核心算法缺位，人工智能发展面临“卡脖子”窘境
图集“徐匡迪之问”引发业界共鸣——
核心算法缺位，人工智能发展面临“卡脖子”窘境
“中国有多少数学家投入到人工智能的基础算法研究中？”日前，在上海召开的院士沙龙活动中，中国工程院院士徐匡迪等多位院士的发问引发业界共鸣，被称为“徐匡迪之问”。
“我国人工智能领域真正搞算法的科学家凤毛麟角。”在4月28日召开的“超声大数据与人工智能应用与推广大会”上，东南大学生物科学与医学工程学院教授万遂人表示，“徐匡迪之问”直击我国人工智能发展的核心关键问题，“如果这种情况不改变，我国人工智能应用很难走向深入、也很难获得重大成果”。
我国人工智能领域发展的现状如何？依靠开源代码和算法是否足够支撑人工智能产业发展？为什么要有自己的底层框架和核心算法？
缺少核心算法，会被“卡脖子”
“如果缺少核心算法，当碰到关键性问题时，还是会被人‘卡脖子’。”浙江大学应用数学研究所所长孔德兴教授对科技日报记者表示，我国人工智能产业的创新能力并没有传说中的那样强，事实是，产业发展过度依赖开源代码和现有数学模型，真正属于中国自己的东西并不多。
4个月零基础学会人工智能、16讲入门人工智能、算法线下大课……类似培训在网络上非常火爆，通过对于现有算法、模型的学习和训练，成长为人工智能工程师的“短平快”可见一斑。
既然代码是开源的，拿来用就好，为什么还有可能被“卡脖子”？
孔德兴解释，开源代码是可以拿过来使用，但专业性、针对性不够，效果往往不能满足具体任务的实际要求。以图像识别为例，用开源代码开发出的AI即使可以准确识别人脸，但在对医学影像的识别上却难以达到临床要求。“例如对肝脏病灶的识别，由于边界模糊、对比度低、器官黏连甚至重叠等困难，用开源代码很难做到精准识别。在三维重构、可视化等方面难以做到精准反应真实的解剖信息，甚至会出现误导等问题，这在医学应用上是‘致命’的。”
“碰到专业性高的研究任务，一旦被‘卡脖子’将会是非常被动的，所以一定要有自己的算法。”孔德兴说。换句话说，是否掌握核心代码将决定未来的AI“智力大比拼”中是否拥有胜算。用开源代码“调教”出的AI顶多是个“常人”，而要帮助AI成长为“细分领域专家”，需以数学为基础的原始核心模型、代码和框架创新。
有算法之“根”才能撑起产业“繁茂”
所谓“树大根深”，人工智能的发展也是同样道理，越在底层深深扎下根基，越能够发展出强大的产业。
那么，借助开源代码，“半路出家”的AI产业为什么会难以为继？
孔德兴解释说，在获得同样数据的前提下，以开源代码运行，AI深度学习之后或许能输出结果，但由于训练框架固定、算法限制，当用户进行具体的实际应用时，将很难达到所期望的结果，而且难以修改、完善、优化算法。
“如果从底层算法做起，那么整个数学模型、整个算法设计、整个模拟训练‘一脉相承’，不仅可以协同优化，而且可以根据需求随时修改，从而真正解决实际问题。”孔德兴说，基础算法往往是指研究共性问题的算法，它涉及到基础数学理论、高性能数值计算等学科，可以应用到多种实际问题中；而针对性强的应用算法往往会应用到具体问题所涉及的“具体知识、先验信息”，从而更好地解决实际应用问题。
“基础算法和应用算法都很重要，拥有基础算法将更有助于应用算法的丰富与深入。”孔德兴说，AI要应对的现实生活是复杂、多变的，当能够“应对自如”时，才能够促成产业的“繁茂”。
呼吁三方协力，让数学不再置身事外
“一方面是政策引导，其实国家已经在加大这方面的扶持，例如科研基金上的设置等。”针对如何解决“徐匡迪之问”反映出来的问题，孔德兴认为，第二方面是行业企业在进行科技创新时，应有意识将数学学者纳入进来。
