思维方式、批判性思维、行动力和AI工具的使用，并推荐个人借助AI系统学习与项目式共同学习相结合的方式。

以下为演讲内容精编：

大家好，我叫乔晓春，我是北京大学的教授，现在也是一个退休的教授了，很高兴能参加这个论坛。

今天讲这么一个题目，就是AI时代当知识不再稀缺，我们该如何学习？这是一个很好的题目，也是大家比较关注的一个题目。今天针对这个题目，我想主要针对这个标题的三句话。一个是AI时代，我们现在面临什么问题？再一个就是讲知识不再稀缺，这对我们学生，对即将要进入学校学习的学生会有什么影响？会带来什么问题？最后一个就是我们应如何学习，也就是如何应对AI带来的一些问题。

首先我想说一下，实际上我们现在高校存在的问题，在AI没有来之前已经存在了。比如传统的，大家到学校学习，一般都是按照这样一种思路：孩子第一件事情通过中考上了一个好大学，上了大学以后，如果想继续学习，也可以读硕士研究生，最后也可以读博士。这条路径是中国传统大家都有这样一个认知，叫知识改变命运，而且一直认为学得越高，上的学校越好，未来就越容易找到工作，或者找到好工作，收入也越高，以后发展会更好，生活会更幸福。这个思路早期是对的，很多研究也能发现，受教育程度越高，未来的工作相对也会越好，收入也会越高。

但后来就一点点出现问题。最早出现问题是在1999年大学扩招。扩招以后，大家如果看数据能发现99年以后大学招生名额迅速上升，大学招的人数多了以后，接着硕士也在扩招，到最后博士也在扩招。后来到了什么程度？有的学校博士比本科生招的人数还多，出现了学历结构倒挂的情况。这种情况从99年以后出现以后，就等于我们从高校毕业的学生供给和市场上的需求就不太适配了。社会上对学历结构的需求一定是低学历的需求更多，高学历的需求更少，它是一个客观的需求结构。但我们人为导致了受高学历教育的人越来越多，这样就导致有些高学历被挤出来了，找不到工作了。

很明显，我们现在培养的学生从社会需求角度来说有一些不适配。这类问题严格来说不完全是AI的问题，但现在AI出现了，不仅影响到就业的问题，还影响到学生学习的问题。比如AI出现以后，老师很难教了，因为老师在上课教的知识AI都可以查得到。老师上课的时候很紧张，因为不可能每个老师都可以把它讲的知识吃得很透，但AI往往比老师讲的东西更完整、更详细。一个老师在前面讲课，如果学生在下面查AI，马上就可以把老师讲的内容全部收到，跟老师讲的东西比对，发现老师讲的可能都是错的，甚至学生直接在课堂上给老师提出来。所以现在的老师上课很紧张，但作为老师又不能不讲，现在老师也假装在讲课。另一方面学生也不太愿意听课，因为学生认为老师讲的东西AI都有，干嘛要在这听。后来有些学校强制学生来上课，要点名，但没有任何意义。学生觉得老师讲的没有AI好，还不如去看AI。很多学生现在在课堂上也不听课，也在假装听课，是学校要求必须得来。现在老师假装在讲，学生在假装学，走的都是一种形式。

再加上现在AI可以做很多事情，老师留的作业，包括学生写的论文，AI都可以帮助完成。这个过程并不能检验出学生学的好坏，因为都是AI代做的。对于老师来说，尽管学校强调不能用AI做作业、写论文，但老师也没有办法，现在通过一些检测手段检测是不是用了AI。用AI的人还用AI来消除AI的痕迹。做作业用AI，检测或者消除AI的痕迹也用AI，导致很荒唐的事情。现在课堂已经死了，没有学生听课，学校也已经死了，但学生还活着。学生怎么办？想学的学生怎么办？

