人工智能立法提速 把握“边界”是关键
原标题：人工智能立法提速把握“边界”是关键
李彦宏
全国政协委员、百度董事长兼CEO
立法本身不应该太超前，很多时候新事物刚刚出现，让它稍微跑一段时间然后再总结经验，找到规律再来立法。其次，在不同的领域，涉及的立法都不一样，比如说像无人驾驶，在过去就没有相关的法律。
刘庆峰
全国人大代表、科大讯飞董事长
人工智能立法首先要保障人类的生命和财产安全，也就是说人工智能一定是要在风险可控范围内来使用，比如说在自动驾驶领域，它的应用门槛和标准是什么；在医疗领域，人工智能要达到一定的准确度，而且最好通过一定的资质认证。
3月4日上午,十三届全国人大二次会议举行新闻发布会，大会发言人张业遂表示，已将与人工智能密切相关的立法项目列入立法规划。
张业遂称，全国人大常委会已将一些与人工智能密切相关的立法项目，如数字安全法、个人信息保护法和修改科学技术进步法等，列入本届五年的立法规划。同时把人工智能方面立法列入抓紧研究项目，围绕相关法律问题进行深入的调查论证，努力使人工智能创新发展，努力为人工智能的创新发展提供有力的法治保障。
从2017年首次被写进政府工作报告，到去年受到多位两会代表委员关注，人工智能俨然已经成为两会的焦点。2018年国务院总理李克强作政府工作报告时提到，发展壮大新动能。做大做强新兴产业集群，实施大数据发展行动，加强新一代人工智能研发应用，在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进“互联网+”。
随着人工智能的迅猛发展，其对社会、经济、文化等领域已经产生越来越深远的影响。同时，人工智能面临伦理道德框架、隐私与安全保护等问题，为了让人工智能实现健康发展，急需一套完善的法律体系与之匹配。
从追赶到全球领先
虽然人工智能最早的浪潮起源于上世纪50年代的美国，但经历了近70年来的曲折发展，中国已经成为全球领先的人工智能大国。根据联合国下属的世界知识产权组织（WIPO）公布的研究报告《技术趋势2019：人工智能》显示，在全球人工智能领域的竞争中，中国和美国处于领先地位。
报告指出，AI专利申请最多的前20家科研机构中，有17家来自中国；AI相关科学出版物数量排名前20的科研机构中，10家来自中国。全球前30名AI专利申请方中的4家科研机构，有3家来自中国。
另据CNNIC第43次调查报告显示，截至2018年6月，我国人工智能企业数量已达到1011家，主要集中在北京、上海和广东。其中，北京拥有395家企业，成为全球人工智能企业最多的城市。
去年，习近平总书记在中共中央政治局第九次集体学习时强调指出，加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。
他在讲话中特别指出，人工智能具有溢出带动性很强的“头雁”效应。“在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术的驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征，正在对经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面产生重大而深远的影响。”
立法工作有待加快
中国在热情拥抱新一轮人工智能热潮的同时，从政府部门到产学研各界对于人工智能发展所涉及的法律及伦理问题给予了高度关注。2018世界人工智能大会开幕式上，习近平总书记强调，处理好人工智能在法律、安全、就业、道德伦理和政府治理等方面提出的新课题。
与电商法历时5年才正式落地不同，人工智能立法更早被两会代表委员关注。去年两会期间，全国政协委员、百度董事长兼CEO李彦宏就在提案中表示，希望国家出台政策鼓励人工智能的开放平台与加速自动驾驶相关立法。
目前，中国人工智能的总体政策在2017年7月国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中得到体现，但该规划只是要求对人工智能在部分领域初步建立伦理规范和政策法规，尚未上升至法律层面。由此可见，人工智能的立法仍有待加快。
全国人大代表、湖北得伟君尚律师事务所首席执行合伙人蔡学恩认为，在人工智能行为伦理道德框架、人工智能应用相关的民事与刑事责任确认、隐私和产权保护、信息安全利用等问题上的研究均需要加强。
立法有何挑战？
