教育与教学

人工智能时代的大学、医学与数字生物统计学

高等教育机构诞生于数百年前，最初承担保存、组织和传授知识的职能。数百年来，其权威建立在对既有文本、传统和知识体系的解释之上。印刷术扩大了思想传播的范围，逐渐改变这一模式；科学革命和以大卫·休谟等思想家为代表的启蒙运动批判精神，则拓宽了思想自由的边界，挑战对权威的绝对依赖。

十九至二十世纪，现代研究型大学首先在欧洲形成，随后在美国蓬勃发展。大学的使命不再局限于传授积累的知识，也开始包括系统地产生新发现。实验室、博士项目、学术期刊，以及大学、政府和产业之间的合作，使高等教育成为塑造现代社会的科学、医学和技术革命的重要引擎。

在人工智能时代，大学若要继续发挥重要作用，就需要再次自我革新。许多教师对将这些技术引入教育感到担忧。然而，人工智能并非正在破坏一个完全有效的体系，而是在揭示一种诞生于信息匮乏时代的教育模式的局限。这个模式至今仍常常把记忆、统一标准和等级秩序置于创造力、合作、个人才华，以及解决社会重大问题的探索之上。

肯·罗宾逊等教育者认为，儿童天生好奇、富有想象力且愿意尝试，但传统教育体系通过惩罚错误、奖励顺从和强调标准化成绩，可能逐渐削弱这些品质。在他看来，创造力并非少数人独有的稀有天赋，而是教育应当发现和培养的基本人类能力。人工智能的出现，让这一批评再次具有现实意义。

这些技术能够拓展个人能力、实现个性化学习，让世界各地的人接触过去仅少数人能获得的知识、工具与机会。它们也可能帮助学生按自己的节奏探索想法、获得个别支持，并发展难以适应传统教育结构的才能。但只有缩小获取资源的差距，并教会人们以批判、严谨、负责的方式使用人工智能、清楚认识其局限，这些潜力才能实现。

全球教育将发生深刻变化。其使命不能再局限于传授如今几乎瞬间就能检索到的内容，而应教会人们提出重要问题、批判性地评估证据、区分信息与知识、整合学科、在不确定性下推理，并创造性且负责任地使用人工智能。大学的价值不仅在于提供信息，更在于建立能够理解与质疑知识、产生新思想，并以此改变现实的共同体。

这一转变在生物医学领域尤其重要。人工智能已能分析海量信息、识别复杂模式，并支持科研与临床决策。但预测系统越强大，并不意味着它们能独自解决医学的重大问题。我们还必须决定该提出哪些问题、收集哪些数据、哪些结局具有临床意义，以及如何将预测转化为对患者和人群安全有效的决策。

医学教育必须沿两个互补方向发展。一方面，需要更深入地纳入统计学、人工智能、数据科学、研究设计、因果推断、不确定性量化及其他定量方法，这些是理解当代医学的必要基础。另一方面，应更加重视沟通、共情、伦理、认真倾听与人文关怀。技术越强大，就越要记住：医学不仅关乎预测疾病，也关乎理解、陪伴和照顾人。

在生物医学领域，这种新的教育需要一门能够连接人工智能、统计学、研究设计、不确定性量化、临床知识与决策的学科。这种整合正是我们所理解的 数字生物统计学 .

因此，我们必须明确区分哪些决策应由人负责，哪些任务可以交由人工智能系统承担。只有在充分理解算法的运行方式、所用信息、依赖的假设、局限所在，以及错误可能造成的后果时，这种委托才是合理的。系统给出看似准确的预测还不够，我们还必须评估其可靠性、不确定性、潜在偏差，以及跨不同个体、医院和临床环境的泛化能力。

伦理监管不可或缺，但仅靠监管还不够。一般原则、法律框架和行政标准，必须伴随对相关系统在数学、统计和临床层面的理解。我们无法负责任地治理自己不了解的技术。人类监督不应仅是接受或拒绝算法建议，而应理解支撑建议的证据、识别系统可能失效的情形，并判断何时需要临床经验、情境解读或与患者直接沟通。

这一转变需要新的大学课程，以及面向已在医学、研究、公共行政和产业领域工作的数千名专业人士的继续教育。仅培养新一代学生还不够，我们还需要更新当前决策者的知识，并建立能够融合临床经验、数学、统计学、计算机科学、社会科学与卫生系统知识的团队。

在这一背景下，生物统计学必须承担更广泛的职责。它不能再局限于对临床研究或传统数据库的回顾性分析，而应参与数字技术生成的连续、纵向、多模态数据的研究设计、分析、统计推断与临床转化。同时，它还需与人工智能和运筹学结合，将预测转化为可靠、透明且真正有用的医疗决策。

人工智能不应削弱大学、医学或人的重要性，而应促使我们重新定义它们，使其更加有用、富有创造力并具有变革意义。它最大的贡献不是代替我们思考，而是让我们有更多时间投入那些深具人性的事情：提出问题、作出判断、理解他人、与患者交谈、跨学科合作，以及决定我们希望建设怎样的未来。最重要的是，它应帮助我们发现、培养并发挥身处任何地方的人才的潜力。

观点与思考

牛津与明日之课：看不见的大学

Marcos Matabuena 发表于西班牙全国性报纸的评论文章，探讨大学能否在人工智能时代继续发挥重要作用。

医学人工智能的未来发展

在一年多前的这次访谈中，Marcos Matabuena 预测，尽管人工智能迅速发展，医学仍将朝着更加以人为本的文化演进。

在人工智能时代安身立命的世界文学