吳飛

人工智能與人類發(fā)展歷史上出現(xiàn)的蒸汽機、電力、計算機、半導(dǎo)體和互聯(lián)網(wǎng)等一樣，都具有普遍適用性、動態(tài)演進性和創(chuàng)新互補性等特點，正推動人類社會步入智能時代。本文在介紹人工智能復(fù)雜性和綜合性特點的基礎(chǔ)上，指出人工智能給教育帶來的挑戰(zhàn)，結(jié)合浙江大學(xué)近日發(fā)布的《大學(xué)生人工智能素養(yǎng)紅皮書》，對人工智能時代大學(xué)生應(yīng)具備的體系化知識、構(gòu)建式能力、創(chuàng)造性價值和人本型倫理等人工智能素養(yǎng)進行闡釋，同時對人工智能素養(yǎng)培養(yǎng)進行思考。

深刻理解人工智能的復(fù)雜性和綜合性

1987年諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎獲得者、美國經(jīng)濟學(xué)家羅伯特·默頓·索洛研究表明：國民經(jīng)濟最終會達(dá)到這樣一種發(fā)展階段（穩(wěn)態(tài)），在那個階段以后，經(jīng)濟增長將取決于技術(shù)的進步。也就是說，技術(shù)進步是經(jīng)濟增長的引擎。

雖然技術(shù)進步是經(jīng)濟增長的源泉，但是長期的經(jīng)濟增長是由少數(shù)幾種關(guān)鍵技術(shù)所推動的，經(jīng)濟學(xué)家稱之為“通用目的技術(shù)”（General Purpose Technologies，簡稱GPTs）。“通用目的技術(shù)”是最核心創(chuàng)新要素，但不是完整的最終解決方案。比如瓦特在1785年改良了蒸汽機，但直至其之后近百年，當(dāng)蒸汽機與紡織、交通和冶金等工業(yè)緊密結(jié)合，使得機械動力迅速取代了人力、風(fēng)力、水力和畜力，蒸汽機對勞動生產(chǎn)率的貢獻才達(dá)到頂峰，推動人類邁入工業(yè)革命時代。同理，以電力和計算機等為代表的“通用目的技術(shù)”與其他產(chǎn)業(yè)相結(jié)合，才使得人類社會先后進入了電氣化時代和信息化時代。由此可見，“通用目的技術(shù)”在人類社會發(fā)揮作用需要有效整合其他互補式創(chuàng)新技術(shù)，與現(xiàn)有組織機構(gòu)形成相互適應(yīng)的生產(chǎn)關(guān)系。

先前的通用技術(shù)發(fā)明只是從機械化增強角度提升了人類與環(huán)境的互動能力，人工智能的出現(xiàn)則挑戰(zhàn)了人類的根本，它深刻改變了人類與環(huán)境互動的能力和角色，成為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，對經(jīng)濟發(fā)展、社會進步、全球政治經(jīng)濟格局以及教育變革產(chǎn)生著重大而深遠(yuǎn)的影響。

同時，人工智能在賦能社會進步和經(jīng)濟發(fā)展的過程中，帶來的倫理學(xué)討論不再只是人與人之間的關(guān)系，也不是人與自然界既定事實之間的關(guān)系，而是人類與人造物在社會中所構(gòu)成的關(guān)聯(lián)。因此，人工智能具有技術(shù)性和社會性雙重屬性，需要關(guān)注人與機、機與機以及人機共融所形成的社會形態(tài)，應(yīng)遵守道德準(zhǔn)則和法律法規(guī)。

人工智能具有“至小有內(nèi)、至大無外”的鮮明特點，呈現(xiàn)出多學(xué)科交叉綜合、滲透力和支撐性強、復(fù)雜度高等特征。

教育在人工智能時代所面臨的挑戰(zhàn)

近來，生成式人工智能的出現(xiàn)使得智能機器成為知識生產(chǎn)的輔助者，它能夠從海量語料中洞悉“單詞—單詞”“句子—句子”等之間的共生關(guān)聯(lián)，按照規(guī)模法則（Scaling Law）不斷增大模型規(guī)模，在超越“費曼極限”中提升神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力，迅速具備了合成語言的能力，猶如昨日重現(xiàn)一樣對單詞進行有意義的關(guān)聯(lián)組合，連綴成與場景相關(guān)的會意句子，生成有價值的知識。

