人工智能黄金时代开启，微软重构对未来和工作的想象 – 新闻中心
2023年是具有里程碑意义的一年。在这一年，如同蒸汽机之于工业革命的意义，人工智能已然成为推动世界重构的新生产范式，释放出惊人的生产力和创造力，将改变人们对于未来和工作的想象。正如微软全球CEO萨提亚·纳德拉在年度开发者大会Build2023上所说：“人工智能就像是人类大脑的‘蒸汽机’。ChatGPT的推出将是人工智能的重要时刻。”
微软公司副总裁，微软大中华区首席运营官康容
微软生态伙伴事业部首席技术官徐明强
紧跟技术革新的步伐，微软期待用AI重新定义软件开发与工作的未来。随着微软在Build2023大会发布一系列AI“全家桶”——涵盖从AzureOpenAI、CopilotStack、开发工具到协作应用等领域，微软将AI融入现有的软件和服务生态，从提供AI工具到构筑AI平台和生态，全方位帮助开发者应对技术革命，予力人们运用AI，让每个人都可以在工作和生活中，受益于这些突破性技术，探索全新机遇与无限可能。
左：大中华区Azure事业部Data&AI产品市场总监李冕
右：微软大中华区Microsoft365事业部高级产品市场总监段旭东
开发者的新疆界：构建基础、革新体验、开放互通
从微软宣布扩大与OpenAI的合作、AzureOpenAI企业级服务的推出，到“智能副驾”（Copilot）和“插件”（Plugin）开启AI应用开发的新疆界，这些不仅仅是工具的简单迭代，而是开启了一种由AI驱动的软件开发的重大变革。微软致力于搭建AI基础设施、革新开发体验，并将AI能力开放互通给企业，帮助开发者实现下一代AI创新。
AI大规模浪潮下，云计算能提供大规模训练和部署AI模型所需的计算资源与基础设施，构建AI时代的云架构重要性不言而喻。微软智能云Azure作为AI基础设施先行者，帮助客户打造并部署AI应用。2019年起，微软与OpenAI开始合作，并在今年年初宣布进一步扩大合作关系，继续支持OpenAI在AI领域的开创性研究。作为OpenAI的独家云服务提供商，全球版微软智能云Azure以出色的、面向AI时代的领先架构，为OpenAI的快速发展提供助力。AI展现出广阔的行业前景，大规模AI与商业场景结合呈现出巨大潜力，这也是各行各业数字生产力跃升的关键。基于此，微软提供Azure可信的企业级服务和为AI优化的基础设施，于今年一月在全球版Azure服务中正式上线了AzureOpenAI服务，并在多条产品线接入OpenAI模型。利用AzureOpenAI服务，Azure全球版企业客户可以直接调用OpenAI模型，包括GPT-3、GPT-4、Codex和DALL.E模型，与此同时，面向企业用户的AzureOpenAIChatGPT服务也在全球版Azure中上线。
各行各业都在拥抱AI，而不同企业的AI成熟度有所不同。微软看到，无论是走在哪一个阶段，企业都期待在AI竞争获得优势，在创新中革新开发体验。在今年的一系列更新中，微软结合自身的Copilot开发经验，重磅推出了CopilotStack，为开发者打造自己的Copilot提供全栈开发工具和参考方法，这是AI开发战略的重大升级，为处于不同阶段的企业带来全栈的工具与服务。微软推出GithubCopilot，辅助开发者编程；微软上线PowerPlatformCopilot功能，让开发者可以使用自然语言创建他们想要的应用、流程或者机器人；宣布了新的开放“插件”标准，从而确保今后一系列“智能副驾”产品服务之间的互操作性；开发者可通过“插件”将应用和服务接入Microsoft365Copilot。开发者直接接入现有服务，也可使用VisualStudioCode和VisualStudio上的MicrosoftTeamsToolkit开发工具，轻松开发新的Microsoft365Copilot插件。
企业对AI的需求不断释放，开发者期待将这一成长力引擎“收入囊中”，以“智能副驾”的方式，开发自己的新一代智能应用，而这必然离不开坚实的技术后盾支持。微软提供了一揽子产品和服务，帮助企业深掘AI价值——AzureOpenAI企业级服务将ChatGPT、GPT-4等大模型与Azure安全可靠的企业级服务整合在一起，帮助开发者打造自己专属的业务创新解决方案及应用；微软全新发布的AzureAIStudio，帮助开发者更便捷地将外部数据源整合到AzureOpenAI服务中，从而打磨出基于自有数据的对话模型；AI离不开数据，全新发布的MicrosoftFabric，是端到端的统一数据分析平台，汇集了企业需要的多种数据和分析工具，将Azure数据工厂、AzureSynapseAnalytics和PowerBI等技术集成到一个统一的产品中，帮助数据和业务人员更好地发掘、探索企业的数据，也为AI时代的到来奠定了基础。