“如果通过算法的开发，最终产品落地了，企业应该将算法开发时的数学学者纳入到成果分享中来。”孔德兴说，社会目前对于数学科学等“软实力”的认可程度不足，行业或法规层面应该做好数学研究成果的产权保护工作。
“第三方面，数学家本身应该积极参与到人工智能发展的浪潮里。”孔德兴呼吁，AI的未来发展需要数学家深度参与。由于目前仍处于“弱人工智能”时代（可以说是数据智能时代），AI的实现主要是依赖计算机的巨大算力和巨大的存储能力，底层算法的问题或许并不突出，但在未来的发展，AI将可能融入逻辑、思维等智慧的内容，这些都需要数学科学的原始创新，有大量的基础问题亟待数学家攻克。
算法的进阶一定是来源于“原创者”，而不是“跟随者”。孔德兴说：“实际上深度学习的应用已遇到了天花板，我们需要新的数学技术（如部分依赖逻辑、部分依赖数据的‘聪明算法’），让计算机变得聪明起来。这些工作都需要数学家的参与。”（本报记者张佳星）
+1【纠错】责任编辑：郝多人工智能与教育丨教育领域人工智能的应用现状、影响与挑战——基于OECD《教育中的可信赖人工智能：前景与挑战》报告的解读与分析
OECD预测，人工智能将引发未来几十年教育领域的巨大变革，包括课堂教学与教育系统，且直接影响到教育政策制定者、教育管理者、教师、学生、家长等利益相关者。同时，人工智能将推动实现可持续发展目标4中的全球教育目标，即“确保包容公平的优质教育，并为所有人提供终身学习机会”。人工智能在教育领域的使用还将实现巨大的社会价值，提升人的创造力，减少经济、社会及性别层面的不平等问题，促进包容性和可持续发展，进而实现全人类福祉。
（二）人工智能在课堂教学中的应用现状
美国新课堂创新合作者（NewClassroomsInnovationPartners）基于人工智能开发了“面向每一个人的教学：数学”（TeachtoOne：Math）模式，可以在大数据的支持下根据每个学生的具体情况制定合适的学习与教学方案。2012年，该模式在芝加哥、纽约及华盛顿特区的8所学校试点实施，主要应用于初中数学。该模式的目标是对学生技能的发展与进步做出持续回应，定期评估学生的技能水平，通过人工智能算法定位内容传递，并为学生指定不同的教学模式。该模式依靠持续的形成性评估得出数据，以确定学生之间的学习差距。学生每天都可以访问电脑仪表盘（computerdashboard），获取个人进度信息、技能发展任务，以及各种教学资源的链接，学生可以按自定的步调进行学习。这个过程中生成的大量数据将反馈给基础信息系统。最新版“面向每一个人的教学：数学”模式能为学生个性化学习路径的每日重新配置和两周教学周期的设计提供信息，还能通过动态的电脑仪表盘为教师提供有关班级和学生表现的实时信息，帮助教师及时支持学生学习。
在中国，好未来教育集团的人工智能实验室开发了多种类型的数字方案，为学生高考备考提供帮助。其中，“适应性测试及学习计划”（adaptivetestandlearningplan）系统最具代表性。该系统从各方面数据中挖掘大量评估性问题，以更好地了解每一位学生当前的知识水平，有助于学生选择合适自身的线下课程。该系统还为学生设计和定制学习计划，将相关材料发送给学生家长，帮助家长了解孩子的备考问题。
2.为特殊需求学生的学习提供支持与帮助
全球各国（尤其是经济落后国家）长期面临如何为所有学生提供更具包容性的受教育机会的问题。包容性教育是可持续发展目标4所倡导的全球目标之一，目的是确保所有人士平等地获得各级各类教育。OECD认为，人工智能可以有效地支持特殊需求学生的学习，包括视听觉障碍或社交技能（语言或交流）障碍的学生，帮助特殊需求学生从教育中受益。
