AI浪潮席卷而來(lái),不僅刷新了人才市場(chǎng)的標(biāo)價(jià),也刷新了眾多高校的課程表。在AI時(shí)代,老師應(yīng)該如何教,學(xué)生應(yīng)該如何學(xué)?怎么樣的AI人才,才是市場(chǎng)上真正需要的人才?今年世界人工智能大會(huì)期間,澎湃科技與華東師范大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與工程學(xué)院院長(zhǎng)錢衛(wèi)寧、亞馬遜云上海人工智能研究院院長(zhǎng)張崢、上海交通大學(xué)2021級(jí)信息工程專業(yè)本科生任若楠,共同探討AI浪潮下大學(xué)教育如何破局。
以下是對(duì)話實(shí)錄
澎湃科技:最近硅谷掀起了一場(chǎng)AI頂尖人才爭(zhēng)奪戰(zhàn),Meta挖走了OpenAI一批華人員工,開(kāi)出2億美元天價(jià)薪酬招攬?zhí)O果工程師。對(duì)現(xiàn)在的學(xué)生來(lái)講,要不要選擇AI專業(yè)?怎樣的學(xué)生適合選擇AI專業(yè)?
錢衛(wèi)寧(華東師范大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與工程學(xué)院院長(zhǎng)):AI人才分兩類,一類是創(chuàng)造AI工具的人才,另一類是把AI工具用好、讓AI服務(wù)各行各業(yè)的人才。不管從哪一個(gè)角度說(shuō),社會(huì)對(duì)這些人才的需求量都非常大,所以選擇AI專業(yè)或和AI緊密關(guān)聯(lián)的專業(yè),都是一個(gè)非常好的選擇。
任若楠(上海交通大學(xué)2021級(jí)信息工程專業(yè)本科生):AI頂尖人才的高薪待遇很有吸引力,但我覺(jué)得還是應(yīng)該從興趣出發(fā),只有真正喜歡這個(gè)行業(yè)、愿意為之付出的學(xué)生,才比較適合學(xué)習(xí)它。除此之外,從我個(gè)人的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)角度來(lái)說(shuō),有較好的數(shù)學(xué)和物理基礎(chǔ)、有創(chuàng)新和動(dòng)手實(shí)踐等能力,也是學(xué)習(xí)AI專業(yè)必不可少的。
張崢(亞馬遜云上海人工智能研究院院長(zhǎng)):現(xiàn)在這個(gè)熱潮是一個(gè)窗口,但比大家想象得要短?,F(xiàn)在的大模型階段是一個(gè)工程化相當(dāng)強(qiáng)的窗口,而不是基礎(chǔ)理論研究階段,大廠爭(zhēng)奪的人才有很強(qiáng)的工程師經(jīng)驗(yàn),這些人才動(dòng)手能力很強(qiáng),對(duì)數(shù)學(xué)研究不需要特別深,他們需要理解幾十年積累下來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)算法,但最后篩選出來(lái)的實(shí)用性算法很少。就像DeepSeek的創(chuàng)新點(diǎn)不是在它的核心算法,而是工程上的優(yōu)化,是一些很漂亮的算法。
現(xiàn)在這個(gè)熱潮絕對(duì)吸引眼球,因?yàn)榇蠹野l(fā)現(xiàn)與其招一大堆B+的人,不如聚焦頂尖人才。高薪當(dāng)然會(huì)對(duì)從業(yè)人員或?qū)W生有吸引力,但肯定不會(huì)長(zhǎng)久,反而是一些新興領(lǐng)域需要更多人才。比如機(jī)器人進(jìn)入生活后,一定會(huì)帶來(lái)倫理法制問(wèn)題,所以需要懂法、懂倫理、懂哲學(xué)、懂人文科學(xué),也要懂機(jī)器、智能的本質(zhì),但這兩類人才現(xiàn)在是隔空喊話。AI和Science也好,AI和其他領(lǐng)域也好,結(jié)合起來(lái)不是一個(gè)簡(jiǎn)單的“+”,應(yīng)該是“×”,這樣的人才需要懂兩個(gè)領(lǐng)域。
澎湃科技:從企業(yè)角度來(lái)看,AI時(shí)代,企業(yè)需要怎樣的AI人才?是頂尖的算法能力、創(chuàng)造力、批判性思維,還是交叉能力的綜合?
