人工智能时代，大学如何应对

近日，在世界人工智能大会上，人工智能时代大学该如何对待自己的话题成为与会高校学者关注的焦点。7月4日，大会开幕当天，中国科学院院士、上海交通大学校长丁奎岭在全球人工智能高层会议上就大学会不会死、专业会不会消失、教师会不会失业等热点话题作出了回应。

随后，在复旦大学举办的“人工智能如何推动大学体制创新”圆桌论坛上，中国科学院院士、复旦大学校长金立，中国工程院院士、同济大学校长郑清华，中国科学技术大学副校长吴锋等就人工智能时代大学如何创新体制、转变教育教学模式等热点问题进行了探讨。

大学会消亡吗？专业会消失吗？

丁奎玲介绍，上海交通大学近期对师生开展的一项调查发现，在专业学科层面，80%的教师认为人工智能本身已成为重要的知识领域，正在形成独具特色的交叉学科研究领域；在工具使用层面大学英语教材，几乎100%的学生尝试利用人工智能辅助完成数据检索、文档生成等任务，近60%的教师尝试利用人工智能改进课堂教学方法；在思维理念层面，超过90%的师生认为人工智能对大学的知识转移、知识创新和生活方式产生了影响，但存在诸多伦理、产权问题需要规范。

丁奎玲重点回应了关于人工智能的三个问题。第一，人工智能会不会导致大学的消亡？丁奎玲认为，人才培养是大学唯一不可替代的职能，大学人才培养的中心地位不会因新技术的加入而发生根本性改变。人工智能将推动大学人才培养方式的变革。未来谁能把AI和HI（Human Intelligence，简单来说就是人的智慧和创造力——记者注）结合好，谁对人工智能在办学中的理解、应用和发展更加深入，谁就更有可能成为下一个全球高等教育和人才中心。

第二，人工智能是否会让部分专业教育消失？丁奎玲表示大学英语教材，目前以及未来相当长一段时间，人工智能并不是万能的，它更擅长解决有规律可循、工作量巨大的“复杂”问题，不太擅长解决高度抽象、需要灵光一闪的“困难”问题。以数学为例，人工智能让复杂的计算不再困难，但抽象出新的数学概念、发现数学定理，仍然要靠人；以法律为例，人工智能让繁琐的文件、条款的检索不再困难，但公平正义、是非善恶的价值判断，仍然要靠人。AI越是无处不在，我们越需要HI来补充，越需要关注“人之所以为人”的价值。AI+HI可以让专业教育从繁杂的常识中解放出来，更加注重核心竞争力。

第三，人工智能会取代大学教师吗？丁奎岭表示，人工智能时代高等教育的核心是培养学生理解知识、应用知识，甚至创造新知识的能力。因此，他认为人工智能取代大学教师还为时过早，更多的是通过AI+HI来提升学生的教学体验和教育增值。

高校该如何应对？

高校该如何应对人工智能时代？

复旦大学校长金力介绍，复旦大学此前成立了上海科学智能研究院，目前在AI在气象、医学等领域的应用颇具代表性。在气象领域，该院面向新能源、空中交通、城市管理等行业应用，发布了伏羲系列气象模型，基于人工智能技术人工智能时代，大学如何应对，大幅提升天气预报准确率，可提前预报极端天气现象。同时，伏羲分季节气象模型将天气预报周期延长至60天，成为中国气象局三大官方气象模型之一；在医学领域大学英语教材，该院在DNA长文本分析、蛋白质动态建模等方面取得突破，将与企业合作开发RNA模型，预测RNA结构与功能，加速RNA疫苗研发，推动核酸药物设计。

复旦大学将于今年9月正式启动新一轮人工智能课程体系建设和教育模式改革，到明年秋季开学时，学校将实现人工智能教育“三个普及率100%”，即人工智能课程覆盖所有本科生和研究生、人工智能+教育覆盖所有一级学科、人工智能素养要求覆盖所有专业。到2025年3月，学校所有学科均应开设至少一门人工智能+课程，实现一级学科全覆盖。

上海交通大学全面启动AI+HI课程改革。

在上海交通大学的《景观设计简史》课程中，老师利用人工智能（GC）技术，让学生从二维的图纸生成三维的VR体验，大大提升了学生的课堂融入度；在大学英语课程中，老师与企业合作开发了AWESOM写作反馈与学习系统，利用人工智能的可进化性，解决了大班写作课中个性化辅导难的问题；在医学影像信息学课程中，针对教师和助教辅导能力有限的问题，引入了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。

目前，上海交通大学共有357门人工智能相关本科及研究生课程，今年学校获批数学、人工智能双学士学位授予权，今年4月成立人工智能学院，新增“智能科学与技术”博士点，培养人工智能领域顶尖创新人才。

课程应该如何改变？

一些大学的课程正在发生深刻的变化。

7月6日，在世界人工智能大会“智能财务”论坛上，上海国家会计学院智能财务研究所所长刘勤表示，会计行业正在发生深刻变革，同时会计教育也在发生变革。“我们现在聘请了很多行业内从事智能财务的前沿总会计师、财务总监来给学生上课。”刘勤说，不仅会计行业的老师需要变革，教材也需要变革。“以前我们都是手工做财务分析，样本量不大，现在需要用到智能算法工具，从中得到的财务分析结果可以帮助企业做决策。”

在复旦大学，由中科院院士、物理系教授龚新高讲授的《AI物理与材料逆向设计》课程首次将AI技术结合到计算材料科学方法中。龚新高认为大学英语教材，在人工智能的驱动下，计算物理的研究范式已经发展成为“AI物理”：利用机器学习原子间势和Uni-H，有望解决材料设计的最大挑战——材料逆向设计，即“给定属性，找到对应的材料”。

在生命科学领域，普林斯顿大学教授、普林斯顿人工智能创新中心主任王梦迪展示了如何利用人工智能技术革新生命科学。她和团队开发的mRNA模型可以学习和理解不同物种的RNA序列，从而有效预测和提高mRNA的翻译效率。此外，她还介绍了CRISPR-GPT在自动化基因编辑实验中显著的泛化和决策能力。

王梦迪表示，如何让人工智能模型真正应用于科学研究、实验设计，值得进一步探索和关注。