正如微软CTOKevinScott所说，“‘智能副驾’对开发者提供创新支持。所有的应用都将被重构，而未来的应用也将以大家未曾意想到的方式被打造出来。”从构建基础设施到基础模型，各行各业的软件开发方式都将转向AI驱动，微软AI生态战略迎来重大更新，究其背后，这与微软的使命一脉相承——“予力全球每一人、每一组织，成就不凡”。萨提亚在Build大会上对此有了更多的延伸，“作为开发人员，我们应该问自己的一件事是，我们为什么要构建技术？我们希望各地的教育、经济水平和生活水平都能提高，这就是我们构建技术的原因，这就是我们创新的原因，这就是技术存在的原因。不单单是技术本身，而是为了广泛的影响”。
生产力的新纪元：连接力、竞争力、创造力
微软最新发布的《2023工作趋势指数》[1]调查结果发现，员工的工作节奏和工作量呈指数级增长，68%的员工表示他们在工作日没有足够的不间断专注时间，每天都会接收比以往更多的邮件、会议、消息和数据，这让他们无暇创新。人们需要更加简化且高效的方式，将自己从基础性的工作中解放出来，领导者和员工都渴望AI帮助减轻负担。在未来，AI将改变人们的工作方式，每个职场人都应该具备AI素养。
“智能副驾”是AI时代辅助用户调用AI能力的关键。今年3月，微软将“智能副驾”嵌入Microsoft365、Dynamics365等一系列产品服务，为生产力工具带来全新一代AI的强大功能；4月，微软将“智能副驾”与MicrosoftViva进行深度整合，并推出VivaGlint，帮助企业打造员工体验更强、生产力更高的团队；Build大会上微软宣布开发者可通过“插件”将应用和服务接入Microsoft365Copilot，首批支持的插件包括ChatGPT、Teams信息扩展、PowerPlatform连接器等，更可以通过GraphConnector，将Microsoft365之外的应用数据接入到Microsoft365Graph，让Microsoft365Copilot可以从更多的企业应用比如ERP、CRM当中检索数据，为用户提供更加丰富的使用场景。
随着生产力工具不断丰富，工作方式与应用场景也更多样化。微软将AI技术与Microsoft365无缝集成，其中包括Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams等。“智能副驾”以“助手”的身份，连接多元的生产力工具，员工能够“无缝”地进行工作，减少“割裂感”，专注更多时间在创新性的重要工作上。
AI辅助工作越来越常见，人类与AI的协作将引领未来工作模式的变革。Microsoft365Copilot整合生产力工具和工作流，全面提升个人和团队效率；同时人们可以使用自然语言与“智能副驾”一起“共事”，借助AI帮助分析判断、解决复杂问题，提升未来职场核心竞争力。
萨提亚曾表示：“新一代人工智能将消除繁琐的工作并释放创造力。”人类与AI的协作性智慧，除了减少重复性工作，也体现在那些“天马行空”与“脑洞大开”上。Microsoft365Copilot帮助减轻工作负担，提高创造力，比如Copilot语义索引大幅节省信息检索效率，允许企业、用户构建复杂数据地图；使用自然语言，为“智能副驾”提供一两个词语或想法，它就能快速生成营销口号、活动主题，对白板中的内容进行总结，将不同的想法进行归类等，帮助快速完成头脑风暴；PowerPoint中的Copilot根据要求生成图像，省去查找时间；Outlook中的Copilot帮助撰写邮件节省沟通成本；OneNote中的Copilot可快速起草内容；MicrosoftLoop上新“智能副驾”新功能，自动总结团队进度；MicrosoftVivalearning中的Copilot可自动化创建针对性学习计划等。
AI浪潮正在深刻地影响着每个企业和个人，孕育着创新机遇与令人惊喜的未知。展望未来，随着微软全新AI生态战略升级，软件开发的对象、流程和工具将焕然一新，人们的工作模式也迎来划时代变革。正如微软全球副总裁、Microsoft365全球事业部施洋（JaredSpataro）所说，“一百年后，我们将会回顾这一刻，我们会看到，那是真正数字时代的开始。”