当知识不再稀缺，大家觉得学这些知识已经没有用了。如果知识不稀缺，它带来的问题是什么？我们从上本科到硕士到博士学了很多知识。学这些知识可以做一个比喻，就像穿了一些很漂亮的服装，你学的知识越多，好像服装越漂亮。但AI出现以后，当知识不再稀缺，或者AI已经代替了大家所学的知识的时候，突然感觉衣服被脱光了。你本来穿的这些衣服都是知识，突然就脱掉了，发现身上就没有任何穿的东西了。在中国的高校，绝大多数学生学的是知识本身。知识背后也承载着很多理念或思想，在传授知识的过程中也传授了很多理念或认知，但不同的学校传输的理念并不多。中国的高校绝大多数传输的是知识本身。一有AI以后，知识性的东西就被脱光了。脱光以后，如果学生学的都是知识，这个学生在AI面前基本属于裸奔状态。所学的知识AI全可以替代，完全没有用了。学生找工作就很麻烦，以后到社会上也很麻烦。从本科、硕士、博士学了十年的东西都是知识，这些知识在AI出现以后完全没有用。

面临这个问题，在AI时代我们该如何学习？现在学生有三条路可选。第一条是官方所指的路，回去学技校。好处是对个人来说可以学一门技术，利用这个技术重新找工作；对社会、国家来说，解决大学生失业问题，可以有更多时间留在学校，让失业率低一点。

第二条路，有的学生可能认为既然大家都在学校，也不想学技校，就跟着学校走，在学校耗着，继续去学。大家可能还会指望学校能改变、能改革。但学校确实会进行调整，这个调整非常难。改变我们的高校，真不如重新建一个高校。重新建一个学校，按照AI对未来人才的要求，重新构建知识体系，重新采用一种新的教学方式，比重建一个老学校容易得多。但我们有这么多高校，培养这么多本科、硕士和博士，不可能短期内全部改变。所以第二条路，等着学校改变，对于现在的在校学生，以及还没有在校的学生，可能都赶不上学校改革能起作用的时候。第二条路走不通。

最后还有一条路，就是自己学习。学校是一条大船，个人是一条小船。大船掉头很难，小船掉头更容易。在AI时代，个人应该去学什么？有两条路可以走。一条路是把自己做得专业一点。AI时代面临非常大的不确定性，未来五年、十年社会是什么样说不清楚。

在这种情况下，要坚持你的专业，继续学习你喜欢的专业，进一步深耕，学得更专。学得更专的含义是能够坚持长期主义，系统针对某一个领域做深耕。AI时代真正留下的不是初级和中级的人员，而是高级的、对这个领域做得最好的一批人。就走这条路，把自己培养成一个专家，必须系统地坚持长期主义，深耕某一个领域，让未来的不确定性在自己身上变成确定性。

另外是培养你的能力加上知识面。在未来不确定的情况下，你有没有能力随时换赛道，随时适应新的形势需要，适应新的市场需求。我不知道未来会怎么样，但我为未来做好准备，进入任何一个领域都能够很快适应。这就要决定你能不能在之前把各种能力培养起来。其中最重要的一个能力是学会学习的能力。社会变化很快的时候，要求每个人，特别是年轻人，能够尽快进入角色，尽快学习某一类知识，尽快在这个领域里找到自己的位置。这是为了应对未来的不确定性，提升能力，未来不管做什么都会很快进入并做起来。如果自己想学，有两个路径可以选择，一个做专，一个做得广一点、把能力培养起来。

下一个问题是我到底应该学什么？

在AI时代学什么？学AI加能力，或者叫AI加。AI就是我学会AI，能做AI能做的事情。AI不能做的事情就是加的那个东西，是你个人的能力。个人具备的能力有哪些？是没有AI的时候我们比较轻视的几个领域。

