上海交大校长丁奎岭院士：AI+HI，人工智能+教育教学，创新实践怎么做？|人工智能_新浪财经

转自：上观新闻

党的二十届三中全会明确提出，教育、科技、人才是中国式现代化的基础性、战略性支撑。这不仅为高等教育的发展指明了战略航向，还深刻揭示了科技创新与人才培养作为双轮驱动力的核心地位。其中，人工智能作为一种新质生产力，无疑对教育综合改革、科技体制改革、人才发展体制机制改革都产生了至关重要的影响。上海交通大学必积极响应全会精神，以教育科技人才体制机制一体化改革为己任，推动人工智能与高等教育的深度融合，为培养新时代的高素质人才贡献力量。

丁奎岭与2024级新生在一起。

【“3R”理念：谁是下一个世界高等教育和人才中心】

继ChatGPT出现后，人工智能以全新的方式进入大众视野和各行各业。事实上，人工智能已经渗透到大学的方方面面。甚至可以说，人工智能正引领着高等教育的深刻变革。“拥抱人工智能，就是拥抱未来”：在人才培养方面数字化转型，在科学研究方面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许多人工智能伦理规范、知识产权问题。

在全会深入实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略的理论指导之下，上海交通大学将坚持以人民为中心、坚持守正创新，运用系统观念积极拥抱人工智能。

首先，以人民为中心，对高校来说就意味着以学生为中心，意味着我们要将学生的成长与发展作为人工智能辅助教学的核心目标。笔者始终认为，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。其实目前一些人工智能技术的应用还处于“有多少人工，就有多少智能”的阶段。与此同时，目前的人工智能技术也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。而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”（Ready）。

其次，坚持守正创新，要求我们在尊重教育本质与规律的基础上，勇于探索人工智能与教育的融合新路径。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，也能够带领学生共同探索。但人工智能技术目前在这些方面的表现，还明显欠佳。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。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”（Reliable）。

最后，运用系统观念，要求我们全面审视人工智能在高等教育中的应用场景与影响，构建和谐的人机关系。在调研过程中我们发现，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。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”（Regulated）。

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。越是AI无处不在的时代，越需要人类智能HI（Human Intelligence）互补，越要关注“人之所以为人”的价值。AI+HI，简单来说就是人工智能加之人的智慧与创造性，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”。因此，谁能把AI和HI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。全会强调教育、科技、人才的融合发展，也说明了“AI+HI”的结合是高等教育未来发展的关键路径。这也必然会成为统筹推进教育、科技、人才体制机制一体化改革的重要突破口。

今春，刘多、尚玉英、杨振斌、丁奎岭共同为上海交通大学人工智能学院揭牌。

【抓“三个量”：从追随尾灯到进入驾驶舱引领前行】

在积极响应全面深化改革与统筹推进教育、科技、人才体制机制一体化改革的背景下，上海交通大学深刻认识到，在高等教育领域，特别是人工智能这一前沿科技领域，构建完善的人才培养体系与繁荣的教育生态，是推动中国式现代化进程的关键一环。

为了对接国家战略布局，推动上海三大先导产业发展，今年学校举全校之力成立了人工智能学院，目的就是要培养聚焦人工智能底层技术的创新引领者，就是要让学生能“从追随尾灯，到进入驾驶舱引领前行方向”。我们不仅仅要让学生能够“用别人的锅来做自己的饭”，还要让他们具备“铸铁造锅”的能力，就是能在理解和运用当前技术的基础上，开发下一代人工智能底层技术。

想要实现这一目标，学校和学院需要聚力发展“三个量”：参数量、数据量、计算量。这三大要素遵循着人工智能领域的“规模法则（Scaling Law）”规律，是驱动大模型性能跃升的核心动力。

首先是参数量。人工智能学院的“参数量”就是优秀人才相互链接的数量。纯粹的人才数量堆叠，在面对这波汹涌澎湃的科技浪潮时是远远不够的，我们还要创造一个良好的生态环境和体制机制，让这些优秀的人才能够相互合作、相互链接，形成一个由知识、技能、思想构成的人才大模型。如果能让优秀的人才紧密地链接与协作，那么小团队也能产生大智能，产出大成果。因此，人工智能学院的未来不仅要持续、大量地引育顶尖人才和青年人才，还要深入推进有组织的科研，把人才的“满天星”聚成“一团火”，形成幂次级的增长态势。

其次是数据量。“数据量”对于学院来说，就是真问题、真场景的数量。因为只有真问题、真场景，才能带来源源不断的高质量数据，这是打破人工智能“数据瓶颈”的关键。据相关机构预测，语料数据可能在2030-2040年被耗尽，其中高质量语料数据甚至可能在2026年就被耗尽。因此无论是人才培养或者是科学研究，都要深入学科、深入行业，深入社会经济发展的各个方面，把人工智能学院和工业创新研究院、产教融合创新平台一体化运行，与各个学科交叉协同，直面真问题、服务真场景。

最后是“计算量”。对于院校来说，指的就是算力。想要出好成果，就要有充足的算力。上海交通大学以人工智能学院为培养皿，以“三个量”为生长因子，全面深化改革，推动教育、科技、人才体制机制的一体化创新，努力构建适应中国式现代化需求的人工智能人才培养体系，为人工智能领域的持续健康发展贡献交大智慧与力量。

姚期智在上海交大人工智能学院成立之际发表视频致辞。

【四元互动：实施“人工智能+教育教学”三年行动计划】

如今，我国改革已经步入“深水区”，任务之全、内容之广、影响之深前所未有。对上海交大来说，除了做好人才培养的本职工作外，积极打造具有交大特色的、可持续的高等教育新生态也是未来学校工作的重中之重。

目前，学校已经在“AI+HI”的框架下，对课程改革、专业建设及教育教学模式进行了深入探索与实践。比如，在课程的空间延展、时间延伸和效能延拓方面，学校的风景园林简史课利用AIGC技术，实现了将学生的二维图纸生成三维VR体验，极大提升了学生的课堂融入度。大学英语课程与企业合作，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。

在人工智能专业建设方面，上海交大已经拥有国内顶尖的人工智能专业，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达357门。今年学校还获批了数学与人工智能的双学士学位，人工智能学院正在新建“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，学校推动传统的工科，比如船舶与海洋工程，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。同时，在人工智能科普方面，以人工智能数学基础课为例，课程结合理论和实践，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，并在网络上公开，深受同学和社会大众欢迎。

人工智能学院首届新生与老师们在一起。

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“环境生态”，打造“AI+HI”的高等教育新形态。近期，交大“人工智能+教育教学”行动计划发布，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，从而实现教育科技人才体制机制一体化改革，推动高等教育向更加智能化、个性化的方向发展，为培养适应中国式现代化建设需求的高素质人才奠定坚实基础。

（本文作者为上海交大校长、党委副书记，中国科学院院士）

栏目主编：徐瑞哲文字编辑：徐瑞哲图片来源：受访高校