3.其他功能
（三）人工智能在学校管理与教育系统中的应用
人工智能在学校管理与教育系统层面的应用主要是预测模型及评估模型的建构，为教育机构和教育系统提供反馈，服务于教育决策。目的在于提高高质量初等、中等教育的学业完成率，减少学生辍学率，以及改造教育评估工具（如标准化评估工具等）。
1.创建预警系统，有效降低学生辍学率
辍学问题是一个重要的全球教育问题，不同发展水平的国家关注的学生辍学阶段不同。OECD报告称，在低收入国家，2015年高中阶段学生辍学率为60%；2018年小学、初中及高中教育的完成率分别是68%、44%和21%，该数字距离2030年普及教育的目标相差巨大。各国教育工作者及教育政策制定者希望寻求正确的指标来预测学生辍学情况，在此基础上找到正确的干预措施降低学生辍学率。因此，人工智能将成为重要的预测工具。相比其他工具，人工智能预警系统使用纵向数据作为预测基础，可进一步改善学校的辍学预警系统。在人工智能的辅助下，学校管理者能更创新地使用现有学生数据，改进和设计学校的干预措施，更有效地预测并降低学生辍学率。
人工智能预警系统已经在发展水平较高的国家得到广泛使用。以美国为例，许多数字供应商为地区和州的学校提供了人工智能预警系统，实时帮助学校校长和地区领导者应对学生辍学问题。人工智能预警系统的优点之一是能及时地为学校提供反馈。此外，该系统通常采用仪表盘的形式，使面临辍学风险的不同类型学生的情况可视化，并对这部分学生采取适当的干预措施。在发展水平较低、收入较低的国家，辍学问题同样是教育面临的一个严峻问题。例如，印度已经开发了辍学预警系统与对应的干预措施，并开展了有效性评估。
当前，人工智能预警系统虽在学校管理和教育系统中发挥了一定作用，但还未完全成熟。其局限性在于人工智能系统仍可能出现预测误差，即忽略一些需要帮助的学生，没有及时给予帮助。因此，使用人工智能预警系统的前提是必须保证人工智能提供的是可信任的且有使用价值的预测建议。
2.改进技能评估工具，扩展技能评估范围
在经济社会变革的时代中，综合技能的重要性与日俱增，如问题解决技能、协作技能、社交技能、情感技能等。由于大多数国家的教育系统评估方式仍以标准化评估为主要特征，各国教育政策制定者和人才市场倡导改进技能评估工具，在以知识内容与能力为主的评估范围基础上进行新的扩展，将各种综合技能纳入评估范围。
基于游戏的评估（Game-basedAssessment）为教育系统提供了评估综合技能的新工具。基于游戏的评估在形成性评估中具有很大的价值，通常使用人工智能模拟的增强现实、虚拟现实和自适应能力，不仅可以适应个别学生的能力，也可以用于总结性评估。例如，将评估项目合并到游戏环境中，使学生在一个有趣的、沉浸式体验的环境中展示他们的学习成果。该评估工具已被广泛且有效地应用于科学、技术、工程和数学（STEM）教育。
三、数字时代劳动者技能的变革与发展
（一）传统技能面临自动化引发的挑战
人工智能在经济领域得到迅速使用和传播的同时，正规教育系统应进一步培养劳动者的新知识与技能。OECD的一项最新研究预估，未来15~20年内，自动化会导致14％的现有工作消失，32％的工作可能会产生根本性变革。
人工智能在某些方面的能力已经超越人类，如记忆力和计算力。人工智能能够更高效地完成重复性和预测性的任务，以及大量数据处理、输入或分类的任务。但人类在沟通、情感、价值观、创造力等方面仍占据优势。因此，劳动者必须具备人工智能无法实现的技能，才能避免在工作中被机器取代。此外，2019年OECD发布的《OECD技能展望》（OECDSkillsOutlook）报告显示，当前人们对互联网的使用常常局限于获取信息与通信。培养更高阶的认知技能，即在技术含量高的环境中发挥读写能力、计算能力及问题解决能力，互联网的使用方式才能更多样化和综合化。
