連日來(lái)，大語(yǔ)言模型ChatGPT的母公司OpenAI推出的能根據文字指令即時(shí)生成短視頻的大模型——Sora成為各界熱議的焦點(diǎn)話(huà)題。有業(yè)內專(zhuān)家指出，Sora的誕生意味著(zhù)通用人工智能（AI）的實(shí)現可能從十年縮短至一兩年。

人工智能的快速發(fā)展也會(huì )對高等教育系統進(jìn)行重塑，以專(zhuān)業(yè)知識和專(zhuān)業(yè)技能為核心基礎的高等教育培養體系會(huì )遭遇重大挑戰，以想象、推理、思辨、判斷為核心的思維能力培養將變得前所未有的重要。

傳統高等教育強調專(zhuān)業(yè)知識和專(zhuān)業(yè)技能。一個(gè)大學(xué)專(zhuān)業(yè)的培養方案由一組專(zhuān)業(yè)課程構成，既包含專(zhuān)業(yè)知識的傳授，也包括專(zhuān)業(yè)技能的培養。在專(zhuān)業(yè)人才最為緊缺的年代，通過(guò)狹窄的專(zhuān)業(yè)設置以及快速的知識和技能訓練，能為各行各業(yè)快速提供大量專(zhuān)業(yè)人才。

然而，新世紀以來(lái)，這種與工業(yè)時(shí)代緊密契合的培養模式遭遇了重大挑戰，高校愈加重視通識教育，希望通過(guò)加強通用思維與能力的培養，幫助年輕人更好地適應未來(lái)發(fā)展。

大學(xué)生從中小學(xué)時(shí)代“卷分數”走向大學(xué)時(shí)代“卷績(jì)點(diǎn)”。從本質(zhì)上說(shuō)，兩者并無(wú)區別。即便是在不少?lài)鴥软敿饷?，大學(xué)生仍將大量時(shí)間投入在知識記憶和課程作業(yè)上。相當多的課業(yè)負擔其實(shí)是在“堆工作量”。這種重復性的課業(yè)訓練模式無(wú)助于思維能力和創(chuàng )新能力的提升，還打擊了很多學(xué)生的學(xué)習積極性，導致學(xué)生不斷“逃離”這些專(zhuān)業(yè)。

當下，繼續過(guò)分強調“記憶”和“刷題”已失去意義。目前人工智能已經(jīng)從弱人工智能逐步向通用人工智能邁進(jìn)。大量重復性知識記憶和數理計算的必要性已經(jīng)不大，大學(xué)生完全可以在各種AI工具和云計算的輔助下，開(kāi)展更具想象力和創(chuàng )造性的學(xué)習。大學(xué)沒(méi)必要逼著(zhù)學(xué)生用人類(lèi)的大腦算力與AI對抗。教育的目標應是不斷提高人的獨立思考和判斷能力，重點(diǎn)在于引導大學(xué)生在高階思維方面不斷提高能力，而非繼續通過(guò)課程和考試，將學(xué)生捆綁在重復性低階思維訓練中。

在各學(xué)科專(zhuān)業(yè)人才培養中，體現人工智能的深度融合已成為國內外的基本趨勢。美國頂尖高校已在很多學(xué)科專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域實(shí)現了AI融合的覆蓋。以美國斯坦福大學(xué)為例，該校商學(xué)院開(kāi)發(fā)的課程旨在幫助管理人員和政策制定者負責任地利用人工智能，而教育學(xué)院的CRAFT項目則是與人工智能研究所合作，為高中教師提供教學(xué)資源庫。

此外，該校工程學(xué)院在計算機科學(xué)下設置了人工智能方向，涵蓋了知識表示、機器學(xué)習等核心主題；人文與科學(xué)學(xué)院則提供符號系統本科課程，結合了傳統人文方法和現代計算科學(xué)……總之，該校通過(guò)課程專(zhuān)業(yè)設置和培養目標的改革創(chuàng )新，將人工智能素養和技能融入學(xué)校整體學(xué)科布局當中，實(shí)現了學(xué)科的交叉融合。

AI相關(guān)的專(zhuān)業(yè)設置并不會(huì )局限于傳統的AI學(xué)科或專(zhuān)業(yè)。比如，美國卡內基-梅隆大學(xué)的專(zhuān)業(yè)設置已覆蓋了從人工智能的基礎研究、機器人學(xué)到人工智能技術(shù)在社會(huì )問(wèn)題中的應用等多個(gè)方面。美國麻省理工學(xué)院提供的人工智能與決策、計算與認知、計算機科學(xué)和分子生物學(xué)等專(zhuān)業(yè)，都以培養人工智能復合型人才為目標。

美國多數學(xué)校還提供了將人工智能與醫療健康、自動(dòng)駕駛、金融科技等領(lǐng)域相結合的專(zhuān)業(yè)。這些課程和專(zhuān)業(yè)設置不僅覆蓋了人工智能的核心技術(shù)，還包括數據分析、機器學(xué)習、深度學(xué)習、人機交互、電子工程等內容，旨在培養能夠在多個(gè)領(lǐng)域內應用AI技術(shù)的復合型人才。這種多元和跨學(xué)科的教育模式為學(xué)生提供了廣闊的學(xué)習視野和靈活的職業(yè)發(fā)展路徑。

高校人工智能人才需要格外注重批判性思維、創(chuàng )新能力和倫理道德觀(guān)等非技術(shù)能力的培養。只有這樣，才能全面應對AI技術(shù)帶來(lái)的社會(huì )挑戰。

美國高校人工智能相關(guān)課程設計中，特別強調了社會(huì )倫理和法律知識，不僅本科生和研究生課程設有相關(guān)內容，一些大學(xué)機構還設置專(zhuān)門(mén)的研究所和中心，深入探討AI數據系統設計和應用中的倫理問(wèn)題，確保學(xué)生掌握先進(jìn)技術(shù)的同時(shí)，兼顧人文關(guān)懷和法律責任。

擁有強大算力的AI將在越來(lái)越多的方面超越人類(lèi)。高等教育的一個(gè)重要走向是AI輔助教育教學(xué)。高校必須注重開(kāi)發(fā)和采購各種學(xué)習和研究AI的工具，為師生提供必要支撐。未來(lái)的高校一定是一個(gè)在絕大部分場(chǎng)景都會(huì )出現AI輔助教與學(xué)的新型組織。

此外，還應給學(xué)生留下充分的閱讀、思考和交往的空間。只有這樣，學(xué)生才不會(huì )被碎片化的課業(yè)負擔所牽扯。過(guò)細的專(zhuān)業(yè)劃分、過(guò)分具體的課程內容、過(guò)于無(wú)趣的學(xué)習過(guò)程只會(huì )日益消磨學(xué)生的志趣。只有在自主、合作和探究的學(xué)習過(guò)程中，才能培養學(xué)生的高遠志向、廣博胸懷、穩定情緒以及跨文化的交流能力。如果學(xué)生能掌握根基性的原理，進(jìn)行獨立思考和判斷，接受倫理和道德的約束，并擁有健康的身心和穩定的情緒，就一定能適應經(jīng)濟社會(huì )的任何快速變化。

來(lái)源：《中國科學(xué)報》