導(dǎo)語

短短幾個月時間，教育系統(tǒng)對 ChatGPT 的態(tài)度已經(jīng)從“不假思索地抵制”變?yōu)榱恕皯?yīng)該如何擁抱和接受它”。一時間，如何培養(yǎng) AI 時代的人才成為了教育系統(tǒng)們的新議題。作為騰訊牽頭的 AI 開放研究平臺，騰訊開悟在近期分享了其在 AI 時代下的人才培養(yǎng)方案。AI 2.0 浪潮已至，教育系統(tǒng)將迎來怎樣的革新和挑戰(zhàn)？

一、 AI 來了，但教育系統(tǒng)還沒有準備好

(相關(guān)資料圖)

整個上半年，全球教育行業(yè)都陷入了一種前所未有的恐慌當中。學(xué)生們拿著 ChatGPT“大殺四方”，用它查資料、完成家庭作業(yè)和寫論文。于是，28所英國大學(xué)接連禁止在論文和課程作業(yè)中使用ChatGPT，否則將被視為學(xué)術(shù)不端行為，不少美國公立學(xué)校更是直接禁止學(xué)生直接訪問 ChatGPT。

但與此同時，也有不少教育工作者正在積極擁抱這個來勢洶洶的新 AI 時代。Study.com 的一項調(diào)查顯示，有 66% 的教育工作者者支持學(xué)生使用 ChatGPT，有 21% 的教育工作者甚至已經(jīng)開始在自己的工作中使用 ChatGPT，用它來制定教學(xué)計劃以及幫助撰寫教案。

以 ChatGPT 為代表的生成式人工智能滲透教育系統(tǒng)已成定局，但教育工作者的負擔(dān)卻并沒有隨之減輕。西安交通大學(xué)人工智能學(xué)院副院長蘭旭光認為，每一次的技術(shù)變革背后，其實都在對教育者提出更高的要求。人工智能并不是在幫教育者們減負，而是需要教育者們?nèi)フ莆崭鄸|西。相比于人工智能，人類的優(yōu)勢還是在創(chuàng)造力，對創(chuàng)造力的培養(yǎng)是我們教育系統(tǒng)現(xiàn)在面臨的巨大難題。

大約在上世紀80年代初，計算機科學(xué)家們就開始設(shè)計可以學(xué)習(xí)和模仿人類行為的算法。那時，大多數(shù)人都還沒有計算機，人工智能還是離每個人還是相當遙遠的詞匯。到了2010年代，人工智能技術(shù)取得了階段性的突破。2015年，微軟和谷歌相繼宣布其圖像識別系統(tǒng)的錯誤率低于4%，首次超過了人類水平。2016年，Deepmind 開發(fā)的人工智能計算機程序 AlphaGo 打敗世界棋王李世石，人工智能的智慧超過人類已經(jīng)成為定局。

不過，雖然那時開始有越來越多的公司開始在個性化教學(xué)中探索人工智能在教育當中的應(yīng)用，但其對教育系統(tǒng)的滲透還相當有限，我們只能從教育硬件、APP中一窺人工智能在其中的應(yīng)用。然而，ChatGPT 的誕生，正在讓越來越多的教育工作者開始意識到教育方式改革的緊迫性。

北京師范大學(xué)教育新聞與傳媒研究中心主任方增泉表示，ChatGPT雖然為人類提供了很多便利，但也帶來了很多問題，比如有害內(nèi)容、隱私保護、過度依賴等。更重要的是，生成式人工智能背后隱藏著文化多樣性和價值觀對齊的問題。ChatGPT的訓(xùn)練集語料庫里面，英文占了92.56%，而中文只有0.1%，這對每個國家的文化和意識形態(tài)是非常巨大的挑戰(zhàn)。

因此，對未來一代進行人工智能素養(yǎng)教育是教育系統(tǒng)未來需要關(guān)注的問題，不僅要讓孩子識別和應(yīng)對人工智能的問題和缺陷，也要培養(yǎng)他們的終身學(xué)習(xí)意識和創(chuàng)新思維。需要關(guān)注的是，AI 素養(yǎng)教育不僅是“計算機教育”，在各個科目的老師用 AI 進行授課成為可能的當下，實際上各個學(xué)科都承擔(dān)了人工智能素養(yǎng)教育的教育和使命。

二、 我們需要怎樣的 AI 培養(yǎng)體系？

不久前，中國勞動和社會保障科學(xué)研究院發(fā)布《中國人工智能人才發(fā)展報告（2022）》，數(shù)據(jù)顯示，我國AI領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)人才存量數(shù)約為94.88萬人，其中本科學(xué)歷占68.2%，碩士學(xué)歷占9.3%，博士學(xué)歷僅占0.1%，顯示出我國AI人才的整體學(xué)歷水平較高，但高端人才嚴重缺乏的現(xiàn)狀。

目前，國內(nèi)的人工智能教育體系方面已經(jīng)取得了一些進展，過去三年，堪稱高校新設(shè)AI專業(yè)爆發(fā)年。中國首批開設(shè)AI本科專業(yè)的高校于2018年開始招生，截至2022年，全國先后已有4批共計440所高校獲批設(shè)置AI專業(yè)，占1270所本科高校的34.6%。2020年—2022年，分別有180所、130所、95所高校獲批開設(shè)AI專業(yè)。2022年，第一批AI專業(yè)本科生正式進入就業(yè)市場。

