也就是说,学生可以通过各种生成式人工智能工具直接知道结果,而把过程给忽略过去了。“这带来一个很大的问题:学生可能知道很多知识,但是这些知识怎么来的?为什么会这样?完全不知道”。刘晓光用一句话形容这类人——“谈笑皆鸿儒,思考全白丁。”
照这种说法,一直教授大学C++课程的教授们难不成要失业了?刘晓光决定回到原点去思考自己从事的事业——教育的本源任务是什么?
陈雨露说,我们迫切需要以高度开放的思维,统筹行业领军企业、高水平高校以及科研院所、校友群体等多方面育人资源,共同推进人工智能产教融合平台、人才培养联盟以及实践创新平台等建设,形成“理论与实践”“校内与校外”“技术与应用”的多元式赋能培养模式。
因为使用了AI大模型,整个社会的创新创业门槛降低了,技术平权化,由此刘晓光判断,创业者、科学家或是创新者,将成为未来最重要的人。
“补刀”的声音也越来越多。英伟达CEO黄仁勋提出一个观点,现在小朋友们不要学编程了,因为未来人类可以用语言直接与计算机交流。不久前,百度创始人李彦宏又进一步说,程序员这个职位可能都将不复存在,未来的编程语言就是汉语和英语。
“此次推出的行动计划,标志着南开大学开启了以AI技术推动教育模式新变革的新篇章。”陈雨露说,130余门人工智能通识基础课、专业课和AI+交叉课程是教育教学篇的核心,覆盖全体学生。
关于人工智能是否会战胜人类的争鸣,也从未停止。“培养什么样的人?如何培养人?为谁培养人?一直是教育的根本问题。”中国新一代人工智能战略研究院副院长、南开大学计算机学院教授程明明认为,要跟上AI时代,照本宣科地灌输知识已经过时,能够创造性地解决问题,特别是解决行业中的痛点问题,是培养复合型人才的一个关键。
在大学里,学生能够通过慕课学习到世界上最好的教师教授的课程,倘若在学习过程中有什么不懂的地方,还可以通过ChatGPT得到回答,那么大学教师的作用是什么呢?
uu娱乐上学期,他们为本科C++课程的教学设计了一套批改作业的智能系统,可以实时了解学生完成作业的速度和准确率。结果发现,很多刚开始学习C++的同学作业就做得又快又好。
“高水平人才不只是能写论文,更需要面向核心问题,将论文写在祖国的大地上。”程明明认为,大学培养的不应该是论文机器,而应该更多地解决行业问题,关注成果的影响力,而不是数量。
人工智能是引领未来的新兴战略性技术,是新一轮科技革命和产业革命的重要驱动力量。中国科学院院士、南开大学副校长陈军说,放眼世界,人工智能正在开启一场比工业革命发展速度更快、涉及面更广、颠覆性更强的社会变革。加快发展新一代人工智能,是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。
人工智能的加速发展已经让人们感到应接不暇。OpenAI刚刚发布了GPT 4o,其中字母“o”是omni,即全能的意思,凸显了其多功能的特性,它可以实时对音频、视觉和文本进行推理,能够处理50种不同的语言,还能读取人的情绪。著名的蛋白质预测结构模型AlphaFold2在蛋白质结构及其相互作用建模方面引发了一场革命,而不久前推出的AlphaFold3又进一步升级了功能,将帮助科学家们以前所未有的速度和精度推动生命科学的发展。
华为昇腾计算业务CTO周斌也认为,通过多模式的协作共同加速中国AI科研创新和人才培养是时不我待的事,同时他也相信,“人工智能不会战胜人类,但是掌握人工智能的人必将在未来立于不败之地”。
按照传统的教学设计,都是先由老师讲述知识,再通过平时作业和考试来考查学生学习知识的程度。“考试和作业其实都是没有意义的。”刘晓光说,教育的意义是让学生在探究问题的过程,培养出正确的人生观、方法论和一定的专业能力。而眼下,生成式人工智能工具正是给这样的教育过程带来了冲击。
自ChatGPT、Sora冲击世界以来,对未来的猜测也不断刷新人们的认知。对大学而言,当务之急是迎上这个瞬息万变的智能时代。此次南开大学推出的行动计划,被视为“吹响了以AI技术重塑人才培养新体系的号角”。行动计划包括教育教学、技术设施、管理服务三大领域,将全链条、全流程、全生态地让大学与AI深度融合,培养面向未来的高层次创新型人才。
“我们课程组有些窃喜,是不是这一次我们做对了什么?”刘晓光忍住笑接着说,“可到了期末考试时,又把大家打回了原形。”去问学生,回答也都很诚实——“我们平时写作业都用ChatGPT。”
带着这些新的思考,他们已经尝试对专业课和全校的通识选修课进行了优化探索。比如,C++课程要求同学们自主选题完成一个作品,作品不限主题,唯一的要求是要运用所学课程的知识,鼓励学生找到并能够发挥自己的特长。作品的制作过程必须全程开源开放,培养大家合作共赢的精神。作品完成后,还要做成短视频放到网上,让学生学会推销,掌握流量密码。
在5月19日,南开大学携手华为公司发布“人工智能赋能人才培养行动计划”(以下简称“行动计划”)的现场,刘晓光谈到这段真实经历,而关于“智能时代,教育何为”的讨论,也成为现场热度最高的话题。
从就业角度来看,受生成式人工智能影响最大的,可能是初级专业人士和技术人员,也就是以脑力劳动为主的白领工作,对个性化体力劳动者的影响反而不太大。
他认为培养AI领域的战略型紧缺人才,应该面向经济主战场和国家重大需求。他所在的团队在AI领域依托华为、腾讯、阿里等公司的实际需求,服务了数以亿计的用户的日常需求,并产生了相应的经济效益;团队还与国家减灾中心等合作,将技术应用于一些核心产品。
一些传统理论也将受到挑战。以人才培养中常用的“木桶理论”为例,传统观点认为,一个木桶能装多少水,取决于最短的那块木板。但生成式人工智能时代,刘晓光提出新的观点——未来一个木桶盛多少水,取决于最长的一块板,“其他那些短的板怎么办,由其他人补齐”。
人工智能赋能高等教育之路,推动人才培养高质量发展,是回答“智能时代,教育何为”的时代命题的必然要求,“是顺势而为。”陈军说。
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