■本报记者 吴金娇
      
       当未来5到10年，人工智能在大多数人类工作岗位上表现得比人类更好时，我们的教育究竟该如何应对这一技术迅猛发展带来的挑战？当人工智能已经能在满分100分的大学专业考试中考到100分时，我们有多少高校有能力拿出超高计算密度、超大规模算力和超快训练速度的智能算力平台提供给学生使用，让他们了解最新技术？……日前，在同济大学主办的人工智能赋能学科交叉发展论坛上，多位院士专家给大学教育敲响警钟，呼吁高校与企业携手通过人工智能赋能学科交叉的人才培养。
      
       大模型正处风口，技术差距影响了人才培养
      
       “尽管当前有不少国家和高校禁止学生在校内使用ChatGPT等工具，但高校应当敢于让学生用大模型做作业、写论文”“大模型为新一代AI人才的培养提供了重要基础，只有让学生从入学早期就有机会在这些机器上反复磨、玩，学生才能跟上形势、适应未来”……多位学者谈到，算力和大模型的落后不仅在技术层面掣肘着行业革新的步伐，也在制约着人工智能高端人才的培养。
      
       国内外目前在大模型上差距几何？中国工程院院士、西安交通大学人工智能与机器人研究所所长郑南宁曾在2022年秋季数字信号处理期末考试中进行测试，作为考生的ChatGPT4在满分为100分的考试中取得了90分的好成绩。他坦言，这已经是严格打分的结果。如果这是一位人类考生，同样的答卷他可以打94分。令他感到忧虑的是，面对同一份答卷，某国内大模型却仅仅考了7分。
      
       尽管近5年来，国内人工智能领域取得快速发展，看似红火实则仍有隐患。专家们坦言：在人工智能发展方面，我国基础理论和原创算法差距依旧很大，在高端芯片、关键部件、高精度传感器等方面依旧基础薄弱，能够在国际上产生影响力和领先力的人工智能开源开放平台数量还不够，而技术差距同样也影响着人工智能人才培养。
      
       中国工程院院士、鹏城实验室主任高文表示，鹏城·脑海大模型计划的目标是打造国内首个完全自主可控、安全可控、开源开放的自然语言训练大模型底座。下个月，鹏城·脑海大模型将完成第一阶段训练，并推进开放合作，共建国产自主可控与训练大模型生态健康，希望能给年轻人创造机会。
      
       推动人工智能教育向高中阶段、基础教育阶段延伸
      
       论坛上，有专家谈到，2018年中国人工智能高端人才数量只相当于美国的20%；如今5年过去了，虽然差距在缩小，但高端人才缺口依然存在。
      
       中国工程院院士潘云鹤分享了他的观察：从杭州“市长杯设计奖”历届获奖名单看，2015年时“创意奖”获得者主要是高校，而到2021年，获奖者中大部分已经是科技型企业。原因何在？作为评委，他发现，虽然高校一直有投稿，但是投稿的内容没有跟上行业发展的趋势。“这不得不引起教育界的思考：我们如果还按照原来方式去培养人才，今后这些人很可能找不到工作；产业已经向智能化转型，而高校却还在培养传统工业产品设计人才。”潘云鹤认为，要改变这种落后状况，学科交叉在其中起到了重要作用。
      
       为了补齐人才短板，2017年至今，我国已有30多个“智能+”专业列入高校本科专业目录。教育部一直致力于打破学科专业壁垒、深化学科交叉融合、创新学科组织模式、改革人才培养机制、培育优秀青年创新人才。在上海，目前已有16所高校和2个科研院所设置了人工智能相关学科点。
      
       但是，专家们不约而同地谈到，这一轮人工智能为学科交叉发展和赋能提供了很好的机会。在他们看来，人工智能赋能学科交叉、人才培养，不仅需要大装置、开源社区这样的“硬支持”，也需要有体系化的制度和方法这样的“软支持”，并非一所学校、一家科研单位、一家科创企业所能够做到的。因此，他们呼吁，更多高校和企业携手，创新机制体制，培养出更多人工智能专业人才。
      
       同济大学校长郑庆华特别谈到，人工智能高端人才不仅需要在大学和研究生阶段进行教育培养，还需将人工智能的STEAM教育向基础教育延伸。目前，同济大学正有序推动人工智能教育向高中阶段、基础教育阶段延伸，做好人工智能科普教育，推动“大中小”衔接，培养感兴趣的有志人才。