人工智能的立法需尽快提上议程，但亦应注意到人工仍属于新生事物，如何把握适当的边界是关键，尤其是考虑到人工智能可以应用到金融、医疗、交通等多个场景中，出台一部总括性的法律可能会阻碍人工智能的发展。
今年两会前夕，李彦宏在接受新京报记者采访时就表示，人工智能立法本身不应该太超前，“很多时候新事物刚刚出现，让它稍微跑一段时间然后再总结经验，找到规律再来立法。”
李彦宏表示，在不同的领域，涉及的立法都不一样，比如无人驾驶，在过去就没有相关的法律。“北京市很重视无人驾驶，很快有相应的法律来保障我们的创新能够有序进行。”
全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰亦向记者表示，以AI+医疗为例，虽然机器给病人诊断的平均准确率比一些基层的农村医生要高，但是从法律层面来说机器不能给病人看病，因此更多的时候是将机器得出的结论交给医生，让医生来做决定。本版采写/新京报记者陆一夫
■访谈
李彦宏：人工智能立法不能太超前
让它跑一段总结经验再立法；无人驾驶、智能医疗等领域都需要立法
全国政协委员、百度董事长兼CEO李彦宏今年的三项提案均与人工智能相关，分别是构建智能交通解决方案，让老百姓出行更顺畅；完善电子病历管理制度，促进智能医疗应用探索，助力“健康中国”战略实施；加强人工智能伦理研究，打造智能社会发展基石。
新京报：关于人工智能立法，你有哪些建议？
李彦宏：首先，我觉得立法本身不应该太超前，很多时候新事物刚刚出现，让它稍微跑一段时间然后再总结经验，找到规律再来立法。其次，在不同的领域，涉及的立法都不一样，比如说像无人驾驶。北京市很重视无人驾驶，很快有相应的法律来保障我们的创新能够有序进行，到今天百度已经拿到了50张左右的自动驾驶测试车证。
医疗方面也需要相关的立法，统一电子病历的格式，必须要有什么样的字段，要有什么样的内容，不同的医院、机构之间进行交换，必须保护患者的隐私等等，都应该通过立法的方式来解决。
新京报：如何解决互联网和AI发展过程中遇到的数据孤岛的问题？
李彦宏：以电子病历为例，大多数好的医院都有电子化病历。但是这些病历相互之间没有打通，我在这个医院看病之后，到了另外一个医院还要重新做一遍检查。我觉得确实需要通过政府的力量制定相应的标准，来推动数据共享。
新京报：在这个过程中怎么去保护用户的数据隐私？
李彦宏：在共享的过程当中，我们需要特别注意保护用户的隐私，我觉得道理上大家都认可，关键还是看执行的过程当中能否有一个好的机制来约束。
百度内部若干年前提过两个词，一个叫“平台化”，一个叫“接口化”。平台化是指，我做一个东西，就争取把它做成一个平台，可以供其他部门的人使用。接口化是指把我的能力开放给你，我告诉你我的平台能干什么，但是我不把背后的数据、源代码给你。这样一来，数据得到了保护，知识产权得到了保护。
通过平台化、接口化的方式，把边界定义清楚，什么人可以获得什么样的信息，获得什么样的能力。然后通过一个平台，或者是多个平台来提供这些能力。
新京报：你认为，人工智能行业存在哪些问题和挑战？
李彦宏：我觉得大家对人工智能还是有很多误解，两方面的误解都存在。有一些（对技术发展速度）比较乐观的人担心，人工智能一旦有了意志的话，会不会对人产生控制的能力。我觉得这个担心其实是没必要的，人工智能离这一步其实还非常远，我的判断是永远达不到。
另外一个极端是，人工智能其实现在能做的有意义的事情还不够多，市场还处在早期的阶段，所以不够重视，这也挺危险的。人工智能的推动作用更多的是在生产端，可以大规模提升生产制造效率。如果一些企业不能及早地意识到人工智能在这一方面能够起到的作用，是有可能被淘汰的。
新京报：在你看来，人工智能行业是不是存在一定的泡沫？
李彦宏：人工智能领域肯定是有泡沫，而且泡沫还不小。任何一个新的趋势到来的时候大家都会感兴趣，一拥而上。无论是投资也好，创业也好，或者是大的公司研发方向的调整，都会向着这个新的趋势去走，所以一定会产生一些泡沫。只有这样大家都一起上的时候，才能够推动这个产业迅速地走向成熟。
人工智能行业走向成熟的过程是一个优胜劣汰的过程，剩下的一定是少数公司。我觉得这是一个很自然的过程。
今天大家讲的十个技术里面，可能有九个将来会证明其实没什么价值，但是有一个技术最后慢慢被打磨成了非常有价值的技术。大家需要有这种心理准备，今天很热的一些公司，可能十个里面有九个在五年以后就不存在了。新京报记者马婧
■访谈
刘庆峰：立法首先要保障人类安全
人工智能的立法核心一定要以人为本，这是立法的根本；立法应更有针对性
