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多位来自高校的代表委员发出感慨。AI正改变传统的教学关系,由原先“师、生”二元结构逐渐向“师、机、生”三元结构过渡。
AI应用相当于给大脑装上“无穷大”的知识包,将有利于基础学科人才培养。他建议强化数字思维、AI工具在基础学科专业课程上应用, 推动专业课程的数智化融合,培养和提高学生复合知识、交叉思维和创新能力。此外,还要用好数据建模和数字画像等工具,构建专业办学智能监测与评估体系,打造数智赋能的质量保障闭环。
AI赋能的同时,也带来一系列道德问题与诚信风险,比如代写作业和论文,伪造或篡改数据和图表,侵犯隐私和知识产权等。因此,厘清“AI+”使用的边界尤为迫切。
建议由事后监管改为事前规范,在国家层面出台高校人工智能工具规范使用指南,明确高校师生在教学与研究过程中使用的合理边界。在他看来,一方面,之前国家层面已集中出台相关规范文件,另一方面,不少高校也做了不少积极有益的探索,这都为制定全国高校使用指南打下基础。
有代表提到,单纯依靠生成式AI可能会削弱学生思维;AI无法像教师一样给予情感关怀,不利于培养学生情感智力与社交能力。应当明确哪些教学活动能由AI代替人做,哪些AI辅助着做,哪些由学生独立做。例如,在实验科学领域,AI可以实现理论讲解、模拟演示、数据分析等,但学生要通过亲身实践来获得直接感悟。
要把人工智能教育当作基础教育来抓。我们学校已将人工智能应用基础课程列为必修课,同时探索‘专业+人工智能’的学科设置模式。建议参考计算机等级考试模式,设置“人工智能应用”等级考试。
尽管存在多面性,但AI产业发展不可阻挡。如今,上海AI产业在产业规模、技术体系和企业数量等方面跻身国内第一梯队。但一些短板不容小觑,高校面对AI紧缺人才现状,应前瞻布局自动化机器学习、量子机器学习、多模态数据分析、边缘计算与实时数据处理等新兴专业。
大学,尤其是位于上海的一流大学有人才智力集中的优势,有学科专业全面的优势,有研究基地和科研设施齐全的优势,有国际合作交流的优势,理应成为推动人工智能技术创新发展的最佳策源地和研究先导区。
也有代表提醒,大模型只是通用AI的发展路径之一,并且因能源消耗巨大等原因使其可持续性存疑。AI公司需要积极探索新的通用AI发展路径,包括发挥小模型的大用场,真正走出一条产业化之路。
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