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关于微软公司
微软（纳斯达克上市代码“MSFT”）致力于成就“智能云与智能边缘计算”时代的数字化转型，予力全球每一人、每一组织，成就不凡。
[1]https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/will-ai-fix-work
微软Build 2023：人工智能重新定义软件开发与工作的未来 – 新闻中心
2023年5月23日，美国华盛顿州西雅图——微软年度开发者大会Build2023在西雅图开幕，面对当今由AI引领的技术趋势，微软向超过20万名注册参会的开发者集中展示人工智能如何给软件开发的对象、过程和工具带来巨大变革，并重新定义工作方式的未来。微软将发布超过50项新产品、新功能、新服务，助力全球开发者共同把握新一轮技术变革带来的创新机遇。
以“智能副驾”和“插件”开启AI应用开发的新疆界
2023年是AI变革加速的关键一年：微软宣布拓展与OpenAI的合作，并陆续推出了AzureOpenAI企业级服务以及面向Microsoft365、Dynamics365、PowerPlatform等产品服务的一系列“智能副驾（Copilot）”。“智能副驾”能通过大语言模型（LLM）实现基于自然语言理解和生成的人机交互，并帮助用户完成各种复杂任务，它既开启了一种由AI驱动的全新软件类型，同时也标志着软件开发方式的重大变革——从软件服务的应用场景、用户体验、服务架构到安全防护措施，都在进化为全然不同以往的开发体验。其中，“插件（Plugin）”是AI应用开发的关键一环，通过API接口引入来自其它软件服务的实时信息或业务数据，“插件”能为AI系统增加新的计算能力，从而为用户提供种类丰富、高效、准确的生成式智能服务。
微软宣布采用与OpenAIChatGPT相同的开放插件（Plugin）标准，从而确保今后ChatGPT与微软一系列“智能副驾”产品服务之间的互操作性。开发者使用任一平台开发的插件均同时适用于ChatGPT和微软的Microsoft365、Dynamics365Copilot等服务，用以满足个人客户与商业客户的业务需求。开发者在AzureOpenAI企业版服务上开发的AI应用程序，也默认支持同样的开放插件标准——这意味着任何开发者都可以选择使用人类自然语言交互，作为其软件的互动方式。
微软宣布开发者可通过“插件”将应用和服务接入Microsoft365Copilot。首批支持的插件包括ChatGPT、Teams信息扩展、PowerPlatform连接器等，开发者可以直接接入现有服务，也可使用VisualStudioCode和VisualStudio上的MicrosoftTeamsToolkit开发工具，轻松开发新的Microsoft365Copilot插件。开发者还可以将数据导入MicrosoftGraph，通过近期发布的SemanticIndexforCopilot语义索引功能构建关联性与行动信息，从而进一步拓展Microsoft365Copilot的功能。公测期间将首先提供超过50个来自Atlassian、Adobe、ServiceNow、ThomsonReuters、Moveworks、Mural等合作伙伴的插件，在Microsoft365Copilot正式发布时，将有数千个插件可供选择。
PowerPlatform平台重要组件的PowerPages与PowerBI中的Copilot智能副驾开启公共预览，让用户更自如地通过自然语言创建网页和数据洞察。此外，PowerVirtualAgent中的生成式智能也将开启受邀预览，进一步提升构建对话机器人的体验，并为PowerAutomate增加更多的定制化可能性。
AzureAI新工具：帮助开发者负责任地构建、运营和部署新一代AI应用
AzureOpenAI企业版服务将ChatGPT、GPT-4等先进大模型与Azure安全可靠的企业级服务整合了在一起，目前已经有超过4500家企业客户采用AzureOpenAI服务。在微软不断将生成式智能融入更多第一方产品和服务的过程中，也将有越来越多的开发者，开始以“智能副驾”的方式和方法开发自己的新一代智能化应用。