第一个是学思维方式，学为什么。过去在学校大家学是什么学了很多，很少关注为什么。为什么讲的是背后的原理和思路，我们忽略了这一点。是什么讲了很多，让学生去背概念、背结论。但某一个理论出现一定有来龙去脉，背后一定有理论逻辑，特别是研究方法，每一个公式背后都有它的思路。但我们过去只是学会怎么算，算出结果，但为什么要这么算学得很少。第一件事情需要学的是培养自己的思维方式、思考问题的方式，通过学习为什么。未来学习可能更多关注为什么，学是什么是一种手段，不是目的。为什么的东西学好了，培养的是你的思维方式、逻辑思维的能力、判断问题的能力，指的是你的专业能力或水平。任何一个专业都有它固定的思维方式。比如学数学，更多关注逻辑思维，讲条件，任何一个定理都会告诉你得出结论必须要有条件，因为定理都是讲因为所以。还有一个思路是你必须证明，不能光告诉我结论，必须证明这个结论是怎么得出来的。学了数学以后，你讲任何一句话得告诉我条件，没有哪一句话一定是对的，同时你得告诉我证据，这是学数学变成的习惯思维。学物理也有固定思维，物理更多的是靠实验，你告诉我一个结论，是不是经过实验证明过的。学科学领域更广泛一点，科学有很多最基本的原则，你是不是用事实讲话，是不是有充分的证据，证据是基于什么样思路得出来的。这些东西学完了就是你的思维方式，嵌入到你个人身体里面，变成了你自己的能力，不是知识。知识是外在的，思维方式是内化的东西。你学的东西更封闭、更收敛。

但我们还有第二个需要学的内容，恰恰相反，是一种开放的、发散的思路，就是要学习批判性思维和创新性思维。要有批判性思维和创新性思维，你的思路一定要发散，能发现问题、定义问题，能看出别人做的东西有什么问题。这些东西的培养是我们过去高校很不关注的。上课的时候很少有学生提问题，提问题就是一种批判性思维，能发现问题、提出问题，如果做得好的话，知道如何去解决问题。这是第二个需要学的方面。

第三个需要学的是我们个人的行动力，包括个人的表达能力、交流的能力、沟通的能力，以及和别人合作的能力。现代社会不可能什么事情都一个人独立完成，一定要跟大家合作、交流，交流过程中要能够清晰表达自己的思路。这是第三个需要学习的方面。最后一个需要学的是AI本身，在AI时代所有人都不可回避，AI是我们做事情的杠杆。把这四个方面整合到一起，最后一个方面是AI，前三个可以归纳为个人的能力。这些东西有了以后，在AI时代就不怕任何情况发生，可以应对任何不确定性。这就是在AI时代我们应该学什么。

最后一个问题是我们应该怎么学。对于个人来说，学校不会教我们，自己学的话应该怎么学？未来学习可能会面临两种情况。一类是个人独立式学习，自己学。现在有一个好的条件是我们有了AI，AI可以帮助你学很多东西，你可以利用AI作为你的学习伙伴，或者作为你的老师，跟着AI学你要学的东西。但个人学习必须系统地坚持长期主义的学习，而不是碎片化的学习。包括AI、包括很多短视频，有些东西是碎片化的，碎片化的学习是在耽误时间。

第二条路径是多个人共同学习。在AI时代，大家的交流、共同学习很重要。大家一起来做事情，在做事情的过程中学习。做事情过程中大家会讨论、争论，有不同意见，最后达成共识，把事情做好。这个就是项目式学习，以做作为过程，达到学习的目的。项目式学习是AI时代一个新的很重要的学习方式，恰恰在我们过去的高校里很少采用。过去高校都是老师讲课，学生学习。现在学生在一边做一边学，或者在做的过程中知道应该去学什么。最终的学习路径就是两条，一条是个人学习，借助AI学习；一条是大家共同学习，用项目式学习的方式，提升会更快。

这两种学习方式应该相互结合。任何一个学习如果单独采取一个方面都会有问题。关起门自己独立学习，不跟外界接触，没有办法跟人讨论，提升速度会很慢，交流很重要。单独共同学习也有问题，人和人之间可能有差异，包括知识背景、学习基础都有差异，如果差异比较大，交流起来比较困难。共同学习是大家在把差异弥补以后，在同一个水平上进行交流，效果才会更好。所以两类学习方式要共同采用、相互结合。

AI时代我们学的内容和方式都在发生根本转变，这些东西恰恰是我们学校现在给不了的。学校要做颠覆式的改革，很困难，我相信总有一天会改，但时间会很长，我们现在年轻人等不了，只能自己找自己的方式来学习。

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