2025 年 5 月 17 日，在搜狐科技年度论坛的现场，王树国校长在搜狐科技论坛上发出振聋发聩的”教育三问”，“如果梁文锋继续读博士，还有今天的 DeepSeek 吗？如果王兴兴继续读博士，还有今天的宇树科技吗？如果汪滔继续读博士，还有今天的大疆吗？”虽然王树国校长问的是同一类型的问题，但是，释放出来的威力却是巨大的。因为，无论是 DeepSeek 国产 AI 大模型还是宇树科技春晚机器人，以及大疆全球第一的中国无人机，都是当下科技界、实业界备受关注的企业，且不仅仅是国内业界也包括国际上的相关业界。而更受关注的，是三家企业的创始人，都不是高大上的博士生。

王树国西安交大演讲

在这个提问现场王树国校长不仅戳破了学历崇拜的泡沫，更揭示了 AI 时代人才培育的本质矛盾。我们培养了大量精通算法调参的”技术工人”，却极度匮乏能驾驭技术伦理边界的”技术哲学家”。而张朝阳关于”人类需保持清醒应对 AI 挑战”的警示，恰为这一命题提供了现实注脚。在这个 GPT-4o 能自动生成代码、Stable Diffusion 可即时作画的时代，开发者的核心竞争力正经历着从技术执行到哲学思辨的范式转移。

当调参成为新时代的”流水线作业”时，技术已异化

我们经常见到凌晨三点的园区写字楼里，一群年轻的开发者在疲惫的面容下。熟练地调整着神经网络参数，场面如同数码时代的纺织工厂的工人机械地操作着织布机。这种场景从另一方面印证了马克思的预见，技术作为“革命家”在颠覆生产关系的同时，也可能将劳动者异化为系统的附庸。当前 AI 开发领域呈现的”三化”症状令人忧虑。

  • 技术工具化导致开发者沦为 API 调用者；
  • 问题碎片化诱使开发者们沉迷于解决 Kaggle 竞赛式的人为课题；
  • 价值空心化则表现为对技术伦理的普遍失语。

王树国校长质疑的深层意义在于，标准化的技术训练可能消解原始创新冲动。真正的技术突破往往诞生于对既定范式的突破。当教育系统批量生产”调参侠”时，我们得到的可能是一个维度的人。精通 BERT 微调却说不清 transformer 架构的社会影响，擅长 YOLO 但无法讨论计算机视觉的隐私边界。

真正的开发者所必需的三种哲学素养

在 AI 会自己开始编写自身代码的今天，开发者必须建立超越技术层面的认知能力。技术现象学提醒我们，任何算法都是人类意向性的具象化表达。比如推荐系统的协同过滤机制，表面是数学公式，实则是将“人以群分”的数学化的结果。开发者需要先验与经验联袂，既能理解 LSTM 的门控机制，也能反思时序预测的决定性倾向。

技术伦理学的紧迫性在生成式 AI 时代愈发凸显。当 Stable Diffusion 引发艺术版权争议、ChatGPT 产生歧视性回答时，简单的“技术中立论”已无法服众。要将道德物化将伦理考量写进系统设计，就像电车难题算法必须体现价值排序。清华大学人工智能研究院张亚勤院士强调的”AI 作为人类能力延伸”观点，为这种伦理实践提供了可行路径。

而技术批判思维则是抵御“算法暴政”的关键抗体。当我们在 TensorFlow 中调 tf.keras.layers 时，很少追问卷积核为何采用滑窗方式？这种过程其实间接隐藏了“局部特征优于全局关联”的认知偏见。当前流行的 Transformer 架构也不过是特定知识型(épistémè)的历史产物，未必是智能表征的终极形态。开发者应当像德雷福斯批判早期 AI 那样，保持对技术前提的清醒认知。