新京报：人工智能时代会对现有法律体系产生哪些新挑战？
刘庆峰：我觉得人工智能立法的挑战有两方面，一是目前在原来法律体系中并没有人工智能方面的法律法规，人工智能是新物种，它所带来的积极帮助或者潜在风险都是人类没有碰到过的，而法律体系的讨论调研到最终制定存在一个比较漫长的过程。
二是人工智能的发展日新月异，法律体系如何做到与时俱进，尽快满足人工智能产业发展和社会健康进步的需要，确实存在很大的挑战，这主要体现在人工智能对生产和生活方式的改变是全新的，其次是人工智能的变化非常快。
新京报：对于人工智能立法，你有哪些建议？
刘庆峰：人工智能的立法核心一定要以人为本，这是我们立法的根本。我认为，人工智能立法首先要保障人类的生命和财产安全，也就是说人工智能一定是要在风险可控范围内来使用，比如说在自动驾驶领域，它的应用门槛和标准是什么；在医疗领域，人工智能要达到一定的准确度，而且最好通过一定的资质认证。
第二是人工智能应该兼顾未来社会人文的需要，倡导人机耦合的模式，简单说人工智能是帮助人的，而不是替代关系。在人机耦合上，我们要考虑到以人为本，未来人和机器是如何协作的。例如在医疗上我们叫人工智能系统为辅助诊疗系统医生助手，在法律上叫人工智能为刑事案件辅助审判系统。
第三是人工智能立法对很多老百姓来说还是陌生的，对技术也不是特别了解，所以人工智能在立法的同时需要有检测手段，在检测人工智能安全性上必须要有测试标准和方法，这样才能使立法落到实处。
新京报：考虑到人工智能的应用跟很多的领域相结合，立法时是否应该更具针对性？
刘庆峰：人工智能立法应该要有针对性，就像制药一样，任何的药物生产出来都要有临床过程，通过技术分析证明它具备药效，通过临床验证后再进行大规模的推广。我觉得人工智能也是这样，立法时先在一定范围内进行试点，试点通过验证才可以去大规模落地。
人工智能应用必须要遵循这个逻辑，而不是说大干快上，最终导致行业泡沫过多，也容易在应用过程中带来不必要的伤害，从而影响人工智能健康发展。
像习总书记说的，人工智能具有非常强的头雁效应，未来社会将从互联网+进化到人工智能+时代，各行各业都可以用人工智能深刻改变现在的生产和生活方式。对于行业里的头部企业，需要有更多的支持和关心。
新京报：解决数据孤岛问题的同时，如何保护用户隐私？
刘庆峰：首先是法律要同步跟上，其次是企业要有更强的保护意识，现在已经有很多服务涉及老百姓的日常生活。因此相关行业的领军企业要做到表率作用，不仅仅是向用户进行告知，还包括价值观层面的指引。
第三，目前很多数据都是在用户不知情的情况下被企业拿走，从技术层面看，我们应该通过人工智能技术的发展给予用户更多的选择权，例如讯飞的翻译机，考虑到机密信息可能泄露，公司在设计产品的时候就做了离线翻译的版本，这是非常必要的。
新京报：中国在人工智能领域处于领先位置，应该如何保持先发优势？
刘庆峰：中国要保持目前的优势，就要以应用促进人工智能发展，在兼顾保护和共享数据之间推动人工智能更好地成长。欧洲就是把数据管得过严，影响人工智能的发展。我认为，数据的适度管理尺度以及典型应用场景的快速突破，能够形成数据和应用场景的良性互动，最终实现人工智能上的领先优势。
中国要持续保持人工智能发展，应对人工智能的第三次浪潮，未来还需要更大的突破，例如要在源头技术创新上加油，进一步推动人工智能技术在应用方面的落地，在人工智能未来的发展中要做更多的前瞻性、基础性的布局，才能够在人工智能领域保持领先，我觉得这是非常关键的一步。新京报记者陆一夫
数据来源：中商产业研究院
(责编：孟哲、杨波)
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目前人工智能存在的问题
现如今，人工智能的发展十分迅速。这迅速的脚步是离不开当下越来越多的企业的研发与应用，可以说企业和人工智能都是在相辅相成中持续向上发展的的。不过在使用人工智能的时候还是会出现很多的问题，而这些问题可以阻碍人工智能的发展，且我们必须解决它们才能更好地踏出下一步。今天小编就来给大家介绍一下当下的人工智能存在的问题，希望能够帮助大家更好地去认识和理解人工智能的发展现状。
1.人工智能无法去描述常识
大家都知道，常识都是显而易见的，有时候我们甚至很难用语言去描述它，进而在数据中给它打标签。对于所有“显而易见”的东西，我们存在巨大的盲点。因此，我们无法教计算机常识，不仅因为这可能不切实际，更根本的原因是我们甚至没有意识到常识是什么。直到我们发现机器人做了一些很愚蠢的事情，我们才能够意识到这些。
