中傳砍掉16個專業(yè) “人機分工教育”老師先"畢業(yè)"，學生再"入學"？

全國政協(xié)委員、中國傳媒大學黨委書記廖祥忠近日對外披露，該校于去年一次性撤銷翻譯、攝影等16個本科專業(yè)及方向。

理由也很直白：未來屬于"人機分工時代"，教育變革已迫在眉睫，課堂教學必須進行徹底重構(gòu)。

廖祥忠進一步闡釋，教師需要重新定位課程的知識點、難點與未來對接點，"剩下的交給AI，讓學生去學習"。

對于這件事，我看到兩種說法。

一種認為砍得好，大學教育早該跟上時代，那些容易被AI替代的專業(yè)方向，留著就是浪費時間。

另一種覺得沒必要，翻譯也好、攝影也好，這些專業(yè)本身有價值，不能因為AI能干活了，就一刀切掉。

這兩種說法都有道理，但仔細想想，可能都漏掉了一個關(guān)鍵。

AI時代，我們還需要學習翻譯、攝影這些專業(yè)嗎？

這個問題不能簡單回答需要或者不需要。

關(guān)鍵在于，我們說的"專業(yè)"到底指什么。

支持砍掉專業(yè)的一方，其邏輯建立在AI對具體職業(yè)技能的替代性上。

以翻譯為例，機器翻譯的準確性與效率已大幅提升，能夠處理大量常規(guī)的文書、基礎(chǔ)對話任務(wù)。

攝影領(lǐng)域，AI可以自動完成構(gòu)圖優(yōu)化、色彩調(diào)整、甚至生成符合特定風格的圖像。

如果大學翻譯專業(yè)的教育邏輯，仍將大量時間耗費在訓(xùn)練學生掌握這些即將被AI高效完成的操作性技能上，確實顯得冗余且滯后。

廖祥忠所說的"剩下的交給AI"，正是基于此種判斷，將重復(fù)性、規(guī)則性的技能訓(xùn)練剝離出課堂，讓人力從機械勞動中解放出來。

從這個角度看，砍掉舊專業(yè)，是為重新配置教育資源，聚焦于AI不擅長或無法替代的領(lǐng)域。

反對砍掉專業(yè)的一方，則著眼于專業(yè)所承載的超越技能本身的深層價值。

翻譯不僅僅是語言的轉(zhuǎn)換，更是文化的轉(zhuǎn)碼、情感的傳遞，以及文學的再創(chuàng)造。

攝影也不僅是按下快門或調(diào)整參數(shù)，而是觀察世界的視角、表達情感的媒介。

AI能夠模仿風格、優(yōu)化技術(shù)，但無法替代人類基于獨特生命體驗、歷史洞察與美學判斷所進行的原創(chuàng)性表達。

將翻譯、攝影專業(yè)簡單裁撤，可能傳遞出一種錯誤信號，即這些領(lǐng)域的核心價值已被技術(shù)掏空，只剩下可被替代的"手藝"。

這忽視了人文藝術(shù)學科培養(yǎng)感知力、批判性思維與創(chuàng)造力的根本使命。

所以問題可能不是專業(yè)本身有沒有價值，而是我們在專業(yè)里教什么、學什么。

中國傳媒大學砍掉這些專業(yè)，表面看是撤銷專業(yè)，深層看是在逼問教育者：你到底在教什么？

如果教的只是那些將來AI能干的活，那確實該砍。

但如果教的是AI干不了的東西，那就不是砍不砍的問題，而是怎么教的問題。

校長廖祥忠說的那句話值得細品，他強調(diào)要未來的中傳教育要找到"知識點是哪里？難點在哪里？和未來的對接點在哪里？"以及"破解之道"。

這暗示了一種教育思路的轉(zhuǎn)向：從教授"如何做"（技能），轉(zhuǎn)向探究"為何做"、"做什么"以及"如何與機器協(xié)作做得更好"。

例如，未來的翻譯教育，重點可能不再是記憶詞匯與語法，而是訓(xùn)練學生如何駕馭AI工具完成高質(zhì)量翻譯，解決機器在文化隱喻、文學性、復(fù)雜語境中遇到的難題，從而成為翻譯項目的管理者與質(zhì)量把控者。

攝影教育也可能從技術(shù)培訓(xùn)，轉(zhuǎn)向概念開發(fā)、視覺敘事、影像倫理以及與AI圖像生成工具的協(xié)同創(chuàng)作。

因此，AI改變的遠不止是某個具體技能，它正在重塑知識的生產(chǎn)方式、工作的協(xié)作模式以及價值的評判標準。

所淘汰的也不是某個專業(yè)，而是專業(yè)內(nèi)部那些固化的、重復(fù)的、可被編碼的學習模塊。

中國傳媒大學砍掉16個專業(yè)，可以視為對這場重塑的激進回應(yīng)，是一次"破"。

但"破"之后如何"立"，更為關(guān)鍵。

是徹底放棄這些領(lǐng)域，還是重構(gòu)其內(nèi)核，將AI定位為強大工具而非替代主體，開設(shè)諸如"智能傳播與翻譯"、"計算攝影與視覺敘事"等融合型新方向？

