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尊敬的各位老師、來賓、家長和親友,親愛的2025級同學們:
大家下午好!今天,我們相聚北京大學百周年紀念講堂,共同見證1294名來自近三十個國家和地區、學院各個項目的新同學,開啟嶄新的光華歲月。2025級的新同學們,我很高興代表在場的同事和學院向你們的到來表示最熱烈的歡迎!我一直認為,好的教育是世界上最美好的雙向奔赴。你們能成為北大光華的一員的原因顯而易見:優秀的學業表現、出色的領導力潛質和強大的內驅力讓你們脫穎而出,有了“被選擇的莊嚴感”;你們在各個維度所呈現出的多元性也體現出北京大學“循思想自由原則,取兼容并包主義”的教育理念。
今年5月,光華管理學院迎來了四十歲的生日。以“創造管理知識、培養商界領袖、推動社會進步”為使命,光華四十年的發展已經在中國乃至世界的經濟學管理學教育史上留下了濃墨重彩的印記。“因思想、而光華”,以厲以寧、曹鳳岐等為代表的大先生們,為學院鑄就了最珍貴的精神品格:思想引領、開放辦學、家國大義。這些品格,構成了光華對真理與價值堅定而樸素的信仰內核。古諺語常說,“我曾經是你,你將會是我”(Tu fui, ego eris)。今天,當你們邁入光華的門檻,便成為了這份信仰的傳承者。祝賀大家,能以這樣的方式在燕園開啟一段充滿意義和使命感的成長之旅——這不僅是一次求知的遠行,更是一場精神的歸鄉之旅。
對大家即將開啟的光華歲月,我有很多祝福和期待。今天,我想談一談拒絕“認知負債”,以此和大家一起探討教育的目的和意義。“認知負債”(Cognitive Debt)是MIT Media Lab的一個研究團隊在今年6月發表的一項研究中重新定義的一個科學概念。通過腦電圖等手段,研究者通過多輪實驗對比不同參與者在完成一項標準化的學術寫作任務時的大腦活動。他們發現:使用大語言模型(LLM)的參與者,其大腦網絡的連接性呈現系統性的減弱,表現出明顯的“認知卸載”特征,作為對比,僅依賴大腦的參與者則表現出最強、范圍最廣的網絡;體現在行為層面,LLM使用者出現嚴重的記憶力下降,其中,83%的參與者無法準確回憶自己在幾分鐘前寫的文章內容,對于不借助任何外部智能的純腦組,只有11%的參與者呈現出輕微的回憶偏差;更讓人意外的是,當習慣于使用AI的參與者突然不能用AI時,他們的大腦無法立即恢復到“純腦組”的活躍狀態——長期依賴AI思考的人,當需要獨立思考時,大腦可能已經受損、無力支撐……
這些證據顯示,過度依賴諸如大語言模型(LLM)這樣的人工智能工具導致人的認知卸載,削弱了大腦網絡連接性,影響信息在人腦中的編碼、整合和記憶鞏固,造成認知能力甚至暫時的腦損傷,形成了與金融負債(Financial Debt)類似的“認知負債”。當人們放棄深度思考,過度依賴AI獲取便捷答案時,但這種短期“效率”的提升將來要用認知能力的下降來“還債”。隨著“認知負債”的不斷累積、最終演變成無法償還的認知壞賬,認知主體就可能陷入思想的貧困陷阱,無知無畏地將獨立思想和自由精神拱手“外包”,日漸失去對社會事務進行嚴肅思考和理智判斷的能力,在不知不覺中退化為腦子裝滿標準答案的思想巨嬰和理性文盲。
“認知負債”在我們這個被社會學家稱為“加速社會”的時代以各種形式廣泛存在。它首先表現為認知的偏差和思想的僵化。在知識大爆炸的時代里,當人們將零散、相對的知識誤認為是完整、絕對的真理,便會陷入德里克·博克(Derek Bok)所說的“無知的確定性”(Ignorant Certainty)。沉溺于這種帶來思想上的舒適的確定感,人們習慣用“標準答案”來解釋復雜多元的世界,拒絕面對不確定性和復雜性,從而喪失了對現實本質的敏銳感知。這就像是哈耶克所描述的篤信絕對知識的知識僭妄者們,習慣于固守自己確信無疑的觀點,不愿聆聽不同的聲音,甚至排斥異見。他們依附權威,沉迷于既有知識和既定框架,放棄獨立思考。這種思想的偏狹往往使靈魂失去了批判、否定和超越的能力,陷入一種自我正義的執念之中。
“認知負債”也體現為價值的迷失和行動的錯位。知識的僭妄使人忘記了謙卑,忽視知識的相對性以及理性的有限性。當知識的僭妄演變為技術(AI)的僭妄,知識和技術常常被當作目的本身,而非服務于人類的工具。作為萬物之靈長的人類最不可被替代的高貴品質——連接過去與未來的歷史意識、跨越利益算計的道德勇氣、超越效率至上的價值追求——被逐漸消解。而價值的迷失導致行動的錯位——沉浸在個人的圈層與優渥資源中,對社會責任和家國使命選擇性地回避。由于無法將個人成長與時代發展緊密結合,這些人往往失去了與更為宏大的時代敘事的聯結,導致個體生命空洞化和碎片化。
從認知、思想、價值再到行動,“認知負債”的積累,讓人們不斷掉入一個又一個敘事陷阱,被語言、圖像、數據與情緒精心編織的“意義之網”、“敘事之網”悄然捕獲——以為自己在選擇,實則只是在既定的劇本中,扮演一個早已被分配好的角色;以為自己在思考,其實只是在復述那些早已內化于心的外部敘事。流量的狂歡、成功的神話、算法的暗示、群體的焦慮……這些敘事如此自然,如此無孔不入,以至于我們常常在毫無察覺中,成為它們的忠實跟隨以及共謀者。這就像柏拉圖《理想國》中的“洞穴囚徒”——他們終其一生只見過墻上的影子,便認定那即是全部真實。如今,我們是否也困在這樣的“洞穴”里,面臨一種神秘的操控?它不剝奪你的自由,而是告訴你“這就是自由”;它不否定你的思想,而是讓你以為自己在思想。數字邏輯僭越生命邏輯,即時反饋驅逐長期主義,外部信息吞噬內心沉思,淺嘗輒止替代久久為功……這就是我所說的“認知負債”。
