從“GPT”們到“Sora”們，國內外生成式人工智能的大模型持續“車輪大戰”，時不時讓人類為之刷屏，也“卷”在其中。人工智能（AI）的背后，需要比機器更智能的人才；而這些人才的背后，又是如何在AI時代培養人才的大問題。
誠然，AI仍有短板，人才也有短板，教育更有短板。如何彼此取長補短？解放日報·上觀新聞記者就此跨學科訪談，專訪了華東師范大學計算機科學與技術學院主持工作副院長、上海智能教育研究院副院長周愛民教授。
【理性看待第三波浪潮螺旋式發展】
記者：從ChatGPT到Sora，大模型的智能水平究竟怎樣？算不算“全能”？
周愛民：大模型通常指擁有超過十億（10的9次方）參數量的神經網絡模型，通過海量訓練數據在強大算力上來優化這些參數，進而能夠處理復雜的現實任務。ChatGPT和Sora實際對應了兩類具體任務：前者指的是文本對話的生成任務，后者是從文本到短視頻的生成任務。
人工智能擁有了這兩種能力，就能夠解決很多應用場景中的具體問題了。比如，在客戶服務場景中，我們可以構建基于ChatGPT的對話服務機器人，實現24小時不間斷服務；在電影創作場景中，我們可以利用Sora來生成一系列短視頻，以更好地進行創作。
總體來說，目前人工智能正在經歷從專用智能向通用智能邁進的過程，即從模仿視覺、語言、邏輯分析、肢體運動、人際交往等單一人類智能行為，到擁有多種智能能力。未來，這些智能能力只會更強。
最近幾年，我們切實感受到人工智能令人矚目的快速發展，以及對我們生活的影響。從AlphaGO、BERT、AlphaFold、ChatGPT到Sora，大模型“你方唱罷我登場”，在醫療、交通、金融、物流、教育等眾多領域的應用也是更加廣泛和深入。
記者：作為計算機專家，您對這一波大模型發展的速率和趨勢有什么基本判斷？
周愛民：科學技術的發展都有其內在規律，我們都想抓住規律，但往往“不識廬山真面目，只緣身在此山中”。回顧人工智能的發展歷程，從1956年誕生之日起至今經歷了幾波浪潮。
1960年代，邏輯推理占上風，人們期望機器能夠像人一樣進行邏輯思考和推理；1980年代，知識工程占上風，人們期望機器能夠掌握專家知識；1990年代至今，機器學習特別是深度學習占上風，人們期望機器能夠實現通用智能。
前兩波浪潮，都是“期望很高，失望很大”；至于目前的第三波浪潮怎么發展，我們需要理性看待。人工智能就是這樣螺旋式向前發展，往往是“眾里尋他千百度，驀然回首，那人總在燈火闌珊處”。
并不是說大模型技術就沒有問題，比如模型的訓練成本高昂、模型的可解釋性不足、模型的數據隱私和安全性等面臨挑戰，需要我們不斷探索和解決這些問題，以確保大模型的發展能夠更好地造福人類社會。
【大規模因材施教取代標準化同質化】
記者：以通用人工智能為代表的新一輪科技革命深刻影響社會生產與生活的各個方面，教育與人的發展同樣面臨巨大的挑戰和機遇。全國人大代表、華東師范大學黨委書記梅兵認為，在知識和技能的獲得變得越來越容易、更新變得越來越快速的情況下，包括責任感、情緒調節、開放協作和交往等在內的社會與情感能力作為“底層素養”和“核心能力”，就顯得更加重要。您怎么看？
周愛民：教育是一個人工智能應用的大場景，ChatGPT和Sora技術可以結合教育需要來解決教育問題。比如我們可以構建基于ChatGPT的智能助教，這樣即使老師下班了，同學們也可以通過詢問智能助教來答疑解惑；同樣，老師在講授“飛流直下三千尺，疑是銀河落九天”這句名詩的時候，可以使用Sora來創作一個短視頻，同學們就能直觀感受到廬山的雄偉和李白的豪邁。
