中传砍掉16个专业 “人机分工教育”老师先"毕业"，学生再"入学"？

全国政协委员、中国传媒大学党委书记廖祥忠近日对外披露，该校于去年一次性撤销翻译、摄影等16个本科专业及方向。

理由也很直白：未来属于"人机分工时代"，教育变革已迫在眉睫，课堂教学必须进行彻底重构。

廖祥忠进一步阐释，教师需要重新定位课程的知识点、难点与未来对接点，"剩下的交给AI，让学生去学习"。

对于这件事，我看到两种说法。

一种认为砍得好，大学教育早该跟上时代，那些容易被AI替代的专业方向，留着就是浪费时间。

另一种觉得没必要，翻译也好、摄影也好，这些专业本身有价值，不能因为AI能干活了，就一刀切掉。

这两种说法都有道理，但仔细想想，可能都漏掉了一个关键。

AI时代，我们还需要学习翻译、摄影这些专业吗？

这个问题不能简单回答需要或者不需要。

关键在于，我们说的"专业"到底指什么。

支持砍掉专业的一方，其逻辑建立在AI对具体职业技能的替代性上。

以翻译为例，机器翻译的准确性与效率已大幅提升，能够处理大量常规的文书、基础对话任务。

摄影领域，AI可以自动完成构图优化、色彩调整、甚至生成符合特定风格的图像。

如果大学翻译专业的教育逻辑，仍将大量时间耗费在训练学生掌握这些即将被AI高效完成的操作性技能上，确实显得冗余且滞后。

廖祥忠所说的"剩下的交给AI"，正是基于此种判断，将重复性、规则性的技能训练剥离出课堂，让人力从机械劳动中解放出来。

从这个角度看，砍掉旧专业，是为重新配置教育资源，聚焦于AI不擅长或无法替代的领域。

反对砍掉专业的一方，则着眼于专业所承载的超越技能本身的深层价值。

翻译不仅仅是语言的转换，更是文化的转码、情感的传递，以及文学的再创造。

摄影也不仅是按下快门或调整参数，而是观察世界的视角、表达情感的媒介。

AI能够模仿风格、优化技术，但无法替代人类基于独特生命体验、历史洞察与美学判断所进行的原创性表达。

将翻译、摄影专业简单裁撤，可能传递出一种错误信号，即这些领域的核心价值已被技术掏空，只剩下可被替代的"手艺"。

这忽视了人文艺术学科培养感知力、批判性思维与创造力的根本使命。

所以问题可能不是专业本身有没有价值，而是我们在专业里教什么、学什么。

中国传媒大学砍掉这些专业，表面看是撤销专业，深层看是在逼问教育者：你到底在教什么？

如果教的只是那些将来AI能干的活，那确实该砍。

但如果教的是AI干不了的东西，那就不是砍不砍的问题，而是怎么教的问题。

校长廖祥忠说的那句话值得细品，他强调要未来的中传教育要找到"知识点是哪里？难点在哪里？和未来的对接点在哪里？"以及"破解之道"。

这暗示了一种教育思路的转向：从教授"如何做"（技能），转向探究"为何做"、"做什么"以及"如何与机器协作做得更好"。

例如，未来的翻译教育，重点可能不再是记忆词汇与语法，而是训练学生如何驾驭AI工具完成高质量翻译，解决机器在文化隐喻、文学性、复杂语境中遇到的难题，从而成为翻译项目的管理者与质量把控者。

摄影教育也可能从技术培训，转向概念开发、视觉叙事、影像伦理以及与AI图像生成工具的协同创作。

因此，AI改变的远不止是某个具体技能，它正在重塑知识的生产方式、工作的协作模式以及价值的评判标准。

所淘汰的也不是某个专业，而是专业内部那些固化的、重复的、可被编码的学习模块。

中国传媒大学砍掉16个专业，可以视为对这场重塑的激进回应，是一次"破"。

但"破"之后如何"立"，更为关键。

是彻底放弃这些领域，还是重构其内核，将AI定位为强大工具而非替代主体，开设诸如"智能传播与翻译"、"计算摄影与视觉叙事"等融合型新方向？

后者或许更能回答"人机分工时代"的教育命题，也即人的价值，在于提出真问题、定义新标准、进行价值判断，并驾驭工具实现创造性目标。

在我看来，廖祥忠提出的教育重构思路，还揭示了一个更为深刻的变革：教师角色的根本性转变。

未来的课堂，不应再是老师讲知识点、学生练基本功的单向灌输，而应转变为师生共同探讨如何利用AI工具解决复杂问题，如何在人机协作中发挥人类的独特优势。

在这里，核心活动不再是老师单向讲解由教材固定的知识点，学生被动练习标准化技能。

取而代之的，是师生围绕一个真实的、开放的复杂问题共同组建项目团队。

例如，不再是教授"新闻写作的五种结构"，更应出现的场景是，某堂课上，师生共同面对"如何为一则关于气候变化的复杂科学报告，制作出能引发不同社群共鸣与行动的多元传播方案"这样的挑战。

解决此问题的过程，必然涉及运用AI进行信息检索、数据分析、多语言素材生成、甚至初级视频剪辑，但更关键的是，需要人类来判断信息的公信力、设计共情的叙事角度、权衡不同传播方案的伦理影响，并最终做出负责任的决策。

课堂重心从"学会工具"，彻底转向"用工具解决问题"，并在解决问题中，深化对工具本身及其社会影响的理解。

这一图景必然重新定义教师的角色。

教师将不再主要是"知识的唯一权威来源"或"技能的标准示范者"。

其首要角色转变为"高级学习设计师"和"人机协作的教练"。

这意味着，教师必须比学生更早、更深地投入对AI工具的理解与探索，但目的不是成为技术专家，而是为了设计出能激发学生创造性使用这些工具的学习情境。

教师需要设置那些没有标准答案、必须调用AI并超越AI才能应对的挑战。

在学生学习过程中，教师的职责是观察、提问、引导反思，帮助学生识别AI产出的偏见与局限，指导他们如何将机器的效率与人类的批判性思维、价值判断、审美直觉相结合。

正如廖祥忠所言，教师需不断追问知识的源头、学习的难点、与未来的对接点，并与学生共同寻找"破解之道"。

在此过程中，教师自身也必须持续学习，成为一个坦诚的"共同探索者"。

这场专业调整引发的争论，最终指向一个核心：在AI时代，教育的目标是什么？

是培养精通某一项具体技能、但可能被机器取代的"匠人"，还是培养能够理解技术本质、运用技术解决复杂问题、并保有深厚人文素养与创造力的"通才"？

中国传媒大学的做法选择了后者，其勇气可嘉，但效果有待观察。

真正的挑战在于，如何将"剩下的交给AI"这一理念，转化为一套培养"驾驭AI之人"的全新课程体系与教学方法。

毕竟，AI能处理信息，但人类赋予信息以意义；AI擅长组合文本，人类则专注于原创性的构想；AI负责优化路径，而人类设定目标和判断善恶。

未来的课堂，其最高使命便是引导学生去发现、磨砺并善用这些不可被算法简化的能力：深刻的共情、道德的勇气、系统的批判、不竭的创造力以及对美和意义的敏锐感知。

通过人与AI的协同实践，学生反而能更清晰地照见自身思维的独特光谱，理解自身情感与伦理选择的意义，从而成为不被技术所驾驭，而能驾驭技术、并以其丰富人性的"主体"。

中传的"破"，或许正是为了开启这样一场关于"立"的艰难而必要的实验：立一种新的教学关系和新的能力维度，最终，是立一种在智能时代更加稳固、更富价值的人类坐标。

全文完

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