在Build2023大会上，微软推出了一系列AI开发工具和功能来帮助开发者加速转型，其中主要包括：全新发布的AzureAIStudio，其能帮助开发者更便捷地将外部数据源整合到AzureOpenAI服务中，从而训练出基于自有数据的对话模型。新发布预览的AzureAIContentSafety能帮助开发者构建更安全的线上环境和社区，其内置模型能检测出文本或者图片中的不当内容，并通知人工监督员采取行动。这项原本用于GitHubCopilot等微软服务的功能，将内置于AzureOpenAI企业版服务开放给第三方开发者，从而以负责任的方式生成智能内容。微软还发布了全新AzureMachineLearning工具，其中包括ResponsibleAIdashboardsupportfortextandimagedata。在公众预览版中，该功能能够让开发者在构建、训练或评估模型阶段，评估使用非结构化数据来构建的大模型。这将有助于开发者在部署模型之前发现模型错误、公平性问题以及模型解释，从而实现更具公平性的高性能计算机视觉和自然语言处理(NLP)模型。AzureMachineLearningpromptflow，让开发者可以借助如SemanticKernel这样热门的开源提示词编排解决方案，高效构建提示词。在即将推出的预览版中，promptflow为开发者提供了更加简便易用的提示、评估和调整大模型的方式。开发者能够快速创建连接到各种语言模型和数据源的提示工作流，并通过真实性等方式评估工作流质量，从而根据实际情况为其选择最佳的提示。Promptflow同时还集成了AzureAIContentSafety，帮助开发者检测并删除其工作流中有害的内容。此外，微软还宣布将在未来几个月内，在MicrosoftDesigner和BingImageCreator中增加全新媒体来源功能。该技术使用加密方法对AI生成的内容进行标记和签名，其中包含有关其来源的元数据，从而帮助开发者验证图像或视频是否由AI生成。
将于7月正式商用的MicrosoftDevBox是一项Azure开发服务，旨在为开发者提供预配置、集中管理、基于项目的即用型开发盒子。DevBox在预览阶段得到了广大客户的积极反馈，在微软内部有超过9500名开发者在日常开发中使用。MicrosoftDevBox新增多个功能来优化开发体验和提高工作效率，包括支持以代码设置的方式进行定制化，在AzureMarketplace中提供更多可供定制的预设镜像以满足不同开发需求，此外开发者还可通过新上线的门户AzureDeploymentEnvironments管理和定制开发环境。
GitHubAdvancedSecurityforAzureDevOps面向所有用户开启公共预览，这项安全服务集成于AzureRepos和AzurePipelines，可提供与GitHub企业版相同的秘密扫描、依赖性扫描和CodeQL代码扫描等功能，帮助开发者防范和消除潜在安全隐患。
微软致力于与英伟达（NVIDIA)等合作伙伴通力合作，共同合作加速发展由人工智能而驱动的未来，让组织能够设计、开发、部署和管理基于Azure开发且具有规模和安全性的应用程序，最终使客户受益。通过整合了Azure机器学习（MachineLearning）的英伟达AIEnterpriseIntegration，英伟达将加速发展可供企业使用的生成式AI。Azure中独有的OmniverseCloud，能够帮助组织将数据聚合到大量高性能模型中，连接其特定领域的软件工具，并实现跨多地点位置的多用户实时协作。英伟达GPU将借助ONNXRuntime和Olive工具链，无需精通硬件知识，即可支持加速AI模型应用。
MicrosoftFabric构建统一的一站式分析平台
在这个由智能创新重新定义的新时代，从不同设备、应用、交互中源源不断产生的各种数据变得比以往更加重要。特别是对于企业和组织而言，获得真正有用的智能、管理有序、稳定干净的数据流以及一个高度统一的数据分析系统是必不可少的。
全新发布的MicrosoftFabric是一个统一的一站式分析平台，其整合了数据工程、数据整合、数据存储、数据科学、实时分析、应用可观测性和商业智能服务，所有这些都连接到一个被称为OneLake的数据仓储中。MicrosoftFabric全面融入AzureOpenAI服务，在各个数据相关的操作体验中都提供了“智能副驾（Copilot）”，因此不同技术水平的用户，都能通过自然语言对话的方式进行自己所需的操作并获取直观洞察，如创建数据流和数据管道、生成代码和完整函数、构建机器学习模型，或者是将结果以可视化的形式表现出来。用户甚至可以把他们用AzureOpenAI模型和自有数据相结合所打造的独特的数据体验，整合成一个新的插件公开发布。