技术哲学家的成长方法

王树国校长倡导的“大学要与社会深度对话”，为开发者转型指明了实践路径。杭州某个 AI 创业公司的方法对我们颇有启发。他们在开发一个医疗影像诊断系统时，工程师轮流在三甲医院放射科实习，这种“具身认知”体验使算法设计超越了单纯的像素分析，融入了对临床工作流的深度理解。正如现象学强调的“回到事物本身上”，优秀开发者需要建立“身体图示”，让技术方案生长于真实问题的土壤。

我认为跨学科嫁接能力正成为区分技术工匠与技术哲学家的分水岭。张朝阳在脑机接口实验中的观察对我有很大的启示。触觉信号本质是神经电脉冲的编码解码问题。开发者若仅停留在 PyTorch 实现层面，就难以触及这个本质。

而复杂系统思维则是应对 AI 不确定性的必备素养。当大语言模型产生“幻觉”开始胡说八道时，简单的概率调整在本质上治标不治本。上海交通大学团队受普利高津耗散结构理论启发开发的“认知熵”评估框架，为这个问题提供了一个方案。开发者需要在数学严谨性与哲学洞察力之间保持微妙平衡。

从实验室到实际应用场景的改革

王树国校长痛陈的“温室教育”困境，在 AI 人才培养领域尤为突出。某高校机器学习课程仍在使用五年前的教材和房价数据集，而同期的毕业生却在互联网大厂面临的是直播电商实时推荐系统的挑战？这种脱节现象呼唤着教育模式的根本变革。德国“双元制”的校企协同、MIT 媒体实验室的“反学科”研究、DeepMind 与伦敦大学的联合培养等实践，都指向同一个方向（我这里不是崇洋媚外，而是教育的围墙必须打破）。

王树国的连续发问

教师角色的转型同样至关重要。当 GitHub Copilot 能自动写出基础代码时，计算机专业教师的定位应从“语法纠错者”转变为“架构哲学家”。西安电子科技大学教授开设的“算法与社会”研讨课非常具有创新性。学生需用强化学习模拟《道德经》的“无为而治”思想，这种教学既训练了技术能力，又培育了人文思考。教育的本质是唤醒，而非灌输！

评价体系的改革创新则是破除“唯指标论”的关键。我记起前段时间国外有个 AI 竞赛冠军团队，因过度优化训练集指标导致产品落地失败，这恰恰暴露出当前技术评价的深层缺陷。但如果我们引入“技术成熟度(TRL)”与“伦理影响评估(EIA)”这种结合形式的、多元多维度的评价体系，或许能培育更健康的前沿技术文化。

人机共生

站在 2025 年的时间节点回望，AI 发展已进入张朝阳预言的“快车道”。具身智能、脑机接口、量子计算这些突破性的技术正在重塑人类的认知边界。在这样的环境下，我们这些开发者群体面临的是前所未有的身份重构。我们既是技术红利的创造者，也应是伦理风险的守门人。这种双重身份要求我们应该建立更加完备的认知坐标系：横轴抓技术深度，纵轴搞哲学高度，而 Z 轴则应该延伸向社会责任。

技术哲学不应该是开发人员的精神奢侈品，更应成为行业生存的必需品。当我们在 TensorBoard 中观察损失函数曲线时，为何不同步思考这个优化过程对社会公平的影响呢？当设计联邦学习架构时，为何不同时考量知识民主化的可能性呢？这种思维模式转变，本质上是从“工具理性”到“价值理性”的范式跃迁。

教育的究极答案是什么呢？或许就藏在王校长的那句“真正的能力是在实战中磨练出来的”朴素真理中的。当开发者走出调参的舒适区，在技术与社会碰撞的锋面上寻找自己的哲学支点，他们就能完成从“术”到“道”的升华。这不是对技术主义的背叛，而是对技术本质的回归。因为所有真正的技术，最终都是关于人的技术。

在这个算法日渐接管决策的时代，开发者尤其需要记住“技术的本质绝非任何技术因素”。保持这种清醒认知，或许就是我们应对 AI 狂潮时最可靠的救生筏。当技术哲学家与调参侠的身份最终合二为一时，人类才能真正驾驭而非被卷入于自己创造的智能智慧洪流。