生成式人工智能使得知識的生產(chǎn)不再完全依賴于人類的個體能力和時間成本，而是可以通過算法實現(xiàn)快速且大規(guī)模的生產(chǎn)。這種變革不僅提高了知識生產(chǎn)的效率和速度，還為人類知識的整合、傳播和創(chuàng)新提供了全新的可能性，推動教育向著更加智能化和信息化的方向發(fā)展。

但是，生成式人工智能也對個體學(xué)習(xí)者的自主思考、判斷、學(xué)習(xí)能力乃至倫理道德觀提出了挑戰(zhàn)。如果使用不當(dāng)，人工智能教育應(yīng)用也會帶來諸多負(fù)面影響，如教師地位邊緣化、學(xué)生學(xué)習(xí)孤島化、知識體系碎片化、隱私泄露風(fēng)險、歧視和偏見、倫理風(fēng)險、學(xué)術(shù)誠信和公平失衡、教育關(guān)系異化、知識盲區(qū)與信息繭房、學(xué)生高階思維被削弱、數(shù)字應(yīng)用鴻溝等。新一代人工智能技術(shù)具有深度學(xué)習(xí)、跨界融合、人機協(xié)同、群智開放、自主操控等特征，其可解釋性低、系統(tǒng)偏差、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)隱私等問題，也給行業(yè)和社會帶來了前所未有的倫理風(fēng)險與挑戰(zhàn)。

人工智能時代的必備素養(yǎng)與能力

1997年至2005年之間，經(jīng)濟合作與發(fā)展組織（OECD）依托“素養(yǎng)的界定與遴選：理論和概念基礎(chǔ)”項目，圍繞“素養(yǎng)”開展了為期9年的研究，最終將素養(yǎng)界定為“在特定情境中，通過利用和調(diào)動心理社會資源（包括技能和態(tài)度），以滿足復(fù)雜需要的能力”，同時指出，素養(yǎng)具有時代性、整體性、發(fā)展性及可測性。由此，個人在特定情境中，面對生活中復(fù)雜多變的問題時，能利用和調(diào)動知識、技能、判斷等能力，觀察和理解世界、構(gòu)建解決問題的方案、用行動去檢驗對世界的認(rèn)識是否合理，提升自身勝任力，創(chuàng)造人類增量知識，這種綜合表現(xiàn)可被稱為“素養(yǎng)”。

國際計算機學(xué)會（ACM）和電氣與電子工程師協(xié)會計算機分會（IEEE-CS）在“2020版計算課程體系規(guī)范（Computing Curricula）”中用“勝任力”這一概念來描述結(jié)合知識、技能和品行三個維度內(nèi)容的計算機專業(yè)素養(yǎng)。

隨著人類進入智能時代，人工智能素養(yǎng)逐漸成為個體生存和發(fā)展所需的重要素養(yǎng)之一。這一概念的首次提出是在20世紀(jì)70年代，當(dāng)時主要強調(diào)的是人工智能專業(yè)技術(shù)人員的素養(yǎng)組成。隨著人工智能對人類社會產(chǎn)生的巨大影響，每位公民都需要了解人工智能是什么、人工智能可以做什么和不能做什么、如何負(fù)責(zé)任地使用人工智能以及質(zhì)疑對人工智能的使用，以便讓人工智能為個體、群體和人類公共利益服務(wù)。

近年來，聯(lián)合國教科文組織（UNESCO）一直非常重視全球化的人工智能教育，認(rèn)為所有公民都需要具備包含知識、理解、技能和價值觀等要素在內(nèi)的“人工智能素養(yǎng)”——這已成為21世紀(jì)的“基本語法”。

應(yīng)對人工智能給社會各行各業(yè)所帶來的前所未有的挑戰(zhàn)，高校需要培養(yǎng)大學(xué)生了解人工智能、使用人工智能、創(chuàng)新人工智能和恪守人與人造物關(guān)系等綜合能力，提升他們的人工智能素養(yǎng)，讓他們能夠在智能社會中更美好地生活和發(fā)展。

具體而言，大學(xué)生人工智能素養(yǎng)包括體系化知識、構(gòu)建式能力、創(chuàng)造性價值和人本型倫理四個有機整體，其中，知識為基、能力為重、價值為先、倫理為本，四者相輔相成、相互融合。

體系化知識。認(rèn)知是人類智能的重要表現(xiàn)，其基石是體系化知識，體系化知識意味著可對學(xué)習(xí)對象進行整體性理解和系統(tǒng)化分類。人工智能具有至小有內(nèi)、至大無外的交叉滲透特點，掌握了體系化知識就可更清晰地認(rèn)識到人工智能的內(nèi)涵、邊界和外延。