張崢:企業(yè)留住人跟算法沒(méi)關(guān)系,跟文化更有關(guān)系,怎么聚集一個(gè)團(tuán)隊(duì),怎么領(lǐng)導(dǎo)一個(gè)團(tuán)隊(duì),讓團(tuán)隊(duì)齊心,不管外面怎樣,都能定下心來(lái)做事,這非常難,算法不能告訴你怎么做。撇開(kāi)這些不談,任何領(lǐng)域都有中心曲線,人工智能會(huì)把人的能力放大,可以往好了放,也可以往差了放,因?yàn)槭褂霉ぞ叩姆椒ㄊ遣灰粯拥?。比如AI編程不需要人來(lái)寫,但你要能夠看到是否有問(wèn)題,AI做的工程是不是漂亮。我需要的肯定是能把工具用得更好的人才,但是這個(gè)能力怎么來(lái),我到現(xiàn)在也不知道。怎么教會(huì)孩子們?cè)陉P(guān)鍵的地方問(wèn)出關(guān)鍵的問(wèn)題,這很重要,我們需要這樣的人才。
澎湃科技:我和很多計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生聊過(guò),他們提到,在大模型來(lái)之前仍會(huì)學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)、獨(dú)立編程,大模型來(lái)了以后,基礎(chǔ)編程工作就交給了大模型。目前高校對(duì)于AI的使用情況是怎樣的?
任若楠:從我和身邊同學(xué)的例子來(lái)看,現(xiàn)在幾乎每個(gè)人都會(huì)使用AI,讓AI幫我們潤(rùn)色一下文章、完成一個(gè)項(xiàng)目、編寫一些程序。但從我的使用角度來(lái)看,這些AI工具現(xiàn)在還是沒(méi)有那么智能,沒(méi)有達(dá)到完全包辦的程度,對(duì)我們學(xué)習(xí)的幫助是有限的,比如讓AI改論文的時(shí)候會(huì)有很重的AI味,或者出現(xiàn)幻覺(jué),引用的文獻(xiàn)其實(shí)并沒(méi)有公開(kāi)發(fā)表或者現(xiàn)實(shí)中根本不存在。寫程序的時(shí)候,如果問(wèn)題涉及面特別廣,要求非常詳細(xì),AI一下子理解不到那么多點(diǎn),解決方案不是特別完美,只能給我們一些大致的思路。所以如果想要在課程上拿一個(gè)好分?jǐn)?shù),還是需要自己下功夫的。
錢衛(wèi)寧:AI工具對(duì)學(xué)生和我們老師的沖擊其實(shí)都很大。我?guī)У难芯可艺f(shuō),他們現(xiàn)在用AI工具,一周大概能節(jié)省20個(gè)小時(shí)左右;去年他們說(shuō)的是10-20個(gè)小時(shí)。而今年,不管是寫論文、做實(shí)驗(yàn)還是寫代碼,AI幫他們省下來(lái)的時(shí)間明顯多了不少。
?但反過(guò)來(lái),也有很多學(xué)生會(huì)問(wèn)我們類似的問(wèn)題,比如計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生會(huì)問(wèn),現(xiàn)在還有沒(méi)有必要自己手搓一條鏈表?畢竟對(duì)他們來(lái)說(shuō),AI工具寫出來(lái)的代碼不僅比他們自己寫的好,甚至比很多老師寫的都好,AI在工業(yè)級(jí)的各種邊界條件處理上確實(shí)做得更到位。?我也問(wèn)過(guò)搞研究和上課的老師,能不能在教學(xué)中不再教學(xué)生怎么實(shí)現(xiàn)一條鏈表,大家想來(lái)想去,都覺(jué)得這件事做不了。?
