当AI能写代码、做设计、替代大量重复性劳动，大学课堂该教什么？大一新生又该如何安放自己的专业与未来？计算机科学与工程学院蒲晓蓉教授的“人工智能导论”新生研讨课，用一场“面向2056的人机协同社会畅想”，给出了自己的答案。
蒲晓蓉教授在课堂上
一堂“不教知识”的AI课
作为深耕人工智能、教育学、心理学、医学交叉领域三十余年的“老”教师，蒲晓蓉对大一新生的定位格外清晰：大一是学习方式的转型期，要向研究性学习，带着学生“做研究”。
“既然AI比人聪明、比人勤奋，那我们读书学习还有什么用？”蒲晓蓉敏锐捕捉到同学们的心思，对此，她在开课之初就为学生注入了一剂强心剂——“碳基人”与“硅基人”的差异化生存战略。她深刻剖析了人类与AI的本质区别：AI是硅基的，它没有生物属性，无法真正理解人类的感觉与情感，所有的共情都是基于数据的模拟；而人类是碳基生命，拥有情感、直觉、瞬间的灵感迸发，以及对美与丑的主观判断，这些不可量化的特质，恰恰是AI永远无法企及的。
她的“人工智能导论”课程没有讲具体的技术，而是让学生站在十年、三十年的时间点上往回望，思考在人工智能日新月异的当下，如何处理人与技术的关系，锻造AI无法替代的核心能力。
课程的16学时由8学时教师讲授与8学时学生研讨汇报组成。前4次课搭建框架为：AI概述、智能医疗、AI与自然科学、AI与社会科学（伦理、法律、人文）；后4次课完全交给学生：3人一组，自选PI（项目经理），用PPT+视频方式，呈现对未来人机协同社会的系统性构想。
为了吸引学生专注投入，蒲晓蓉利用认知心理学原理设计课堂，每5分钟就变换一次教学方式，或讲案例，或抛出反直觉的观点，或组织激烈辩论。这种高密度的思维刺激，令学生无暇分心。几周课下来，学生们的状态彻底改变：从些许茫然，变得眼里有光——那是好奇心被点燃的光芒。“我的课堂信息量很大，节奏很快，甚至会‘挖坑’让学生跳。”蒲晓蓉欣慰地说，这种状态是学生深度投入学习的最佳证明。
“只讲知识的45分钟，就是水课。”蒲晓蓉直言。她的课堂不讲琐碎操作，不讲过时指令，而是把AI思维、系统思维、伦理判断、未来预见力作为核心目标，用AI医疗、智慧城市等前沿的案例打开学生的视野，以一个个开放性的问题来点燃学生好奇心、内驱力，让学生从大一开始就明白：技术会被迭代，唯有思维与价值判断有长久的生命力。
用三个“十年”预见未来
这门课最独特的设计，是蒲晓蓉今年全新推出的“人机协同社会1.0/2.0/3.0”作业。1.0（2026—2036）：AI初步融入社会治理、城市调度、资源调配；2.0（2036—2046）：AI深度协同，解决社会堵点，优化公共服务；3.0（2046—2056）：人机共生，构建人类主导、AI赋能的社会中心操作系统（COS）。
学生要完成的不只是“畅想”，而是工科式问题求解：发现现实痛点→用AI设计解决方案→分阶段迭代优化→思考哪些必须由人决策、哪些可交给AI。这个作业强迫学生跳出现有学科专业的视角，转而思考人类命运的宏大议题。既要像社会学家一样思考伦理，又要像政治学家一样思考治理，还要像工程师一样思考技术架构，这种思维方式的训练，正是这门新生研讨课程给予大一学生的礼物。
同时，每组还必须推选PI，承担任务分解、技术规划、团队协调、冲突解决。在这门课上，AI工具是被鼓励使用的超级助手。蒲晓蓉明确提出，学生必须学会使用大模型构建个人AI助手，在完成人机社会设计等复杂课题时，引入AI作为数字助理，学习如何向AI提问、利用AI检索整理信息、甄别AI幻觉并进行人工修正。
“如果只是把AI当成拐杖，用来应付作业，那迟早会被淘汰；但如果你把AI当成幕僚，让它帮你处理繁琐的数据，而你专注于顶层设计和价值判断，那你可能成为未来的领导者。”蒲教授告诫学生，同时强调学术规范和数据安全，严禁直接复制粘贴AI生成的内容，“拥有批判性思维是使用AI的前提，一定要有自己的判断。”
蒲晓蓉教授在课堂汇报后与同学们合影
汇报现场，学生们交出的成果远超预期。他们不只描绘技术图景，更思考伦理边界、价值感、人文温度，用清晰逻辑与鲜活创意，呈现出对未来社会的深刻理解——有的小组绘制出未来社会的操作系统架构图，有的设计出未来城市的算法调度模型，还有的深入探讨了未来社会的AI伦理边界。
“看完他们的作品，我只有一个结论：这样的年轻人足以撑起智能时代的明天！”蒲晓蓉说。
AI时代的人才答案
面对“AI会取代很多工作”的焦虑，蒲晓蓉谈到：“只盯技术、只学操作的人，一定会被淘汰；拥有共情力、价值判断、创新思维、叙事能力的人，永远不可替代。”
她在课堂上反复强调：不要和AI比记忆、比搜索、比代码速度——硅基智能会远超人类百倍；要守住碳基生命的核心优势：情感连接、审美感知、伦理抉择、人文关怀；专业学习要“远亲交叉”：工科+文科、技术+艺术、计算+医学，等等，越跨界越有竞争力。
在AI与自然科学的板块，蒲晓蓉不讲公式推导，而是讲述AI背后的生物学基础——生物神经网络；结合心理学，讲解人类记忆和认知的原理，引出AI的数学模拟建模过程；讲解线性代数如何服务于大模型训练，让学生恍然大悟：“原来我学的矩阵分解，是大模型的数学基础之一！”这种学科交融的课程架构，助力学生既有专业的深度，又有知识的广度。
这门课也因此形成“技术为骨、伦理为魂、未来为纲”的独特风格：不讲纯技术、纯理论，而是把AI放在生命科学、社会治理、人文艺术、法律道德的坐标系中，让学生理解“为什么做”比“怎么做”更重要。
除了知识和技能，这门课留给学生最深的烙印，是情感和价值观。学生们纷纷反馈，这门课让自己重新思考生命的意义，让自己为了成为一个完整的人，一个有家国情怀、责任担当的人而不断努力。
“AI在加速进化，教育更要抢先一步——我们不只教会学生理解AI，更教会他们理解自己、时代、人与技术的共生之道。我们培养的不是会用工具的人，而是能定义工具、引领技术、守护价值的未来主人。”蒲晓蓉说，她的课每年都在自我迭代，紧跟时代与学生需求走，而为了跟上这样的变化，她自己也一直保持终身学习的习惯。
当课堂不再局限于课本与当下，当大一新生就能眺望三十年的远方，教育便拥有了更多面向未来的力量。
