光明网评论员：日前有媒体报道，复旦大学今年在广东历史类本科批投档线661分，最低排位88名瑶鸿配资，历史类招生的11个专业中，有8个专业包含了“文科+人工智能”；暨南大学会计学·数智会计创新班所在专业组最低投档分数为603分……今年，不少高校推出了一系列“文科+人工智能”项目，受到考生青睐。
文科与人工智能相结合的项目，可以说是今年高校招生的一个亮点。北京师范大学推出“汉语言文学+人工智能”双学士学位项目，华中科技大学设计学院则聚焦“AI+文化创新”，布局“AI+创意文娱”等领域方向。相较于传统文科专业，这些复合项目更容易在众多文科招生项目中“扬眉”，查看复旦大学往年在广东历史类本科批投档线最低位次，2022至2024年分别为93、92、113瑶鸿配资，今年位次提升似乎与项目的“AI含量”不无关系。
在AI时代，“文科何为”这一话题时常进入公众视野，不少高校选择缩减文科招生人数、范围；但另一些学校积极进取，通过设置交叉学科、新文科等方式应对文科边缘化危机。后者在某种程度上，是现实对高等教育文科专业结构性调整的“倒逼”，但从学科发展规律上看，这或许正符合知识演进的路径。
回看大语言模型的发展历程，其早期萌芽正源于传统语言学与计算机技术的碰撞。语言学的传统理论曾为计算发展提供了滋养，“有限规则生成无限句子”的假设曾为计算语言学奠定了形式化基础，直至后期，统计理论的加入促进了几次范式转换，才催生出如今人们使用的大语言模型。反过来瑶鸿配资，当前大语言模型并非完美无缺，其结果往往缺乏深度和解释性，难以满足社会科学研究与战略决策服务的专业精度要求，这也为语言学者研究创新提供了新的方向。
大语言模型的发展历史显示出文科专业与计算科学相生相融、共同演进的规律。而只有对这一规律加深认识，才能让文科教育找准未来的发展方向。毕竟，陷入危机的究竟是文科，还是文科教育，这是两个命题。而人们担忧的，似乎更多是未能与就业需求结合、也缺乏不同专业融合的文科教育。
传统文科教育通常重视在固定学科边界内传承知识，文本分析、田野调查、历史研究等经典研究方法被奉为圭臬，理论传授也具有相当的“权威性”。相对固定的研究范式与未能与时俱进的理论渐渐使得文科失去了蓬勃发展的生命力。相较之下，理科专业内部早已形成以前沿技术应用为主导的交叉学科，物理、化学、生物甚至互为方法论与应用场景。而在文科内部，此种以科技为牵引的学科融合并不多见。
拥抱AI，或许不仅有助于打破人们对“文科无用”的偏见，更能为文科教育和文科专业发展注入新活力，帮助学生从不同视角审视知识的价值，形成不同的思维逻辑，进而为成长为复合型人才打下基础。
不过，高等教育调整方向虽好，却也要警惕“AI”成为新的招生噱头。“新文科”并非专业名称的简单相加，关键在于如何实现文科与AI的真正融合。专业课程中的AI应用有多少，教师队伍的AI背景如何，对人工智能技术的理解能达到何种深度瑶鸿配资，课时设置能否保证学生学懂悟透……各方面都需能经得起学生和社会各界的仔细打量。近年来一些高校开设《人工智能导论》课程，曾被指存在“PPT老旧”“内容水分大”等问题。可见，如何让人工智能真正融入本科文科教育，还需要高校仔细打磨教学项目，真正实现从知识体系到实际应用的全链条提升。
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