所以AI出現(xiàn)后,學(xué)生、老師以及教學(xué)模式都在受到各種沖擊。當(dāng)然,我們現(xiàn)在還沒(méi)有一個(gè)固定的答案明確該怎么改變,但接下來(lái)一段時(shí)間,學(xué)生的學(xué)習(xí)方式、老師的教學(xué)內(nèi)容、師生關(guān)系以及學(xué)校和AI工具間的關(guān)系可能都會(huì)發(fā)生很大變化。?有一點(diǎn)很重要,我們對(duì)學(xué)生的評(píng)價(jià)必須做出調(diào)整,要從簡(jiǎn)單的知識(shí)考核轉(zhuǎn)向?qū)λ季S方式、動(dòng)手能力以及主動(dòng)學(xué)習(xí)意識(shí)的考核,這些變化必然會(huì)發(fā)生。
張崢:我們當(dāng)初對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)的那些最核心的基礎(chǔ)訓(xùn)練,比如圖靈機(jī)的概念、一致性、鏈表、分布式系統(tǒng)的統(tǒng)一性,都從代碼中學(xué)。必須親自動(dòng)手才能對(duì)這些知識(shí)產(chǎn)生感覺(jué),這些東西非常重要。但AI編程發(fā)展很快,不要小看它的進(jìn)化速度,要對(duì)它的發(fā)展速度保持敏感,自己要用。同時(shí)我們作為教育者要去思考,是一定要寫代碼,還是可以看代碼,其實(shí)可以有更多不同的方法。
澎湃科技:大模型出現(xiàn)后,對(duì)教學(xué)形成了一些沖擊。AI什么都能回答,我們還需要老師嗎?老師應(yīng)該做好怎樣的定位?
錢衛(wèi)寧:任何時(shí)候好的老師都是需要的。傳道、授業(yè)、解惑等傳統(tǒng)職責(zé)可能能夠用AI工具替換老師一部分工作,但引導(dǎo)的職責(zé)、培養(yǎng)學(xué)生意識(shí)的職責(zé)仍然需要老師完成。未來(lái)工具會(huì)成為老師的一部分,老師做更多的引導(dǎo)。老師這個(gè)職業(yè)還是需要的,但老師教學(xué)生的方式會(huì)發(fā)生很大變化。
張崢:AI一定會(huì)影響整個(gè)教育生態(tài)。我最擔(dān)心的是大一的學(xué)生。大一的學(xué)生剛進(jìn)大學(xué),課程還是舊的,但課程的改革是必須的。我原來(lái)在上海紐約大學(xué)做過(guò)教授,他們現(xiàn)在教的計(jì)算機(jī)概論原理那部分還是用我10年前做的東西,我覺(jué)得這樣不好,所以我自己下場(chǎng)花了一個(gè)多月的時(shí)間用AI做了一個(gè)課程,我也不知道會(huì)發(fā)生什么,但我一定先把水?dāng)圏S。腳手架搭好了,其實(shí)可以用AI作為老師,這完全就是一門課,完全是AI教的,課程內(nèi)容是可以更新的,是一個(gè)活的課程。
AI老師跟人類老師有什么區(qū)別?AI的老師很耐心,你可以懟它。學(xué)習(xí)上碰到的困難往往是自己,看到一篇論文總有幾個(gè)地方會(huì)卡住,詢問(wèn)專家會(huì)有心理負(fù)擔(dān),也怕耽誤人家時(shí)間,但跟AI學(xué)習(xí)就沒(méi)這個(gè)問(wèn)題,你永遠(yuǎn)可以問(wèn)。AI的耐心和個(gè)性化遠(yuǎn)超人類老師。但人類老師的鮮活,AI老師是沒(méi)有的。
澎湃科技:教育的改革可能已經(jīng)到了一個(gè)刻不容緩的地步。
張崢:刻不容緩但阻力又很大。
澎湃科技:有沒(méi)有一個(gè)小切口切進(jìn)去,比如剛剛提到AI老師,或者學(xué)校里應(yīng)該保留哪些學(xué)習(xí)內(nèi)容,減少哪些學(xué)習(xí)內(nèi)容?