Windows开启智能开发新体验
Windows智能副驾是个人电脑平台上的第一个中央化人工智能助理，借助各种集成的第一方和第三方插件，用户将不再需要花时间和精力去寻找不同的应用并在各种软件之间来回切换，而是真正专注于如何展现自己的创意、完成复杂的工作，或者是进行交流协作。Windows智能副驾能够以边栏的形式浮于不同应用和窗口之上，不但支持复制粘贴、截屏剪切等日常操作，还可以随时以自然语言对话的形式完成搜索及各种复杂操作。Windows智能副驾预览版将从6月开始在Windows11上陆续推出。
过去一年Windows11加速普及，甚至连使用Windows11设备的开发者月活数都达到了24%的年度增长。现已开启预览的DevHome将为Windows开发者打造更加完善的开发环境和开发体验。DevHome可以轻松连接并设置GitHub与MicrosoftDevBox、GitHubCodespaces等云端开发环境，同时提供了开源并可充分拓展的开发工具，包括可定制的仪表板和各种工具来充分优化开发体验。
Edge浏览器支持Microsoft365智能副驾插件，并更新了更符合Windows11风格的外观设计。EdgeforBusiness商用浏览器支持更多企业管理、安全、隐私和生产力功能，以更好地满足混合办公的需求，面向托管设备的版本现已开启预览，非托管版本将在未来几个月内推出。此外，支持多用户协同工作的EdgeWorkspaces也将在几个月内结束预览，推出正式商用版本。
欲了解关于微软年度开发者大会Build2023的更多精彩内容，请登录官方网站，收看和点播更多精彩视频内容。2023年6月15日，专为中国技术人打造的年度技术盛会MicrosoftBuild中国也将正式开启，请查看官方网站。
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关于微软公司
微软（纳斯达克上市代码“MSFT”）致力于成就“智能云与智能边缘计算”时代的数字化转型，予力全球每一人、每一组织，成就不凡。
人工智能与未来教育国际前沿研究专栏
人工智能教育包含两个方面的内容，一是人工智能在教育中的应用，二是提高人工智能素养。当前，如何面向未来培养下一代年轻人，已经成为这个时代各国政府的一个紧迫议题。可以肯定的是，虽然我们尚未掌握人工智能社会必备的数字技能，但全世界的教育系统都在迅速对此采取相关的行动。无论是从技术层面，还是从人类发展层面，人们都应该拥有以开发、实施和使用人工智能技术为核心的知识、技能和价值观。
专栏文章《人工智能与教育：本质探析和未来挑战》由英国伦敦大学学院副教授韦恩·霍姆斯（WayneHolmes）等人撰写。韦恩·霍姆斯长期从事学习科学与教育技术创新等方面的研究，是关注人工智能与教育问题的国际知名学者之一。多年来，他从批判性研究视角探讨人工智能教育的伦理问题及对社会的影响和冲击，已经出版了多本探讨人工智能与教育关系的专著。其中包括《人工智能教育中的伦理：实践、挑战和争议》（2022）、《人权、民主和法治视域下的人工智能教育》（2022）、《人工智能在教育中的伦理：走向社区的框架》（2021）等。他是多个国际组织的专家，也是联合国教科文组织新成立的国际人工智能研究中心（IRCAI）的主要发起人之一。
文章主要回顾了韦恩·霍姆斯在过去几年中提出并一直在坚持的关键思想，并探索了不同类型的人工智能技术应用。他的结论得到了广泛认同，即我们应该警惕炒作，人工智能对教育所产生的作用可能并不是我们想象的那样！更重要的是，作者认为，“如果人工智能能够对教育产生影响，那么人工智能产业就将拥有对教育的话语权……”而这并不是我们所希望看到的。很多国际权威组织也在不断强调人工智能应用于教育的相关问题，如欧洲委员会强调了人的权利问题，联合国教科文组织则强调了伦理规则等问题。
韦恩·霍姆斯等人在文章中提出“要确保同时教授人工智能技术和人文两个方面的内容。”这一观点非常重要，因为在大多数学校系统里，科学和人文是分开教授的。文章还提出“人工智能在教育中的应用大部分采用了相当原始的教学方法，而且经常把重点放在自动化这些陈旧的教学方法，而不是推动教学创新”等观点，从不同角度探析了人工智能教育的本质。
当前，很多人工智能教育研究是以解决方案为导向而不是以问题为导向、以取代教师为目标而非赋能教师，并且人工智能教学往往只关注人工智能的技术层面，而将人文的因素排除在外。文章从人工智能的定义以及人工智能与教育的关系出发，为读者了解人工智能教育提供了一个很好的切入点。文章还围绕人工智能教育与教学法，伦理，儿童权益，个性化，节约教师时间，智能、效能和影响，技术解方主义，教育商业化，殖民主义，信任等十个方面，思考人工智能教育表象下存在的问题，将启发更多人在此基础上继续探索新的想法，并对该领域的研究重点有更加深刻的理解和思考。
