AI+HI：在世界人工智能大会上，丁奎岭校长回答了哪3个问题？
7月4日
2024世界人工智能大会
暨人工智能全球治理高级别会议
在上海开幕
国务院总理李强出席开幕式并致辞
上海交通大学校长、
中国科学院院士丁奎岭
出席人工智能与教育论坛会议
并作《“AI+HI” 构建未来高等教育》报告
演讲部分内容如下
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继ChatGPT出现之后，人工智能以一个全新的方式进入到大众视野和各行各业之中。对于这个“新生事物”认识，往往会经历亚当斯提出的“三个阶段”。但是我坚定地认为“拥抱人工智能，就是拥抱未来”。
事实上，人工智能也已经渗透到大学的方方面面。例如，在人才培养方面的数字化转型；在科学研究方面的AI for Science和AI for Engineering；在社会服务方面，全面融入人工智能产业链条；在文化传承和国际交流方面，也涉及到许多人工智能伦理规范、知识产权的问题。
近期，我们对交大师生进行了调研，发现在专业学科层面，80%的老师都认为，人工智能本身已经成为一个重要的知识领域，并正在形成独特的交叉研究领域；在工具使用层面，几乎100%的学生尝试使用人工智能辅助资料检索、文档生成等工作，将近60%的老师尝试使用人工智能改进课堂教学方式；在思维观念层面，90%以上的师生都认为人工智能对大学的知识传授、知识创新与生活方式产生了影响，但有较多伦理与产权的问题亟待规范。
可以说，人工智能对大学的赋能与重塑，已经势不可挡。人工智能带给大学的机遇和挑战也蕴藏其中。
丁奎岭校长
回答关于人工智能的三个问题
1
人工智能会让大学消亡吗？
大学被称为世界上最具有存续韧性的人类组织。我们将教育史和科技史结合来看，世界高等教育中心伴随着世界科技中心，同步转移的轨迹非常清晰。但是有一点是延续不变的：人才培养是大学唯一不可替代的功能。换句话说，大学人才培养的中心位置并不会因为新技术的加入而发生根本性的变化。
现在大家也都有共识，人工智能会推动大学人才培养的变革，反过来优秀的人才也会推动人工智能更高质量地发展。所以我认为，谁能把AI和HI（Human intelligence，简单来说就是人的智慧与创造性）结合好，在办学中更深刻认识人工智能、运用人工智能、发展人工智能，谁就更可能成为下一个世界高等教育和人才的中心。
2
人工智能会让一些专业教育消亡吗？
事实上，当前乃至未来很长一段时间内，人工智能并不是无所不能的。它更擅长解决有规则可依，工作量巨大的“繁”问题，还不太擅长解决高度抽象，需要灵光乍现的“难”问题。以数学为例，人工智能让复杂的计算不再困难，但新数学概念的抽象、数学定理的发现依然靠人。以法律为例，人工智能让繁琐的文书和条文的检索工作不再困难，但公平正义、是非善恶的价值判断依然靠人。以文学创作为例，人工智能让中规中矩的完稿不再困难，但文以载道的“道”，歌以咏志的“志”，诗以言“情”的“情”依然靠人。越是AI无处不在的时代，越需要HI互补，越要关注“人之所以为人”的价值。
AI+HI，能让专业教育从繁杂的通用知识中解脱出来，更关注其“核心竞争力”。
3
人工智能会替代大学教师吗？
在人工智能时代，高等教育的核心，还是培养学生理解、运用知识，甚至创造新知识能力。因此，我认为，人工智能要替代大学教师还为时尚早，更多的是通过AI+HI来提升学生的教学体验和教育增值。
这是一张对未来两年生成式人工智能发展技术的预测图，目前我们应用的人工智能大模型，像GPT4，更专注于图文创作、代码生成等任务。预计在未来，如GPT-5这样的模型，能够实现多专家智能体的协同工作，支持更高级的个性化学习。事实上，这张图很可能会被证明是错的，人工智能技术的革新太大、太快！
面对如此多变的人工智能
教学该如何发力
又面临着怎样的机遇和挑战？
1
实现“可用”