張崢:比如AI與倫理、AI與法制、AI與哲學(xué)。我那門課才教了一半,要講AI,就一定要把人類的認(rèn)知科學(xué)、哲學(xué)融入進(jìn)去,才能形成一門通透、完整的課程。各學(xué)科的融合非常必要,這一直是我們教育存在的問(wèn)題。我們?nèi)齻€(gè)雖然年齡差距很大,但都是先通過(guò)高考這座獨(dú)木橋,再走鋼絲一樣讀博士,最終成為所謂的專家、專業(yè)人才??蓪?shí)際上我們看待世界的方式非常窄。工程師有工程師的視角,科學(xué)家有科學(xué)家的視角,文字工作者、藝術(shù)家、投資者等,在各自的訓(xùn)練體系下,看待世界的方式也不一樣。要成為一個(gè)完整的社會(huì)人,需要打通這些通識(shí),AI倒逼我們?nèi)プ鲞@件事。
錢衛(wèi)寧:大學(xué)培養(yǎng)人才是一件非?;A(chǔ)也最為重要的事。AI給了我們一個(gè)跳出來(lái)看問(wèn)題的角度:我們可以獲取高質(zhì)量的教學(xué)內(nèi)容、好的工具,成本也變得很低,哪怕自己還不完全掌握。所以,即便有些知識(shí)掌握得不是那么好,人們也有更多機(jī)會(huì)去做很多有創(chuàng)造力的事,這種可能性變多了。
張崢:我覺(jué)得要鼓勵(lì)試錯(cuò)。課程怎么改,我們要去嘗試,不嘗試我們真的不知道怎么改。
錢衛(wèi)寧:給學(xué)生更多的可能性,這對(duì)學(xué)生來(lái)說(shuō)很重要。
澎湃科技:大模型來(lái)了以后,學(xué)生希望學(xué)校提供哪些教學(xué)內(nèi)容?現(xiàn)有的一些和AI相關(guān)的課程能否有效激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和創(chuàng)新能力?
任若楠:可能未來(lái)每個(gè)大學(xué)生都要學(xué)一門人工智能導(dǎo)論課,都需要對(duì)它有一些基礎(chǔ)的了解,就像現(xiàn)在大學(xué)都要學(xué)高等數(shù)學(xué)一樣。我其實(shí)挺想學(xué)張老師說(shuō)的AI方面的使用規(guī)范或法律法規(guī),畢竟作為這個(gè)行業(yè)的從業(yè)者或參與者,我們需要知道這個(gè)行業(yè)的紅線在哪里,也需要知道有哪些手段來(lái)保護(hù)我們的合法權(quán)益。在課程之外,學(xué)校也提供了很多方法來(lái)鼓勵(lì)我們學(xué)習(xí)AI技術(shù),比如一些科創(chuàng)比賽,實(shí)踐機(jī)會(huì)也是一個(gè)很好的學(xué)習(xí)方法。
澎湃科技:AI浪潮中,眾多高校紛紛開(kāi)設(shè)人工智能本科專業(yè)及“AI+X”交叉課程。但在實(shí)際推進(jìn)過(guò)程中,高校面臨“缺師資、缺經(jīng)費(fèi)、缺資源”的嚴(yán)峻困境,AI教育課程質(zhì)量也參差不齊。目前高校在AI學(xué)科建設(shè)和課程體系設(shè)置上普遍存在哪些問(wèn)題?哪些學(xué)科適合AI+X,究竟應(yīng)該如何將計(jì)算思維融入這些學(xué)科的混合課程設(shè)計(jì),而不是簡(jiǎn)單教授學(xué)生利用AI工具輔助搜集整理資料學(xué)術(shù)資料?