摘要：当前，虽然有研究人员认为人工智能将重塑教育，关于人工智能教育的研究也日益受到关注和重视，但是人工智能在教育中的应用仍存在“炒作”现象，一些乐观看法还亟待商榷，一些关键问题还需要探析和解决。为此，文章首先探讨了人工智能的定义，提出人工智能本质上应同时考虑其技术维度和人的维度；然后进一步分析人工智能与教育的关系，并从人工智能教育与教学法，伦理，儿童权益，个性化，节约教师时间，智能、效能和影响，技术解方主义，教育商业化，殖民主义，信任等十个方面，思考人工智能教育表象下存在的问题。据此提出，虽然人们已经意识到教育中人工智能伦理和人本主义等问题的重要性，但由于人工智能的发展方向受科技巨头企业的控制，这些问题的解决还有很长的路要走。文章希望通过对人工智能教育本质的探讨，促使更多研究者和实践者不只关注人工智能教育的表面价值，更要去发现、思考和应对正在出现和仍然未知的挑战。
作者简介：韦恩·霍姆斯（WayneHolmes），英国伦敦大学学院教育学院副教授，联合国教科文组织国际人工智能研究中心主任和欧洲委员会研究员（伦敦SE92UG）；
孙梦，北京师范大学未来教育学院讲师，共同第一作者、同等贡献者（珠海519087）；
袁莉，北京师范大学未来教育学院教授，通讯作者（珠海519087）
基金项目：教育部教育管理信息中心教育管理与决策研究服务专项2022年度委托课题“国外教育数字化战略行动研究及其教育态势感知数据库建设”（编号：EMIC-2022006）；2021年国家外专项目“人工智能和未来教育前沿问题研究与教学改革探索”（编号：G2021111027L）；2021年度广东省教育科学规划课题“互联网+国际教育：高校学生自主性学习和新型能力培养的研究”（编号：2021GXJK375）
一、引言
人工智能在教育中的应用已被认为是一种“在全球传播优质教育的全新方式”
当前，很多研究人员认为，人工智能可以为学习者提供个性化和符合学习需求的内容
然而，当前对于人工智能教育的一些乐观看法在很大程度上是夸大，甚至错误的。人工智能和人工智能教育的巨大潜力仍有待进一步发掘。目前人工智能在教育中的应用存在“炒作”现象，其发展受到诸多关键性限制的问题，也尚未得到充分考量。事实上，关于人工智能教育潜力的种种提法，大多基于理论设想而非源自实证研究
二、人工智能定义辨析
要厘清人工智能与教育的关系，首先要明晰什么是人工智能。通过网络检索可以发现，有关人工智能的定义在不断发生变化。有观点认为，一些前沿的人工智能应用，一旦变得非常实用和相当普及，往往就不再被贴上人工智能的标签
对于非计算机领域的研究者来说，由联合国儿童基金会发布的定义值得参考。该定义认为，人工智能是指能够根据人类设定的一系列目标，做出影响现实或虚拟环境的预测、建议或决定的机器系统。人工智能系统直接或间接地与我们互动并影响环境。通常，人工智能系统看起来是自主运行的，并且可以通过对环境的学习来调整自身行为
该定义的重要性可以从三个方面来理解
实际上，该定义也存在一定的缺陷，“学习”这一要素在人工智能系统中的意义并不大。学习需要意识或能动性，而在现在和可预见的未来，机器系统并不具备这一能力
需要承认的是，近年来基于“机器学习”的人工智能，尤其是“人工神经网络”研究，取得了巨大的进展。人工神经网络的灵感来自于人类大脑的结构和功能，包括神经元和突触，并且以大量数据为基础来确定模式和得出推论
然而，在取得这些进展的同时，人工智能也经常受到过度宣传和夸大其辞的影响
需要指出的是，尽管当前人工智能有其技术背景和受技术主导，但也不应该只是纯技术术语。相反，人工智能是一种复杂的社会技术生成物，需要被理解为复杂的社会过程的产物
三、人工智能与教育的关系
人工智能与教育之间的关系可以归纳为人工智能在教育中的应用和面向人工智能素养提升的教育。人工智能在教育中的应用涉及在教学和学习中使用人工智能辅助工具，包括利用人工智能支持学习者、教师和教育行政管理者（如招聘、课程表和学习管理）
（一）人工智能教育应用
