人工智能只是手段而非目的。實現(xiàn)創(chuàng)新人才的培養(yǎng)，更要注重底層學科素養(yǎng)的培養(yǎng)而不僅僅是傳遞知識，注重學生的生涯教育而不僅僅是分數(shù)。
——摘自第六屆IEIC大會 鄒宏宇分享
遠播教育集團總經(jīng)理，遠播教育研究院執(zhí)行院長
鄒宏宇 | 第六屆IEIC大會科技教育論壇主旨演講
黨的二十大作出加快建設(shè)網(wǎng)絡(luò)強國、數(shù)字中國的重大部署，開啟我國信息化發(fā)展新征程，數(shù)字中國建設(shè)越來越成為以信息化推進中國式現(xiàn)代化的重要引擎。
隨著ChatGPT的橫空出世、人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，在大大推動人類前進的同時，也挑戰(zhàn)著未來人才培養(yǎng)的方式與方向。
在這種形勢下，未來的教育和人才培養(yǎng)將呈現(xiàn)出哪種趨勢?創(chuàng)新人才培養(yǎng)的意義何在?進行創(chuàng)新型人才培養(yǎng)時應(yīng)該注意哪些問題?
在第六屆IEIC國際教育創(chuàng)新大會上，遠播教育集團總經(jīng)理、遠播教育研究院執(zhí)行院長鄒宏宇先生分享了主題為《人工智能時代的人才培養(yǎng)》的演講，在打造教育生態(tài)、推動人才培養(yǎng)等方面分享了許多真知灼見。
*以下內(nèi)容摘自鄒宏宇先生第六屆IEIC大會分享，為方便閱讀，以第一人稱視角陳述。
人工智能時代
是讓人更加自由的時代?
還是人被機器智能綁架的時代?
最近我看了一本書——《5000天后的世界》，這本書的作者凱文·凱利是全球科技領(lǐng)域知 名的觀察者，著有《失控》、《必然》等風靡一時的著作。
在看這本書的過程中，我就在思考一個問題：人工智能時代，到底是一個讓人更加自由的時代?還是人被機器智能綁架的時代?
目前從全世界的科學家和工程師的態(tài)度來看，大約有一半的人特別看好人工智能，另一半人可能特別恐懼人工智能。
凱文·凱利在這本書中也提到，人類科技自古以來可能都是51%和49%的關(guān)系——科技帶來的益處占比為51%，而它引發(fā)的問題占比為49%。
他判斷一項科技好壞的唯 一標準，就是能不能讓人更加自由，換句話說來說，是不是真的解放了人的生產(chǎn)力、解放了人、解放了自由的時間。這是非常值得我們思考的問題。
時至今日，人工智能已經(jīng)參與進很多領(lǐng)域的工作，甚至很多職業(yè)已經(jīng)被人工智能替代。《人類簡史》中提到，人類在擁有了小麥之后，便只能居住在小麥便于生長的區(qū)域，我們以為是人類馴化了小麥，也可能是小麥馴化了人類。人工智能也是如此，當人類馴化它的時候，也必然被它所馴化，這是我們應(yīng)該要警惕的事情。
接下來我想講一下人工智能里面的ChatGPT，很多人可能天天都在用，國內(nèi)就有文心一言、星火模型等。許多教育工作者在看待ChatGPT對教育領(lǐng)域的顛覆的時候，我覺得是有些過于恐慌的。
首先，ChatGPT是一種大型語言模型，它背后的原理無非是通過回歸算法達到一個最 優(yōu)概率的答案，實際上它并不能真正理解知識，它只是通過算力預訓練產(chǎn)生最 優(yōu)概率的答案。
其次，剛才很多嘉賓都有講到AI會不會誕生人類智慧的問題，從理論上來說，這是大概率存在的，但是我覺得還需要經(jīng)過一段漫長的時間。
雖然我們現(xiàn)在跟ChatGPT對話，感覺它已經(jīng)是個智能生命了，能幫我們概括總結(jié)，思維方式比我們更完善，還通過了圖靈測試。但在對話過程中，我們依舊能發(fā)現(xiàn)很多問題，比如關(guān)于數(shù)學的很多問題它都無法解答，另外它經(jīng)常會一本正經(jīng)胡說八道——因此我們作為人類就更需要有自己的批判性思維，去判斷它說的是正確還是錯誤的，這是非常重要的一件事。
最后就是現(xiàn)在尤為熱門的AIGC(利用人工智能技術(shù)生成的內(nèi)容)，不管是寫一篇文章還是解一道題，它都能立刻給出答案。但AIGC本質(zhì)上并不產(chǎn)生新知識。
什么是知識?康德認為：人類知識是經(jīng)驗和理性的結(jié)合，需要經(jīng)過先驗經(jīng)驗的檢驗，通過后天實踐的檢驗，兩者達成共識的東西才能體現(xiàn)為知識，否則它只是信息。從這個角度來看，AIGC只是知識的“搬運工”。
而且，ChatGPT的算力是有限的，每一次大模型的訓練都非常消耗算力和能量。舉個例子，目前我們知道ChatGPT3.5(1750億參數(shù))，訓練1PB的數(shù)據(jù)大概需要3.14*10^23次浮點預算;A100每秒的運算19.5*10^12需要18630張A100的GPU算10天才能完成;光是算力成本和電費就要花費上千萬美元。
所以至少在相當長的一段時間里面，我覺得在所謂的機器不能產(chǎn)生智能的情況下，人工智能對我們來講永遠只是手段而非目的。
人工智能是為了解放人的時間，而不是讓人去和機器競爭。但現(xiàn)在的時代，好像機器越來越像人，人反而越來越像機器。我們的教育越來越僵化，尤其是應(yīng)試的體系下，目的和手段似乎搞反了。
人工智能時代下
如何實現(xiàn)創(chuàng)新人才的培養(yǎng)?
