【摘 要】
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硅谷近年最热门的话题，已经不是人工智能，而是它的升级版——“智能增强”（IA，Intelligence Augmentation）。与此同时，数据科学的广泛应用，将使我们的工作更加高效，也会导致大批工作的消失和调整。 未来的高等教育可能会有以下几点改变： 第一，教育的“边界”将被打破。未来，人们可以不受时间、地域、年龄等任何条件约束，学到一切你想学到的知识。随着各类线上公开课程的出现，这一点其
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硅谷近年最热门的话题，已经不是人工智能，而是它的升级版——“智能增强”（IA，Intelligence Augmentation）。与此同时，数据科学的广泛应用，将使我们的工作更加高效，也会导致大批工作的消失和调整。
未来的高等教育可能会有以下几点改变：
第一，教育的“边界”将被打破。未来，人们可以不受时间、地域、年龄等任何条件约束，学到一切你想学到的知识。随着各类线上公开课程的出现，这一点其实已经成为现实。未来“订阅式在线教育”将会更加普及——只要你想，就可以在职业训练营里同时学到人文科学和计算机知识。
第二，“专业”选择将变得越发不重要，程式化的技能会被淘汰。随着高科技的发展，任何专业技能都有着被淘汰的风险。所以，以后人们会尽可能汲取不同专业的知识，从而在社会上长期立足。各种非“正式”学历的“微学历证书”会在未来更受欢迎。
第三，实习越来越重要。未来社会对创新能力有更高的要求，相比坐在课堂听课记笔记，实战练习的经历对学生会更有吸引力。
这样的变化带来的一个直接后果是，未来的人们会有机会尝试更多份工怍。根据美国劳工统计局的数据，美国人现在每份工作持续的平均周期是4.2年。而未来的职业转换率，应该会显著增加——一个2020届的大学毕业生，在一生中很可能会从事不少于15份工作。
与此同时，为了弥补高度智能化的“缺陷”，未来的教育，反而会更加侧重于人文学科和批判性思维。确实，机器虽然越来越聪明，但是人生有太多的問题，并没有唯一性的答案。越是高度智能的时代，我们越要学会思考。
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