“AI來了，如何不被替代？”馬一德代表這樣說

編者按：2026年全國兩會期間，人民網教育頻道策劃推出《青年對話代表委員》欄目，圍繞鄉村振興的青春實踐、人工智能的變革圖景等話題，為青年學子與兩會代表委員搭建交流平台。從田間地頭的科技興農探索到數字經濟的創新浪潮，從政策紅利的精准落地到個人成長的多元路徑，這場跨越代際的對話，既展現新時代青年對國家發展的擔當，更匯聚起政產學研協同發力的智慧力量。

今年全國兩會上，“人工智能”再度成為高頻熱詞。AI正深度融入青年學習與生活，從撰寫論文、編寫代碼、創意設計，到參與各類創造性工作，應用場景不斷拓展。隨之而來的，是年輕一代對未來的追問：我的職業會被替代嗎？我的專業意義何在？在這場技術洪流中，青年人該如何錨定方向、行穩致遠？讓我們聽聽人大代表怎麼說。

對話嘉賓

全國人大代表、中國科學院大學知識產權學院院長 馬一德

大連外國語大學學生 閻睿

問題一：AI工具能幫我們快速完成論文框架生成等任務，大幅提升效率，但也易陷入“思維懶惰”。我們應該如何合理運用AI提升效率，同時避免思維能力退化？

馬一德：這個問題，反映了很多同學心裡的真實困惑。

AI工具與思維能力之間，並不天然構成對立，關鍵在於你用它的方式。用AI生成論文框架，本身無可厚非，問題在於拿到框架之后，你是直接接受，還是追問自己：這個框架合理嗎？它遺漏了什麼？保持這種追問的習慣，AI就是你思維的“外部支架”，幫你更快搭起結構，騰出精力去做更深的思考。一旦放棄追問，把AI的輸出直接當作自己的結論，那才是真正的思維退化。

給同學們一個具體的建議：養成“先想后用”的習慣。打開AI工具之前，先逼自己思考幾分鐘，哪怕只是粗略列出自己的想法﹔拿到AI的輸出之后，再與自己的想法對照、碰撞、修正。這個過程看似多了一道工序，實則是在用AI倒逼自己思考，而不是用AI代替思考。長期堅持下來，你會發現思維不但沒有退化，反而因為持續的比較和批判練習而變得更加敏銳。

問題二：現在的知識更新迅速，AI掌握的知識甚至比專家更加全面。這是否意味著“死記硬背”式的學習已經過時？我們該如何重新定義“學習”和“知識”本身？

馬一德：“死記硬背”式的學習確實需要反思，但這裡要說清楚一點：過時的不是記憶本身，而是把記憶當作學習終點的那種方式。

AI在知識的廣度和檢索速度上確實遠超人類，但有一件事它做不到：它無法替你建立屬於自己的認知框架，無法替你在紛繁的現象中看出別人看不到的規律，也無法替你在面對全新問題時，憑借積累的判斷力找到值得深挖的方向。這些能力，恰恰需要在長期學習和思考中慢慢生長，而它們的根基，正是對基礎知識足夠深入的理解與內化。

我理解的“學習”，在AI時代需要完成一個重心的轉移：從“記住知識”轉向“理解知識的來龍去脈”，從“掌握答案”轉向“學會提出好問題”，從“積累信息”轉向“形成自己的判斷”。知識的價值，不再主要看你存儲多少，而在於你能否將所學融會貫通，形成獨特的理解和洞察。這種能力，是AI無法替代的，也是AI時代最值得培育的學習成果。

問題三：未來社會將呈現人機協作的模式，對於我們這些“准職場人”來說，除了學好專業知識外，還應提前做好哪些准備，才能成為善於“駕馭”AI的人，而不是被AI“替代”的人？

馬一德：第一，培養跨學科的復合視野。AI最擅長在單一領域內高效執行，人類的優勢恰恰在於跨越不同領域，將看似不相關的知識和經驗連接起來，產生新的洞見。在學好本專業的同時，主動拓展相鄰領域的知識，培養跨學科思考的習慣，會讓你在人機協作中站得更穩。

第二，練習與AI有效對話的能力。駕馭AI，首先要學會向AI提出高質量的問題。能否清晰表達自己的需求，判斷AI輸出的可靠性，在拿到答案之后進行有效的追問與校驗，這些能力在實際工作中，往往是決定著人機協作的關鍵。這就需要在日常使用中刻意練習，而不是等進入職場后再從頭摸索。

第三，守住人類獨有的軟實力。同理心、倫理判斷、在不確定情境中做出決策的能力，以及在團隊中建立信任的能力，這些是AI的短板，也是人類在職場中難以被替代的核心優勢。技術能力是進入職場的門票，但真正決定一個人能走多遠的，往往還是這些看似“軟”的東西。