（二）综合认知技能的重要性增强
在数字时代，综合认知技能变得越来越重要。相对于其他综合技能而言，综合认知技能更难以自动化或被人工智能取代，是实现人类福祉与社会良性运转的重要技能。其中，创造力与批判性思维得到了新时代劳动力市场的需求与重视。由于互联网信息传播速度快，信息数量大，传播范围广，创造力与批判性思维对互联网使用者而言不可或缺。
拥有批判性思维的劳动者在使用互联网检索信息时，能够阅读复杂的数字文本，可以区分互联网信息来源是否可信。创造力能支持劳动者开发与建构新的问题解决方案，包括需要使用人工智能或机器人的方案。除创造力与批判性思维外，沟通、协作技能等社会情感技能也属于重要的综合认知技能。
（三）逐步推进实施综合技能培养
为了应对经济与社会的转型与变革，各国教育系统和教育机构制定了各种技能培养方案，帮助劳动者学习和掌握综合技能，适应人工智能带来的技能转型。
OECD国家的学校课程大都已经正式推进综合技能培养方案的实施，以各级学校学生和高等教育学生为对象，培养与发展学生的创造力、批判性思维及其他创新技能。综合技能的培养也在G20国家中越来越普及，包括中国和印度。但在综合技能培养过程中，各国教育工作者常常不了解综合技能的概念与意义，不清楚如何将综合技能的培养纳入日常教学实践中。为解决该问题，OECD与11个国家的学校网络开展合作，为教育决策者及教育一线工作者提供了针对性的课程和教案，支撑他们推进综合技能的培养方案。同时，OECD还提供了专业发展计划的案例，帮助教育工作者学习有效培养综合技能的成功经验，教育工作者才能够成功地调整教学方法和课程计划，进而有效地帮助学生在学习知识内容的同时，发展创造力和批判性思维等综合技能。
另一项重要的综合技能培养方案是开放充足的、针对性强的高等教育课程。在该方案推进过程中，STEM教育发挥了至关重要的作用，为学生提供了许多具有针对性的综合技能学习课程。同时，许多新课程开放计划与商业界合作后也取得了一定成果。OECD与15个国家的高等教育机构合作，计划未来在高等教育领域创新性地开发与实践综合技能培养课程。
四、人工智能给教育带来的问题与挑战
人工智能在教育领域的快速发展，给教育工作者和教育政策制定者带来了新的问题与挑战，主要源于对人工智能的信任度以及如何塑造人工智能的可信赖应用。
（一）建立公众对人工智能的信任
教育对人们未来就业和生活机会有巨大影响，人工智能在教育中的透明度、可解释性及问责制非常重要。例如，人工智能用于教育决策的制定将直接影响学生的个人利益。为了充分发挥人工智能在教育中的潜力，教育政策制定者、教育工作者及其他利益相关者应建立公众对人工智能的信任。
在其他方面，人工智能引导自主决策或建议（例如，基于人工智能的中小学/大学的自动招生决策）可能会出现两种情况：一是打破学校招生系统先前的偏见，提高公平性；二是引发无法预估的后果，如生源好的学校在人工智能新系统的引导下招生，如若其招生标准与算法缺乏透明度与解释性，学校的受益群体将产生变动。因此，增强对人工智能的信任只能依靠标准和算法的透明度和可解释性。关于如何解决透明度问题，OECD认为扩大人工智能的开放性是一种解决方案。但对于某些人工智能（如深度学习）而言，可解释性仍然是个很难解决的问题。