在过去的40年里，多数人工智能教育研究的重点都聚焦于支持学习者的人工智能，即自动化教师的职能，从而使学习者能够不依赖于教师进行学习。然而，现有的人工智能教育大部分采用了相当原始的教学方法，而且经常把重点放在自动化这些陈旧的教学方法，而不是推动教学创新。例如，人工智能经常被用于辅助传统考试，却很少被用于设计创新的方法来评估和认证学习。尽管如此，支持学习者的人工智能已经在主流教育中流行起来，并发展出了各种各样的应用。最近有研究依据可用性（从成熟的商业应用到获取投资的设想）对其进行了分类
随着人工智能对社会各个领域发展的冲击，世界各地获得数百万美元投资的人工智能教育公司数量不断上升，由此证明全球对于支持学习者的人工智能的需求在持续增长
与此同时，很少有研究关注支持教师的人工智能（除了常见的仪表盘）
（二）人工智能素养
虽然只有少数学习者会因为想成为人工智能设计者或开发者而学习人工智能，但鼓励和支持所有公民具备一定水平的人工智能素养，是未来社会的必然要求。无论是从技术角度还是从人的角度，公民都应该拥有以开发、实施和使用人工智能技术为核心的知识、技能和价值观。世界公民需要了解人工智能可能会产生的影响，包括能做什么、不能做什么，何时有用、何时应该受到质疑，还要引导人工智能为公众利益服务。
人工智能素养通常被认为是信息技术素养或数字素养的延伸，包括：数据素养，即理解人工智能如何收集、清理、处理和分析数据的能力；算法素养，即理解人工智能算法如何识别数据中的模式（Patterns）和关联（Connections）的能力
总之，尽管人工智能技术的教学很重要，但也不应忽视采用自动化决策背后的人、权力和政治动机。强调人工智能素养的人的维度，是要让每个人都能够了解与人工智能共存意味着什么，以及如何在最大限度地利用人工智能提供优势的同时，保护人的行为或尊严不受任何不当影响。因此，应该帮助年轻人了解人工智能、自动化，尤其是自动化决策将如何影响他们的社会待遇。换句话说，如果年轻人想要像精通数学一样精通人工智能，就需要了解其有意或无意接触的人工智能是否公平地对待了他们。
通常的观点是，信息技术相关教师负责教授信息技术或提高学生数字素养。但事实证明，只有通过鼓励不同学科（从科学到人文、艺术）的所有教师，与学生一起探索人工智能在其学科领域的潜在用途、益处、影响、挑战、风险等议题，才能真正实现人工智能素养的培养和提升。例如，基于人工智能已经被用于自动生成数字图像、诗歌和故事的案例，相关学科教师（如艺术和文学教师）可以提问学生——如果机器可以具有创造性行为，那么人的价值又将如何体现？
四、未来人工智能教育面临的挑战
值得关注的是，由于存在用于监控、剥夺教师权利和削弱学生能动性的倾向，许多人工智能工具在教育中的应用已经受到广泛质疑
（一）人工智能教育与教学法
虽然现有的商业人工智能辅导工具采用了先进的技术，并时常以认知科学为基础，但它们几乎都仅仅体现了简单的教学和学习方法，其本质是根据学生表现灌输预先设定的学习内容，从而避免失败。尽管这些人工智能工具声称可以给每个学生提供不同的建议，但本质上还是基于行为主义或讲授主义理论，并未体现近60多年来教学研究的新发展。长此以往，人工智能将剥夺教育工作者的权力，使他们成为单纯的技术促进者；并削弱学生的能动性，使得他们别无选择，只能做人工智能要求的事情，失去发展自主技能或自我实现的机会。人工智能教育教学工具的典型方法忽视了深度学习
（二）人工智能教育与伦理
总体来说，人工智能研究越来越关注伦理问题，并已提出80多项人工智能伦理原则
（三）人工智能教育与儿童权益
近期，欧洲委员会借鉴了联合国《世界人权宣言》（1948年）、欧洲理事会《欧洲人权公约》（1953年）和联合国《儿童权利公约》（1989年），从人权方面探索了人工智能和教育，并发布了相关报告
（四）人工智能教育与个性化
李开复等人提出，也许人工智能在教育领域的最大机会是个性化学习。个性化的人工智能导师可以被分配给每个学生，不像真人教师要考虑整个课堂，虚拟教师可以给予每个学生特别关注，无论是解决特定的发音问题、练习乘法还是写文章。人工智能教师会注意到哪些知识会让学生的瞳孔放大、哪些知识会让学生的眼皮下垂。它可以推断出一种教几何的方法，使一个学生学得更快，即便这种方法可能对其他1000名学生无效。而对于一个热爱篮球的学生来说，数学问题可以用自然语言处理技术改写为篮球领域问题。人工智能会根据每个学生的进度给他们布置不同的家庭作业，确保学生在进行下一个主题之前完全掌握前一个主题。
虽然“个性化学习”的含义尚未完全明确