后者或許更能回答"人機分工時代"的教育命題，也即人的價值，在于提出真問題、定義新標準、進行價值判斷，并駕馭工具實現(xiàn)創(chuàng)造性目標。

在我看來，廖祥忠提出的教育重構(gòu)思路，還揭示了一個更為深刻的變革：教師角色的根本性轉(zhuǎn)變。

未來的課堂，不應(yīng)再是老師講知識點、學生練基本功的單向灌輸，而應(yīng)轉(zhuǎn)變?yōu)閹熒餐接懭绾卫肁I工具解決復(fù)雜問題，如何在人機協(xié)作中發(fā)揮人類的獨特優(yōu)勢。

在這里，核心活動不再是老師單向講解由教材固定的知識點，學生被動練習標準化技能。

取而代之的，是師生圍繞一個真實的、開放的復(fù)雜問題共同組建項目團隊。

例如，不再是教授"新聞寫作的五種結(jié)構(gòu)"，更應(yīng)出現(xiàn)的場景是，某堂課上，師生共同面對"如何為一則關(guān)于氣候變化的復(fù)雜科學報告，制作出能引發(fā)不同社群共鳴與行動的多元傳播方案"這樣的挑戰(zhàn)。

解決此問題的過程，必然涉及運用AI進行信息檢索、數(shù)據(jù)分析、多語言素材生成、甚至初級視頻剪輯，但更關(guān)鍵的是，需要人類來判斷信息的公信力、設(shè)計共情的敘事角度、權(quán)衡不同傳播方案的倫理影響，并最終做出負責任的決策。

課堂重心從"學會工具"，徹底轉(zhuǎn)向"用工具解決問題"，并在解決問題中，深化對工具本身及其社會影響的理解。

這一圖景必然重新定義教師的角色。

教師將不再主要是"知識的唯一權(quán)威來源"或"技能的標準示范者"。

其首要角色轉(zhuǎn)變?yōu)?高級學習設(shè)計師"和"人機協(xié)作的教練"。

這意味著，教師必須比學生更早、更深地投入對AI工具的理解與探索，但目的不是成為技術(shù)專家，而是為了設(shè)計出能激發(fā)學生創(chuàng)造性使用這些工具的學習情境。

教師需要設(shè)置那些沒有標準答案、必須調(diào)用AI并超越AI才能應(yīng)對的挑戰(zhàn)。

在學生學習過程中，教師的職責是觀察、提問、引導(dǎo)反思，幫助學生識別AI產(chǎn)出的偏見與局限，指導(dǎo)他們?nèi)绾螌C器的效率與人類的批判性思維、價值判斷、審美直覺相結(jié)合。

正如廖祥忠所言，教師需不斷追問知識的源頭、學習的難點、與未來的對接點，并與學生共同尋找"破解之道"。

在此過程中，教師自身也必須持續(xù)學習，成為一個坦誠的"共同探索者"。

這場專業(yè)調(diào)整引發(fā)的爭論，最終指向一個核心：在AI時代，教育的目標是什么？

是培養(yǎng)精通某一項具體技能、但可能被機器取代的"匠人"，還是培養(yǎng)能夠理解技術(shù)本質(zhì)、運用技術(shù)解決復(fù)雜問題、并保有深厚人文素養(yǎng)與創(chuàng)造力的"通才"？

中國傳媒大學的做法選擇了后者，其勇氣可嘉，但效果有待觀察。

真正的挑戰(zhàn)在于，如何將"剩下的交給AI"這一理念，轉(zhuǎn)化為一套培養(yǎng)"駕馭AI之人"的全新課程體系與教學方法。

畢竟，AI能處理信息，但人類賦予信息以意義；AI擅長組合文本，人類則專注于原創(chuàng)性的構(gòu)想；AI負責優(yōu)化路徑，而人類設(shè)定目標和判斷善惡。

未來的課堂，其最高使命便是引導(dǎo)學生去發(fā)現(xiàn)、磨礪并善用這些不可被算法簡化的能力：深刻的共情、道德的勇氣、系統(tǒng)的批判、不竭的創(chuàng)造力以及對美和意義的敏銳感知。

通過人與AI的協(xié)同實踐，學生反而能更清晰地照見自身思維的獨特光譜，理解自身情感與倫理選擇的意義，從而成為不被技術(shù)所駕馭，而能駕馭技術(shù)、并以其豐富人性的"主體"。

中傳的"破"，或許正是為了開啟這樣一場關(guān)于"立"的艱難而必要的實驗：立一種新的教學關(guān)系和新的能力維度，最終，是立一種在智能時代更加穩(wěn)固、更富價值的人類坐標。

全文完

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