OECD国家在建立公众对人工智能的信任上有不同的方式和策略。欧盟建构了可信赖人工智能的准则，提出人工智能应该是透明的、可追溯的、可解释的。同时，欧盟认为公众应有权被告知他们正在与人工智能系统进行交互，并且应该将人工智能的优势与局限传达给人工智能的实践者或终端用户。
（二）解决个人数据隐私与安全问题
虽然人工智能对教育与学习带来了积极影响，能帮助学生对数字时代未来的发展做准备，但大多数人工智能的使用者仍是未成年人，且人工智能算法或数据本身存在一定偏差，会引发个人数据的隐私和安全问题。
人工智能引发的隐私及数据安全问题通常源于大规模的个人数据收集与使用。人工智能为了提高其功能的针对性与有效性，以收集与使用个人数据为主要方式，收集和存储数据的过程易产生个人隐私泄露的风险。人工智能引发的隐私与安全问题是双重的。一方面，教育机构会重复使用过去收集和储存的学生数据，但由于数据存储的时长、类型及长期使用的标准没有得到确定，许多学生家长对此存在担忧；另一方面，一些开发者会处于商业目的使用学生的个人数据。
关于如何解决人工智能及其应用带来的个人数据的隐私与安全问题，不同OECD国家和地区有各自的做法。例如，欧盟的《通用数据保护条例》（GeneralDataProtectionRegulation，GDPR）为个人数据的使用设定了相对严格的框架——仅允许特定条件使用数据，包括共享数据与存储数据。GDPR中最重要的原则之一是透明度、数据与存储限制及问责制。美国的《家庭教育权和隐私权法》（FamilyEducationalandPrivacyRightsAct）规定了在教育中使用个人数据的特定框架。
五、结语
人工智能正重塑着世界经济发展的新格局，引发人们经济、生活及工作的深刻变革。全球各国高度关注与重视人工智能的价值与潜力，相继制定了相关政策与规划，如美国的《为人工智能的未来做好准备》《国家人工智能研发战略规划》，英国的“现代工业战略”计划，日本的“人工智能产业化路线图”。我国于2017年发布了《新一代人工智能发展规划》，提出了“三步走”战略，又接着推出了《人工智能标准化白皮书（2018版）》，对人工智能的发展方向与应用展开了政策层面的规划。
教育信息化时代下，人工智能与教育的结合创新是未来教育变革的重要趋势。无论是改进课堂教学和教育系统，还是推动可持续发展目标4的实现，人工智能无疑展现了巨大潜力。随着教育技术行业持续壮大，G20国家也在进行大规模投资，人工智能在教育领域的普及将势不可挡。OECD的报告表明，人工智能在个性化学习、特殊需求学生学习、学生辍学问题的应用及技能评估工具的改进方面发挥了巨大作用。各国对人工智能的应用充分展现了其巨大的价值，有助于我们把握世界教育领域中人工智能的发展趋势，以及落实《G20人工智能原则》是否实现，促进人工智能在教育中的深入应用，推动下一步的研发与改进。由于人工智能在教育领域的应用大都处于新生阶段，尚未完全成熟，其决策准确性、解释性与透明度必然引起了社会的诸多质疑。为应对挑战，各国在人工智能应用的研究、开发、应用与推广过程中，应提高人工智能应用的透明度、可追溯性，增强可解释性，明确记录技术流程与人为决策等信息，建立数据与存储限制及问责制，构建更加可靠、更值得信赖、更安全及健全的人工智能系统。
作者简介：钟悦，上海师范大学国际与比较教育研究院硕士研究生；王洁，上海师范大学国际与比较教育研究院教授
来源：《世界教育信息》2021年第1期返回搜狐，查看更多
人工智能何以促进未来教育发展
