人工智能时代对人类就业有哪些影响，我们应该如何应对
一、人工智能时代对人类就业的影响
（一）人工智能时代的发展分析
科技发展到今天，人们迎来了全新的智能时代。人工智能技能的出现，预示着人类社会进入了崭新的阶段，只是也对人类就业产生冲击影响，可能引发大规模的失业潮。美国有关学者认为，智能时代的来临，制造出更多的智能机器人，相较于与日俱增的人类劳动力而言，相智能机器人拥有高效、低廉的巨大竞争优势，在未来几近能够替代人类80%的职业岗位。查阅相关资料得知，此学者在其研讨中运用了科学的数据统计分析法，最后得到该项结论。同时美国另一位著名的学者也曾预测，在未来的十五年之内，美国本国将会有23～30%的人类岗位会被人工智能机器人所代替。马克思在其研讨中以具体的案例证明了生产效率的提高主要依靠技能的不时创新和进步。借助互联网资源平台明白到，全球闻名的咨询企业麦肯锡在2017年的汇报文件中指出，大概到了2025年，人工智能技能将会大爆发，相应的市场发展价值可能高达1280亿美元之多，全世界几近一半的事务岗位均会被人工智能所代替。显而易见，在未来的人类社会，目前大多数的事务岗位均会选取智能操作模式，智能技能在未来的发展前景十分巨大，其重要性不容忽视。
（二）人工智能时代与人类职业的关联
若干年后即将全面爆发的人工智能技能问题，会由一小局部人管控与生产智能机器人，并使其逐渐得以全面地应用在日常的生产事务中，从而发挥出良好的作用和功效。对于人类的就业，人工智能技能显然具有潜在的威胁。在未来依旧能够保持较高的竞争能力，不被智能机器人替代的岗位占比不会超过4%。对于人工智能机器人来说，虽然其本身属于从业方，但其仍受人工智能技能的抑制。由此，此种特殊的从业群体会在未来变得越来越庞大，并且逐渐变成固定的社会从业群体。从历史的发展角度来看，历次科学技能革命中受益最大的就是新兴的行业与家当，如果人类可以在这些新兴家当与行业中掌握主动权，熟练运用相关的技能和设备，那么，必然不会面临失业的风险。即当人们学会并熟练应用人工智能技能后，相应的就业压力和失业风险也会逐步降低，所以，对于人工智能时代的来临，需要人类做好相应的思维与技能筹备。
二、人工智能时代下应对失业问题的策略
（一）以政府为主导健全就业服务制度
对于即将全面爆发的人工智能时代，为了规避大规模的失业浪潮的出现，需要政府部门介入，发挥一定的主导作用，有效利用目前存在的相关的就业服务机构，比如：猎头服务公司、互联网招聘公司及其他人力资源管理服务企业等，并且有效健全市场就业服务制度，紧密关注当前的就业市场的动态变化，并积极推进就业市场的信息化改革进程，不时丰富就业服务的具体的管理内容。与此同时，通过有效利用和借鉴智能机器人等先进的技能与相关设备，给予就业者相应的技术培训机会。在构建互联网就业服务平台中，增加专业人才、基础人才及复合型人才等不同层次的招聘岗位设置，融入智能化元素，帮助就业者在第一时间内发现和找到与自身能力相匹配的就业岗位。当然，还能够召开智能技能的人才招聘交流大会，通过对全国范围内的人才需求情况进行分析，创建相应的就业服务数据库。此外，进一步对劳动力的市场加以规范和管控，以便达到提高其总体就业服务能力的最后目的。而在公共就业服务机构中，还要注重对高、中、低等不同层次的岗位人才需求的合理化配置，尤其针对那些具有中、低端劳动能力的就业人IT来说，需要进行科学的培训和教导，为其制定有针对性的未来的职业规划方案，从而做到对以后的职业发展方向心中有数，不再迷茫和失落，不时学习新型的知识和技能，依靠政府部门的扶持力量，获得科学的职业咨询和帮助，确保以后的生活保障[1]。
（二）高校增设相应专业并强化科研力度
智能化信息时代的来临，让很多人面临着失业的风险，为了缓解失业人群的就业压力，培养新型的专业化人才，需要广大高等院校增设相应专业并予以细化、丰富。高等院校需要联合当前智能技能、机器人技能、互联网信息技能等新兴技能的发展现状，大量招聘相关的专业教师人才，并且增加相应课程的设置，完成对现有教学课程体系的重组与优化。例如：高校应该机密关注科技发展动态，开设智能技能发展、机器人技能与应用、物联网、云计算等相应的课程科目，并将每一科目的具体课程内容细化，从相关理论知识、实践应用操作等两个方面入手，制定和设计合理的教材内容，并借助灵活、科学的教学方式，吸引更多的学生，激发其学习的兴趣和热情，达到培养高端智能人才的目的。通过对未来市场的发展趋势和方向的预测与分析，根据未来的人工智能技能和机器人技能所应用的相关家当的具体需要，开设与其紧密相关的电子智能信息技能、智能机器人技能等新型的课程内容显然很有必要。加大相关高等院校和高新企业的合作力度，合理安排学生进入高新企业完成实地的培训和学习任务。由此，能够有效提升高等院校的教学培训效果，为培养高端人才做充足的筹备。由此能够缓解就业压力，并确保社会的稳定、有序发展。与此同时，为了提高高校的教学综合能力，增强其科研水平，需要政府作为主导，大力扶持高等院校，开展新一轮的教育改革。具体来说，一方面，政府部门应该加大对于高等院校的科研扶持力度，为其提供充足的科研经费，并引进更先进的教学设备，建设更多的校园科研基地，聘请行业内的高端人才作为科研项目的研讨负责人，构建一支高水平、高素质的科研人员队伍，从而有效提升高等院校的综合科研实力；另一方面，政府部门应作为主导，积极倡导和激励那些具有高级技术的人才投入高校的科研队伍中。以构建新型的校园科研与创业园区的方式，吸引更多的高端、专业人才，以便为人工智能及机器人技能的应用奠定良好的基础，鼓舞更多的人才学习新型技能和设备的操作技能，为其以后的创业做好筹备。在得到政府部门的相关科研政策补贴与扶持后，有效推进高等院校的科研发展。
（三）开展失业人群心理抚慰服务并完成再就业培训
随着智能时代的来临，更多的人群面临着失业的风险，很多岗位被智能机器人所代替。大量的失业人群，由于心理的不稳定、情绪的失落，对社会的和谐发展造成不良影响，可能引发社会的动乱。所以，基于维护社会稳定，缓解失业人群就业压力的目的，需要一些社会事务者对这局部人群开展心理抚慰，帮助其走出阴霾，重拾信心。一方面，根据自身的情况，制定未来的职业发展规划，经过社会事务者的心理疏导，在智能技能快速发展的环境下，找到符合自己的事务岗位；另一方面，社会事务者通过心理抚慰服务，缓解失业人群心理上的矛盾，以个性化的服务，培养失业者乐观、积极的生活立场，改变当前的生活现状，从生活与事务中获取相应的欢快和满足，从而使内心达到平静，消除对社会的不满情绪，从而保证社会的平安与和谐。
与此同时，针对大量的失业人群，做好再就业培训事务显得十分重要。政府、学校、企业及相关职业培训机构应积极合作，加大失业人群的再就业培训力度，并提高相应的培训质量与效率。联合当前市场就业环境和具体的需求，强化学校、职业培训机构和企业之间的合作，改变人才能力和实际需要严重脱节的不良情况。同时以政府部门为主导，扶持和鼓舞创建更多的职业培训机构，为失业者提供多样化、专业化的培训服务，让失业者经过灵活、高效的培训后，做好自我的职业定位，明确未来的职业规划。在专业的培训机构中，失业者能够根据个人的需要和兴趣爱好，选择相应的培训课程，从而完成再就业任务，增加自身的知识和技术，在市场就业的竞争中占据一定的优势，重新找到符合自己的职业和岗位。
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人工智能时代的教育挑战及应对—中国教育和科研计算机网CERNET
今年5月，国际人工智能与教育大会在北京召开。来自全球100余个国家和地区、10余个国际组织的500余位代表就未来教育、教育政策、教育管理、教学评估、课程开发、终身学习等多个议题开展了深入探讨，提出许多关于人工智能时代背景下发展未来教育的新观点和新思路，并通过了《北京共识》。代表们一致认为，各国应制定相关政策以促进人工智能与教育教学、教育系统改造相适应，建设更加公平、优质的教育系统，为每个人提供终身学习和终身发展的机会。
人工智能是研究使用计算机模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科，涵盖了自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴。正因为如此，人工智能已经成为各国核心竞争力的重要组成部分。
当前主要发达国家的人工智能战略
为在未来人工智能发展浪潮中占据领先地位，美国、英国、日本、法国先后出台了人工智能战略，将发展人工智能技术作为优先事项。实际上，人工智能作为新一轮技术革命的重要支撑，对人类社会诸多领域都有深远影响，也为未来社会的发展提供了重大机遇。人工智能技术在教育领域的应用不仅为教育系统变革、教育技术发展、教学方法改进提供了重要机遇，也给学校、教师、学生带来了挑战。
美国：让所有劳动者都能在智能时代转换角色
美国在人工智能领域占据了巨大优势，这不仅受益于美国雄厚的研发资金和大批高精尖的科研人才，也受益于美国在人工智能领域已经建立起完善的战略规划体系。众多战略规划以美国白宫科技政策办公室2016年10月发布的《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研发战略规划》影响较大。二者为人工智能领域的研究与发展提供了战略性指导。