2.人工智能被图灵对智能的定义所束缚
图灵有关智能构想很著名，他将智力限制为一种和人类进行语言游戏的解决方案。具体来说，图灵将智能设定为游戏的解决方案，第一就是将人类置于判断的位置。这个定义非常具有迷惑性，并很适合人工智能领域。而像猫、狗。兔子甚至是其他动物都是非常聪明的生物，但它们没有语言，因此也不可能通过图灵测试。这也是人工给智能所面临的问题。
3.人工智能的核心问题莫拉维克悖论
那么什么是莫拉维克悖论呢？莫拉维克悖论的核心论点是，现实中最简单的问题比最复杂的游戏更难解。我们沉迷于令人工智能在游戏中超越人类以及其他受限且定义明确的话语领域，如数据集，将其作为智能的指标，作为一种与图灵测试一致的标准。我们完全忽略这样一个事实：对智能的最终判断由现实本身，而不是由一个人类组成的委员会作出。如果解决了这些问题那就更好的解决这些问题。
在这篇文章中我们给大家介绍了有关人工智能存在的问题，具体包含了三点，分别是描述显而易见的常识是十分费力的，人工智能被图灵对智能的定义所束缚，人工智能的核心问题莫拉维克悖论。这三个现象可以说是当前人工智能存在的比较明显突出的问题，不过相信在时间的检验和推进下，这些问题都会慢慢迎刃而解的。
标签:人工智能
人工智能在教育领域中的应用面临哪些问题和挑战
再比如说，可以了解你的学习能力的情况，可以对你的学习负担提供各种监测，当然这个是要遵循伦理，研究伦理的前提下，可以通过对你的数据和你的表情的分析知道你处在疲劳状态，处在轻生状态，这个在研究里面已经在做了，当然这个前提要尊重个人隐私、伦理的前提下，监测学生的上课状态。如果你过分疲劳，对学习效率很低的。
再比如说可以通过人工智能和虚拟现实结合，提供增强性的虚拟探究环境，供学习者进行探究，进行发现，比如再通过一个虚拟环境，可以回到两千年前去发掘那个时代的历史以及历史演化的过程，智能加虚拟现实结合。等等，人工智能可以在学习环境、学习过程上提供非常多的很好的支持。
第三，人工智能可以对学习过程的评价起到非常重要的作用。他可以分析出你在学习过程中对哪些知识掌握的情况，每个知识点上学科能力的情况，你的核心素养的情况，以及你的体质健康发展情况、心理健康发展情况，可以使得我们的教育评价从单一的学科知识的评价到全面的综合性的评价，可以使得我们的评价从以前只是期末一次考试变成过程性的评价，可以嵌入到你的学习过程中，对学习者进行一些评价，而且评价不仅仅是评价你的知识，还可以评价你的问题解决能力方面。
另外，这种评价可以使得老师的工作大幅度减轻。以前我们只是由人工来做各种各样的评分、观察，需要很大的工作量，现在人工智能可以由计算机进行自动测评，比如英语口语测试，现在已经产业化了，都已经实用化了，很多中考、高考的英语考试都是用实际的系统。
另外，英语作文的批改，现在基本上实用化了，在实验室里面，我们的问答题、论述题、作文题，这些主观题的批改，也已经取得了实质性的进步。今后这方面会取得实质性的突破。取得实质性突破以后，我们老师改作业，统计分数，这些工作就会大幅度降低。人工智能会在教育评价上发挥非常重要的作用。
另外，人工智能对教师的工作可以起到非常重要的作用，起到教师助理的作用。比如，智能出题、智能批改、智能阅卷、智能化的辅导，各种评价报告的自动生成，以及针对学生因人而异的给学生提供各种反馈，像现在我们老师面对一个班，可能面对40个-50个学生，他很难，以前很难做到每个学生都给个性化的反馈，因为他的时间精力不允许，他也不可能了解每个孩子的具体情况，但是现在基于人工智能的技术，我们完全可以了解到孩子在学习过程中存在的各种问题，在人工智能的帮助下，可以根据不同的问题，每个学生提供个性化的反馈，实现对学生个性化的支持，做到既具有规模化，又做到个性化，这是我们中国教育现代化2035所追求的目标。
中国教育现代化2035提出，我们要推进兼容个性化和规模化并重的教育。这个时候人工智能可以大幅度提高老师对学生个性化支持的一种能力，降低教师工作过程中的负担。
第五，人工智能还可以在我们的教育决策、教育管理，以及教育公共服务方面，起到非常重要的作用。比如，人工智能可以使得我们的教育公共服务，从面向群体到面向个体，比如政府，要提供教育公共服务，以前只能面对群体来提供，现在有了人工智能以后可以了解学生个性化的需求，通过网络提供个性化的教育公共服务，相比北京市，北京市有一个中学教师开放性辅导计划，这个计划就是我们在支持，在运行。