原标题：人工智能何以促进未来教育发展自工业革命以来，人类社会的发展总是在技术与教育的角逐互动中前行。技术作为推动人类历史发展的核心推进力，与教育这一“人力资本发动机”竞相成为推动经济社会发展的主力。人工智能作为第四次工业革命的显著标签，其飞速发展正在逐步塑造社会、经济、生活等领域的业务新形态，也不断带来颠覆性、丰富性、创新性的新业态。面对人工智能技术对整个社会发展的刺激，教育如何发展，成为值得思考的重要问题。
人工智能凸显创新人才发展挑战
作为引发第四次科技革命的核心技术，人工智能促进社会经济和科技的指数级发展，对人力资本的质量与供给产生了新的需求，人工智能与人力资源之间的相互依存关系产生了前所未有的张力，教育的超前性更是受到前所未有的挑战。第一，知识增长的指数发展使得未来人才需要哪些方面的准备具有极大的不确定性。第二，智力劳动者比重增加，创新人才成为时代发展的刚需。人工智能技术与生产过程的深度融合，会极大压缩生产领域的从业者需求，特别是那些人工智能胜出的领域。第三，人工智能技术的兴起引发高技术产业、新兴产业、新型服务行业更广阔的发展空间，从而使得创新型人才、复合型人才、高技术人才等在劳动力结构中需求激增。人工智能技术无法取代的创造性、灵活性、人文性等能力将成为智能化时代人才竞争的关键。教育肩负培养创新人才、为未来人才提前布局的使命。回溯历史，我们可以得到的经验是，只有教育领先于技术的发展步伐，为技术推进的社会提前做好人力资源的布局，社会的发展才有后劲。因此，在人工智能推进社会更飞速发展的今天，必须回答好什么样的教育才能承载提前布局人力资源的使命，以应对未知社会的人才挑战这一问题。
人工智能催生新的知识生产方式
在人工智能的影响下，人类知识生产加剧变化，知识增量呈现指数级态势。教育的传承性发展将不再局限于知识的传授与继承，而强调知识创造与创新，人工智能的介入更是催生了新的知识生产方式。其一，人工智能强大的知识发现能力缩短了知识生产周期。随着深度学习、强化学习等新的机器学习算法的发展，人工智能除了可以加快知识的生产、访问和利用，还可以从数据中提取隐含的、未知的、潜在的、有用的信息（知识），从而扩展知识创造的能力。其二，人机协同的智能模式扩大了知识创造的机会与可能性。人工智能技术不仅促进人的群智协同创新，而且可以实现人类与人工智能代理协同，后者所具有的超强计算能力，可以极大加速知识生产，催生知识的众创，以及人机协同知识创新。人工智能催生的新的知识生产方式对教育的挑战是，教育不再局限于知识传承，而更是知识的创新。未来学校教育必须教会学生如何与人工智能技术协同合作，呵护学习者“能学”，以及高度重视学生辨析知识能力的培养，召唤学习者“会学”，促进学习者在人机交互中实现知识更新与创造。
人工智能变革学习方式带来创造力与活力释放可能
人工智能已经引发了诸多领域与行业的深刻变革，对教育的系统性变革更是呼之欲出，为学习方式的变革带来了可能。首先，人工智能技术带来规模化教育的个性化可能。人工智能构建的智慧学习环境不仅创造灵活的学习空间，还能感知学习情境、识别学生特征，为学生提供个性学习支持。其次，人工智能技术带来标准化教育下的适应性可能。人工智能通过动态学习诊断、反馈与资源推荐的自适应学习机制，可以适应学生动态变化的学习需求，从而打破标准化的教育限制，释放出学生的创造力与活力。最后，人工智能改善结构化的授导方式，释放教师的创造力与教学活力而专注于人性化的学习设计。教师烦琐重复性的工作能够被智能机器所替代，智能分析技术能为教师精准定位学生的学习问题与需求，教师的角色将转向更加优秀的学习设计师，专注于“如何让学生学好”，注重培养学生的能力和思维，将更多时间用于学习活动设计以及与学生的个性化互动交流，为学生提供个性化学习支持服务。人工智能的发展以及与教育教学的深度融合，给教育的改革创新带来了更多选择，教育需要发挥技术的赋能、增能、使能优势满足教育的功用性追求，也要坚守教育的育人初心和使命传递人文性价值，以学生的成长发展为前提探索可以实践的学习方式、学习设计，通过人工智能释放出教育的更大活力。