《国家人工智能研发战略规划》提出，为人工智能时代培养劳动力，不仅应为预备劳动力提供相关领域的教育机会，还应该为现有劳动力进行再培训，以让所有劳动者都能在人工智能时代迅速转换角色。该“战略”区分了硬技能和软技能，主张培养目标应体现国际性、时代性和全面性。所谓硬技能是指语言、艺术、数学、计算机、化学等与专业、学科相关的认知技能；软技能则包括合作、管理、情境、决策等认知性技能，主要通过个人的情商、人际能力、行为等体现。“战略”提倡在基础教育、高等教育、继续教育等各阶段均应以培养软硬技能兼备的人才为目标，加强对劳动者的数字素养和人工智能领域的相关素养的培训。
针对人工智能技术可能对教育带来的影响，“战略”指出：一方面，可以通过将人工智能技术应用于教学环节，为学生提供个性化教学服务，提升教育的影响；另一方面，人工智能的发展为人才培养设定了基本目标。教育系统应该培养面向人工智能时代的劳动者，为所有劳动者提供终身学习的机会。此外，“战略”还针对人工智能人才培养的规模、结构等进行了说明。
2016年12月，美国发布了《人工智能、自动化与经济》的报告，提出制定相关政策发展企业和工人创造力。2017年7月，美国又通过《人工智能与国家安全》的文件，提出通过人工智能推动军事、信息和经济领域的变革以维护国家安全。2019年2月11日，美国总统特朗普签署了《美国人工智能倡议》，提出应重点发展计算机科学，培养公众对人工智能技术的信任与信心，通过学徒制等方式培养人工智能领域的研究人员和用户，开设科学、技术、工程等技能课程，以确保所有美国工人有自如利用人工智能的本领。
英国：在人才培养规模、投入等方面发展人工智能教育
英国早在2013年就将人工智能列为国家级科研计划。2014年出台了《人工智能2020国家战略》。2015年制定了《机器人技术与人工智能图景》。2016年发布了《人工智能：未来决策制定的机遇与影响》，提出充分发挥英国在人工智能领域的优势，增强国家竞争力。2017年出台了《现代工业战略》和《在英国发展人工智能》两份文件，为发展人工智能提供详尽的指导。2018年出台了《英国人工智能发展的计划、能力和志向》以及《产业战略：人工智能领域行动》，针对发展人工智能制定了具体措施，并于2018年4月启动了以人工智能技术为核心的“现代工业战略”。
为推进“现代工业战略”实施，英国政府积极发展人工智能教育，在人才培养规模、投入等方面进行了重要调整。首先是调整人才培养的结构、层次及数量，扩大人工智能硕士、博士招生规模，调整学科结构，改进培养模式，鼓励大学和企业为人才培养提供支持。其次是加大人工智能教育的投入。英国政府拟计划对人工智能教育投入1.15亿英镑，并鼓励企业和大学投入相应比例的资金，为人工智能教育提供资金保障。再次是鼓励校企合作，开展员工在职培训，为校企合作提供平台，为学生提供数字技能及编码等领域的技能培训。最后是吸引和留住外国优秀人才。通过设立奖学金、提高工作和定居待遇、简化签证手续等吸引人工智能领域优秀人才定居英国，开展相关研究。
日本：鼓励高校完善人工智能人才培养机制
日本机器人产业在世界处于领先地位，在人工智能领域也占有非常大的优势。2015年1月，日本发布了《日本机器人战略：志愿、战略、行动计划》，提出机器人发展战略。2016年1月，日本制定了《第五期科学技术基本计划（2016-2020年度）》，提出建设“超级智能社会”，并组织了多次面向民众的对话会议，提出以人工智能技术为核心，在大数据、物联网和网络安全领域开展融合研究。2017年，日本制定了《人工智能产业化路线图》，提出利用人工智能技术大幅度提高制造、医疗、护理效率。2018年，日本出台了《科学技术创新综合战略2017》的报告，再一次强调了人工智能的重要性，提出应针对信息技术和人工智能领域面临的人才短缺问题大力发展信息技术和理工科教育，加强大学相关学科人才培养。针对当下日本人工智能人才不足的情况，基金会为人工智能领域研究提供了充分的资金支持，并鼓励高校完善人工智能人才培养机制。此外，日本政府制定了一系列科研奖励计划，吸引外国人才来日本进行研究。
欧盟：致力于推动人脑研究和机器人智能研究
欧盟在推进人工智能领域也制定了一系列战略规划。2013年1月，欧盟提出了《人脑计划》，致力于推动人脑研究和机器人智能研究。2014年5月，提出了《机器人研发计划》。2015年12月，发布了《机器人技术路线报告》，为机器人技术开发与市场化提供了通用框架。此外，法国于2013年公布了《机器人发展计划》，并在2017年3月发布了《人工智能战略》将人工智能作为国家创新举措之一。德国于2018年公布了《联邦政府人工智能战略要点》和《联邦政府人工智能战略》，将发展人工智能上升到国家战略高度。
当前世界许多国家迫切希望在人工智能发展浪潮中获得竞争优势，并为此制定了较为完善的战略规划。这些规划立足于国家需求，涉及社会领域的多方面，深入分析了国家发展人工智能的优势和不足，并就进一步参与人工智能领域的竞争提出了具体的行动要求。
虽然各国的人工智能战略各不相同，但是就人工智能时代的人才培养与开发、教育培训等领域各国的举措大同小异：（1）以培养面向人工智能时代的劳动力为目标，关注学习者认知与非认知能力的培养；（2）加大人工智能领域投入，大力发展工程、信息科学技术研究；（3）鼓励校企合作，促进人工智能技术转化；（4）扩大人工智能人才培养规模，完善人才培养结构、层次；（5）设立专项奖学金，吸引和留住国际优秀人才；（6）搭建实践平台，推动国际人才交流。
从本质上看，人工智能技术发展的关键在于劳动者素养的提高，劳动者素养的高低直接影响技术的使用，而教育在培养预备劳动者和劳动者再培训过程中都发挥着至关重要的作用。因此，不少国家的人工智能战略将教育作为推动其发展的重要推动力和优先发展事项，主张在培养目标、教学内容、教学方式、教学手段等进行变革。
当下，人工智能技术的进步既为教育发展提供了重要机遇，也给整个教育生态系统带来了不小的挑战。
学校将走向“智慧型校园”
大数据、云计算、深度学习、图像识别、语音识别、虚拟现实等人工智能技术，让人类的学习活动得以突破传统的时空结构，颠覆了教育者与受教育者的关系。学生可以在任何时间、任何地点接入学习平台，这给传统的、以学校为主体的、较为封闭的教育生态带来了巨大挑战。因此，传统的学校应变革为面向未来的“智慧型校园”。智慧校园是物理环境、虚拟环境和混合环境的整合，在对校园基础设施、教学资源、教学内容、教学活动等进行的数字化改造的基础上，构建智能化的教育生态系统，最大化地提高学生学习、生活质量，促进师生全面提升。此外，智慧校园还为家庭、学校和社会协同发展提供了重要条件，有助于提升学校治理水平。
教师成为构建者、协助者
人工智能技术也给教师带来了重大挑战。传统的教学模式以教师为中心，教师作为学习活动的组织者和控制者，在学习过程中占主导地位。而在人工智能时代，学生可以很方便地从网络上获取丰富的信息资源，学生处于学习活动的中心。因此，教师应从传统的知识传授者转变为帮助学生建构知识体系的协助者、教学活动的组织者。教师更应重视激发学生自主学习，充分调动学生积极性。
首先，人工智能时代知识获得更加便利，学生认知方式也会发生根本变革，因此教师应更加关注学生的认知特点，着重通过多样的教学活动和教学过程将能力培养与知识获得结合起来，促进学生认知和非认知能力的养成。
随着人工智能技术在教育领域的应用不断深入，教师工作的环境将逐步智慧化。智能备课、智能阅卷、智能评估和反馈系统成为可能，教师能够更加准确、快捷地把握学习者的学习特点和情况开展个性化指导。
人工智能时代，教师不仅需要掌握学科专业知识、教学方法，还应具备“数字化能力”。这就要求在教师专业发展过程中，不仅要重视学科知识的掌握，更应重视教师专业发展的情境性和实践性，强调过程体验和参与，在教师专业发展的不同阶段确立不同的能力目标以适应课程教学的新要求。
学生面临的挑战与应对
人工智能技术的快速发展也给学生带来了巨大挑战。首先是学习内容变化带来的能力培养上的挑战。与传统学习相比，人工智能时代的信息获取更加便捷，对于信息的处理能力将会是未来学生必须培养的核心能力。学生不仅需要具备认知能力，还需要具备全球素养、开放心态、自主管理能力、数字素养等。其次是学习方式变化带来的自主管理的挑战。人工智能时代的学习将以学生为中心，学生在学习活动中处于主体地位，可以根据智能教学系统生成个性化学习方案，自主选择学习内容，安排学习进度，开展小组合作学习等。个性化学习方式对学生的自我调节和管理水平有更高的要求，在实际教学过程中也应重视对学生自我管理能力的培养。
总之，随着经济与科技全球化的深入发展，人工智能技术的重要作用日益突出，各国纷纷将发展人工智能技术视为国家优先事项，各国人工智能人才竞争日益激烈。教育在劳动力培养、人才开发过程中发挥着至关重要的作用，不少国家将教育视为推动人工智能发展的重要力量。大数据、云计算、图像和语音识别、虚拟现实等技术极大改变了整个教育供给、管理、实现模式，有助于构建共享、开放的新型教育生态系统。这种新型教育生态系统的主要特点就是教育服务和管理的精准化、个性化和适应化。在构建新型教育生态过程中，学校、教师、学生面临着技术变革带来的各种挑战和问题。要解决这些问题，实现技术与教育的无缝衔接，还需要教师、家长、学生以及其他教育生态系统成员的共同努力。
（作者单位系北京师范大学国际与比较教育研究院）
高校人工智能人才培育战略的道与路
我国人工智能人才需求分析
人工智能是众多学科交叉的大领域，目的是实现科技革命、推动产业变革。人工智能领域可谓海纳百川，比如计算机视觉、自然语言理解、机器人和逻辑推理等，人工智能技术对经济社会各行各业，如医疗、电子、金融等，都发挥了巨大作用。