它的核心工作就是动员了10788个骨干教师常态性的在网上给学生提供一对一的答疑服务，以及直播课的服务，以及问题解答的服务，以及微课共享的服务。在这个过程中，每个学生在学校里面都有个性化的需要，这种个性化的需要以前是政府不解决的，而现在有了大数据，有了人工智能，有了互联网以后，可以使得政府可以购买教师的在线服务，给学生提供个性化内容的服务，使得我们教育公共服务更个性化。
第二，我们有了学习过程中的各种数据，以及我们办学过程之中的数据，可以使得我们的决策不再只是基于我们个体经验，而是有个体的经验加上科学的数据结合，人机结合的决策，可以使得我们的管理，我们现代教育的治理更加科学、更加精准，也更加符合我们现在民众利益主体，参与度越来越高的诉求，可以大幅度提升政府的现代教育治理的功能。
第三，还可以促进教育对各种环境的集成管控，可以实现把一些隐患的问题，在事情还没有发生之前就可以事先进行预测、进行管控。比如，刚才举的例子，校园外的一些不法分子，完全可以通过数据甄别出来，可以在一些事情上没有被发生之前就可以预测。再比如说校园的各种公共设施，如果出现了小的漏洞，小的漏洞完全可以及时通过人工智能技术集成联通以后，集成远程控制，及时发现。不是等小事情酿成大事情再进行补救，从事后补救变成事前监管，事前预警。实际上人工智能在这五个方面都可以发挥很多很多的作用。
主持人刚刚余教授听您在人工智能教育领域方面的应用非常广泛。但是可能很多人跟我有一样担心，人工智能现在在教学领域能发挥这么大的作用，未来会不会真的把老师取代了？和教师之间会存在一种什么样的关系？是合作还是相辅相承？
余胜泉
教师永远不会被取代。因为我们教师是促进人的成长，有两个职能，一个是教书的职能，一个是育人的职能。今后如果只是知识性的讲授，知识性的传授的工作，会越来越多的被人工智能所提高效率，但是完全取代是不可能的。因为人需要人和人之间的沟通，面对面的沟通，这种情感的沟通，和我们面对屏幕的沟通还是有差异的。
人永远不会取代。但是我们很多的讲课的效率，会大幅度提升。另外，教师除了教书以外还有育人，还有解决学生成长过程中的各种问题，这种问题的解决，需要人工智能来增强。教师在教育教学中非常重要的。我觉得教师和人工智能的关系，是一个相互赋能、相互增强的关系。
相互赋能是什么意思？教师的智慧会越来越多的转化为规则性的东西，使得人工智能具有教师的能力，把老师的个体智慧或者集体智慧转化为人工智能的能力，把人工变成了智能。
另外，人工智能也会赋能教师，教师利用人工智能可以提高，可以使得我们教师提高工作效率，而且能够做到以前做不到的事情，是一个相互赋能、相互增强的关系。人工智能首先是教学效率提高，比如说以前讲测考练，原来需要10个小时完成的事情，可能一两个小时就完成了，针对学生个性化辅导，作业批改。
现在老师一个人带三个班，每天都要改一百多份作业，这一百多份要认真改的话，要两三个小时，工作量非常大。如果今后人工智能发展了，完全可以让人工智能实现批改，实现批改以后可以给出你各种分析报告，每个孩子出现问题是什么地方，给他什么样的改进措施，都给你自动生成。你拿这个报告，可能比老师自己改效率还高，比你自己改还更好地了解孩子。通过这种方式给提高老师的工作效率，把原来需要花很多时间和精力的事情取代掉了。老师有更多的时间，更多的精力关注孩子的成长。心理、身心健康。
另外一方面，人工智能可以增强教师，就是可以使得我们老师做到以前做不到的事情。比如，举一个非常简单的例子，我们有个团队在做一个研究项目叫“AI好老师”，我们孩子在成长过程中，经常遇到各种各样的问题，比如说小的问题，打架、不守纪律、网络成瘾、过分崇拜明星、早恋等等这些问题，这些问题背后都是有教育学、社会学、心理学、生理学的一系列的原因，但是这些原因是很深的，一般的老师很难说把各种知识都很了解，我们很多老师、很多家长面对孩子出现这些问题的时候，总是简单地打骂或者简单的斥责，这样对孩子于事无补。
这个时候，像我们就做了一个项目叫AI好老师，我们建立了0-18岁儿童成长过程中常见的典型的问题知识库，以及每个问题背后的教育学、心理学、社会学、生理学这方面的原因，以及一些如何干预，对这些问题如何进行干预的优秀教师的案例，我们收集了优秀教师处理这些问题的案例，这样就会形成智能的系统。
只要和那个系统说，我的孩子早恋了，他会问你几个表现，如果你确认之后，他说这可能是早恋，他分析早恋的原因是什么，社会学、心理学的原因是什么，再给出某一个很好的老师处理过这个事情他是怎么和孩子沟通的，他可以把符合教育教学规律的案例，让老师学习。这样可以提高我们老师的育人的能力，提高家长和孩子相处的和谐程度，促进学生身心健康的发展。