體系化知識是一個相對的和動態(tài)的概念，人類思維的根本任務(wù)之一就是對各種紛繁復(fù)雜的事物進行分類，逐步形成系統(tǒng)性和綜合性思維，漸次提升通用認(rèn)知并達(dá)成共識。

構(gòu)建式能力。人工智能可以在人與機器之間建立合作關(guān)系，統(tǒng)籌人工智能和人類智能的各自優(yōu)勢，共同努力實現(xiàn)特定任務(wù)的目標(biāo)，人類在人機協(xié)同過程中從數(shù)據(jù)獲得更多洞見，并確定最優(yōu)解決方案，以前所未有的嶄新輔助方式完成任務(wù)。

長久以來，科學(xué)遵循著從假設(shè)到實驗再到理論驗證的循環(huán)，其核心在于尋求現(xiàn)象背后的可解釋原理。在人工智能時代，人們可通過使用人工智能工具，構(gòu)建在回路閉環(huán)中解決問題的能力：對問題進行抽象建模，生成可驗證假設(shè)、設(shè)計可計算模型、解釋算法運行結(jié)果，根據(jù)反饋不斷通過枚舉和仿真等優(yōu)化求解方法。構(gòu)建式能力克服了傳統(tǒng)方法難以駕馭數(shù)據(jù)復(fù)雜性的不足，推動從“知識本位教育”向“能力本位教育”轉(zhuǎn)變。

創(chuàng)造性價值。生成式人工智能對人類所有語料上下文信息進行壓縮，然后概率合成，其對已有知識記憶和整合的強大能力使得以知識積累為中心的教育模式優(yōu)勢幾乎蕩然無存。

我們應(yīng)該通過人工智能增強主體性、彰顯個性化、放大能動性和參與增強實驗，產(chǎn)出人類增量知識，形成創(chuàng)造性價值，進而成為社會所共同積累和分享的“普遍智能”。

人本型倫理。傳統(tǒng)的科技發(fā)展往往采取一種所謂的“技術(shù)先行路徑（Proactionary Approach）”模式，以發(fā)展技術(shù)為優(yōu)先原則，體現(xiàn)出一種強大的工具理性，即“通過縝密的邏輯思維和精細(xì)的科學(xué)計算來實現(xiàn)效率或效用的最大化”。

隨著物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)的發(fā)展，人類已經(jīng)完全進入了一個由“信息空間—物理世界—人類社會”構(gòu)成的三元空間結(jié)構(gòu)CPH（Cyber space，Physical world，Human society）。在人機共融社會，人類應(yīng)遵守以人為本、智能向善的倫理觀念，確保將人類價值觀、道德觀和法律法規(guī)貫穿于人工智能的產(chǎn)品和服務(wù)，賦予人工智能社會屬性。

如何培養(yǎng)高素質(zhì)人工智能人才

人工智能的競爭歸根結(jié)底是人才的競爭，因此，率先培育高素質(zhì)人工智能人才成了贏得競爭的關(guān)鍵。2020年3月，教育部、國家發(fā)展改革委與財政部聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于“雙一流”建設(shè)高校促進學(xué)科融合 加快人工智能領(lǐng)域研究生培養(yǎng)的若干意見》，指出具備優(yōu)質(zhì)高等教育資源優(yōu)勢的“雙一流”建設(shè)大學(xué)應(yīng)加快人工智能領(lǐng)域研究生的培養(yǎng)，為國家人工智能發(fā)展戰(zhàn)略夯實拔尖人才基礎(chǔ)。

人工智能人才培養(yǎng)應(yīng)以“跨學(xué)科”為旨?xì)w。人工智能是一個跨學(xué)科的綜合領(lǐng)域，它涉及計算機科學(xué)、數(shù)學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、語言學(xué)、信息論等多個領(lǐng)域的知識和技術(shù)。人工智能的能力在于以指數(shù)級能力加速科學(xué)研究，其潛在可能性是永無止境的。因此，對既掌握人工智能技術(shù)知識又具備跨學(xué)科潛力和遷移技能的專業(yè)人員來說，這一需求變得越來越重要。開設(shè)人工智能專業(yè)的高校須秉承跨學(xué)科綜合能力培養(yǎng)的理念，培養(yǎng)學(xué)生們具備在人工智能時代迸發(fā)新活力的能力，同時進一步推動生成式人工智能等技術(shù)進步。

