AI时代商学院何去何从 联合早报 当学生可以在几分钟内，用人工智能（AI）生成一份完整的案例分析，商学院面对的就不只是如何防止作弊。如果一份漂亮的报告，已不足以证明学生理解了问题，学校便须要重新思考：自己培养的是什么能力，文凭又能证明什么？商学院需要一次"二次创业"，重新审视课程、评价和办学模式，为学生和社会提供更有说服力的教育价值。 过去，搜集资料、搭建模型和撰写报告，既是完成任务，也是学习过程。学生通过这些步骤发现数据缺口，理解假设如何影响结论。如今，AI可以代劳其中不少工作，成果更快、更专业，理解却未必随之加深。学生能提交估值报告，不代表能解释增长率是否合理；能提出市场策略，也不代表知道客户为何愿意付费。因此，商学院改革不能只是增加几门AI课程。财务、统计、经济学和组织行为仍是基础。缺乏这些知识，学生很难识别机器建议中的错误。教学须要进一步让学生解释假设、核验证据，并在条件改变时调整判断。评价方式也应随之改变。除了书面报告，学校可以增加现场分析、口头答辩和失败复盘。在允许使用AI的项目中，要求学生说明采用什么建议，发现哪些错误，以及为什么否决某个方案。评价的重点，应是学生如何作出判断。 AI也在改变管理本身。以银行引入自动信贷审批为例，效率、风险、员工职责和客户申诉会同时受到影响。真实问题不会按照院系边界发生。商学院须要加强与计算机、法律及公共政策领域的合作，让学生在同一个项目中理解这些关系。 二次创业还意味着商学院须要深化与企业的连接。一次嘉宾演讲能够带来启发，持续合作才能让学生看见实施中的阻力。企业实践中的小问题，也可能成为研究的起点，前提是学校把问题定义、数据质量和结果验证做细，使经验转化为可积累的知识。 这样的改革需要资源。教师指导项目、设计新评价方式的投入，应在工作量与晋升中获得承认。学校也可以让毕业生带着职业转型和企业实践中的问题返回课堂，使学位教育连接持续学习。 AI让答案更容易获得，也让教育的价值更须要被解释。商学院的二次创业，应从重新建立知识与行动之间的联系开始，让学生有能力检验建议，理解后果，并为自己的选择负责。商学院还应当将同样的标准应用于自身。如果学校使用AI开展招生、学生支持或教学反馈，也须要说明用途、检验效果，并提供人工复核渠道。学校自己的运作，就是学生每天接触的一门管理课程。 AI没有取消教育的意义。它让商学院更难依靠知识讲授和一份最终报告，证明自己的全部价值。未来的商学院须要让学生形成更扎实的判断，并有机会在真实问题中检验这种判断。读书的意义，在于我们逐渐能够看清一个问题与其他人、其他制度之间的联系，理解自己的选择会产生什么后果。商学院的二次创业，应当从这里开始：重新建立知识与行动之间的联系，并为这种联系负责。 AI时代的商学院正经历从"知识传授"向"能力本位"的根本转变。核心共识是：商学院的出路不在于叠加AI课程，而在于重构整个培养逻辑，培养能定义问题、驾驭人机协同、贯通技术、资本、市场与政策的复合型人才。正如尚达曼总统不久前在泰国曼谷举行的国际货币基金组织和世界银行年会的一场小组讨论中说： "学历与职业前景之间的联系正在减弱。"培养人才的重点应将转向应用型学习、学徒制、实习以及深度的公私机构合作，以帮助年轻人在不断变化的就业市场中站稳脚跟，迈出第一步。 近日，新加坡社科大学成人学习学院旗下的实践技能优先中心（Centre for Skills-First Practices），和技能及人力发展局、全国职工总会、新加坡工商联合总会、新加坡全国雇主联合会共同推出技能优先行动框架（Skills-First Framework for Action），提出的建议包括发展"技能优先"企业转型路径，协助企业评估劳动队伍需求和能力，帮助管理者和中小企业掌握科技时代所需能力，在日常运作中实践"技能优先"。同时，政府也宣布未来三年为工艺教育学院、理工学院及自治大学符合资格的资讯与数码科技学生，提供3000个全年实习机会，由高等教育学府与雇主共同设计，让学生通过实际工作培养专业判断能力。 商学院在AI时代不会被淘汰，但固守传统模式的商学院会。它的出路在于回归教育的本质：不是传递AI可以随时调取的信息，而是锻造AI无法替代的判断力、责任感以及在复杂现实中推动变革的行动力。 作者白士泮是南洋大学校友学术会顾问 与新加坡社科大学客座教授 石建政是新社科大客座讲师 与人工智能数据科学家