5月份，联合早报介绍了人工智能和人类能力的讨论，新加坡的讨论值得我去好好思考。所以将这四个文章放到一起。

AI差点毁掉我的表达能力

自公司鼓励员工使用微软Copilot以来，我们便把它当成工作上的好帮手，把写电邮的任务全推给它。我不仅想让文字表达更精简，更想在职场错综复杂的关系里做到面面俱到，好让自己显得温和得体，避免引起同事不快。

使用这个人工智能（AI）工具一段时间以后，我逐渐发现其中的弊端。以前写电邮其实没有难度，可以说是丝毫不费吹灰之力，得心应手，语出成章。然而，短短几周过去，我发现自己不但词穷，写起电邮来没有组织能力，还缺乏信心。往往一封简短的电邮，写完后还要三番四次修改，总觉得哪里词不达意。

这种前后的巨大反差，让我想起网络上说的“数码额叶切除”（Digital Lobotomy）——因为不用脑，脑力肌肉就会萎缩。最讽刺的是，当我发现这个危机，想要写下这段心声时，我第一反应竟然又是想找AI帮我写。我惊出一身冷汗，作为这门科技的受益者，我也同时深受其害，亲身体会这种“温水煮青蛙”的危害。

古人说：“水能载舟，亦能覆舟。”在科技大潮侵袭职场的今天，我们应当学会如何善用AI作为辅助，而不是双手奉上自己的思考权，让它反客为主，毁掉人类最珍贵、最无可替代的思考及表达能力。

AI消灭苦劳　人类创造价值

人工智能（AI）渗透国人生活的方方面面，有些人担忧工作会被取代。然而，我们拥有创新能力和智慧，应当坚信AI消灭的只是“苦劳”，而人类智慧创造的是“价值”。我们要跑赢AI，不能靠比拼速度和记忆，而要靠智慧引领发明，创造出比AI更精准、更有温度的科技。以下结合新加坡一些核心行业，探讨如何通过人机协作创造更多实际工作。

首先，探讨医疗与护理服务如何从“精密计算”延伸到“情感共疗”。虽然AI能比医生更快地读片、诊断疾病，但这并不意味医护人员会失业。医疗行业将产生大量新岗位，负责解释AI的诊断报告并转化为患者能听懂、能接受的温情建议。AI无法安慰一名患癌的病人，也无法在巡房时观察到老人细微的情绪波动。AI的诊断基于历史数据，但每个人的体质和心理反应是独特的。我们须要经验丰富的医护人员来“纠偏”AI的硬性指标，确保治疗方案兼具科学性与人性。

其次，教育与培训如何从“知识搬运”过渡到“人生导师”。既然AI能回答学术问题，传统的教师和讲师确实面临危机。未来的教育者必须从“教书”转为“设计学习体验”，利用AI分析每个学生的强弱项，由教师设计跨学科的实践活动（如户外领导能力训练、团队协作项目等）。AI无法培养学生的意志力、同理心和价值观。我们须要教师引导学生如何“正确地提问”，并教他们如何在AI生成的真假信息中保持批判性思维。

第三，创意与建筑如何从“模板生成”优化成“灵魂设计”。虽然AI可以在几秒内生成几百个设计方案，但新加坡的建筑不只是钢筋水泥，还涉及多元种族和谐、气候适应等。我们须要设计师利用AI进行结构计算，由人类来决定建筑的“灵魂”。比如，如何设计出让邻里愿意停下来聊天互动的公共空间。AI擅长模仿现有的风格，但它无法理解“美”背后的文化底蕴。只有人类智慧能洞察到新加坡组屋区特有的人情味和甘榜精神，并引导AI工具去实现这种无法被算法模拟的意境。

最后，零售与服务如何从“自助结算”进化至“高端体验顾问”。自动结算系统和聊天机器人正在取代传统客服。在未来的商场，员工不再是收银员，而是“生活方案提供者”。他们利用AI分析顾客的偏好，但提供的是带有温度的理财、穿着或健康方案。购物不仅是交易，更是一种社交体验。人类在面对面交流中产生的信任感和亲和力，是AI客服永远无法替代的。

我们可以悲观地认为，人类智慧的宿命是最终被自己的发明取代。但这种想法忽略最重要的一点——AI没有人类的“渴望”。我们渴望更好的生活，渴望更深的联结，渴望解决气候变化和老龄化等复杂问题。难道我们无法创造更多工作吗？只要我们意识到，AI是“手”，而我们是“脑”和“心”，我们就应积极利用AI释放出来的生产力，去开拓医疗、环保、创意和邻里互助的新疆界。

只要我们守住“以人为本”的底线，AI永远只是我们手中那支更好用的笔，而未来的壮丽蓝图必须由每一个新加坡人亲手绘就。

陈可扬：AI来了，人类会投降吗？

新加坡人力部兼保健卫生部高级政务部长许宝琨医生，在新加坡工商联合总会举办的未来经济论坛第二天的人力资本专场讨论上，三句话不离本行，多次引用医疗保健领域的例子，来阐述人们应该如何面对人工智能（AI）带来的挑战。