2021年1月16日，浙江大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)、上海交通大學(xué)、南京大學(xué)和同濟大學(xué)等高校，在“計算+AI”賦能科技創(chuàng)新高峰論壇上正式宣布成立新一代人工智能科教育人聯(lián)合體、創(chuàng)新性人工智能人才培育項目——“AI+X微專業(yè)”，以推動中國人工智能人才培養(yǎng)生態(tài)建設(shè)為目標(biāo)，探索促進學(xué)科交叉，科教融合、產(chǎn)教協(xié)同的人工智能一流人才創(chuàng)新培養(yǎng)模式，創(chuàng)新了面向長三角高等教育深度合作的模式，保證了課程的高質(zhì)量與高水平，從提高學(xué)習(xí)質(zhì)量角度推動人工智能領(lǐng)域人才培養(yǎng)的學(xué)習(xí)變革，為構(gòu)筑人工智能發(fā)展先發(fā)優(yōu)勢培養(yǎng)戰(zhàn)略資源力量。2021年4月，“AI+X微專業(yè)”正式向華東五校和同濟大學(xué)開放，來自工學(xué)、農(nóng)學(xué)、藥學(xué)和法學(xué)等非信息類專業(yè)300名學(xué)生進入首期“AI+ X微專業(yè)”學(xué)習(xí)。

通過實訓(xùn)平臺培養(yǎng)具備從知識到能力、從能力到素質(zhì)的社會所需人才。人工智能具有應(yīng)用驅(qū)動的特點，因此學(xué)習(xí)人工智能的最佳方法就是實踐練習(xí)。嘗試解決現(xiàn)實生活中的問題，例如圖像識別、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。一個人只有接受解決實際問題的實踐培訓(xùn)，才能真正學(xué)到應(yīng)該具備的人工智能應(yīng)用知識。浙江大學(xué)推出的人工智能實訓(xùn)平臺“智海”提供了一站式資源庫，來幫助課程學(xué)習(xí)者更好地了解特定領(lǐng)域AI的前景和影響，如機器學(xué)習(xí)驅(qū)動的藥物發(fā)現(xiàn)。該平臺還可以為新一代人工智能教材提供算法實訓(xùn)，讓學(xué)習(xí)者體會人工智能具能、使能和賦能，從算法層面對人工智能技術(shù)“知其意、悟其理、守其則、踐其行”。通過搭建實訓(xùn)平臺，將理論知識轉(zhuǎn)化成賦能應(yīng)用，促進人工智能人才培養(yǎng)與國家、行業(yè)和企業(yè)需求結(jié)合更加緊密。

類似于MINIX操作系統(tǒng)，“智?！辈粌H僅是一個教學(xué)工具。MINIX的早期版本僅用于教育目的，但從MINIX 3開始，開發(fā)的主要目標(biāo)就從教育轉(zhuǎn)向了創(chuàng)建高度可靠和自我修復(fù)的微內(nèi)核操作系統(tǒng)。由于注冊學(xué)生需完成他們指定的項目，“智?！逼脚_會收集開源代碼，用于大量AI+X跨學(xué)科創(chuàng)新研究。因此，“智?！睂⒊蔀殒溄友芯颗c教育的有機組合——一個可以教育學(xué)生（未來的創(chuàng)新者）將尖端人工智能技術(shù)應(yīng)用于眾多行業(yè)的平臺。

愛因斯坦于1936年10月在紀(jì)念美國高等教育300年的會議上發(fā)表了一篇名為On Education的演講，認(rèn)為“教育的首要目標(biāo)永遠(yuǎn)應(yīng)該是獨立思考和判斷的總體能力的培養(yǎng)，而不是獲取特定的知識。如果一個人掌握了學(xué)科的基本原理，并學(xué)會了如何獨立地思考和工作，他肯定會找到屬于自己的道路。除此之外，與那些接受的訓(xùn)練只包括獲取詳細(xì)知識的人相比，他更加能夠使自己適應(yīng)進步和變化”。

人工智能能否實現(xiàn)倫理的正當(dāng)性，并不取決于人工智能本身，而是取決于人以及人工智能是否真正指向正當(dāng)性目的。面向未來，面對不確定性，我們應(yīng)該從知識本位教育邁向能力本位教育，恪守人工智能發(fā)展倫理規(guī)范，讓人工智能為創(chuàng)造人類共同價值服務(wù)。