▓▓AI时代，大学的角色可能正在从 Pre-training 人，转向 Harness 人▓▓

在重新思考大学教育究竟应该为学生提供什么时，康奈尔大学提出（图一）的一个重要方向，是重新强化大学教育中的基础能力和综合能力训练。大学不能只做知识传递，而应该让学生更多地通过动手实践和项目制学习，把知识真正投入使用，在真实任务和不确定情境中训练解决问题、沟通、协作以及项目管理的能力。报告（图二）甚至把学生如何面对截止时间、如何处理不同任务之间的优先级、如何判断工作量、如何调整计划和适应变化，都视为判断力和自我管理能力的训练。
换句话说，大学不仅要让学生“知道”，还要让他们学会把知识转化成行动，把事情做成。

而 AI 正在把这个问题进一步推向前台。

康奈尔指出，生成式 AI 已经能够产生大量过去被视为人类智力劳动成果的内容，因此大学必须重新思考：当机器越来越能够承担知识生产和信息处理任务时，人究竟还需要掌握什么。报告特别警告，AI 可能削弱阅读、写作、推理等学习的核心实践，也可能让学生过早地把学习过程外包给机器。
所以，康奈尔给出的核心答案，并不是简单地让学生“学更多知识”，而是培养判断力（judgment）。

报告所说的判断力，并不是简单的“会判断”，而是指在没有标准答案、规则无法直接适用、不同选择各有代价的情况下，能够定义问题、识别可靠信息、权衡取舍，并作出负责任的决定。
而且，康奈尔并没有把判断力理解成知识的替代品。恰恰相反，报告强调，判断力必须建立在扎实的专业知识和思辨能力之上，是对知识更高层次的运用。

而昀哥觉得，这恰恰触碰到了一个比“大学应该教什么”更大的问题：
AI时代，大学究竟是在训练什么？

过去，我们很容易把大学理解成一个大型的 Pre-training system。
四年时间，把知识、专业技能和方法论尽可能多地装进一个年轻人的大脑，然后把这个“训练完成”的人送进社会。
这个模式背后的隐含假设是：世界的知识体系相对稳定，只要预先掌握足够多的知识和技能，毕业以后就能够应对现实世界的问题。

但 AI 正在改变这个前提。
当知识获取、信息整理、写作、编程、分析乃至相当一部分专业技能的门槛都在下降时，真正稀缺的能力可能越来越不是“我会多少”，而是：
面对一个没有标准答案的问题，我能不能定义目标、拆解任务、调用合适的知识、工具、AI 和其他人，管理时间与资源，判断信息是否可靠，在遇到失败和意外时不断修正，最后把事情做成？

从这个角度看，康奈尔报告里那些看似分散的建议——项目制学习、任务优先级、工作量判断、适应变化、自我管理，以及最后落到“判断力”——其实可以被放进一个更大的框架里理解。
大学过去训练的，是一个人的“能力本身”；而 AI 时代，大学可能越来越需要训练的，是一个人的“能力调度能力”。
▒ 这就是我所谓的 Harness。
Harness 的对象，从来不只是 AI。它真正要驾驭和组织的，是自己的知识、技能、工具、AI、他人以及各种外部资源，把一个目标变成一个最终结果的能力。

这里的 Harness 当然不是康奈尔报告使用的术语，而是我对这份报告背后变化的一种理解：
▒ 过去是 Pre-training 人，未来可能越来越是 Harness 人（图三）。

因为真正重要的问题，已经不只是“你知道什么”，而是你能不能有效调度越来越丰富的内外部能力。
你需要知道什么时候使用 AI，如何给 AI 定义任务，如何判断它的答案是否可靠，什么时候应该继续追问、重新规划或者换一种方法，以及最重要的——什么时候不应该把任务交给 AI。
这也是为什么“判断力”会变得如此重要。
AI 可以越来越擅长回答问题，但究竟应该问什么、为什么问、相信什么、不相信什么、什么时候停止、什么时候重新开始，以及最终由谁承担结果，仍然是人的问题。
所以，回到我最开始的那个疑问：
在 AI 面前，“受过大学教育”究竟意味着什么？

昀哥现在依然没有答案。

但我越来越觉得，它可能不再主要意味着“这个人接受过多少知识的 Pre-training”，而更意味着：
▓ 这个人有没有能力在一个高度不确定、由人和 AI 共同构成的世界里，持续学习，持续判断，持续调度自己的知识、技能以及各种外部能力，并最终把事情做成。