當然，要厘清教育的特殊性，技術要為人的發展服務，比如教育大模型不應該直接給答案而是要循循善誘，不能生硬冰冷而是要富有情感和溫度，算法要能夠“知其然，知其所以然”，系統要符合倫理、確保師生隱私及信息安全。
記者：那么，作為智能教育專家，您認為AI時代傳統教育和人才培養暴露出的最大短板在哪里？
周愛民：可以說大模型的出現是人工智能技術的一次迭代升級，它必然淘汰一些技術；同樣，技術的迭代升級也必然也會改變很多行業，教育也正在被這些技術賦能甚至重塑。
我們當前的教育或者傳統教育最大的特點，就是標準化和同質化：我們把具有個體差異的學生組織在一個班級內，在同一個時空中用統一的教法傳授統一的內容。這種教育可以快速批量培養擁有一定知識的人才，為人類從農業文明邁向工業文明作出了不可磨滅的貢獻。
但目前，我們正在向數字時代、智能時代邁進，社會已經不再那么需要批量的流水線工人；相反，更需要知識、能力、情感全面發展的個性化創新性人才。
傳統的教育，無論是組織形式、教學方式、學習內容、評價方式還是管理機制，都無法實現大規模、個性化的人才培養！從AI作業批閱到AI教師助理，人工智能的發展可能會推動教育體系的結構性變革，為大規模個性化人才培養，即實現大規模的因材施教，提供了可能性。
【數智化轉型發展有溫度的智能教育】
記者：智能教育在帶來挑戰同時又帶來哪些機遇，如何站上風口，實現教育迭代？
周愛民：危與機總是并存的，人工智能的發展一方面對傳統教育提出了挑戰，另一方面也為未來的智能教育提供了機遇。“紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行”，圍繞教育面臨的真問題，踏踏實實、埋頭苦干，總能實現教育的迭代升級。
首先，要正確認識人工智能與教育的關系，在教育場景中，使用人工智能不是為了取代人，而是與人和諧共處，通過人機協同的方式發展人、培養人；其次，技術要解決教育真問題，從教育數字化轉型的痛點問題和師生家長急難愁盼的難點問題入手，提出傳統手段難以實現的方案，在區域、學校、家庭落地生根，貫通“產學研用”，形成智能教育理論、技術、應用的閉環，完成快速迭代；再次，要為智能教育的發展培養人才，不論是理論的構建者、技術的研究者，還是教育的實踐者，需要有組織培養和引導。總之，需要全社會的共同關注，發展有溫度的智能教育。
記者：高校是培養人才之所，普通學生的數智素養如何提升，才能應對人機新關系的新挑戰？
周愛民：高校是人才培養改革的前沿陣地，面對AI不停升級挑戰，高校特別是師范類高校應該走在人才培養創新與改革的前列。
以華東師大為例，學校正在整體推進，利用“寒假預備周”全員學習人工智能，讓每位師生都能主動擁抱人工智能。全校構建起一個三階段的人工智能課程體系：第一階段以人工智能通識科普課程為主，讓同學能夠了解人工智能如何賦能各行各業；第二階段以大模型應用實踐為主，讓同學們能夠掌握大模型的工作方式，通過人機協同，為自己的學習、科研和生活賦能；第三階段以科學智能為主，讓有能力的同學能夠自己構建和使用大模型，實現科研范式的轉型。同時，面向全校學生開設人工智能微專業，讓同學們能夠更加系統地學習和使用人工智能，幫助學生將AI與各人自己的專業結合起來。
總體上，華東師大實施數智躍升計劃，開發智能系統，從教學、學習、管理、評價等維度全方位支撐學校數智化轉型。需要指出的是，人工智能是一個快速變化的領域，學生們乃至老師們也需要適應這一快速變化，與人工智能交朋友，才能適應AI新生態。
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記者丨徐瑞哲
來源丨上觀新聞
編輯丨錢夢童
編審丨戴琪
