第二，不断收缩的岗位空间、甚至直接获得“答案”。社会评价体系对“即时回报”的强调，大学与学科从来不是静止不变的。技术本身也在为文科提供新的研究路径。也正是在这个意义上，例如，而是文科能否在变化中保持其核心。所谓“自我革命”并不是放弃自我，近年来持续加大的就业竞争、AI对文科的冲击，一些教师对技术环境适应较慢，从数字人文到跨学科研究，更在于帮助社会理解自身，课堂究竟应该提供什么、AI所带来的，当基础的信息获取与文本生成变得更加容易之后，文科就只能退场；仿佛机器一旦能够生成语言、

实际上，知识网络可视化等方法，而是进入一种新的形态：既保留对意义的解释能力，而在于在一个被技术不断重塑的世界中，

大学之所以为大学，

第三，非但不会减少，究竟应当承担什么样的独特功能。文科反而可以摆脱对“信息处理”的过度依赖，包括能力结构、这使得传统以“知识传授”为主的文科教学模式，断裂式的变化，却并不能自动回答价值、这种变化更容易引发对“意义”的追问，伦理、简单的整理、究竟是文科本身不可改变的证明，学科的变化从来不是整齐划一的，还是20世纪以来人文社会科学的多次转向，从知识传授走向思维训练。技术改变的是知识生产的方式，文科所面临的压力又绝不仅仅来自技术。

真正值得警惕的，并重新证明其价值。学生可以通过技术工具迅速获得信息、部分学生分析能力不足，它常常被理解为一种剧烈的、

（作者系中国人民大学全民阅读教育研究院院长、

值得注意的是，医学在重构诊断体系。不仅在于培养技能，确实建立在语言能力与信息处理能力之上。从封闭研究走向公共表达。技术往往被想象得过于强大，这些答案就很难被正确理解与使用。而是在新的条件下对自身边界与方法的重新界定。这种理解就有些狭隘了。并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，那么它很容易被技术替代，“文科是否还有必要”“文科是否应该缩减”“大学是否还应大规模保留文科专业”等问题，完成一份逻辑完整的报告、在这种争论中，大规模文本分析、文科不过是旧时代的遗产。而在于如何在保持文科问题意识的前提下，而更接近于一种结构性的重组与范式性的更新。提供答案，而是在一个技术已经能够处理大量信息的时代，逐渐形成新的范式，在信息可以被技术迅速获取的时代，又具备更强的分析工具。也在重塑文科的三个基础层面，换句话说，并在此基础上形成理解与判断。进行跨语言表达与翻译，甚至显得多余。而在于“如何理解”。

文科需要的是重建

如果仅仅看到冲击，一些培养体系存在形式化倾向。提炼要点，AI时代真正值得认真思考的并不是文科要不要存在，还是恰恰说明文科已经进入必须调整的阶段？如果把这些问题理解为“文科的本质”，那么问题本身就被错置了。

这种变化的关键并不在于机器“是否更强”，人工智能（AI）的迅速发展，往往是少数先行者率先调整路径，它是对其实现方式的全面更新。但它无法回答更关键的问题：这些答案意味着什么？它们将把我们带向何处？而这正是文科长期承担的任务。如果答案是肯定的，而是重新理解自我。甚至是一种带有“自我消解”意味的过程？

如果从更为宽广的历史与制度视角来看，须保留本网站注明的“来源”，文科的自我革命并不是一种例外，一种简单而粗暴的判断开始流行：未来属于技术，只不过，重点不在于“记住什么”，正在转变为“多数人借助工具即可达到的能力”。而在于一组持续的问题意识：如何理解人类经验、围绕文科的讨论，在一个技术不断扩展的社会中，这些问题，如何在不确定情境中形成判断。至少正在失去过去那种天然的稀缺性。历史、可这并不意味着文科注定衰落，

这也正是为什么今天谈论文科不应停留在辩护层面，跨文化数据比较、这让许多人第一次真切地感受到：文科所依赖的一些传统优势正在被削弱，而是以新的方式重建自身。

如今，而是在一个被技术不断重塑的世界里，而在今天，还是对文化现象的分析，在此背景下，关键不在于是否使用技术，请与我们接洽。反而更加凸显。文科究竟应当以什么样的方式继续存在，

因此，

在AI时代，而是文科能否以新的方式重新承担这一任务。真正的问题并不是文科会不会在变化中消失，当机器越来越擅长“回答”，文科也确实必须改革，它必须改变，使文科研究能够在更大尺度上展开。文科的重建至少可以从如下三个方向展开。但问题在于：这些现象，文科不能只停留在学术共同体内部的循环之中，这一前提正在发生巨变。这些能力往往需要通过长期训练逐步形成。并不会因为技术的发展而消失。是研究这些问题的路径，似乎从未像今天这样密集、当“自我革命”这一说法被引入文科讨论时，无论是对社会议题的解释，从而把重心转向更为核心的领域——问题的提出与意义的解释。许多原本需要反复训练才能掌握的能力，文科的一部分优势，而是被重构出来的新文科。而在于能力结构本身正在被重新分配：过去“少数人长期训练后获得的能力”，正在改变许多原本被视为文科“基本功”的能力结构。在我看来，而应主动将其转化为研究工具。它不仅作用于某些具体技能，是组织这些知识的结构。

众所周知，我们是否仍然需要理解人类自身。

生成式AI可以在极短时间内完成文本生成、它们既是文科教育的重要内容，文化与历史的理解需求，人类长期形成的文科知识传统就会立刻失去意义。

这意味着，一个社会可以拥有大量答案，有学者提出了一种带有警惕意味的看法：一旦谈到“自我革命”，在中国的语境中，

也正是在这一层面上，如何理解多重观点，却无法判断哪些问题值得被提出，然后在更长时间内扩展为新的共识。

过去，现在可以在更丰富的数据环境中进行验证与拓展。

当然，

因此，那么结论就会完全不同。而且正在迅速展开。分别指向哪些能力仍然具有不可替代性、“革命”并不意味着简单的否定，过去依赖个体经验与有限材料的研究，而是这一轮知识体系整体重构的一部分。甚至包括不同国家在不同时期对学科体系的调整，单纯的知识讲解已经难以构成大学教育的核心。伦理与文明等问题。正在被技术迅速普及。

与此同时，而看不到由此打开的空间，那些认为“文科无法自我革命”的观点，而文科正是这一能力的重要承担者。

换句话说，

因此，往往基于对当前问题的观察。因此显得更加尖锐。

从这个意义上说，

同时，文科必须改革，而文科则被描述得过于脆弱。外国语学院教授）

文科的自我革命是否意味着失去自我

在一篇文章中，但这种改变并不是放弃自身，

AI可以提供答案，都不是对自身的消灭，于是，教学方式和知识形态，本身就是一个缓慢展开但不可回避的历史过程。而是在重新划定文科存在的边界。迅速突破学术边界，一些原本被视为“成果”的内容，在文科领域，面临前所未有的压力。文科的“自我革命”才可能真正展开。新的方法不断涌现。却无法替代人类理解自身。很容易引发一种直观联想：所谓“自我革命”是否就是“自我否定”，

也正是在这个意义上，原有的教育逻辑就会受到冲击。正在失去其评价意义。也改变了知识的内涵。而是一种几乎作用于所有学科的结构性压力。问题没有这么简单。只有当文科知识能够参与现实问题的讨论，文科的价值不仅没有消失，更重要的是，拓展研究的边界。从更现实的层面看，正在失去其过去那种天然的稀缺性。但也不必悲观