跨学科交叉是人工智能时代的典型标志，以人工智能三个核心要素为例。当前芯片算力的增长速度难以满足人工智能蓬勃的发展需求，“算力”走入了交叉时代，除了向物理边界要算力，还要向“光电+”计算、向脑科学要算力。当前人工智能在初级视觉感知信息处理与高级认知智能过程中性能远不如人脑，“算法”走入了交叉时代，需要原始创新的“观测”工具，研究类脑计算，构建认知计算新模型与新方法。
1.引领国际前沿的自主创新人才
在新发展格局下，我国在一些关键领域存在被其他国家“卡脖子”的情况，行业发展严重受制，直接影响到国家经济安全和国防安全。
经济社会可持续发展需要能够引领国际前沿的自主创新人才。这样的人才应该胸怀宽、境界高、眼光远。胸怀宽，即重视“交叉共融”；境界高，要坚持“原始创新”；眼光远，应具有战略思维。解决“卡脖子”问题，国家需要多层次培养人才，包括攻关人才，具体研究工作能够做到极致；领军人才，针对科学问题能够提出创新性的解决思路；顶尖人才，具有广阔的科研视野和深厚的专门知识，能够提出颠覆性的科学问题。
他们在做研究的过程中，问题驱使是原创，方法驱使是改进，并且学会用理科的思维思考问题，更重要是的学会哲学表达。此外，通过学术交流，思路就会更加宽广、眼界更加开阔，只盯着一个问题或者方向常常出不了成果，换个思路可能就会柳暗花明。
2.推动经济社会转型升级所需的复合型人才
人工智能作为我国“十四五”规划国家战略科技力量、重点强化领域及新基建重点建设方向，我们必须以思想革新、技术创新和产业落地为己任。
当前，各国都在全力抢占人工智能相关产业的制高点，人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片等技术生态系统和横向的智能医疗、智能安防、智能家居等商业和应用生态系统。
经济社会可持续发展需要能够推动经济社会转型升级所需的复合型人才，需要能够将关键技术和前沿研究产业落地的创新创业人才，包括能够贯通人工智能理论、方法、技术、产品与应用等的纵向复合型人才，以及掌握“人工智能+”经济、社会、管理、标准、法律等的横向复合型人才。人工智能服务于经济社会可持续发展，需要建立以技能为本的劳动力市场，需要在关键工种上具有充分数量的人才储备，需要一批专业技能扎实、科学素养高、动手实践能力强、具备开阔产业应用视角和国际前瞻视野的人才。
3.促进经济社会可持续发展的治理与教育人才
人工智能对社会发展有着诸多积极正面的推动与影响，但同时也对经济社会的治理带来了全新挑战。这些挑战既有因对人工智能缺乏正确认知而产生的舆论问题，也有因人工智能过分炒作而产生的经济泡沫问题，还有安全、伦理、隐私、法律道德等社会问题。
人工智能科技成为社会热点，常有夸大、极端、负面的不当宣传，例如“通用人工智能即将实现”“人工智能已经产生自主意识”“人工智能将在30年内统治人类”。这些不当信息会引起社会大众对人工智能的误解与恐慌，不利于人工智能的健康可持续发展。因此，经济社会可持续发展需要科学合理的教育体系及教育人才，在基础教育、高等教育、成人教育等多个阶段发力培养。人工智能对经济社会可持续发展的影响，需要人文社科相关的人才，全面系统地研究相关的社会学、经济学问题，制定完善的相关法律法规及伦理道德规范，分析并规避可能的社会与经济风险，实现经济社会可持续发展的科学有效治理。
高校人工智能人才培养的路径
重大原始创新成果往往萌发于深厚的基础研究，产生于学科交叉领域。要用好学科交叉融合的“催化剂”。
1.要用好学科交叉融合的“催化剂”
交叉学科是未来学科发展的重要方向，现有学科的边缘或交叉点上往往会催生新理论、新学科和新技术。人工智能就是学科交叉的结果，它需要计算机科学、神经科学、认知科学、数学、自然科学、社会科学等领域的深度融合。人工智能是交叉复合的前沿性、综合性领域，例如，人工智能神经网络的产生与发展，受益于人工智能与脑科学的交叉融合。
“学科为根、探元为本、交叉为术”是跨学科交叉研究的道与路。以清华大学成像与智能技术实验室为例，在他们对人工智能的研究中，从机器感知、机器学习到机器思维再到机器决策的转化，脑科学起到了引导和推动作用。研究脑科学，必须借助高精度的观测仪器。掌握了工具就等于掌握了武器，工具的突破可能带来一系列连锁反应，他们从研究脑科学开始，为研发脑科学研究提供观测工具，结合脑科学模型来发展人工智能，为计算神经元的模型和机器学习的模型架起一座桥梁。
他们鼓励各学科与人工智能技术深度融合，推进交叉学科建设与发展。人工智能与脑科学的交叉融合或将引发新的科技革命和产业革命，在可预见的未来深刻影响人类的思维范式和生活方式，打开人类认识世界的新视角。
2.探索人工智能创新人才培养方案
2021年3月1日，教育部公布《2020年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》，其中，新增人工智能专业的高校有130所，是新增备案中数量最多的专业。从新工科计划和新增专业可以看出，人工智能是一个非常大的交叉学科，人工智能产业人才缺口很大，需要探索高校人工智能人才创新培养方案，打造扎实的本科教学课程体系和研究生科研培养路径，形成典型、可供借鉴的人才培养模式。
以北京大学和清华大学为例，2021年两校联手建立通用人工智能实验班（简称“通班”），面向国家在人工智能人才方面的战略需求，以培育“通识、通智、通用”的世界级复合型领军人才为培养目标，在北大元培学院和清华自动化系的本科新生中招收学生进行系统培养。以通用人工智能为核心建设知识和课程体系，学生需要学习涵盖人工智能6大核心领域的课程，这是“通智”。人工智能+各行业已成为新产业变革模式，通班学生需要深度进入各行各业，这是“通用”。
3.人工智能产业生态圈共育人才
坚持产学研密切结合，密切联系现实需求。面向技术创新和产业发展多层次培养人工智能创新创业人才。人工智能的人才培养与产业生态圈建设是不可分割的，技术人才的能力和视野，直接决定了智能化转型的深度和高度。
加强人才培养与创新研究基地的融合，完善人工智能领域多主体协同育人机制，以多种形式培养多层次的人工智能领域人才。完善高校人工智能学科体系建设和布局，深化产学研融合发展，以产业和技术发展的最新成果推动人才培养改革，鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人工智能学科建设，推动科教结合、产教融合协同育人的模式创新，培育更多符合人工智能产业高质量发展所需的复合型人才。
4.推进基础教育阶段人工智能课程建设
《新一代人工智能发展规划》提出实施全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程。通过建设和完善人工智能科普基础设施，充分发挥各类人工智能创新基地平台等的科普作用，鼓励人工智能企业、科研机构搭建开源平台，面向公众开放人工智能研发平台、生产设施或展馆等。支持开展人工智能竞赛，鼓励进行形式多样的人工智能科普创作，鼓励科学家参与人工智能科普。
【作者单位：武迪，中国人民大学附属中学、清华大学；戴琼海为中国工程院院士、清华大学信息科技学院教授、中国人工智能学会理事长】
原载2021年第20期《中国高等教育》杂志
作者：武迪戴琼海返回搜狐，查看更多
王化成：数智时代的财会人才需求与教育变革
数智经济是以使用数字化的信息作为关键生产要素，以现代化信息网络作为重要载体，以智能化算法为重要工具来提升生产运营效率和优化经济结构的一系列经济活动的总称。海量数据与智能算法成为数智经济的两个重要元素。
平台支撑、数据驱动、普惠共享和智能算法是数智经济的四大特征。平台是数智经济的“新物种”，“云-网-端”替代“铁-公-机”，成为全新的基础设施，创造了全新的商业环境。数据是数智经济的“新能源”，平台的出现，使数据的流动与共享成为可能。普惠共享是数智经济的“新价值”，“人人参与、共建共享”的特点，实现了普惠科技、普惠金融和普惠贸易。由于海量数据，必须需要智能算法，并且不断优化和迭代，使杂乱无章的数据变成有价值的信息。
根据中国移动互联网数据库统计，截止2020年12月，中国移动互联网用户11.58亿，平均每人每天在移动互联网上消耗的时间大约是6.4个小时，全国人民每天用在互联网上的时间总共为74亿小时。同时，我国拥有众多平台型企业，形成了海量的数据积累，这些因素构成了我国数智经济高速发展的引擎和推动力。因此，人口众多、数据云集，人工智能、移动互联网、云平台、物联网等数智经济基础设施的快速发展让中国有了发展数智经济的重要优势。
数智经济时代的会计岗位变化
随着数智经济的快速发展和人工智能技术对行业的深度渗透，企业对会计人才的需求发生了巨大变化，会计行业正面临着重大变革，高校的财会教育也面临着新的问题与挑战，改革与创新势在必行。
当前，企事业单位的智能化财务管理、金融部门的智能化财务分析、会计师事务所的智能化审计等新岗位需求不断增加，就企事业单位而言，未来将会出现智能财务核算师、智能财务工程师、智能财务运营师和智能财务规划师四个岗位。
智能财务核算师需要在传统核算的会计理论、方法基础上，还要具备智能化设备的操作能力。
智能财务工程师需要设计财务系统，能通过人工智能算法把海量数据提炼成有价值的数据。因此，智能财务工程师需要了解会计原理，懂系统设计和智能化算法，这就需要具备一定的理工科知识背景，比如计算机、人工智能、数学等。
智能财务运营师要通过业财融合帮助企业实现价值创造。智能财务运营师不仅需要掌握管理会计原理，也需要掌握大数据和人工智能算法等方面的知识，还要了解企业生产运营的特点。
智能财务规划师需要负责企业战略与财务的衔接，甚至参与商业模式和战略的制定。因此，智能财务规划师需要具备必要的会计知识，还要有企业战略、风险以及宏观经济等多方面知识。同时，智能财务规划师是一个创造性岗位，要求从业者会做知识的整合，并对各方面内容融会贯通，帮助企业制定战略，并协助战略落地。