錢衛(wèi)寧:今天老師跟學(xué)生面對(duì)AI,這些都是新的東西。對(duì)我們大多數(shù)老師來(lái)說(shuō),當(dāng)年自己學(xué)的時(shí)候也沒(méi)有學(xué)過(guò)這些AI的東西。所以不管是“AI+”還是“AI×”,對(duì)我們所有人來(lái)說(shuō)都是新東西。今天AI的發(fā)展速度很快,目前并沒(méi)有一個(gè)公認(rèn)、固定的定義來(lái)回答“AI到底是什么”。它不像高等數(shù)學(xué)一樣已經(jīng)形成體系化的內(nèi)容、經(jīng)過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的檢驗(yàn)。?未來(lái)與AI相關(guān)的教學(xué)更多要在實(shí)際問(wèn)題中去嘗試、探索,老師在這個(gè)過(guò)程中,更多是憑借自己以往的經(jīng)驗(yàn),和學(xué)生一起往前進(jìn)步。?
當(dāng)然,另一方面,我們可能缺乏一些有經(jīng)驗(yàn)的老師,缺乏能勝任這類課程的老師,但我覺(jué)得從學(xué)生的角度來(lái)說(shuō),現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)上能學(xué)的東西太多了,AI本身也是幫助我們學(xué)習(xí)的好工具。?對(duì)老師而言,如果能適應(yīng)這樣的變化,那仍然是合格的老師;如果不能適應(yīng),未來(lái)學(xué)校的模式可能就會(huì)改變。要么學(xué)生反過(guò)來(lái)倒逼老師做出改變,要么老師本身就不再是稱職的老師。?我覺(jué)得能找到一些真正值得去探索的問(wèn)題,在這些問(wèn)題中,老師和學(xué)生共同進(jìn)步。
?張崢:AI+基礎(chǔ)課都應(yīng)該上,但現(xiàn)在的教法教得不夠好,課程沒(méi)有做好,這也是我在做這個(gè)課程嘗試的第一步。比如我的課程有一大堆單元,我建議從結(jié)尾開(kāi)始上,因?yàn)樽詈竽枪?jié)課是開(kāi)放性的哲學(xué)問(wèn)題討論,比如什么是智能,什么是圖靈測(cè)試。我覺(jué)得既然上這門課,一定是對(duì)智能本身或生命本身有一定好奇,那就先做一場(chǎng)跟AI的對(duì)話,再去學(xué)這門課,學(xué)完之后回頭來(lái)再討論一遍,你會(huì)發(fā)覺(jué)再回答什么是圖靈測(cè)試、什么是智能時(shí),看法會(huì)不一樣。所以AI本身并不是一個(gè)技術(shù),它最后觀測(cè)到很多哲學(xué)的問(wèn)題。所以課程里要有人工智能,也要有哲學(xué),主要是認(rèn)知科學(xué)。
澎湃科技:年輕人會(huì)怎么看待人工智能這項(xiàng)技術(shù)、這個(gè)行業(yè)?
任若楠:人工智能就像這個(gè)時(shí)代的浪潮一樣,發(fā)展浪潮肯定是不可逆轉(zhuǎn)的,未來(lái)AI肯定會(huì)更加深度地改變我們生活的方方面面。AI也對(duì)我們提出了一些新要求,我們需要更好地利用它來(lái)適應(yīng)這個(gè)時(shí)代的發(fā)展,比如掌握一些創(chuàng)新方法和實(shí)踐能力,有勇氣有自信做AI行業(yè)的引領(lǐng)者或使用者。從使用角度來(lái)說(shuō),可能未來(lái)每個(gè)人都會(huì)用AI,年輕一輩就要做改變AI技術(shù)或引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展的人。
澎湃科技:學(xué)生自身應(yīng)該如何主動(dòng)適應(yīng)AI時(shí)代的學(xué)習(xí)要求,提升自己的競(jìng)爭(zhēng)力,避免因?yàn)檫^(guò)度依賴大模型而基礎(chǔ)知識(shí)掌握不牢?