他分析，职场中的人们在面对科技时所出现的不安情绪，起因是对未知事物的恐惧和不确定。这就好像病患面对癌症诊断时，因为不了解后续的手术以及化疗程序，而感到焦虑。

他也指出，医疗保健行业的员工，在面对新药和新治疗程序时，不会担心自己因此失去工作，因为医院定期展开培训，更新技能对他们来说，已经是家常便饭。

他还举例，医生在做结肠镜检查，可以借助AI来发现息肉，但如果AI直接标出息肉的精确位置，医生可能就不再仔细观察屏幕，久而久之就会失去辨识的能力。相反，如果AI只是闪烁灯光，提醒医生屏幕中有异常，要留意是什么地方出现问题，那医生仍旧须要亲自寻找病灶。在这种模式下，AI起到提醒和增强诊断效果的作用，而不是剥夺医生发现问题的核心能力。

许宝琨提到的“闪烁灯光”不仅是一个技术设置，更是一个关于人类认知防线的隐喻。

过度依赖AI工具的危险，就在于人类主动放弃思考、放弃审美，以及放弃解决复杂问题的能力。就好像一些人疏于运动，使得肌肉萎缩一样；放弃人脑不用，全盘改用人工智能的结果，则是认知的萎缩。

这个认知萎缩的第一步，通常就是从“懒得想”开始的。

生成式AI让原本须要缜密思考的工作，被一个提示词取代，人类只要“看一眼”，就决定是否可用，而代理式AI更是将后续的执行都承包给机器。

与职场上对待AI态度同样重要的，是学校怎么进行AI教育。这两者都是人类认知防线的最前端。

教育部制定的AI框架，根据不同学习阶段循序渐进，从小四开始由教师监督和引导接触AI，到大专生运用AI的同时，进一步强化独立思考的能力，也就是从“认识AI”开始，逐渐“善用AI”和“与AI共学”，最终“超越AI”。

教育部也允许教育工作者，借助科技减少重复性的工作，将时间投入更有意义的师生互动。

换言之，哪些工作可以被取代，哪些还是需要人类完成，有着明确的区别。

在教育方面更关键的，还是如何避开“认知投降”（cognitive surrender ）的风险。

“认知投降”是美国宾夕法尼亚大学沃顿商学院的研究人员警示的一种极度危险情况，它指的是人类允许AI输出的内容全盘接受，不做任何个人判断，还以为那是自己思考结果。

一旦进入“认知投降”模式，有问题就去问AI，让AI来处理，人类乐得轻松。但学习的本质，事实上是通过“认知挣扎”（cognitive struggle），在处理复杂信息、试图打破固有思维，或处理新旧观念冲突时，让大脑经历痛苦的思考与心理拉扯，最终获取知识和思考能力。

面对AI，人类或许不会轻易投降，但必须警惕大脑掉入舒适区陷阱。无论在职场还是学校，在享有AI便利的同时，要坚持思考与操作，通过保持挣扎过程中的痛感，证明人类还坚守着认知的底线。

NUS校长陈永财：AI之于思考：消解抑或增益？

走进肯特岗任何一间研讨室，你都能感受到根基正在悄然松动。这并非因为求知的热望正在消退，也并非好奇心的火光趋于黯淡，而是因为“教育”这件事本身，正在被彻底重塑。过去，学习宛如登山：查阅、辩驳、迷途、绕远、重新定位、继续攀登，最终方能换得山巅那一览众山的开阔。而今，信息瞬息即达，以流畅的段落、清晰的要点、按部就班的解决方案的形式呈现。登顶只在弹指之间，跋涉的过程，却已不知所终。

AI显然加快了学习步伐。但它是否也磨砺了我们的批判性思维？抑或，这项使人之为人的珍贵能力，正面临萎缩之虞?

AI时代的能力退化之忧

教育始终立足于两大支柱：学习与思考。所谓学习，是汲取新的事实、框架、术语、方法与思维模型，一言以蔽之，即获取知识。然而，知识的获取并不止于此，唯有当批判性思考介入，这一过程才算完整，也即我们开始对所学加以质疑、剖析与诘问，继而推演新的论断、形成新的观点与理论。

如今，这两根支柱并未齐头并进。AI接管了搜集信息、传递知识的繁重工作，却未必能助我们磨砺那项最为关键的能力，即批判性思考。甚至可以说，它正悄然将思考推向萎缩。我们中不少人正陷入一种风险：把AI视作“思维的GPS”。它固然提供了即时答案的便利，却也在钝化一种更为根本的能力，即在没有技术指引时，自行绘制那张穿越复杂问题所必需的“心中的地图”。一旦我们只懂得依循提示前行，终将失却方向。

现实世界已经印证了这一担忧。

2021年，一项研究观察了AI工具引入前后，内镜医生技能的变化，该工具用于在结肠镜检查中识别癌前病变。结果显示，AI工具引入三个月后，当内镜医生不借助AI辅助、独立完成结肠镜检查时，癌前病变的检出率下降了6%。这表明，在诊断性结肠镜检查中使用AI，确实存在导致医生技能退化的风险。