会计岗位人员的淘汰和变化，取决从业人员的终身学习能力。未来，单纯从事核算岗位的人员会大幅减少，智能财务工程师和智能财务运营师岗位需求会大幅增加。从事核算岗位上的人员，经过自学，具备一定的知识整合能力后就能从事智能财务运营岗位，但如果一直固守传统的记账工作，就会被淘汰。
大学要培养学生的硬技能、软实力和健全的人格
面对岗位需求的变化，大学要培养出符合岗位需求的人才。因此，会计类专业的高等教育要做到三个方面：
第一方面，培养学生的硬技能。首先，实现以学生为中心的知识传授。在传授会计专业基本原理的基础上和学生形成互动，实现以学生为中心的教与学。此外，知识传授还包含人文素养系列知识。同时，也要学习相关理工科知识如物理、化学、数学及必要的生产运营知识。
其次，助力学生能力提升。学生的能力不仅有会计专业能力还有数据处理能力，数智经济时代，传统的财务数据只是数据中的一部分，还有大量和财务数据相关的企业运营、销售，甚至宏观经济数据，因此数据处理能力是对财务人员非常重要的要求。另外，要培养学生的文字表达能力。
第二方面，培养学生的软实力，包含沟通能力、团队协作能力、领导力和创造力。
第三方面，培养学生人格的养成。学生要具备健全的人格，人格中包含职业道德。我们做过一项研究，让企业财务总监对未来财务人员的能力素质要求进行打分，其中职业道德得分最高。
财会教育要进行全方位的改革与创新
对高校中的财会教育而言，数智浪潮带来了一系列挑战和机遇。部分高校开设了智能会计专业，部分高校开设了智能会计方向或数字财会方向。未来，会计专业要在教学内容、培养层次、教学方法方面进行改革与创新。
在教学内容方面，大学本科会计专业的课程要分如下几大类：第一类是通识课程，如哲学、历史、文学、数学等课程;第二类是经济管理平台课程，如宏观经济学、微观经济学、管理学原理等课程;第三类是专业必修课，开设财务会计、管理会计、财务管理、审计等课程;第四类是选修课，根据实际工作需要，开设若干模块课程：如数智经济模块、专业精深模块、知识整合模块、行业精选模块、国际理财模块等等，学生可根据个人兴趣有目的地选修。我们建议开设大数据与财务决策、智能会计、智能审计等课程并放入数智经济模块，以便更好地培养学生数智素养和能力。
在培养层次方面，在财会专业领域，除4年制本科教育以外，会有5年制或6年制的本硕连读。理想状态下是6年制本硕连读，前4年是本科教育，学习通识课程和与数智相关的理工科课程，后2年是会计专业教育，学习财会专业知识。这样学生可以比较好地掌握通识教育的知识，又具备理工相关技能，也有财会专业能力。
在教学方法方面，很多基础知识内容已经不需要通过课堂讲授，学生通过看教材和网络视频课解决知识的传授问题，通过大学课堂上讨论问题来实现能力提升。未来的大学课堂，应是问题讨论、案例分析或到企业开展的行动学习相结合的教学。
数智时代的产教融合会更加重要
数智时代，产教融合会变得更加重要。数智经济下的财会教育需要有场景和数据，但大学教育缺乏企业真实场景。行动学习很重要，但成本相对较高，不是所有学校都有条件完成，因此需要企业把场景提炼并搬到大学课堂或实验室中。比如用友已经为很多企业提供了软件和云服务，并形成了多种场景，用友、新道把这些场景加以提炼，开发成教学化产品还原企业场景，放到实验室中让学生进行实操，能有效提升学生专业能力。
科学研究中有句话“理论源于实践，但又高于实践”，对财会教育而言，理论一定不是坐在办公室里凭空想象，而是要通过实地调查研究、访谈等形式由实践上升到理论。产教融合就是把企业好的场景和产品经过提炼，上升到理论加以推广，并把企业具有实践性和指导性的内容加以提炼归纳总结，形成教学产品，反哺到高校中用于教学，推动学生的能力提升和个人成长。
用友、新道在产教融合方面做了大量工作，取得了优异的成绩，希望用友、新道能开发出更多适合企业、高校的产品与服务，培养更多数智化人才，与高校携手把数智时代的高等财会教育做得更好。
未经允许不得转载：DOIT»王化成：数智时代的财会人才需求与教育变革
生成式人工智能技术对教育领域的影响——关于 ChatGPT 的专访
[编者按] 自2022年11月30日OpenAI发布ChatGPT以来，这款优化对话的语言模型迅速在全球范围内引起高度关注。ChatGPT对教育领域将带来怎样的影响？智能时代，教育领域、互联网企业应如何应对人工智能技术带来的影响？我们应该如何培养适应智能时代的人才？本期，《电化教育研究》编辑部推出特别策划，专访武汉理工大学杨宗凯教授、北京师范大学黄荣怀教授、南京师范大学李艺教授、北京师范大学李芒教授、华中师范大学刘三女牙教授、西北师范大学郭绍青教授、北京大学尚俊杰研究员、华东师范大学余南平教授、华南师范大学胡小勇教授、中国教育科学研究院曹培杰副研究员、讯飞教育技术研究院刘邦奇院长、腾讯教育王涛副总裁等12位教育技术领域学者、政策研究者、互联网企业从业者，从不同角度为我国教育领域应对人工智能带来的机遇与挑战建言献策。一、ChatGPT对教育领域的影响与启示张绒：对于ChatGPT，有人果断“禁止”，有人欣然“拥抱”，对此，您持怎样的态度？
杨宗凯教授：ChatGPT是生成式人工智能，与之前基于规则的人工智能有很大区别，在信息技术发展史上具有里程碑意义，是一个“奇点”。ChatGPT对于教育的影响，目前仍处于起步阶段，后续发展还需要我们冷静观察、准确把握、趋利避害，简单“禁止”只能是权宜之计。
黄荣怀教授：面对ChatGPT在社会和教育领域掀起的“海啸”，我们需要正视ChatGPT的功能特性、核心价值以及潜在风险，并审慎处理，以超越对人工智能技术应用于教育的认知偏差。当前，人们对人工智能技术应用于教育的作用还存在理解上的误区，一是期待人工智能的潜力能迅速发挥，二是认为人工智能无论发展到何种程度，依然只是工具，成效如何只能取决于教师和学生本身。这就形成了高估人工智能即时作用与低估其长期效应的认知偏差。ChatGPT作为典型的人工智能技术，是一把双刃剑，我们应当思考如何将其作为教育教学的有效工具，而不是简单禁用。因此，相关教育部门应该制定指南和规范，促进ChatGPT在教育领域的有效使用。
李芒教授：在马克思看来，技术的本质就是人的本质或人的本质的表现，技术的不断发展就是人类本质的不断实现。相比其他动物，人类严重缺乏先天本领，根本无法只凭自身各器官自然适应周边特殊环境，因而成为一种必须依赖创造工具才能续存的高级动物。海德格尔也指出，现代技术的本质是人类的技术性生存方式，是人类不可逃避的“天命”。以此可知，技术之于人类具有极其重要的价值，技术进步对人类具有绝对的必要性。我们不可将技术的发展视为对人类自身的威胁，应该毫不吝啬地赞美与欢迎ChatGPT，要充分意识到ChatGPT的发展必然有利于人类的自由和解放。机器更加能干，并不是机器变得聪明，而是制造它的人获得了智慧提升。因此，人们不应震惊ChatGPT的才智，而应该钦佩研制ChatGPT的人员。人类在ChatGPT面前，具有无上的优越感。尚俊杰研究员：我秉持开放、理性和积极的态度。在技术的发展过程中肯定会伴随着对其利弊的讨论和争议，ChatGPT亦是如此。相较之前的AI聊天机器人，ChatGPT作为生成式人工智能的代表，能够更加准确地理解连续的自然语言对话背后的需求，在此基础上为我们迅速生成更“有效”的答案。所以，它确实在教育领域具有重要的应用价值，但是我们也要看到它给教育带来的影响和挑战以及存在的风险，因此，要采取正确的应对措施，恰当地使用它。张绒：您认为ChatGPT对智能时代的教育会产生怎样的影响？杨宗凯教授：ChatGPT对教育的潜在影响主要包括三个方面：一是促进教学模式的转变，适应教育数字化、数字教育的转型，从传统“师—生”二元结构转向“师—生—机”三元结构。教育的本质始终是帮助个体实现自我价值及满足社会发展需求。与传统的二元结构相比，通过技术赋能的三元结构将提升教育的效果与效率，将更加强调“能力为重、价值为先”，以此培养智能时代的合格人才。二是加速现行考核体系的转变，逐步从知识测评转向“知识+素养”测评。ChatGPT可以加速知识传授的过程，让学习者更多地以探索、体验和实践的形式去理解和应用知识，未来的评价体系将不再仅仅是知识本身的评价，而是“知识+素养”的综合性评价。三是推进现有智能教育应用生态的转变，从孤立、专用的教育应用转变为连接、共享、智能的教育平台。ChatGPT作为开放式人工智能系统，可以和现有教育平台进行深度融合，实现智能教育应用生态的全面升级和效能提升。黄荣怀教授：ChatGPT应用于教育，有以下三个方面需要关注：第一，可能引发教育诚信危机。ChatGPT降低了作弊和学术不端的成本，可能引发一系列诚信危机。学生可以用它代写作业或论文，干扰正常的教学秩序；研究人员可以用它代写研究报告或论文，颠覆学术伦理。面对这一挑战，教育界需尽快改进评价体系，促进评价方法多样化。第二，对用户的信息甄别能力要求更高。虽然ChatGPT可以提供对大量信息的快速访问，但由于ChatGPT所生成的文本格式的规范性，用户不易察觉其可能存在的欺骗性，部分错误信息难以正确识别，需要用户反复检查与确认。第三，可能引发新的隐私保护问题。目前尚不清楚ChatGPT如何存储和处理其与用户的互动信息，这一数据“黑箱”会引发公众对个人隐私、数据安全及伦理问题的担忧。李芒教授：在教育领域，ChatGPT为学生提供充分发挥自身主体性的机会，能够成为学生重要的学习伙伴与得力助手，促进对学生发散性思维、创造性思维、批判性思维的培养，为学生思维发展提供了广阔而全面的未来。