再比如体质健康，现在儿童成长过程中的身体体质这些方面的发展越来越重要。除了知识以外，身心健康其实更重要，我们完全可以通过一些智能手环、智能肺活量的工具、智能跳绳工具，以及运动器材，会通过5G加上传感器以后，可以自动采集学生运动过程中的各种数据，把这些数据通过5G传送到云平台以后，就可以限定学生的心率、血氧、运动脉搏各种各样运动参数的常模数据库，有了这个数据库以后，可以对学生的运动知识、运动技能、营养情况、身体发育等这些方面的情况进行进一步的分析，分析可以发现学生在体质健康上存在哪些问题，或者哪一种体质类型，可以给出有针对性的运动处方的方案，也可以发现学生在运动中有哪些优势，从而增强他的优势。
我举这些例子就是想说明，我们很多教育中理想中希望老师能做到的事情，但是由于传统的时间精力以及能力的问题，我们做不到，现在人工智能可以增强我们教师，使得我们教师能够做到这些事情。人工智能和教师是相互赋能、相互增强的关系。
但是，虽然人工智能不会取代老师，但是会使用人工智能的教师会取代不使用人工智能的教师，我们教师还要主动适应互联网、大数据、人工智能时代新的技术的变化、新的技术的变革，不断进一步的学习，善于使用，关注最新的进展，希望老师能够努力把这些东西融入到他的日常教学中，从而提高自己的教学效率。
主持人
刚刚您说了很多人工智能和教师之间的互相赋能、互相增强的关系，随着人工智能的普及或者应用，对教师的压力是不是挺大的？教师之前可能只要备好课、教好学生，关心学生成长，现在要学习更多的人工智能方面的知识。人工智能在人才培养方面，我们是不是现在也是一个非常重要的环节？
余胜泉
人工智能的知识学习有一个渐进的过程，人工智能核心就是智力的自动化，像机械是我们体力的延长一样，人工智能是我们脑力的延长，可以使得我们人能够处理以前无法处理的复杂事情，实际上是提高我们老师的效率，适当的学习这些知识。像我们生活中，比如天天拿着手机录语音，那个复杂吗？不复杂。但是，背后的技术是很复杂的。
但是对于应用来说并不复杂。我们老师对人工智能的学习不要太担心。但是，你刚才提了一个很重要的问题，人工智能人才的培养。确实，人工智能人才的培养是我们国家和整个社会迈向智能时代的一个非常关键的地方。
我觉得，一是面向大众来说，我们要培养了解人工智能，未来会对我们的社会产生哪些影响，了解人工智能在现实生活中有哪些应用，这样理解这个社会的变化，主动拥抱这些变化，这是对非专业的人士。对一些专业人才，我觉得可能我们国家，一个是要加强人工智能的职业教育，在职业教育大力普及人工智能的一些技术，人工智能工程方面的工作。
比如要向使得人工智能的发展，今后数据处理是很重要的能力，数据收集、数据标记、数据关联、数据工程。第二，今后机器学习、机器训练，了解典型的各种机器学习的原理，以及它的训练的技巧、训练的方法。
另外，了解人工智能和各行各业，对各行各业特定的领域知识库的应用，以及应用系统的配置管理，我们要在职业教育里面大力加强人工智能专业的发展，让他能够很好地支持、管理以及推进人工智能在各行各业的应用，使他有序化。
另外，人工智能还要加强研究性人才的培养，大学里面研究性人才的培养。因为人工智能不是一天练成的，是一个信息科技在一个时间段内持续性发展的一个过程，智能爆发。智能爆发的背后是有成千上万研究者的智慧转化为我们生活中可以实际应用的系统，这个时候我觉得，在人工智能领域里面，高校的职责，一个是把我们信息科技，计算机相关专业办好，这是人工智能的基础。
另外，希望有一些有实力的高校多办人工智能的专业，尤其是研究性高校，这是推进技术往前进步的核心动力，需要有精英参与。另外，这个过程中，我们特别要避免计算机教学，或者人工智能教学、人工智能研究，以唯论文为核心，论文很重要，光有论文解决不了问题，一定要以解决实际问题，形成开源的系统。
像国外，计算机科学，很多大学做的那些开源的系统，对这个行业的发展，对这个研究的发展起着非常大的推动作用，但是在我们国家，这种有影响的，寥寥无几，而且不受认可，做一个几百万人用的开源系统可能还不如人家写一篇SCI论文，这是不健康的，因为这些东西最后使得我们纯理论化，对于整个行业、整个产业发展是不利的。
所以我们特别希望在计算机科学的教育，以人工智能的教育，要强调多结合实践，当然不是不发表文章，文章还是要，需要解决重大实际过程中去发文章，而不是为发文章而发文章，要解决重大实践问题，做出能够得到广泛使用，能够推动这个行业往前迈一步的应用系统，这样的话，才使得我们的研究和产业发展能够一步一步往前走。