回到今天的主題，人工智能時代人才的培養(yǎng)，歸根結(jié)底就要是回歸教育的本質(zhì)。
我之前看到一個故事，有一個記者問“現(xiàn)代管理學之父”彼得·德魯克：教育的本質(zhì)是什么?
德魯克回答了兩句話：“For Human Being”和“To be a Human Being”。翻譯成中文就是“為人”，教育的本質(zhì)是為了人的幸福和成長，也是要成為一個完整的人。
那么，什么是人才?其實就是具有優(yōu)秀品格+能力的人。品格+能力就是素養(yǎng)，因此我們要培養(yǎng)高素養(yǎng)的人才。
在人工智能時代，人才培養(yǎng)過程中我們應(yīng)該要警惕什么東西?一方面我覺得要警惕以提升“學習效率”為名的各類AI智能學習系統(tǒng)。如果AI能夠解放學生更多自由支配的時間，這是好的;但如果是為了更精準地猜題、刷題，我覺得這大錯特錯。
另一方面，我們要警惕過度依賴AIGC輸出的信息，以至于逐步喪失自己的判斷。
當然，有警惕也有提倡。人工智能時代，在人才培養(yǎng)中我們要提倡什么呢?短期來看，從競爭力的角度來講，一定是很好掌握應(yīng)用人工智能的人和不會用人工智能的人的競爭，這是要回歸到基礎(chǔ)教育階段中基本的學科素養(yǎng)培養(yǎng)，比如說代數(shù)、概率、統(tǒng)計、線性代數(shù)以及計算機語言編程能力。
長期來看，一定是關(guān)注通用核心素養(yǎng)的培養(yǎng)，比如學習力、創(chuàng)造力、批判性思維、溝通與合作、綜合問題解決能力等。
在這里，我想和大家分享一下我所理解的“學習的本質(zhì)”。在我看來，學習就是思考。今天有嘉賓講了學習要動手，在做中學、學中思，學習的核心就是為了提升自己的認知。
這是我2019年的時候總結(jié)出來的公式。P代表思考力、K代表思維方式，思維方式的數(shù)量往往和深度思考的能力成正比，包括你的邏輯思維、批判性思維等;T代表專注思考的時間、I表示獲得的信息，I的前面是一個函數(shù)，我們需要對信息進行加工和處理，并不是說信息量掌握越多思考力就越深。
圖 | 鄒宏宇先生 IEIC大會PPT分享
現(xiàn)在很多人工智能都是在深度學習，我想問大家一個問題：你們覺得現(xiàn)在的人和2000年以前的人比較，我們比他們更聰明嗎?
我之前問過很多學生這個問題，他們都覺得我們肯定比過去的人聰明。因為我們現(xiàn)在了解的知識量、信息量比他們大得多，他們不會用的東西很多，比如手機、電腦等。
但是古代人的思考力真的比我們現(xiàn)代人差嗎?
我們今天依然在講柏拉圖、蘇格拉底、亞里士多德，依然在講孔子，我們看看三國時期那些爾虞我詐，他們的思考力比我們差嗎?一定不是。這些人的智商、思考力、學習能力都是非常強的，只不過我們現(xiàn)在的信息量比他們多一點而已。
但是從這個角度講，其實機器的信息量遠遠大于人類，ChatGPT一出現(xiàn)就擁有互聯(lián)網(wǎng)所有的信息量，人類怎么能比得上呢?
當機器都已經(jīng)在深度學習，人更應(yīng)該深度思考。人和機器的區(qū)別是我們擁有靈魂和精神，機器沒有。我跟很多人在科技領(lǐng)域辯論過，他們說機器人可以產(chǎn)生自己的情感和精神，我說不可能。
情感對于人類來講是出于繁衍的需求，但對機器來講它是一種累贅和附屬品，機器不需要繁衍，它要復制自己太容易了。因此情感對機器來講是不必要的，而對于人類來說是創(chuàng)造的源泉，越是在機器深度學習的時代，我們越是要把人往精神方面去塑造。
創(chuàng)新人才培養(yǎng)
需要學校、家庭、社會多方合力
最后再來談?wù)剟?chuàng)新人才的培養(yǎng)。我覺得從學校的角度來講，未來的學校將是一個思辨的場所，整個學習的模式將會變成一種探究、討論的模式。
我們要有包容的多元文化的環(huán)境，容納不同價值觀的人共同學習和溝通。很多時候，擁有不同價值觀的人形成的小組往往是創(chuàng)造力最強的，如果大家的思維方式都趨同，是很難實現(xiàn)創(chuàng)新的。
此外，未來的學校尤其是中學，一定要鼓勵批判性思維。我們要有一個多維度、過程性、表現(xiàn)型評價體系，避免以分數(shù)論英雄。
與此同時，學校更要注重底層學科素養(yǎng)的培養(yǎng)而不僅僅是傳遞知識，注重學生的生涯教育而不僅僅是分數(shù)。
從家庭和社會的角度來講，我們要多鼓勵學生低成本試錯，向失敗去學習。現(xiàn)在很多學生是害怕失敗的，因為一失敗就是負反饋，負反饋就是打擊，老師和家長都會批評他。其實這非常不應(yīng)該，學生的失敗都是為了下一次的成功，他前面失敗越多可能后面就會越好。
另外，我們需要更多的制度去鼓勵和保障原創(chuàng)、保護知識產(chǎn)權(quán)，重視基礎(chǔ)理論的研究，加強社會資本對新技術(shù)研發(fā)的投入，營造積極健康的創(chuàng)新環(huán)境，才能涌現(xiàn)出更多的創(chuàng)新人才。