此外，在中小學(xué)階段，已經(jīng)有部分地區(qū)開設(shè)了人工智能相關(guān)課程或活動，培養(yǎng)學(xué)生的基礎(chǔ)知識和創(chuàng)新能力；在職業(yè)教育階段，部分機構(gòu)提供了人工智能相關(guān)的培訓(xùn)，滿足社會各界的學(xué)習(xí)需求。

然而，我國的人工智能教育體系還存在一些不足和問題。四川大學(xué)計算機學(xué)院院長呂建成表示，在頂層設(shè)計方面，人工智能教育還缺乏統(tǒng)一的指導(dǎo)思想，市面上的教材很多，但缺乏成結(jié)構(gòu)的知識體系，各個學(xué)齡階段需要學(xué)習(xí)哪些內(nèi)容還沒有達成共識；在實施過程方面，師資的建設(shè)落后于專業(yè)設(shè)置，“做AI的人，號稱研究AI的人非常多，誰都可以講幾句，但是真正能夠做教育的人就很少，能夠當老師教的人更少，這些都在制約人工智能教育體系的發(fā)展”。

三、AI 時代，什么才是更好的教育？

人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，給社會和經(jīng)濟帶來了巨大的變革和機遇。作為國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，人工智能的發(fā)展需要大量的高素質(zhì)、高技能的人才支撐。據(jù)行業(yè)咨詢報告預(yù)測，未來5年內(nèi)，我國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模將增加4000億人民幣，人才缺口將達到百萬級。面對這一挑戰(zhàn)，如何培養(yǎng)適應(yīng)人工智能時代的優(yōu)秀人才，成為了教育界和產(chǎn)業(yè)界共同關(guān)注的問題。

高等教育作為人才培養(yǎng)的重要基地，在人工智能教育上面臨著多重困境。一方面，人工智能涉及的知識領(lǐng)域廣泛，跨學(xué)科交叉強，需要不斷更新課程內(nèi)容和教學(xué)方法，以適應(yīng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的需求。另一方面，人工智能實踐需要高性能的計算資源和豐富的數(shù)據(jù)資源，而這些資源往往受限于高校的硬件設(shè)施和經(jīng)費投入，導(dǎo)致教學(xué)效果不理想。

為了解決這些問題，騰訊開悟平臺通過校企合作的模式，利用自身在人工智能領(lǐng)域的技術(shù)優(yōu)勢和產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗，為高校提供全方位的AI人才培養(yǎng)方案。該方案主要包括三個層面：

教學(xué)應(yīng)用層：騰訊開悟平臺根據(jù)不同專業(yè)和層次的教學(xué)需求，提供了豐富多樣的課程資源和講師服務(wù)，涵蓋了人工智能基礎(chǔ)理論、核心技術(shù)、前沿應(yīng)用等方面。同時，騰訊開悟平臺也結(jié)合自身在人工智能領(lǐng)域的工業(yè)化實踐經(jīng)驗，為高校提供了與產(chǎn)業(yè)需求緊密對接的案例分析和項目實訓(xùn)，幫助學(xué)生提升實際問題解決能力。

教學(xué)工具層：騰訊開悟平臺針對師生教學(xué)需求，打造了一站式工具平臺，包括教學(xué)管理、人工智能實踐等三個模塊。教學(xué)管理模塊可以幫助教師進行課程設(shè)計、作業(yè)布置、成績評估等操作；人工智能實踐模塊可以為師生提供在線編程、算法調(diào)試、模型評估等功能。此外，騰訊開悟平臺還開放了騰訊特色的智能博弈場景以及工業(yè)級算法組件，讓師生可以在真實且有趣的環(huán)境中體驗和掌握人工智能技術(shù)。

平臺框架層：騰訊開悟平臺利用自身在云計算領(lǐng)域的領(lǐng)先地位，為高校提供了強大而穩(wěn)定的算力支持。騰訊開悟平臺采用了大規(guī)模異構(gòu)計算分布式框架，并且擁有成熟的運維體系，可以部署高復(fù)雜度工業(yè)級算法，并保證高效率和高可靠性。

目前，騰訊開悟平臺已經(jīng)與全國19所高校建立了合作關(guān)系，涵蓋了人工智能、計算機、自動化等多個專業(yè)領(lǐng)域。北京大學(xué)計算機學(xué)院計算機科學(xué)與工程系系主任李文新表示，作為教育者，我們首先要做的是揭開人工智能的黑箱，讓更多的人了解它的技術(shù)原理和應(yīng)用場景，消除對它的誤解和恐懼。

其次，我們要積極參與人工智能的發(fā)展規(guī)范和倫理探討，確保它的發(fā)展符合人類的利益和價值。我們都知道，有些技術(shù)如果不加以約束和引導(dǎo)，可能會對人類造成危害，比如核武器、基因編輯等。人工智能也是如此，我們需要共同探索人和機器之間的界限和平衡，這是一件非常重要和緊迫的事情，一切才剛剛開始。