可以确定，ChatGPT能够帮助人类在一定程度上实现教育的高质量发展。刘三女牙教授：随着人工智能技术，特别是基于大模型的内容生成式人工智能（AIGC）技术的快速发展，人类知识的生产、传播、传授的方式将会发生急剧变迁，作为AIGC领域的明星级、现象级应用，ChatGPT已向我们呈现出这种变化的端倪，这将直接影响到教育理念的重塑、人才培养模式的重构。郭绍青教授：ChatGPT在教育中的应用所产生的影响需要根据具体的应用场景进行分析，即需要把ChatGPT的功能与教育教学全流程的各个环节进行对应与比较分析，以判断其对使用者是有积极作用还是负面影响。例如：学生不假思索地利用其完成作业将会产生负面影响，但作为小组讨论过程中的资料检索工具，则将起到积极作用。根本上来讲，ChatGPT的合理应用能够成为师生的一个智能助手。尚俊杰研究员：ChatGPT对教育的影响可以分为表层影响和深层影响两类。表层影响主要是对知识生产的变革。例如：ChatGPT协助作业和论文的撰写，充分发挥了ChatGPT出色的对话和生成内容的能力。ChatGPT凭借该能力，可以整合应用到智能辅导系统、辅助教师教学、协助管理决策多个教育场景中，协助提升教育教学的质量和效率。但这背后也会带来隐忧，譬如学习者过度依赖ChatGPT、缺少独立思考等。深层影响指的是对整个教育体系的挑战。例如：ChatGPT能够代替许多初级知识工作，未来的人才究竟需要具备什么样的知识和能力？未来的专业设置、课程设置、教学模式等教育系统各方面需要进行怎样的调整？余南平教授：人工智能技术的进一步发展会对教育带来许多不可预测的综合性影响，特别是工具理性膨胀对教育中“人的发展”将带来破坏性影响。对教师而言，面对未来发达的人工智能技术，部分教师可能会担心自身被取代，也有部分教师可能会过度信任人工智能，在过度依赖中导致自身能力衰退，逐渐丧失自身对教学的反思能力。对于学生而言，角色转变意味着转变学习观念和学习方式。但是，由于人工智能技术的介入，学生自主化的学习可能变得低效。尤其是以ChatGPT为代表的新一代人工智能技术，已经具备了能够完成专业学术论文、通过顶尖大学考试的能力，而部分学生，尤其是义务教育阶段的学生，由于缺乏自律意识，过度依赖技术，可能会导致学生能力和素质滑坡，反而不利于学生成长和教育发展。另外，人工智能的发展对学科设置和教师进行了重新定义，目前的人文社会科学学科设置是嵌入在现有生产力发展水平基础之上的，而新一代人工智能对社会生产力范式的改变和提升，将淘汰许多旧有学科，使现有无远见的教育投入产生巨大的“沉淀成本”，同时，人工智能的发展也将使没有原创能力的教师被淘汰。虽然，中国高校的学科设置近几年有较大幅度的变化，新兴和交叉学科也在不断增长。但总体来看，与新一代人工智能技术发展相适应的大规模学科调整还没有更多进展，许多学科还停留在工业和信息化时代。而这个问题在未来可能变得更为关键。张绒：信息技术对教育的革命性影响是否真正到来？杨宗凯教授：早在十多年前，《国家中长期教育改革与发展规划纲要（2010—2020年）》就已经提出“信息技术对教育发展具有革命性影响”。ChatGPT的出现，让人们更加真切地体验到信息技术的影响力，但是技术发展永远都在路上，革命性影响永远都在过程之中。面对智能技术的变迁，我们需要进一步积极识变、主动应变、科学求变，完善人才培养体系，构建智能教育学学科，善用ChatGPT等新型人工智能工具，变革教育教学方式，培养符合未来需求的时代新人。黄荣怀教授：不论是政策指向、学术观点还是教育实践，信息技术对教育具有革命性影响是一个基本共识，革命性影响早已到来。早在2001年7月，教育部发布的《全国教育事业第十个五年计划》中就提出，“高度重视信息技术对教育产生的革命性影响，大力推进教育信息化，已经成为当今世界教育发展的主流”。在过去三年的新冠疫情期间，信息技术全面进入教与学的过程，规模之大、范围之广、程度之深，前所未有。ChatGPT等智能技术的深度应用，会像新冠疫情期间的大规模在线教育一样，对学生、教师、家长、教育研究者等主体产生“冲击性”影响，即直观真切地感知和体验到信息技术对学习、工作和生活的改变。刘三女牙教授：尽管从教育应用的角度来看，ChatGPT还存在诸多问题，但ChatGPT的出现，昭示着技术对教育变革性影响的突变点正在逼近。李芒教授：教育所具有的连续性、稳定性和继承性的本质特征决定了教育不是会出现奇迹的领域，而ChatGPT的出现也确实并未给教育带来奇迹，更谈不上对教育的革命性影响，对ChatGPT能够在教育领域引发新一轮革命的期待，只是一种乌托邦式的向往。ChatGPT之所以能够引起轩然大波，除了对师生教学活动产生一定的具体影响之外，也许是因为随着元宇宙的急速没落，人们需要一个新爆点用于攫取资本利益罢了。郭绍青教授：信息技术对教育的革命性影响是一个渐进的过程，不可能通过一项技术的突破或产品的创新就能够标志革命性的结果，需要不断的演进，以实现教育新生态的建设，这是一个量变到质变的过程。尚俊杰研究员：以互联网、人工智能等为代表的信息技术确实对教育产生了革命性影响。例如：人工智能和学习分析可以让学习者的学习过程更加个性化和智能化，VR/AR技术能够提升学习者学习体验的沉浸感和丰富性……但是，教育变革的过程往往复杂且缓慢，即使是ChatGPT，在短期内也难以让教育产生天翻地覆的变化，真正实现教育的深层变革还有很长的路要走。 张绒：在我国推进教育数字化转型的过程中，像ChatGPT这样的智能技术将扮演怎样的角色？ChatGPT为我们描绘未来教育蓝图提供了哪些启示？黄荣怀教授：ChatGPT等智能技术将在科技领域与教育领域引发“鲶鱼效应”。在人工智能基础研究与技术研发方面，ChatGPT的发展将持续倒逼我国更多关注基础理论研究、大模型的研制与大平台的部署，增强数据、算法、算力等基础支撑能力，进一步推动我国人工智能迈向世界前列。如在大模型研发方面，OpenAI、Google等已发布了GPT-3、SwitchTransformer等大模型，国内的大模型呈现追赶之势，如百度文心、华为盘古等。另一方面，ChatGPT等智能技术融入教育教学能够激发教育变革的内生动力，尤其体现在倒逼教师信息素养的提升上。未来，不使用人工智能技术的教师可能被擅长使用人工智能技术的教师所取代。科技与教育的系统性融合是未来教育生态的关键特征。以服务学生个性化学习为例，ChatGPT将在三个方面发挥作用：一是知识获取，ChatGPT能够快速生成学习材料，帮助学生复习和学习课程内容；二是自主学习，ChatGPT等智能技术的多轮次对话能够为学生提供良好的互动学习体验，提升其学习投入度；三是学习伴侣，随着智能技术的成熟，ChatGPT等智能技术未来能为学生提供多元的学习支持服务，帮助学生进行学习时间管理、学习任务与过程管理。ChatGPT提出了一个重大问题，即当前的教育应当培养什么样的人才。ChatGPT能够成为一种技术，说明机械化文本写作已经不再是个体能力的体现，教育应更加关注学生的逻辑思维、批判性思维和创造性思维等高阶能力。同时，我们知道使用ChatGPT不需要太多的ICT技能，但需要更好的提问能力来获得最佳结果，因此，有效使用智能工具的能力将成为学生核心素养的重要组成部分。李艺教授：ChatGPT是大数据时代的一种新的技术应用，是融合了既有大数据应用成就各方面特点的新的应用形式，是一种文本理解与重新进行语言组织的指向答案的搜索技术。从人工智能技术发展来说，值得庆贺并积极面对，但从人工智能技术突破的角度来说，并没有质的变更或提升，总体上看，仍然是弱人工智能时代的产物。ChatGPT会对各领域的工作有一定的支持作用，但仍然有明显的局限性：它不能承诺所推荐的教学所需知识是百分百正确的，因之无法替代有人工参与的、针对特定学习内容的知识库；其所谓“生成性”指的是基于大数据的语言生成性，缺乏与人相比的创造能力及相应意义上的生成性，因之不可能改变教师的最终话语权。因此，最佳的态度应该是积极面对，形成与之相应的新的应用方案，或者是在既有方案的基础上，借助ChatGPT对其进行优化，为教师教学及学生学习提供更多的辅助性支持。相信ChatGPT因综合功能较强及容易上手所带来的优势，能够为教育实践与发展带来一定的支持，同时需要注意的是，冷静面对，妥善处置，勿要过分夸大。刘三女牙教授：从ChatGPT目前呈现的能力来看，还无法满足严肃的教育教学场景要求，它更多地是让我们洞见未来的各种可能，并启发我们更好地开展教育数字化转型过程中的理论研究、技术攻关和应用创新。但是，我们要清醒地认识到，技术的演进速度正在加快，新的范式正在形成，新的赛道正在构建，教育将会迎来人机混合增强的人才培养新模式。曹培杰副研究员：ChatGPT的横空出世，引发了社会各界关注，从一个侧面印证了教育数字化转型的必要性和紧迫性。科技是第一生产力，人类历史上每一次重大科技进步，都会大幅提高劳动生产率，推动人类社会迈向新阶段。ChatGPT代表着人工智能技术的重大突破，更折射出新一轮科技革命的演进态势。我觉得，ChatGPT等生成式人工智能很可能会重新定义技术在教育中的角色，过去更多是作为工具手段，未来将成为新的教育要素，同教育者、学习者、教育内容等要素一样，都是不可或缺的。当然，新技术不会自然而然地改变教育，必须和理念转型、组织变革、机制创新等结合起来，才能对教育发展带来革命性影响。否则，将会陷入新技术“迷思”,引发“信息技术改变了几乎所有领域，却唯独对教育的影响小得可怜”的困惑。未来教育应重点关注三个方面：一是教育理念转型，打破标准统一的教育教学秩序，推动“工业化教育”向“智慧型教育”转变，实现大规模因材施教和全流程个性化学习；二是教育组织方式变革，超越班级、学科、校园的固有边界，培育跨班级、跨学科、跨学校、跨时空的学习共同体，形成全新的教育组织方式；三是教育运行机制创新，实施数据驱动的教育决策，构建人机协同的群智决策系统，助力政府、学校、社会多元协同治理。二、智能时代的人机共处