一個社會里有大量的人群主動或被動選擇持有“認知負債”,就會拉高這個社會整體的“認知負債”,為偏狹認知和極化思潮的盛行、開放精神和包容氣質的缺失提供土壤。教育的價值和意義因此凸顯。我一直認為,真正的教育應該賦予人們定義美好的能力和實現美好的愿力。這直指我們在光華教育的最終使命——培養具有科學思維和價值判斷能力的敢當者。拒絕“認知負債”集中體現了這一使命的時代特征和意義。
拒絕“認知負債”,我希望大家相信并珍視思想的力量,去與人類最深刻的思想對話、去聆聽那些穿越時間的聲音,把獨立思考和獲取智慧當作自己義不容辭的道德責任。在這個搜索引擎瞬間給出結論、算法精準推送“共識”、答案唾手可得的時代,我期待大家養成質疑的習慣,學習對通常被接受的結論提出疑問和挑戰,記住偉大的物理學家費曼關于批判性思維重要性的那句名言,“我寧愿要無法回答的問題,也不要不能質疑的答案。”我們這個時代真正稀缺的不是能回答問題的人,而是那些能夠提出真問題、大問題的人。而真正的提問,不是為了質疑而質疑,而是為了逼近真實——“真理因為挑戰而變得清晰,真正的自由不是避免沖突,而是通過沖突尋求更高的和諧”(約翰·密爾,John Stuart Mill)。
拒絕“認知負債”,我希望大家在技術狂飆猛進的喧囂之中堅守那些我們引以為傲、而AI無法替代的核心價值——創造力、同理心、道德判斷。當我們看到生成式AI能在10秒內完成一篇新聞稿,卻寫不出母親凝視嬰兒時的復雜心緒;算法能精準預測消費者的購物偏好,卻算不透創業者深夜在辦公室的孤獨抉擇;基于大模型的智能投顧可以提供具有更高α的投資組合,卻無法解悟牛、熊交替下個體生命的喜樂和悲傷,就會更加確信:AI可以復制知識,但無法復制智慧;可以模擬行為,但無法模擬情懷;可以優化流程,但無法優化信仰。我因此期待大家努力將技術創新與價值判斷結合起來,不是被動適應技術變革,而是主動去定義技術發展的方向與邊界——比擁抱某項技術更重要的,是保持對未知的好奇、對變革的開放,以及對人類共同命運的關懷。對人性價值的堅守,在“認知負債”不斷攀升的時候更顯珍貴。
拒絕“認知負債”,我希望大家超越精致與利己,去展現出行動的決心和勇氣,踐行知行合一,捍衛行動的秩序。當認知被信息扭曲,思想被立場固化,價值被功利侵蝕,“認知負債”便體現為行動的錯位:精于計算得失,卻回避責任;追求最優捷徑,卻遺忘初心。我期待大家,不只做一個“機敏的適應者”,更要做一個“清醒而勇敢的擔當者”。 真正的知行合一,不是把知識當作晉升的階梯,也不是將才華用于自我保全,而是讓信念落地為行動,讓價值轉化為實踐。它體現在:在無人監督時依然選擇對自己真誠,在群體沉默時敢于發出聲音,當私利與公義之間必須抉擇時,始終有勇氣聽從內心的召喚。行動,是靈魂秩序的最終檢驗。你讀過的書、思考過的問題、認同的價值觀,只有在你做出選擇、開始行動的那一刻,才真正成為你的一部分。
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同學們,跨入北大光華的欣喜和開學季的喧囂很快就會過去,一場前路并不確定的旅程正不安地等待著你們。這不會是一段等待被安置、被堆砌的時光;而是一場去探索、去重建的旅程。勇敢去拒絕“認知債務”,積極去償還那些曾欠下的思想探索,這個過程中你必將重新認識自己,定義自己,成為自己。
“君子豹變,其文蔚也”。2025級的新光華人們,“世界是鏡子,思想是模樣”。在未來的某一天,當世界催促你妥協、效率誘惑你加速、功利質疑你堅守時,愿你們予以回應的是——你們生命中最好的模樣!
歡迎大家來到光華!
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2025年9月6日
于北京海淀區頤和園路5號
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劉俏,北京大學光華管理學院院長、金融學教授、博士生導師,國家“十四五”、“十五五”規劃專家委員會委員,教育部長江學者特聘教授,國家自然科學基金杰出青年基金獲得者,2017年《中國新聞周刊》“影響中國”年度經濟學家。在公司金融、實證資產定價、市場微觀結構與中國經濟研究等方面擁有眾多著述,其最新著作包括《我們熱愛的金融:重塑我們這個時代的中國金融》《從大到偉大2.0——重塑中國高質量發展的微觀基礎》《Corporate China 2.0: The Great Shakeup》與《Finance in Asia: Institutions, Regulation and Policy》。
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來源| 北京大學光華管理學院
排版| 李珅
編輯| 王小雅
審閱| 塔娜
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