上週，在一次喝咖啡時，我的一位在越南一所大學翻譯專業任教的同事嘆息道：“以前我非常熱愛翻譯教學。但現在，每次佈置作業，學生只需把題目粘貼到ChatGPT然後提交結果。我幾乎無法給出任何反饋了。”
悖論：知識與技能不再稀缺但學費卻在上漲
這個故事並非翻譯教學中的個別現象。它反映了當像ChatGPT、DeepL這樣的人工智能工具正在顛覆許多培訓模式，尤其是存在了幾十年的大學模式時，教育界日益蔓延的不安。
幾個世紀以來，大學的運作基於一個非常簡單的假設：知識和技能是稀缺的。想要獲得知識和技能，學習者必須支付學費、上課、讀書、做作業，最終獲得一張文憑。
文憑既是提供知識，也是向勞動力市場證明能力的憑證。
但今天，人工智能可以在幾秒鐘內以幾乎為零的成本解釋、總結、翻譯、寫作。悖論的是，當知識和技能不再稀缺且正在貶值時，大學學費卻日益上漲。
勞動力市場的反應比學校更快。在英國，去年為應屆畢業生提供的工作崗位減少了約33%，為七年來的最低水平，很大程度上是因為企業使用人工智能自動化入門級職位並削減成本。
在美國，超過27個州已取消或降低了大量公共職位對大學文憑的要求，旨在擴大人才庫並應對勞動力短缺以及“文憑通脹”問題。
當人工智能能夠替代越來越多原本屬於年輕畢業生領域的重複性、可編碼的工作時，企業正在重新評估勞動力的價值。
在越南，人工智能帶來的轉變在客戶服務和營銷領域表現明顯，聊天機器人和人工智能工具逐漸取代基礎職位。
當許多大學課程仍在教授如內容寫作或社區管理等手工技能時，企業已迅速用人工智能系統取代實習生和新員工職位，優先招聘懂得操控人工智能以提高效率的人。
然而，並非所有類型的知識、技能都同樣貶值。那些可以標準化和流程化的領域，如法律、會計、行政、運營技術、翻譯，受到的影響最大。
我和翻譯行業的許多同事對此有深切體會。我已經失去了許多通常委託翻譯合同、模板文件的國際客戶，因為這些工作現在人工智能處理得更快、更便宜。
但我還有其他項目，比如校對ChatGPT的翻譯，尋找和分析患者群體以測試關於健康的問卷，這些問卷由人工智能翻譯後比較不同目標群體的反饋，根據每個文化背景調整語言。
這些工作需要判斷力、經驗和同理心，這些能力至少在目前，人工智能還無法替代。
我的一位從事建築的朋友也有類似經歷。軟件和人工智能可以非常快速地輔助標準圖紙。但當項目需要在人、景觀、文化、預算和法律之間取得平衡時，建築師的角色變得至關重要。沒有算法能像從業多年的人那樣“讀懂”人和背景。
人工智能接近“人類”
這些故事顯示了一個日益清晰的界限：人工智能很好地替代了重複性、標準化的工作；但越接近人類、接近背景、情感、道德和社會責任，人類角色越不可替代。
而正是在這裡，故事不再僅僅屬於翻譯或建築，而是直接觸及知識社會的核心制度：大學。
如果一項測試連人工智能也能取得高分，那麼繼續以舊方式教學和考試只會讓學校自我“貶值”嗎？今天大學的價值主要不在於傳授知識，而在於幫助學習者形成思維、判斷力和智慧膽識。
然而，越南的實際情況表明，儘管不是全部，許多課程仍在以舊方式教學和評估：記錄-背誦-按模板做作業-按“標準答案”考試。
在人工智能背景下，這種教學方式暴露出明顯的侷限性。一份小組報告可能一個晚上就能用人工智能完成；一個演示文稿可能幾分鐘就能製作；甚至論點和證據也可以被“代為準備”。如果評估只衡量內容再現能力，那麼學習者擁有的技術越多，他們就越少需要用自己的能力思考。
當然，也已有積極的動向。在一些先進課程中，學生被要求分析人工智能的輸出，比較不同觀點，在辯論中捍衛論點，開展與真實問題相關的項目並對自己的選擇負責。
這些學校在將人工智能融入教學、組織教師人工智能培訓以及強調使用人工智能工具技能的課程開發方面處於領先地位。但這些做法仍然分散，依賴於個別教師或學校，尚未成為系統的一致方向。
值得思考的不是人工智能是否“讓大學陷入困境”，而是：越南大學是否足夠迅速地從傳授知識轉向培養思維和人類膽識——伴隨著人工智能作為學習者及勞動者的強大工具。
越南中文社