张绒：不少使用过ChatGPT的人表示，ChatGPT的对话反馈响应及时、内容全面，丝毫不逊于人类教师。智能时代，人类教师应如何与人工智能技术共处？
杨宗凯教授：教师是教学活动的设计者、实施者和评估者，而人工智能技术是教学活动的工具，教师要善于驾驭人工智能工具。“君子生非异也，善假于物也。”ChatGPT对教师赋能显著，有助于实现“师师有助教，生生有学伴”的目标。同时，ChatGPT的出现也是强化素质教育的重要契机，我们需要重构一个“知识为基、能力为重、价值为先”的智慧教育新生态。在教学实践层面，教师与人工智能共处有三个面向：一是学人工智能，学习人工智能技术的相关课程。不同时期的学生有不同的特点、不同的需求，教师自身也需要与时俱进，利用AI技术提升自身的导学能力、教学资源的开发能力、教育数据的分析能力。二是用人工智能，利用人工智能开展学习、评价和管理。用AI取代部分自身职能，识记、理解、应用方面的知识传授职能借助AI技术来完成，将自身从琐碎的工作中解放出来。将工作重心更多地转向能力培养、素养培育、心理辅导、人格塑造等，为学生提供更多的情感支持。三是与人工智能一起学、与机器一起学。借助AI提升教学效果，用AI技术提供更加个性化、定制化的学习方案，为学生提供更加耐心、更加准确、更加独特的学习支持服务，促进学习效率的提升，实现规模化前提下的个性化教育。黄荣怀教授：首先，从育人角度，ChatGPT目前还远不及人类智慧，无法与人类教师媲美。一方面，人类教师具有不可替代性。育人是长期的互动过程，师生间面对面交谈、情感联结、思想交流等要素不可或缺。另一方面，从技术发展来看，ChatGPT仍处于相对低端的水平。当前的ChatGPT能在特定环节或部分实现对于事务及流程的自动化处理，但其距离非结构化信息的智能化处理仍有巨大空间。其次，从知识查询和答案生成的角度，ChatGPT能够成为人类教师的事务助手。ChatGPT可以处理自然语言对话并生成各种文本，能辅助教师处理知识检索、多类型文本生成、作业批改等标准化和重复性的任务。随着智能技术与教育融合的深化，教师的角色需要发生转变，未来教师需更专注于培养学生的必备品格、高阶思维及复杂问题解决能力，成为学生成长的人生导师。最后，从教师角色角度，人类教师应学会与智能技术形成互补、协同、创新的关系。教师与ChatGPT等人工智能技术相处存在“觉醒—体验—实践—传播”四个境界：一是知晓原理，教师应学会基本的人工智能知识和原理，如了解ChatGPT的基本功能、实现机制以及历史演进情况；二是赋能学习，教师学会利用人工智能来学习，提升教师的学科能力和教学能力；三是优化教学，教师尝试利用人工智能开展教学，以发现人工智能对教育教学的实际作用；四是交流分享，教师可以开展关于ChatGPT的主题教研活动，分享应用经验，挖掘其教育效益。郭绍青教授：ChatGPT在知识提供与简单问题解决方面可能会表现出上述情况，但我们需要看到在学生的高阶思维、问题解决能力、创新能力等核心素养的培养上，ChatGPT这样的人工智能技术产品还无法胜任。一名优秀的人类教师不仅能促进学习者知识体系的建构，而且能促进学习者的全面发展。智能时代，需要理性看待人工智能技术与产品的作用，在当前的发展水平上，像ChatGPT这样的人工智能技术产品还处于智能工具的层面。在教育教学过程中，人类教师与智能工具是一种协作关系，即人机协同，人类教师与智能助手合理分工，相互协作，共同完成教学任务。尚俊杰研究员：以ChatGPT为代表的人工智能技术能够依据海量的互联网数据，迅速给出全面、有效的对话内容，有时候似乎都超过了人类教师的回答水平，以至于教育领域也有人惊呼ChatGPT会不会替代人类教师。这一点大家大可放心，之前有学者做过深入的研究，结果显示，大中小学教师被人工智能替代的概率均不超过1%，这主要是因为教师从事的工作富有创造性、社交性和情感性，这是人工智能不擅长的工作，所以人类教师很难被替代。但是懂得使用人工智能的教师可能会替代不懂得使用人工智能的教师，所以，未来人机协同将会是大的发展趋势，我们应充分挖掘和发挥人类教师和人工智能的优势，在提高教学效率与质量的同时，让教师更幸福。 胡小勇教授：ChatGPT所展现的强大功能给教师带来了巨大的职业压力，但要说“丝毫不逊于人类教师”则略显得夸张。面对人工智能，人类教师要有接纳意识并与其协同共处。首先，要提高对自身未来的角色认识。随着技术的迭代进步，未来教师需要承担起三种角色：一是医生的角色，能够对学生进行个性化“诊断看片”；二是教练的角色，更多地教授学生方法论、价值观而非单纯的知识；三是导学的角色，通过情感注入和创新体验调动学生学习的主动性。其次，要明确教师和人工智能技术各有千秋。虽然人工智能技术具有强大的算法、算力，但是学生创新思维能力的培养和情感价值观的塑造，应该由教师完成。教师要明确自己在智能时代安身立命的看家本领，同时正确认识和接纳人工智能的技术优势，与人工智能协同合作育人。最后，要善用人工智能技术。一方面，教师要积极树立人工智能赋能的新型智慧教学理念，学会利用人工智能技术辅助完成某些重复性、机械化的职业劳动；另一方面，教师要充分利用智能技术开展学科学习，促进自身智能教育素养的提升。张绒：ChatGPT一经问世，就有各类教育问题伴随而来，如学生利用ChatGPT写作业、考试。您如何看待这类现象？我们应该如何避免技术应用带来的负面问题？李芒教授：教育问题是教育的“特色”，每当新技术闯入教育实践活动，都有数不尽的新问题产生。面对ChatGPT给教学带来的新矛盾，无论如何不可采取简单粗暴的屏蔽之策，而应具体问题具体分析，对不同学段的学生采取不同策略。在大学，应将ChatGPT的选择权与决定权交给学生，最终由已经成年的学生在充分发挥主体性的基础上，自主判断是否使用ChatGPT，当然必须合理使用。在中小学，则需要根据不同教学目标、教学任务、教学方法与学习者的具体情况，设计恰如其分的使用方案，分别为：建议不用、建议合理使用以及禁止使用。学生若将ChatGPT视为做题时的参考，便有利于学生的学习；但学生若“借脑做题”而放弃了自主思考，那便一定会阻滞自身各方面的发展。虽然ChatGPT能写能说，而人类不能将自己闲置于懒惰和堕落之中，需要在ChatGPT的有利协助下，亲自写文章，亲自对话。人类与ChatGPT的关系不是敌我关系，而是相互成就的关系，根本目标在于使人类变得更加智慧。因此，只要人类自身为自己负责，不过度依赖地用好它，就能够克服技术应用带来的负面影响。刘三女牙教授：从积极的角度来看，我觉得有两个方面值得肯定：一方面，善于利用人工智能技术来解决问题（哪怕是作业）是一种值得肯定的信息素养和能力，应该予以鼓励；另一方面，尽管ChatGPT当前还略显稚嫩，但其呈现出了“智能学伴”的潜质，可有效增强学习者的学习体验。当然，我们会担心学习者会利用此类技术来走捷径，损害学习者的知识建构和能力训练，要规避此类问题需要从三个方面来发力：第一，我们要发展新技术，以技术来防止技术的异化应用；第二，加强规范制度的超前设计，尽可能地制约此类情况的发生；第三，从教育理念、教育技术伦理等更高维度来思考，加强理论研究，以更好地指导实践。尚俊杰研究员：学生利用ChatGPT写作业、考试这类所谓的负面问题的出现，我认为不必过分惊慌。学生大面积使用ChatGPT抄袭作业的情形不太会出现，而且发生这样的事情恰恰是我们反思教学目标、改进评价方式、加强教育管理的良好机会。首先，在作业和考试中使用ChatGPT的现象需要看是否与培养目标一致。如果就是要通过学生独立自主完成作业来掌握知识、提升某项能力和思维，或者牵扯到抄袭、升学决策、伦理道德等问题，我们大可加强对于技术的监管，引导学生正确使用技术。其次，我们也可以从评价方式上入手。在保证教育目标正确、符合道德规范的前提下，如果单纯依靠ChatGPT技术便能非常好地完成作业和考试，我们的评价考核方式是不是应该反思改进了？相对于单纯地考察知识记忆，学生思维能力的培养和评价可能才是未来关注的重点内容。我们可以采取项目式学习、制作作品等方式，结合学习者的过程表现，对学习者的思维能力、合作能力、创新能力等进行培养或考核。再次，技术的发展一般会快于教育的变革，所以教育的需求可能会和技术的可供性不完全匹配。但教育的需求实际上也在不断改变，教育中技术的使用可以对技术工具提出新的要求，从而打造适用于教育场景的技术工具。最后，健全学术伦理、考试管理等教育管理制度，让学生在享受技术便利、提升发展能力的同时，规避技术滥用带来的潜在风险。余南平教授：技术发展会带来“两面性”，这已被人类社会发展历史所证明，而人工智能技术的进步更是突出与强化了“两面性”。对于技术发展，人类始终应该以积极乐观的态度来看待，生产力进步是社会历史发展之必然，任何回避技术发展的思想与行为都会在历史前进过程中被无情淘汰。但在欢迎技术进步带来“星辰大海”的同时，也不能忽视技术的负面影响，具体到ChatGPT等生成式人工智能技术，它给现有的教学体系、模式、内容带来了巨大的冲击与挑战。由于ChatGPT低门槛的网络化使用，可能会被大量的学生用来完成作业和考试，成为强大的新型作弊工具。由于ChatGPT模型精湛的语言能力，使教师对于原创性内容的分辨变得更加困难，同时也进一步增加了教师的教学负担。