從「GPT」們到「Sora」們，國內外生成式人工智慧的大模型持續「車輪大戰」，時不時讓人類為之刷屏，也「卷」在其中。人工智慧（AI）的背後，需要比機器更智慧的人才；而這些人才的背後，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，專訪了華東師範大學電腦科學與技術學院主持工作副院長、上海智慧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，大模型的智慧水平究竟怎樣？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）參數量的神經網路模型，透過海量訓練數據在強大算力上來最佳化這些參數，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，後者是從文本到短視訊的生成任務。
人工智慧擁有了這兩種能力，就能夠解決很多套用場景中的具體問題了。比如，在客戶服務場景中，我們可以構建基於ChatGPT的對話服務機器人，實作24小時不間斷服務；在電影創作場景中，我們可以利用Sora來生成一系列短視訊，以更好地進行創作。
總體來說，目前人工智慧正在經歷從專用智慧向通用智慧邁進的過程，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慧行為，到擁有多種智慧能力。未來，這些智慧能力只會更強。
最近幾年，我們切實感受到人工智慧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、教育等眾多領域的套用也是更加廣泛和深入。
記者：作為電腦專家，您對這一波大模型發展的速率和趨勢有什麽基本判斷？
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」。回顧人工智慧的發展歷程，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作通用智慧。
前兩波浪潮，都是「期望很高，失望很大」；至於目前的第三波浪潮怎麽發展，我們需要理性看待。人工智慧就是這樣螺旋式向前發展，往往是「眾裏尋他千百度，驀然回首，那人總在燈火闌珊處」。
並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、模型的數據私密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：以通用人工智慧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、華東師範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。您怎麽看？
周愛民：教育是一個人工智慧套用的大場景，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於ChatGPT的智慧助教，這樣即使老師下班了，同學們也可以透過詢問智慧助教來答疑解惑；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來創作一個短視訊，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，演算法要能夠「知其然，知其所以然」，系統要符合倫理、確保師生私密及資訊保安。
記者：那麽，作為智慧教育專家，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裏？
周愛民：可以說大模型的出現是人工智慧技術的一次叠代升級，它必然淘汰一些技術；同樣，技術的叠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次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，我們正在向數位時代、智慧時代邁進，社會已經不再那麽需要批次的流水線工人；相反，更需要知識、能力、情感全面發展的個人化創新性人才。
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，都無法實作大規模、個人化的人才培養！從AI作業批閱到AI教師助理，人工智慧的發展可能會推動教育體系的結構性變革，為大規模個人化人才培養，即實作大規模的因材施教，提供了可能性。
【數智化轉型發展有溫度的智慧教育】
記者：智慧教育在帶來挑戰同時又帶來哪些機遇，如何站上風口，實作教育叠代？
周愛民：危與機總是並存的，人工智慧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慧教育提供了機遇。「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、埋頭苦幹，總能實作教育的叠代升級。
首先，要正確認識人工智慧與教育的關系，在教育場景中，使用人工智慧不是為了取代人，而是與人和諧共處，透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，從教育數位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作的方案，在區域、學校、家庭落地生根，貫通「產學研用」，形成智慧教育理論、技術、套用的閉環，完成快速叠代；再次，要為智慧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註，發展有溫度的智慧教育。
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，高校特別是師範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」全員學習人工智慧，讓每位師生都能主動擁抱人工智慧。全校構建起一個三階段的人工智慧課程體系：第一階段以人工智慧通識科普課程為主，讓同學能夠了解人工智慧如何賦能各行各業；第二階段以大模型套用實踐為主，讓同學們能夠掌握大模型的工作方式，透過人機協同，為自己的學習、科研和生活賦能；第三階段以科學智慧為主，讓有能力的同學能夠自己構建和使用大模型，實作科研範式的轉型。同時，面向全校學生開設人工智慧微專業，讓同學們能夠更加系統地學習和使用人工智慧，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，開發智慧系統，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，人工智慧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，與人工智慧交朋友，才能適應AI新生態。
題圖來源：徐瑞哲 攝 圖片來源：文中圖表：任思琪 莫惠嫻 制作
題圖說明：華東師大麗娃河畔「虛實映像」。
來源：作者：徐瑞哲