同样地，麻省理工学院媒体实验室研究人员去年发现，借助生成式AI撰写论文的受试者，对自己作品的归属感明显偏弱；脑电图（用于测量大脑电活动）结果也显示，其大脑神经连接更为薄弱。换言之，论文写作过程中参与协同的大脑区域更少。随着时间推移，这些受试者在神经、语言、行为等多个维度上的表现，均持续下滑，再次引发同样的技能退化担忧。

AI带来的不只是“技能退化”（de-skilling）的隐忧，还埋藏着另一种同样隐蔽的风险：“未技能化”（never-skilling），即人从一开始便错失了习得基础能力的机会。人类的学习始于发问，无论是孩童口中那一连串的“为什么”，还是延续至今、仍在课堂上被广泛沿用的苏格拉底诘问法，皆是如此。然而，AI消解了独立提问的必要性，也免去了在层层意义中反复求索、推敲，直至豁然开朗的那段思辨之路。付费的高阶版AI尤为如此：它们能力更强，所给出的答案与引导也更为精致缜密。讽刺的是，这种“更显可靠”的观感反而催生了自动化偏见：即便信息中存在矛盾，学生也往往不加质疑、整段照收，渐渐失却了批判性思考的本能。

重掌方向盘

AI已成定局，我们需要的不是高墙与藩篱，而是切实可行的护栏。新加坡国立大学医学组织推行的“AI禁用时段”便是一例，在这段时间内，医护人员不得借助任何AI工具开展临床工作或诊疗评估。以金融领域为例，新加坡金融管理局正在就AI风险管理拟定相关指导原则，旨在推动AI的安全与负责任应用。金融机构须要确保AI在高风险决策场景中，发挥的是辅助作用，而非取代人类判断。在做出最终决策之前，必须由专业人员对AI的输出结果进行审核与质疑。此举旨在防止因过度依赖技术而出现的专业能力退化。但这并不意味着对AI的排斥。事实上，从国大医学组织到全球各大医疗体系，AI早已被广泛运用于辅助诊断、优化治疗方案以及病例管理。问题的关键在于把握分寸，在两者之间审慎拿捏平衡。

航空业提供了一个颇具启示意义的参照。在巡航阶段，自动驾驶系统普遍开启，飞行员得以专注于监测、瞭望与塔台通讯；但在起飞与降落这两个关键环节，自动驾驶极少介入，飞行员必须亲自操控。航空法规更明文规定，飞行员须累计完成一定次数的起降，方可执飞，以此确保他们手感不退、状态在线、对飞机始终保有掌控。我们同样须要在自动化与人工操控之间，走稳那条微妙的分界线，既要持续熟悉AI、用好AI，也要坚持在没有AI的情况下训练与执业，唯有如此，才能牢牢守住基本功。

那么，这一切对今天的教育者意味着什么？AI对教学法构成一场根本性的挑战。我们必须彻底重构对教学的思考，但教育的根本方向始终如一：夯实思想的根基。AI不应取代学习与思考的基本功，正如计算器从未让心算变得多余。说到底，必须由教学法引领技术，而非反过来，任由技术牵着教学法走。

也正因如此，部分院校选择回归本源：监考下的纸笔考试、口试答辩，以及在关键考核中限制网络使用。这种从“带回家作答”模式中抽身，并非对技术的否定，而是一道防线，确保学习真正发生、核心能力未在不知不觉中荒废。这一挑战不会止步于校园。当学生走出校门、步入职场，我们仍须在他们的整个职业生涯中，持续维系并锤炼这些能力，确保经年磨砺的专业造诣与批判性判断，不至于随岁月钝化褪色。

更进一步说，除了培养能够熟练且自信地驾驭AI的使用者，我们更须要造就一批能够引领技术的思考者。这意味着，要培养出真正理解AI系统如何构建、如何驾驭，以及最为关键的，如何审视与质疑这些系统的人才。

无论是气候学家借助AI加速全球中期天气预报的研究突破，法律工作者借由AI深化法律检索与案件分析，还是城市规划者以AI建模可持续城市的未来，他们都不只是技术的使用者。他们是各自领域的AI架构师，既是技术的塑造者，也是守望者；他们稳握方向盘，以敏锐的洞察驾驭AI，在各自的学科疆域中回应世界的挑战、破解时代的命题。

AI时代，愈见人之本真

颇具反讽意味的是，AI恰恰帮助我们看清自身的根基与本真：正是“人工”的存在，让“人性”的轮廓愈发清晰。复杂推理、深度分析、伦理判断、共情体察、有温度的人际联结，这些能力共同构成我们之所以为人的根本，也正是我们应当倾力培育的方向。若运用得当，AI非但不会取代人性，反而会将它放大。我们因此得以舒展、得以丰盈，愈加成为完整的人。

前路必有失败的尝试、汲取的教训，也有反躬自省的时刻和豁然开朗的瞬间。倘若我们志存高远，不肯安于轻易之途，所能抵达的高度将令人惊叹。归根结底，衡量成败的尺度，从来不是工具有多精巧，而是我们能否培育团队的韧性与创造力。若方向得当，我们便不只是被动应对未来，而是塑造未来。