而目前在人机识别技术还无重大突破的前提下，许多教学单位采取了“禁止使用”的办法，但这种办法对课后作业和论文考核并不会起到实质性的作用，短期而言，只能在考核形式上采取闭卷、课堂口头回答等方式以应对负面影响。张绒：国家需要尽快在哪些方面出台相应的政策，引导大家客观、理性认识ChatGPT等生成式人工智能技术？在教育领域中，如何规范广大师生恰当使用人工智能技术？杨宗凯教授：面对生成式人工智能技术这个初生之物，各国目前还没有足够的深刻认识和经验支撑，如美国多地是暂时禁止使用。为了引导大家更客观、理性地认识生成式人工智能技术，我国需要认真对待，进一步研究，加强辨别力和判断力，尽快出台相关政策，如质量标准规范、学术诚信规范和伦理规范等。在教育领域，可以通过发布政策规划，引导各地理性对待，帮助师生合理使用；通过加强制度设计，规范智能技术在教育中的应用边界；通过探索示范，明确有效的应用方法和模式。总之，一方面鼓励积极探索，另一方面加强监管评估，实现合理应用。黄荣怀教授：促进ChatGPT等人工智能技术合法、合规、合乎伦理地融入教育教学，保障其融合度与可信度，切实提升教学效率，有以下核心关切点：第一，规范而有序地提升师生的数字素养与技能。一方面，虽然ChatGPT可提供对大量信息的快速访问，但不能保证内容的准确性，需要用户对获取信息进行反复检查，对用户的信息甄别能力提出了更高要求。另一方面，在人机协同的教学环境中，师生都需要提升信息技术应用能力、数据思维等信息素养，与ChatGPT等智能技术形成和谐、高效、可持续的人机协作关系。因此，需建立师生数字素养与技能提升支持服务体系，如完善教师数字素养与技能培训机制、健全相关课程与实践活动体系、建设智能化数字素养与技能监测平台等。第二，建立智能技术产品的校园准入体系。一方面，随着人工智能技术的快速发展，相关研究机构需加强智能技术产品的分级分类研究。另一方面，完善智能技术产品的校园准入制度体系。应在审查、监管、问责等方面建立规范体系，包括法律法规、政策措施、制度规定以及管理方式等内容。政府和教育领域应该制定更多的指南和政策，以促进教育领域对ChatGPT在教育评估、教学辅助等方面的应用，从而推动教育实现跨时代的发展。第三，强化人工智能与大数据的教育社会实验。与实验室实验不同，社会实验对过程（如学习）的控制较少，可以自信地说，得到的结果是由给定的干预造成的。因此，通过社会实验来研究人工智能技术在真实的教育过程中的真实影响是很重要的，这可以帮助我们验证一种特定的技术在教育中是否有效。一方面，深入开展人工智能社会实验的方法论与实验规范研究；另一方面，逐步建立完善教育领域的人工智能社会实验体系。第四，规范智能技术的教育应用场景。使ChatGPT等智能技术的教育效益最大化，需系统分析教育场景真实需求与技术供给的耦合机制，规范智能技术的教育应用场景是实现技术有效供给的必要措施。一是加强学生认知特征与智能技术场景关系研究，对ChatGPT等智能技术产品使用中所关联的时间、地点、人物、资源、功能、学科等要素进行链条化分析。二是开展学科内容与智能技术应用的关系研究，需要探索不同学科内容在哪些知识点可用智能技术表达，借助生成式人工智能技术辅助教学，找到人工智能与不同学科内容知识点的最佳结合点。第五，确保师生隐私与数据安全。此外，ChatGPT可能依据用户的属性，对相同问题产生不同的答案，这也有可能引发教育过程中个体平等地浏览所有信息等公平问题。因此，科研机构和科技企业在国家相关部门的领导与支持下，应尽快开发出安全可控、适合师生使用的生成式人工智能技术产品，确保隐私保护及数据安全。余南平教授：为了应对新一代人工智能带来的挑战，制度建设层面，国家与管理层应该加强技术安全保障。国家相关部门要与高校、企业加强多维度合作，充分利用智能技术赋能伦理建设，细分伦理挑战风险类型，针对不同的风险类型制定解决预案，开发合乎教育伦理的风险预警系统，以此持续监测教育人工智能伦理风险情况。一旦发现异样，及时给执法部门、教育部门、学校、教师、学生、家长等发送预警信息，从而实现精准施策。但当前的风险预测分析等技术研究主要基于大数据的应用，集中在金融、公共信息安全等领域，而涉及教育领域的智能技术风险分析的研究很少。因此，国家相关部门和高校学者应重视该领域的研究，不断加快发展相关的风险监测技术。曹培杰副研究员：教育数字化转型是数字中国建设的重要组成部分，在推进中国式现代化进程中具有基础性、先导性、全局性作用。要引导公众认识到ChatGPT只是新一轮科技革命的一朵浪花，未来还会有更多的新技术突破。如何实现教育改革与科技创新同向同行、联动互融，是一项重大的时代课题。为此，教育界对ChatGPT等生成式人工智能需树立包容审慎与底线思维相结合的政策导向。一是积极拥抱新技术，深刻认识ChatGPT等生成式人工智能的技术本质，把握技术优势与不足，将其纳入教育新型基础设施建设进行统筹部署，优化国家智慧教育平台功能，在教育与技术的磨合中探索数字化转型之路，为教育高质量发展提供坚实的数字底座。二是因势利导，研制出台ChatGPT等生成式人工智能教育应用指南，守住教育安全防线，明确负面清单，发布创新应用典型案例，引导师生科学合理使用生成式人工智能，防止出现代写作业、考试舞弊、学术不端等不良行为。三是为我所用促转型，将ChatGPT等生成式人工智能与教育教学改革结合起来，扩大优质教育资源覆盖面，支撑引领新型教与学模式，促进教育链、科技链、创新链的有效衔接，构建虚实融合、人机协同、泛在智能的教育新形态，实现规模化教育与个性化培养的有机结合。三、智能时代的人才培养
张绒：有人认为，ChatGPT将使程序员、教师、数据分析师等失业。对此，您怎么看？我们将如何培养适应智能时代的人才？
杨宗凯教授：尽管ChatGPT能够实现程序编码、论文撰写、数据分析等功能，但业务需求的理解、教学过程中的情感支持、数据的深度挖掘等更核心、更深层次的任务，ChatGPT都无法满足。ChatGPT的确可能取代一些岗位，但对于像教师这样的岗位很难被取代，毕竟教育是有温度的，教育的过程离不开人与人的情感互动。教育的基本功能是对知识层面、能力素养层面、价值观层面的培养。随着使用量的增多，ChatGPT对于人类既有知识的学习会越来越好，变得越来越聪明。因此，我们的教育需要更加重视价值的引领以及能力素养的培养，亟须将重点从知识传授层面转移到更高的能力素养、价值观培养层面。以ChatGPT为代表的智能技术将引发社会对人才需求的改变，因此，教育行业的人才培养理念、教学体系和教学模式也将随之调整。作为人才培养高地的高等院校更要走在前列。2022年5月，联合国教科文组织举办的第三次世界高等教育大会的主题就是“超越极限：重塑高等教育的新路径”。应对这些变化，需要做到以下几方面：首先，变革人才培养目标理念，培养复合型高素质人才。传统的技能或能力培养已经满足不了智能时代的人才需求，智能时代要培养机器难以替代的、具有卓越创造力与智慧、人格健全与精神丰满、素质多元与协作能力强的高素质人才。其次，创新人才培养内容，融合人文教育与科学教育。智能时代，各学科将进入更深层次的融合发展阶段，学科之间的壁垒将不断消融，通识教育需要承担起更宽知识维度的人文素养培育重任。同时，增设机器人、人工智能等科技创新课程主题，鼓励学生运用多学科知识解决问题，培养学生系统的认知方法论。最后，优化人才培养方式，关注师生信息素养培养。改进课堂教学方式，创设丰富的学习情境，以任务驱动的方式组织学习，提供社会化网络和认知工具，实现对知识的深层次理解，在师生互动、合作交流和自主学习中发展能力。李芒教授：人类长期存在职业被替代的危机感与恐惧感。有专家常常预测，某某职业将会被机器所替代。实际上，这种替代论只是危言耸听，人们大可不必为之惶恐。反替代论批判的根据是，人创造了机器，而不是机器创造了人。人类既可以促进机器的“成长”，又可以限制机器的“狂奔”。人类定会控制机器的发展方向和趋势，不会任其肆意妄为。机器的发展就是人的发展，是对人类的解放。人类与机器互有所长，人机共同提升需要相互取长补短，而不可使人之所短愈显其短，人之所长未显其长，彻底被剥夺和压制了进化的机会。人机共效系统的构成是未来发展方向，只有人类智能达到新高度，机器才能取得进一步提升。因此，人类的提升永远是第一提升。人们应特别关注ChatGPT中的Pre-trained（预训练），这表示ChatGPT再能干，也总是先训练、后应用。ChatGPT是高度依赖数据的存在物，但却做不到将所有数据都加以利用，更做不到对尚未发生的事物进行数据处理，因为没有发生的事物是没有数据的。而ChatGPT的生成性也只能局限在预训练中获得的数据范围之内。可见，ChatGPT仍不具备人类独有的创新能力。同时，ChatGPT只适用于允许犯错误的人类活动领域，对那些要求十分精确严谨的领域并不适用，而教育、编程、数据分析正是不能犯错误的领域。教师的职业素养并不只是知识渊博、学富五车，作为人类教育的必要条件，教师还具备ChatGPT暂时望洋兴叹的人性，特别是意识形态。可见，ChatGPT的研究意义远大于实际意义，未来意义远大于现实意义。只有ChatGPT能够做到边学边用，才可能取得实质性突破。因此，对未来的憧憬是美好的。至于人才培养，我们必须依然按照马克思主义关于人的全面发展理论培养适应智能时代的人才。郭绍青教授：ChatGPT仅仅是一个人工智能工具，对人类社会产生的影响不能简单地通过一个技术产品来判断，需要看人工智能技术集群与人类智力能力的接近度。当然许多职业会受到人工智能技术的冲击，甚至被替代，但复杂性、创新性的职业在当前人工智能技术水平下还是不会被替代的，人类教师面对的不仅是学习者的智力、能力的培养，还包括情感、责任、态度等非智力因素的培养。