人工智能引发领域与行业变革催生教育生态升级
人工智能对其他领域与行业的变革影响也会延伸到教育领域，因为教育是关乎社会发展全局的事业。一方面，人工智能所发挥的增强、替代、改善、变革等作用，突出体现在对社会生产和生活各个领域所产生的行业重塑作用，以及对人力的释放。另一方面，这些重塑作用和人力的释放，引发了社会领域与行业的变革，促使了社会人才需求的转向；而教育是社会人才资源输出的重要领地，需要为此作出有力回应，从而催生教育生态升级。人工智能加速了教育深化改革的进程，推动了系统内部的更新再造。数字技术已经对教师学生、课程、教学方式、学习体验、评价、管理等教育要素产生了深刻影响，并通过逐步的再造教育流程，变革着教育生态。而人工智能则在进一步加速这一过程，以一种颠覆性创新的态势，拓展系统内各要素的内涵，改善和延展系统内部关系，重塑教育系统功能与形态。人工智能拓展了教育边界，助推未来学校建设。未来学校将借助技术的力量，把校外学习场所（如科技馆、博物馆）和线上学习场所都纳入“学校”的范畴，整合社会各领域的教育资源，形成一种全新的育人环境。同时，数字孪生等新技术促进现实空间与虚拟空间的交互融合，通过创建人、物、环境数字孪生体，实现物理空间与数字空间的双向映射、动态交互和实时连接。对教育系统内部的升级改造以及空间资源的拓展，能够使其更好地与社会领域衔接，更好地提供适应未来生活和工作的创新人才成长场所。
人工智能关乎强国战略目标实现
教育应服务于国家战略布局，为抢占人工智能发展先机，构筑先发优势；为国际竞争、社会发展输出创新人才，支持科学技术的自主研发。当前，世界各国纷纷把发展人工智能上升到国家战略的高度，以抢占新一轮科技革命的机遇高点以及全球竞争中的主动权。《新一代人工智能发展规划》提出我国要“成为世界主要人工智能创新中心”的战略目标，全局部署了经济、教育、科技、社会发展和国家安全等重要方面。教育强国战略是科教兴国战略、人才强国战略和创新驱动发展战略等重要战略的逻辑起点，人工智能对教育的人才培养能力提出更高要求。近年来，世界各国在发展人工智能的同时也面临巨大挑战，如创新人才问题、高新技术自主可控问题等。人工智能的国际竞争本质是人才的较量，这需要教育从战略层面予以回应。因此，教育在战略上起引领作用，就要既充分发挥智能技术优势推动教育生态系统升级，又谋篇布局为国家发展提供人才支撑。立足技术与教育在角逐中互为塑造的视角，对人工智能促进未来教育发展的探索，更需要在战略上把握先机，通过教育为社会各领域输出创新人才，支撑社会各领域转型升级以及人工智能等高新科技的创新发展，为强国战略注入持续活力与能量。
教育在与技术的角逐中共同推动社会的发展。教育具有超前性、人文性、传承性、战略性及生态性等特点。在人工智能技术的指数式发展面前，教育的超前性变得难以维系；需要慢工出细活的人文性与满足社会用人需求的工具性之间呈现时空拉锯和矛盾；对人类知识的传承则变身为历史传承、人际共创以及人机共创的多重特征。随着人工智能技术推动的发展加速，教育的发展战略、前瞻性谋划，是一个时不我待、任重道远的重要课题。
（作者：顾小清，系国家社科基金重大项目“人工智能促进未来教育发展研究”首席专家、华东师范大学教育信息技术学系教授）
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