【专家学思】

　　作者：汪潇潇（清华大学继续教育学院院长）

　　人工智能的崛起为人类社会开启了变革的新纪元，深刻重塑着我们生活与生产的各个方面。而作为文明传承与思维锻造的核心路径，阅读在这一浪潮中经历着前所未有的影响与重构。

　　人工智能让我们获取信息变得越来越容易，却让我们认识世界、理解世界变得困难。究其原因，主要是算法机制对人类阅读的侵蚀。在算法驱动下的内容个性化推荐，结合读者日常的阅读习惯与偏好，只给读者提供“想看的”“喜欢看的”“希望看的”，而非“应该看到的”；为了让用户在点击率、停留时长、互动频率等方面达到参与度最大化，算法会优先推送能够立即触发愉悦感的内容，而非长期来看具有更高价值的内容，而后者往往需要投入更多注意力，进行深度阅读。此外，算法根据用户历史行为，有持续推送同质化内容的倾向，使用户逐渐困在自我强化的信息茧房当中；本质的同义重复，让读者误以为自己在深度学习，实则面临偏见的深化。在信息过剩的时代，我们的注意力是稀缺资源，而算法正在竞争我们这一有限的认知资源。去语境的碎片化信息，高度垂直的标签化内容，时效性、热点驱动的“信息快餐”，都让那些值得深度阅读的内容被淹没，而更令人担忧的是，读者深度阅读的能力与欲望也逐渐被削弱。

　　不可否认的是，如今我们的生活已经深度和算法耦合在一起。在这一新形势下，除了要清醒认识到其对深度阅读的冲击，更要探索建立人工智能时代深度阅读的方法和路径，从而树立深度阅读的意识。

　　读者要建立“算法自觉”，清醒认识到我们自身正被算法持续塑造，并对此过程保持动态审视，这就要求我们警觉“舒适阅读牢笼”的隐性束缚。当信息茧房日益固化，我们不仅丧失逃离的意愿，更可能丧失逃离的能力。为此，可以考虑系统性践行以下策略来重塑我们的深度阅读：主动摄入立场相异乃至对立的优质内容，确保信源结构的多元均衡；突破学科边界开展跨界阅读，以定期进入陌生知识领域的方式，不断拓宽阅读边界，主动面对跨界阅读带来的“阅读挑战”，捍卫阅读主体的能动性；阅读的内容锚定经过时间检验的经典文本，以历史沉淀对抗算法时效性。在此过程中，我们的核心追问应从“我喜欢什么”转向“我需要什么”，评价阅读质量的标准从“读了多少”转向“思考了多少”，理解层次从“懂了”转向“我是否真的懂了”，认知态度从“认同”转向“我是否认同，为什么”，最终将深度阅读重新定义为一种持续的自我教育实践。

　　若将深度阅读视为自我教育，那么引入系统的教育目标理论，将为我们理解其发生机制与发展路径提供更为坚实的分析框架。美国教育心理学家本杰明·布鲁姆于20世纪中叶提出的教育目标分类法，正是这样一个具有里程碑意义的认知地图。该理论将认知过程由低阶到高阶划分为六个层次——“记忆”“理解”“应用”“分析”“评价”与“创造”，构成了一个认知的螺旋上升。在这一框架下审视深度阅读，我们得以清晰地认识到，真正的深度阅读并非停留于底层的“记忆”活动，而是一场穿越认知层级的攀登之旅。尤为重要的是，人工智能时代的来临，让以“记忆”为主的传统学习模式受到空前的挑战。当阅读过海量公开信息的大语言模型可以快速理解和生成人类语言，“记住知识”本身已不再构成竞争优势，这就要求我们必须在有选择地记忆部分信息的基础上，将认知资源更多地投向更高阶的思维活动。

　　其一，“理解”层次的深化。这不仅是把握文本的字面含义，更要求读者识别作者的隐含前提，并梳理其论证的宏观结构。理解成为一种主动的信息解码与重构过程，而非被动的信息接收。其二，“应用”层次的迁移。深度阅读的价值不仅在于读懂眼前的文本，更在于将所理解的分析框架与核心概念，迁移应用于其他领域或新的现象分析，从而具备解决异质情境问题的能力。这是检验“真理解”与“假理解”的关键试金石。其三，“分析”与“评价”层次的批判性介入。读者需系统解构文本的论证逻辑，检视其证据来源的可靠性、推理过程的严密性以及结论的边界条件，进而基于多元标准进行综合评估，清醒认识相关结论的局限性与可拓展性。这一层次的持续训练，是批判性思维培养的重要方式。其四，“创造”层次的生成与超越。深度阅读的终极指向，并非对作者观点的忠实复现，而是将文本转化为个人知识图谱中的关键拼图或节点，通过跨文本、跨情境、跨领域的连接与重组，产生新的问题意识、理论洞见或实践方案。每一次真正的深度阅读，都应成为知识创新的催化剂，在既有认知边界上打开新的窗口。

　　通过深度阅读来完成自我教育的实践，在人工智能时代具有紧迫的现实意义。当机器几乎可以横扫低阶认知任务，人类阅读的独特价值正日益凸显——于理解中建构意义，于应用中检验真知，于分析与评价中形成判断，于创造中实现自我的持续更新与超越。

　　《光明日报》（2026年04月28日 07版）