在日前举行的上海纽约大学2026届计算机科学、数据科学与工程学部学位授予仪式上，上纽大教授纳西尔·梅蒙（Nasir Memon）给毕业生的寄语刷屏。这位国际计算机科学与工程领域的知名科学家同时是电气与电子工程师协会（IEEE）、国际模式识别协会（IAPR）以及国际光学工程学会（SPIE）的会士。但是他的寄语中既没有充满激情的鼓励，也没有宏伟的技术展望，只是向毕业生抛出了两个哲学问题：“人之为人，究竟意味着什么？”“我们的智力从何而来？”
“AI正在重塑世界，这一代工程师是历史上首批同时理解‘智能系统如何运作’与‘身处智能系统中的人类意味着什么’的人。”日前，梅蒙接受本报记者专访时说，“年轻人对这两个问题的理解至关重要。”
像训练大模型一样，训练我们的大脑
“选择用哲学问题作为给学生的临别赠言，是因为ChatGPT给我这样一个研究人工智能的人带来了强烈思想冲击。”梅蒙坦言，“当我看到一个由简单算法和数据构成的系统能展现出如此惊人的‘智能’时，一个问题突然击中了我：我是不是也只是一个会走路说话的‘人形ChatGPT’？”
这位深耕网络安全与人工智能领域数十年的学者发现，“和所有人一样，我的思维很多时候就像一只不受控制的猴子，四处跳跃。ChatGPT的出现让我意识到，人类的信念、本能甚至恐惧，可能就和AI一样，都是被‘训练’出来的——被家庭、文化和各种经历塑造。”也就是说，我们可能也可以像训练大模型一样，“训练”自己身为人的大脑。
也正因为如此，面对毕业生普遍存在的“工作岗位被AI取代”的焦虑，梅蒙坦言并没有必要，“首先，市场对技术人才的需求空前旺盛。其次，比盲目焦虑被AI所替代更重要的是，想清楚你和AI的区别在哪里。” 他强调，“没有任何算法会像人类一样穷尽一生追寻意义，明知道生命终有尽头却依然热烈地活着。这种对自身存在的觉知，是人性最核心的特质。”
梅蒙接受文汇报记者采访。李相如摄
不论科技如何进步，最重要的依然是人
为什么他认为从事人工智能研究的人应该思考人之所以为人的意义何在，是因为“我研究密码学与网络安全时，发现网络安全最大的问题从来不是技术，而是人”。梅蒙分享了学术生涯带给自己的重要认知，“无论我们设计多么复杂的加密算法，系统崩溃往往是因为有人泄露密码。后来我开展基于AI的虚假信息检测，又发现技术能识别虚假内容，却无法解决人的认知——人只会相信自己倾向相信的内容。”
在他看来，AI时代最大的危险不是AI变得更像人，而是人类因为过度依赖AI变得越来越不像人。“互联网和社交媒体普及后，很多人默认网上看到的内容都是真实的；AI时代，这个问题会更加严重。当我们把思考外包给算法，不假思索地接受AI给出的所有答案时，我们就失去了最宝贵的人性。”
“AI只能基于训练数据生成结果，而人类能创造数据之外的全新可能。”梅蒙用19世纪医生塞麦尔维斯的故事，阐释了人类与AI的本质区别：“塞麦尔维斯在维也纳总医院工作时发现，这里医生接生的产妇感染产褥热死亡的概率远高于助产士。没人知道为什么，但是他跳出固有认知，通过对比验证，发现原因是医生解剖尸体后不消毒就接生。这种打破思维框架的能力，是AI暂时还没有具备的。”
“未来十年，关于AI如何发展——它为谁服务，价值何在，它忽略了什么——将在很长一段时间里塑造人类的生活。”梅蒙希望学生带着“完整的自己”投身这项事业，“技术才华固然重要，但怀疑、共情力以及对重要之事的判断，同样重要。”
梅蒙接受文汇报记者采访。李相如摄
技术向好的关键在于我们培养什么样的工程师
对于AI的未来，梅蒙保持着“清醒的合理乐观”：“我承认AI发展一定会带来很多不好的事情，这是技术进步的必然代价。但我们别无选择，只能保持乐观。”不过，他也承认，技术最终会走向好的结果，而这一切的关键，在于我们培养出什么样的工程师。尤其“需要培养的是能像哲学家一样思考的计算机科学家，而不是让哲学家去做计算机科学家的工作。”
对于网上热议的“AI时代是否还需要高等教育？”梅蒙则直言，“人们讨论这个问题很久了，纯知识确实可以通过网络媒体和AI学习。”但他强调，大学有三个不可替代的核心价值：结构化的知识框架、导师一对一的指导与互动，以及必要的同龄社交，“未来大学教授不应该再是知识的灌输者，而应该变成教练——不断向学生提问，培养他们的判断力。”
而同时理解“智能系统如何运作”与“身处智能系统中的人类意味着什么”对于工程师为什么如此重要？梅蒙告诉记者，大部分工程师教育会教我们理解前者，但后者则意味着思考“到底什么才是人”。自己也是逐渐从只理解前者，变成能同时理解两者的人。“善用这份认知，让人指引技术，也让技术照亮每一个人，那么我们才会拥有在这个复杂星球上更好的共同生活之道。”
闪配宝配资提示：文章来自网络，不代表本站观点。