我现在看到我们在北京市的一些中小学，他们已经开设人工智能课程了。现在在中小学开设人工智能课程，会不会太早了？
我也看到了，现在有很多学校开一些人工智能的课。还有一些企业专门编了中小学的人工智能课程。当然我觉得，在中小学，适当普及人工智能的常识是对的，但是有一些过于急功近利不值得倡导。我看过一套人工智能的教材，从三年级就开始开人工智能，很多词汇术语可能都不清楚，现在给他讲很复杂的知识，这是不合适的。因为这些知识，这个时候去学，同样一个东西理解，可能两三个星期才能明白这个词说什么意思，但是等到成年以后，可能只花两三个小时就能明白这个事情。
所以我不鼓励太多复杂的知识进入到中小学，但是适当的让小孩子理解人工智能对现实社会的变化的影响，了解人脸识别，可以做什么，了解各行各业里面应用的现象，就像我们了解汽车、飞机可以飞的道理。比如同样一个力，我们小学生也要学力的概念，但是只要知道力是相互作用的就可以了，但是到了大学就要了解力和力之间复杂的关系，甚至还要了解宏观的力和微观的力是完全不同的性质。
同样是讲人工智能，你对低年级的时候应该以浅显、形象了解为主，到了那些知识复杂算法还是应该到大学，到研究生阶段再去教比较合适。适当地让学生有一些体验性的活动，以结合信息技术课，寓教于乐，结合信息技术课，尤其是在小学，我不赞成系统开人工智能的课，但是可以让学生有感性的认识、感性的体验性的可以的。
但是概念体系和编程能力，并不见得要那么系统化。但是适当到了初中和高中的时候，结合信息技术课，因为本身信息技术课是有的，结合信息技术课适当渗透人工智能的知识，这是可以的，这是合适的。否则容易超前教学。现在什么东西都要往中小学渗透，中小学的负担太重了。
实际人的心智是有个发展的过程，当心智发展不全的时候，学一个东西花很长时间，抽象思维水平到了一定程度以后，花几个小时就学会了。要提高他到了成年以后的学习能力，小的时候要适当地给他留白，留空。让他不受过重的学习负担的压力。因为过分的学习负担的压力会造成学生学习的厌倦、倦怠，以及泯灭他的好奇心、求知欲，一旦一个孩子成长过程中，没有了好奇心、没有了求知欲，养成了功利性读书的习惯，对于他一辈子的成长都会起着巨大的障碍作用。
真正的杰出的人才都是具有很强的自学能力，很强的自律意识，很强的好奇心、求知欲在这里驱动，是内在驱动的，而不是外在驱动的。外在驱动，环境变化，有外在的驱动力弱了以后，基本就停滞不前，现在过分的学习负担过重，会对小孩子的好奇心、求知欲会起到压制作用，长期来说不好。
主持人
感谢余教授提出的中肯的意见。我们知道余教授所在的北师大未来教育高精尖创新中心是2015年成立的，到现在四年时间了，你们肯定也在致力于人工智能在教育方面的落地和研究，您觉得，通过这四年的努力和研究，有没有发现我们国家人工智能现在在我们教育领域当中会不会存在着一些问题或者挑战？
余胜泉
目前人工智能在实际应用过程中，还存在一些问题，我觉得代表性的可能体现在，一个是目前产业界对人工智能应用的场景过多的关注讲测考练，知识性的教学太多，都在用人工智能提高知识教学的效率，比如都在适应性学习，做题库，经典推荐，当然有一定作用，但是这个是对原来我们教学优势的一种强化，有时候强化的极致以后反而成了一些问题。
用人工智能进行应试教育方面做得比较多。我们其实特别希望人工智能不光是要做应试教育这方面内容，更多的需要人工智能在学生身心健康发展方面，学生体质健康发展方面，降低学生负担方面，帮助我们教育做科学决策方面，发挥更大的作用。应用场景一定要多元化、多样化。
比如我看到过一个美国的公司做的产品，给盲人做了一个智能手环，拿手在书上划，就能把书上的文字变成语音，让盲人也能听到，这种应用非常有价值，我们国家都是在搞知识性教育，原来学生做五道题，再给你做五道题，纯讲测考练的，这样就有点违背我们的教育教学的规律。这是第一个问题。
第二个问题，我觉得，目前人工智能还存在数据的问题。就是人工智能真正要发挥作用，需要有各种各样的学习数据，而且这个数据要贯通形成，有更多的数据才有更多的智能。形象地说，人工智能像汽车，数据就像汽油，没有数据，汽车就跑不起来。这种数据目前还存在着，一个是数据的孤岛，数据隔离的现象，每个系统都有各自的数据，数据没有融会贯通。