任若楠:首先,基礎(chǔ)知識(shí)很重要,只有自己知道或者學(xué)會(huì),才能判斷AI幫助產(chǎn)生的一些結(jié)果是不是可靠的、答案是好還是壞,我們要有辨別是非的能力。除此之外,剛才兩位老師都提到,如何跟自己的專業(yè)融合,是每個(gè)人需要探索的,根據(jù)自己需求找到一條跟AI融合的路徑。
錢衛(wèi)寧:我們學(xué)AI的過(guò)程中,一個(gè)是AI工具的技術(shù)技能學(xué)習(xí),一個(gè)是AI知識(shí)的學(xué)習(xí),再往后更高階的是思維和能力的學(xué)習(xí)。AI作為自動(dòng)化工具的確很好用,在這個(gè)過(guò)程中引導(dǎo)背后的知識(shí)學(xué)習(xí)和能力培養(yǎng),倒逼自己學(xué)習(xí),是比較好的一條路。當(dāng)然這需要老師的引導(dǎo),我們的教學(xué)規(guī)范讓他能夠在現(xiàn)有基礎(chǔ)上再往上跳一跳,這可能是我們?cè)跈C(jī)制上要去做的一些事。
澎湃科技:面對(duì)未來(lái)的就業(yè),大模型時(shí)代的學(xué)生需要具備哪些必要的能力,才能提高競(jìng)爭(zhēng)力?
錢衛(wèi)寧:在這樣一個(gè)時(shí)代,不光對(duì)學(xué)生,對(duì)老師也一樣,要改造我們的學(xué)習(xí),了解現(xiàn)狀到底是什么,AI到底是什么,現(xiàn)在的AI到了什么程度,我們要從學(xué)科的角度去了解它的發(fā)展歷史,才能知道它將來(lái)可能會(huì)走向哪里。要了解在產(chǎn)業(yè)發(fā)展、個(gè)人發(fā)展、社會(huì)進(jìn)步中,需要AI幫助我們解決什么問(wèn)題,在這個(gè)基礎(chǔ)上改變我們看待問(wèn)題的角度,改變我們學(xué)習(xí)或個(gè)人成長(zhǎng)的路徑,才能有更多收獲。
張崢:從今年年初我就一直在談AI教育,我說(shuō)我不知道怎么做,但我覺(jué)得有三個(gè)目標(biāo)。第一個(gè)目標(biāo)是不要不讓大家用AI,因?yàn)楝F(xiàn)在大家都在用AI,學(xué)校里不讓大家用AI沒(méi)有道理,但在用AI時(shí),一定要把KPI提高。第二個(gè)目標(biāo)是廣譜,現(xiàn)在專業(yè)的通識(shí)不通,有著專業(yè)性的陷阱,缺乏全能型選手?,F(xiàn)在一定要借這個(gè)機(jī)會(huì)把它打通,要么不要過(guò)早進(jìn)入某一個(gè)專業(yè),要么在某個(gè)專業(yè)的教學(xué)時(shí)讓理科生對(duì)歷史、人文感興趣,文科生要了解最基本的科學(xué)概念,否則就是雞同鴨講。AI時(shí)代倒逼我們做這些事,我們應(yīng)該通過(guò)這個(gè)機(jī)會(huì)讓每個(gè)學(xué)生變成一個(gè)廣譜的學(xué)生。第三個(gè)目標(biāo)是在扔掉AI之后要變成更強(qiáng)大的自己。有了AI你能飛,沒(méi)有AI你要比原來(lái)跑得快。前一陣我被我的母校復(fù)旦附中叫去做演講,我說(shuō)既要又要其實(shí)很難,但如果做不到這點(diǎn),就有很強(qiáng)的工具依賴性。
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