关于个性化学习，有研究人员提出这样的比喻：标准的课堂教育就像一辆普通的校车（黄色巴士），所有学生都坐在一起，以相同的速度、相同的方向，前往相同的目的地（汽车站）；而人工智能教育产品更像是网约车车队，每个学生都坐在自己的网约车里，以适合他们个人的速度和方向行驶。然而，这个比喻也未能揭示人工智能教育的本质。虽然一些人工智能工具可以通过学习材料为每个学生提供学习的路径，但这仍然会把所有学生带到一样的固定学习终点。这也表明，当前人工智能教育所提供的个性化学习方法是基于对个性化的表面理解。事实上，真正的个性化是帮助每个学生发掘自己的潜力，自我实现，并增强能动性，但目前很少有人工智能教育工具能够实现。总之，虽然现有人工智能教育工具可以通过学习材料提供相应的个性化学习途径，但大多数都有推动学生同质化的趋势。通过对这类人工智能教育工具的批判性解读，我们应该认识到，这些工具只能确保学生按照既定的目标发展（如通过考试），并为适应既定的社会工作角色作好准备。
（五）人工智能教育与节约教师时间
教育技术界另一个老生常谈却又从未真正实现的愿望是，应用人工智能教育工具节省教育工作者的时间
（六）人工智能教育的智能、效能和影响
首先，许多公司声称其人工智能教育工具是智能的，但事实并非如此：至今没有任何人工智能系统能接近人类的智慧（引人瞩目的GPT-3也不能理解它生成的文本
其次，发表在《国际人工智能教育杂志》（InternationalJournalofArtificialIntelligenceinEducation）上的实证研究表明，研究者已经对人工智能教育系统的效能开展了广泛研究，也有许多元分析对此进行了综述
再次，现有的人工智能教育研究，多专注于验证人工智能工具在提升个体学生学习成就方面的作用，很少有研究考虑到人工智能在课堂环境中可能产生的更广泛意义，及其对教师和学生产生的更深远影响。例如，目前许多循证研究都旨在揭示人工智能的技术力量，而尚未触及教育是否需要人工智能的问题
最后，人工智能教育还可能会对人类认知和大脑发育产生潜在影响。儿童的认知结构和能力仍处于发展阶段，关于技术如何影响儿童大脑和认知能力是一个重要且尚待研究的问题，主要包括：技术使用是否导致诸如注意力问题等各种认知或行为后果？技术使用是否与儿童大脑部分区域重构有关？技术使用是否与健康风险有关？如果是，其因果机制可能是什么
（七）人工智能教育和技术解方主义
“人工智能教育系统比人类教师表现更好”
更重要的是，虽然人工智能教育或许能解决学习者无法接受高质量教育等表面问题，但无法从根本上改变优质师资不足等潜在、长期的，社会发展过程中存在的一些积弊。在实践中，技术提供者往往会根据自身利益来表述“问题”，而由于缺乏利益相关者的广泛参与，教育中更深层的社会和文化问题很难得到改变。正如克拉胡尔科娃（Krahulcova）所指出的那样，“最复杂的现实世界问题需要复杂的现实世界解决方案”
（八）人工智能教育与教育商业化
以学习者为中心的人工智能研究已有近40年历史，但近10年间才得以走出实验室，逐渐商业化，并被各国政府借助行政手段大力推广。这一发展现状具有重要影响：首先，虽然人工智能研究最初是在学术界进行，目的是加强教学和学习，然而，在商业机构以创造利润为前提的背景下，学生与人工智能系统的交互，必然会产生关于产品如何设计的技术知识，以及关于产品如何使用的市场知识。我们需要反思，学生是否在不知情的情况下，被用来创造和提供旨在支持企业的商业智能，这是否已取代帮助学生学习和认知发展的本意
（九）人工智能教育与殖民主义
人工智能教育科技公司在全球范围内销售其产品，也助长了所谓的人工智能教育殖民主义：发达国家的公司将人工智能教育工具出售到发展中国家，造成了国家之间权力的不对等。在这种情况下，“数字技术成为延续过去种族和殖民形态的一种方式”
人工智能教育殖民主义可以表现为，发展中国家采用了某个人工智能教育工具，其数据和资本被提取，为发达国家公司带来市场和经济收益
（十）人工智能教育和信任
旨在支持学习者的人工智能教育的最后一个问题是信任。要想在课堂上更加广泛地应用人工智能工具，必须要让利益相关者，如教师、学生、家长等相信其是有益的，可以促进学习且不会造成任何伤害。当前，涉及信任的对话才刚刚开始，而相关责任往往落在使用者而非开发者身上。例如，最近一项研究总结了影响教师信任人工智能教育工具的八个因素，但所有因素都指向教师，而没有向开发者提出任何使其所开发工具值得被信任的要求
五、结语
本文提出和讨论当前人工智能教育所面临的众多挑战，试图确保教育工作者在教育中使用正确的人工智能类型，以及教授正确的人工智能方法
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