第二，数据使用的规范也存在问题。学习过程中的数据，涉及到孩子的隐私，目前隐私伦理在教育数据利用方面还缺乏清晰的规范，我觉得应该有这种清晰的教育数据利用的伦理和规范，尊重儿童身心健康以及个人隐私的前提下，合理利用数据。当然也不是说完全不用，完全不用会扼杀这个产业。一是数据贯通，一个是要遵循数据的伦理和规范。
第三个问题，人工智能还存在着技术上本身还有很大的发展。目前真正大规模使用的，像英语口语考试、英语的学习，以及英语作文的批改，这些方面做得相对成熟一些，智能教学，仪器教学装备有了一些。但是很多我们理想上问题的解决，还有待人工智能技术的进一步的成熟。这种成熟关键在于，一是要把人工智能产业界的技术人员和我们教育体系里面的人员结合在一起，形成交叉融合。
如果纯技术驱动，不懂教育规律，有时候就用技术强化我们教育中的很多违背规律的做法。实际上要在正确的教育思想、教育理念、教育规律下发挥技术所应该发挥的作用，一定要在遵循教育规律下不断地推进我们的技术成熟。这对于人工智能的发展也会起到非常重要的作用。
另外，人工智能还要避免两个极端思想。一种极端思想就是认为人工智能能做一切，什么问题都能解决。唯人工智能论。今后人工智能会取代老师，人工智能会取代学校，这都是比较简单的过分乐观的，像我们接触过原来一些企业界的，未来互联网会消灭学校，走了20多年，学校还很好，不可能的。
人工智能不会取代学校，也不会取代老师，不要过于乐观。另外，也要防止那些过于悲观。有些认为人工智能一点用没有，花架子之类的，也要防止这种过于的悲观。这两个之间要有些平衡，要防止这两个极端的事情。
另外，人工智能在用于一些关键性业务的时候，高利害业务的时候，可能还需要各种保障机制，像前段时间，印度就出了一个事情，印度的高考，由于它的高考阅卷系统出现故障，造成很多孩子都不及格，印度那段时间自杀了十几个，自杀了好多孩子，因为印度的高考是高利害的，和我们二三十年前一考定终身差不多，这也给我们启示。高利害的这些应用一定要慎重。比如说我让人工智能来阅卷，这个阅卷是高利害的，决定一个人的很大利益的。
这个时候我建议应该采用多种原理的技术，因为人工智能同样实现这个东西，可能有不同原理，不同原理的技术，比如我找三个产品来同样做这件事情。如果这三个产品都能够有一致性，这就比较稳定。如果有差异，这个产品好，那个产品差，有分歧的时候，这时候人工介入。这是比较科学的。在高利害的应用领域里面，还需要人机结合的思维方式。这种方式非常重要。
主持人
谢谢。今天非常感谢余教授和大家一起分享人工智能在我们教育领域目前的应用。包括我们未来还需要解决哪些问题，受益匪浅。非常感谢您。感谢大家收看我们今天的节目，下期见。
|来源：人民网
|美编：甄宏莉返回搜狐，查看更多
ChatGPT：人工智能发展中存在哪些伦理问题，应该如何解决
0分享至随着人工智能技术的快速发展和应用，引起了越来越多的伦理问题，主要涉及以下几个方面：1.隐私和安全问题：人工智能技术需要收集大量的数据，并进行分析和处理，但这些数据中可能包含用户的个人隐私信息。如何保护用户的隐私和数据安全，是一个需要重视的问题。2.恶意使用问题：人工智能技术可以实现自主决策和行动，在某些情况下可能被恶意使用，如自动造成人类伤害、进行犯罪活动等，这需要制定相关的法律和规章来管理和监管。3.歧视和不公问题：人工智能技术不会受到偏见或歧视影响，但在训练数据和算法产生的过程中，却可能隐藏着一些人类认知和社会偏见。因此，人工智能技术可能继承这些不公平内容导致产生与伦理原则相悖的行为。4.就业和社会影响问题：人工智能技术将会对大量的职业造成影响，如何解决技术带来的就业问题，也是一个需要解决的伦理问题。人工智能技术对社会的影响和发展也需要深入探讨和研究。解决以上的伦理问题，可以从以下几个方面入手：1.制定相关的法律和规章，对人工智能技术的开发和使用进行监管和管控。2.鼓励企业和组织发表道德、透明和公正方针，提高人工智能的伦理意识。3.加强人类在人工智能技术中的介入和监管，在算法中增加透明和解释性，以便更好地理解其产生的决策和影响。4.加强教育和科学普及，提高公众对人工智能技术的理解和意识，同时激发公众对惩治人工智能技术利用行为的积极性。如果您对ChatGPT感兴趣可以搜索关注公众号：2049AI，也可以在评论区参与讨论，文中使用的GPT工具在百度手机助手里搜索：AI大聪明特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
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