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連日來，大語言模型ChatGPT的母公司OpenAI推出的能根據(jù)文字指令即時生成短視頻的大模型——Sora成為各界熱議的焦點話題。有業(yè)內(nèi)專家指出，Sora的誕生意味著通用人工智能（AI）的實現(xiàn)可能從十年縮短至一兩年。

人工智能的快速發(fā)展也會對高等教育系統(tǒng)進行重塑，以專業(yè)知識和專業(yè)技能為核心基礎(chǔ)的高等教育培養(yǎng)體系會遭遇重大挑戰(zhàn)，以想象、推理、思辨、判斷為核心的思維能力培養(yǎng)將變得前所未有的重要。

傳統(tǒng)高等教育強調(diào)專業(yè)知識和專業(yè)技能。一個大學(xué)專業(yè)的培養(yǎng)方案由一組專業(yè)課程構(gòu)成，既包含專業(yè)知識的傳授，也包括專業(yè)技能的培養(yǎng)。在專業(yè)人才最為緊缺的年代，通過狹窄的專業(yè)設(shè)置以及快速的知識和技能訓(xùn)練，能為各行各業(yè)快速提供大量專業(yè)人才。

然而，新世紀(jì)以來，這種與工業(yè)時代緊密契合的培養(yǎng)模式遭遇了重大挑戰(zhàn)，高校愈加重視通識教育，希望通過加強通用思維與能力的培養(yǎng)，幫助年輕人更好地適應(yīng)未來發(fā)展。

大學(xué)生從中小學(xué)時代“卷分?jǐn)?shù)”走向大學(xué)時代“卷績點”。從本質(zhì)上說，兩者并無區(qū)別。即便是在不少國內(nèi)頂尖名校，大學(xué)生仍將大量時間投入在知識記憶和課程作業(yè)上。相當(dāng)多的課業(yè)負擔(dān)其實是在“堆工作量”。這種重復(fù)性的課業(yè)訓(xùn)練模式無助于思維能力和創(chuàng)新能力的提升，還打擊了很多學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性，導(dǎo)致學(xué)生不斷“逃離”這些專業(yè)。

當(dāng)下，繼續(xù)過分強調(diào)“記憶”和“刷題”已失去意義。目前人工智能已經(jīng)從弱人工智能逐步向通用人工智能邁進。大量重復(fù)性知識記憶和數(shù)理計算的必要性已經(jīng)不大，大學(xué)生完全可以在各種AI工具和云計算的輔助下，開展更具想象力和創(chuàng)造性的學(xué)習(xí)。大學(xué)沒必要逼著學(xué)生用人類的大腦算力與AI對抗。教育的目標(biāo)應(yīng)是不斷提高人的獨立思考和判斷能力，重點在于引導(dǎo)大學(xué)生在高階思維方面不斷提高能力，而非繼續(xù)通過課程和考試，將學(xué)生捆綁在重復(fù)性低階思維訓(xùn)練中。

在各學(xué)科專業(yè)人才培養(yǎng)中，體現(xiàn)人工智能的深度融合已成為國內(nèi)外的基本趨勢。美國頂尖高校已在很多學(xué)科專業(yè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了AI融合的覆蓋。以美國斯坦福大學(xué)為例，該校商學(xué)院開發(fā)的課程旨在幫助管理人員和政策制定者負責(zé)任地利用人工智能，而教育學(xué)院的CRAFT項目則是與人工智能研究所合作，為高中教師提供教學(xué)資源庫。

此外，該校工程學(xué)院在計算機科學(xué)下設(shè)置了人工智能方向，涵蓋了知識表示、機器學(xué)習(xí)等核心主題；人文與科學(xué)學(xué)院則提供符號系統(tǒng)本科課程，結(jié)合了傳統(tǒng)人文方法和現(xiàn)代計算科學(xué)……總之，該校通過課程專業(yè)設(shè)置和培養(yǎng)目標(biāo)的改革創(chuàng)新，將人工智能素養(yǎng)和技能融入學(xué)校整體學(xué)科布局當(dāng)中，實現(xiàn)了學(xué)科的交叉融合。

AI相關(guān)的專業(yè)設(shè)置并不會局限于傳統(tǒng)的AI學(xué)科或?qū)I(yè)。比如，美國卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)的專業(yè)設(shè)置已覆蓋了從人工智能的基礎(chǔ)研究、機器人學(xué)到人工智能技術(shù)在社會問題中的應(yīng)用等多個方面。美國麻省理工學(xué)院提供的人工智能與決策、計算與認(rèn)知、計算機科學(xué)和分子生物學(xué)等專業(yè)，都以培養(yǎng)人工智能復(fù)合型人才為目標(biāo)。

美國多數(shù)學(xué)校還提供了將人工智能與醫(yī)療健康、自動駕駛、金融科技等領(lǐng)域相結(jié)合的專業(yè)。這些課程和專業(yè)設(shè)置不僅覆蓋了人工智能的核心技術(shù)，還包括數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人機交互、電子工程等內(nèi)容，旨在培養(yǎng)能夠在多個領(lǐng)域內(nèi)應(yīng)用AI技術(shù)的復(fù)合型人才。這種多元和跨學(xué)科的教育模式為學(xué)生提供了廣闊的學(xué)習(xí)視野和靈活的職業(yè)發(fā)展路徑。

高校人工智能人才需要格外注重批判性思維、創(chuàng)新能力和倫理道德觀等非技術(shù)能力的培養(yǎng)。只有這樣，才能全面應(yīng)對AI技術(shù)帶來的社會挑戰(zhàn)。

美國高校人工智能相關(guān)課程設(shè)計中，特別強調(diào)了社會倫理和法律知識，不僅本科生和研究生課程設(shè)有相關(guān)內(nèi)容，一些大學(xué)機構(gòu)還設(shè)置專門的研究所和中心，深入探討AI數(shù)據(jù)系統(tǒng)設(shè)計和應(yīng)用中的倫理問題，確保學(xué)生掌握先進技術(shù)的同時，兼顧人文關(guān)懷和法律責(zé)任。

擁有強大算力的AI將在越來越多的方面超越人類。高等教育的一個重要走向是AI輔助教育教學(xué)。高校必須注重開發(fā)和采購各種學(xué)習(xí)和研究AI的工具，為師生提供必要支撐。未來的高校一定是一個在絕大部分場景都會出現(xiàn)AI輔助教與學(xué)的新型組織。

此外，還應(yīng)給學(xué)生留下充分的閱讀、思考和交往的空間。只有這樣，學(xué)生才不會被碎片化的課業(yè)負擔(dān)所牽扯。過細的專業(yè)劃分、過分具體的課程內(nèi)容、過于無趣的學(xué)習(xí)過程只會日益消磨學(xué)生的志趣。只有在自主、合作和探究的學(xué)習(xí)過程中，才能培養(yǎng)學(xué)生的高遠志向、廣博胸懷、穩(wěn)定情緒以及跨文化的交流能力。如果學(xué)生能掌握根基性的原理，進行獨立思考和判斷，接受倫理和道德的約束，并擁有健康的身心和穩(wěn)定的情緒，就一定能適應(yīng)經(jīng)濟社會的任何快速變化。

來源：《中國科學(xué)報》