一是目前的一些人工智能技术应用，还处于“有多少人工，就有多少智能”的阶段。以知识图谱为例，不同教师构建同一门课程的图谱，通常存在不同的理解，导致知识的歧义与不完备。与此同时，目前的人工智能技术还远未达到对思维的真正理解，给出的答案通常是已有资料的检索聚合，无法抽象、推理、生成新的知识。服务于大学教育的人工智能，要真正在辅助学生深度思考、提升实践教学效率上，成为一个高效的教学工具，实现“可用”。
2
实现“可靠”
二是人工智能技术在高等教育与基础教育的应用存在显著差异。大学是研究高深学问的地方，许多授课的知识本身是动态的，多样的，长期从事该领域前沿科研的老师，往往能给出令人信服的答案，或带领学生共同探索。因此，需要提升人工智能在面对动态未知问题时，准确输出的能力，避免出现“幻觉”，给出似是而非的答案，实现“可靠”。
3
实现“可控”
三是在前期调研中，我们发现，不同专业对人工智能作为教学辅助的思考并不相同，学生对人工智能的依赖程度也形成了不同等级。比如，对于编程课，就存在是否应该使用人工智能工具的争议，一方面是担心学生依赖人工智能而影响编程思想的培养，另一方面则认为可以有效提升编程效率。
对工业应用场景而言，我们希望人工智能的发展，先是帮助执行，然后辅助决策，最终替代人类完成任务。而在高等教育场景下，我们希望打造这样的人机关系：人工智能可以陪伴人学习、可以与人合作学习，但不能替代学习，实现“可控”。
上海交大以“AI+HI”
在课程改革、专业建设等方面
做出了探索和实践
目前，上海交大以“AI+HI”在课程改革、专业建设等方面做出了一些探索和实践。比如在课程的空间延展、时间延伸和效能延拓方面。
风景园林简史课，利用人工智能GC技术，实现了学生二维图纸，生成三维VR体验，极大提升了学生的课堂融入度。
大学英语课，与公司合作，研发了AWESOM写作反馈和学习系统，利用了人工智能的可演进性，解决了写作大课难以个性化辅导的问题。
医学影像信息学课，针对教师与助教辅导能力有限的问题，引入可自动编程的代码助手，帮助学生快速上手图像识别技术，处理医学影像。
比如在人工智能专业建设方面，上海交大拥有与清华并列第一的人工智能专业，为同学们提供最前沿的人工智能“源动力”。交大2016年在IEEE班率先开设人工智能方向本科人才培养，经过多年的积累和实践，全校共有本科和研究生人工智能相关课程数量357门。今年学校还获批了数学与人工智能的双学士学位，并在4月份成立了人工智能学院，新建“智能科学与技术”博士点，培养人工智能领域的拔尖创新人才。
在人工智能+专业教育方面，以最传统的工科，船舶与海洋工程为例，他们积极拥抱人工智能，重塑课程体系，全新打造船海智能课程模块，培养能够适应未来海洋装备发展趋势的交叉创新型人才。
在人工智能科普方面，以许志钦老师的人工智能数学基础课为例，他结合理论和实践，引导学生深入了解神经网络算法的基本规律，全面提升学生的人工智能素养。他的课程在网络上公开，深受同学和社会大众的欢迎。
在这些探索的基础上，未来，我们还希望构建“师-生-机-环”四元互动的教育教学生态，打造“AI+HI”的高等教育新形态。
近期，我们发布了交大“人工智能+教育教学”行动计划，聚焦“1+12345+N”的建设目标，落实十大重点建设任务，希望通过3年的努力，促进人工智能与教学、实践、管理的深度融合。
纵观历史，任何新质生产力的出现，都首先带来恐慌，包括本领恐慌、治理恐慌，然后带来泡沫，反复迭代后形成理性，最终常态发展。抓创新就是抓发展，谋创新就是谋未来。大学，要坚守“人才培养”这一不变的历史使命，将AI与HI紧密结合，持续改革创造高等教育充满无限可能的未来。
编辑：“四力”共行计划成员
教学发展中心 徐倩云
责任编辑：陈煜阳
主编：金雪
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