但也要看到随着智能技术的不断突破与工具的功能演化，人类教师的素养会面临新的挑战。智能时代的人才一定是创新型人才，在这一点上已经达成世界共识，即全面推进核心素养教育，从知识体系教育走向素养教育，促进学生高阶思维能力与非智力因素的全面发展，启迪学生智慧，培养具备解决复杂问题能力的创新型人才。胡小勇教授：自人工智能面世以来，甚至每有重大媒体技术产生以来，人们对相关职业是否会被替代的讨论就已经屡见不鲜。ChatGPT作为一种现象级的应用，表现出很高的人机理解交互水平，已具备通用人工智能的特征，在众多行业领域有着广泛的应用前景。但是，它是基于现有“数据投喂”来合成观点，这种训练本身还不具备创造力。对于需要创造性的工作来说，它的表现相对较差。未来，它将替代人类完成一些重复、机械、场景集约的工作。就教师而言，它能淘汰躺平的个体，但不易取代“师者”的职业。因为，教师所从事的不只是单纯的技术技能型工作，而是一种系统性、复杂性、创造性、情感型和价值型的高级劳动。所以，教师这个职业永远不会被人工智能所取代。培养适应智能时代的人才，教师要积极占领两个“价值高地”：其一是人工智能伦理诚信建设。技术应该为人合理、合法地使用。教师要理性看待人工智能及其应用，注意伦理规范和学术诚信的问题；要向学生明确用人工智能作弊和代考答题是失信行为；要引导学生规范人工智能技术的教育应用，形成正确的智能教育价值观。其二是学生高阶思维的培养。小胜在智，大胜在德。习近平总书记指出：“育人的根本在于立德。”要从立德树人的根本任务出发，突破传统高阶思维的培养途径，充分发挥人工智能优势，促进学生创造力、批判性思维等关键能力的提升。四、我国互联网企业在人工智能方面的布局
张绒：面对GhatGPT，我国互联网企业将如何应对？针对教育应用，有人提出应该开发相应的学科类、专业类GhatGPT，对此，您怎么看？
刘邦奇院长：ChatGPT是面向通用场景开发的生成式系统，需要面向教育领域专业场景，从算法、数据、服务场景等方面进行纵深探索，加快研发教育定制版ChatGPT。在算法技术方面，要聚焦教育教学应用，借鉴引进ChatGPT先进技术，积极联合高校、科研院所及人工智能企业协同攻关，不断增强认知智能大模型的自主研发与算法创新能力，确保技术的安全可靠与应用的适切贴合，实现技术创新与教育教学的融合嵌入与逐步渗透。在语料数据方面，基于庞大的语料库可以不断地提高模型的准确性。科大讯飞相关智慧教育产品在全国32个省级行政单位的5万多所学校中得到应用，服务超1.3亿师生，不仅实现了海量的真实数据积累，更是依托在专业数据、算法领域的先发优势，积极建设了通用认知智能大模型算法研发及高效训练底座平台，打造教育领域的专用大模型，以实现教育领域的智能化定制解决方案。在服务场景方面，要以教育教学刚需应用或有大量活跃用户的教育应用为切入点，在教师教学、学习过程、教学评价、学业辅导等场景应用中持续发力，以师生减负增效为目标，实现教师教学所需材料生成、学生作答情况分析与指导、学生个性化提升支持等应用价值，积极打造未来教育的新场景应用示范，让大规模因材施教成为可能。王涛副总裁：ChatGPT让我们看到大模型可能成为实现通用人工智能（GAI）的可行路径，以ChatGPT为代表的AIGC也让我们看到AI从过去的封闭性、任务性的场景扩展到开放式、互动式、创造性的场景中来，这对未来的技术发展甚至是社会发展都可能会带来巨大的影响。以ChatGPT为代表的技术路线也揭示着未来AI产业方面会出现更大的分化，底层平台性的工作门槛会变得很高，这里的门槛包括资金门槛、人才门槛、算法门槛、数据门槛等，玩家会进一步聚集，而上层应用的门槛会急剧下降，甚至不需要开发人员，只要抓住场景有创意、懂得一些训练方法就可能创造出丰富多彩的、有价值的应用场景。这种分化会催生出繁荣的生态，加速社会的整体进步，同时也可能继“数字鸿沟”之后带来新的“AI鸿沟”。针对ChatGPT，我国互联网企业，如腾讯、百度、阿里等，都在进行积极的布局。腾讯一直持续投入AI前沿技术领域的研发，在AI大模型、机器学习算法及NLP领域都有很深的技术储备。2022年，“腾讯全球数字生态大会”上发布了“四级加速架构”，助力产业数智化落地，为客户提供全场景数智化加速服务，也发布了AI超大规模（万亿）预训练模型“混元大模型”。百度也即将推出“文心一言”。当然这些都还需要一些时间和技术的积累，也期待中国的企业能在AIGC的底层平台方面建立起我们自己的核心能力。五、生成式人工智能技术引发的伦理问题与应对之策
张绒：随着ChatGPT等生成式人工智能技术在教育中的广泛应用，将会出现哪些新的伦理问题？我们将如何应对？
李艺教授：以ChatGPT为代表，其拟人程度似乎有所提高，如在聊天、自动程序设计、图像及视频生成等领域给人耳目一新的感觉，但从根本上来说，都是建立在成熟知识积累的基础上的，并没有人所具备的根本性的创造与创新能力。因此，针对伦理问题可以概括为两条：第一，机器还是机器，不是人；第二，因新技术应用导致的伦理相关问题，人们会很快生成一套与之相应的处置办法，将其与人区分开来，从而进入人机协同的新状态。李芒教授：康德认为，人类是理性动物，而理性的真正使命在于产生“善良意志”。一种行为之所以是“善”的行为，是因为这种行为本身即包含“善良意志”，这种“善良意志”构成了人们行为的绝对律令，是一切“善”的根基。那么，ChatGPT作为一种人造物，其数据集、算法亦不免来自开发者的价值偏见。它所体现的“意志”，仍是开发者作为人的“意志”，而不会根据使用者角色变化而表现出不同的先验善念。由此，ChatGPT所导致的伦理问题看似是人机问题，实则是一部分人与另一部分人的伦理问题，是人的伦理而非物的伦理。ChatGPT的“善良意志”取决于开发者是否具有“善良意志”，即便开发者具有善意，ChatGPT能否表现出善意，也是存疑的。可以说，ChatGPT等人工智能制品在教育中的应用，难以实现类似人类教师般对学生的善意，若不加审查地允许其具有教育实践的主导权，盲目接受数据驱动会误导教育实践，不仅无助于学生的有效学习，更可能损害学生的身心健康发展。正因我们无法判断ChatGPT等生成式人工智能技术是否只扮演着“高效率搜索引擎”的角色，也无法判断使用者是否会被技术背后的开发者所操控而浑然不知，我们才需要小心地验证它们所给出参考答案的合理性与正确性。因此，对生成式人工智能技术的批判永远在路上，时刻谨记不伤害人、尊重人、有益于人、公正待人等技术伦理原则。时刻意识到技术背后人的存在，永远不存在价值中立的技术，只有把技术放在合适的位置上，才能技有所用、人有所长。刘三女牙教授：随着ChatGPT等生成式人工智能技术在教育中的广泛应用，机器在教育中的存在性毋庸置疑，并将逐渐强化。机器将会怎样扰动教育系统和人的成长，将是我们教育界、乃至全社会所面临的重大哲学问题。从现在起，我们需要认真考虑机器（无论是有形的，还是无形的）在教育中扮演怎样的角色，在理论和实践两个层面推进人机协同育人。余南平教授：任何新型技术的出现都会带来复杂的人类社会伦理问题，ChatGPT等生成式人工智能技术在教育中的广泛应用不仅将带来传统教育范式的颠覆性改变，同时人工智能数据的滥用问题也十分突出。当前，部分企业过度收集和利用学生隐私数据、学生利用智能工具作弊等事件时有发生，已引起国家和社会的广泛关注。面对教育人工智能应用过程中凸显出来的伦理失范问题，国家应该积极介入并有所作为，应在现有的人工智能伦理规范体系下，编制教育人工智能伦理规范指南，并围绕伦理规范指南出台相应的法律法规、责任清单和问责机制，为研发者、使用者、受用者和管理者四大主体提供正确的行动引领，明确技术与人的权力边界，规范各类主体的行为。六、研究展望
张绒：关于ChatGPT与教育，您认为还需要关注哪些问题？
黄荣怀教授：我认为以下两个方面的问题值得特别关注：一是拥抱国际开源运动。当用户（如学生、教师、管理人员）可以在其环境中访问、调整和应用一些工具或内容时，开放可以促进获得教育并支持创新。因此，开展有关开放科学的研究并制定相关政策以支持智能时代的教育和创新十分重要。二是延展教学公共服务。智能学习公共服务有助于实现教育公平、规模化教育和个性化学习，提高教育质量，促进联合国可持续发展目标4的实现。因此，为智能学习提供公共服务是满足一个国家教育数字化转型需求的解决方案之一，包括面向智能技术产品应用的公共门户、平台、工具和资源等。尚俊杰研究员：ChatGPT究竟应该如何真正地融入教育、服务教育，还需要更多的实例和证据。将ChatGPT融入自适应学习系统、虚拟学习环境、教育游戏中的构想，亟须进一步实证研究。此外，虽然之前对生成式人工智能技术有很强的期待，但是大家应该都没有想到ChatGPT会来得这么快。这就提示人类需要在各领域提前做好准备，做一些前瞻性的研究，如果未来一些高水平的人工智能技术真的以很快的速度到来了，我们该怎么办？具体到教育领域，也需要抓紧开展研究，究竟应该进行什么样的系统性变革，才能更好地适应人工智能时代的需求。胡小勇教授：人工智能赋能教育，促进了各学科间的交叉融合，衍生出了新的学科增长点，推动交叉学科知识创新发展。因此，我们要积极探索“人工智能+”交叉学科建设，特别应重视“教育+人工智能”的产研学用，为适应智能时代的教育新生态提前做好功课。王涛副总裁：技术的发展日新月异，特别是这轮AI技术的发展，需要关注“知识鸿沟”到“数字鸿沟”甚至“AI鸿沟”的演变，小到个体，大到国家，在拥有和使用新的技术方面存在差别，技术本身是社会的一种加速器，如何让技术去缩小鸿沟而不是加大鸿沟，实现更公平的社会发展，也是特别需要关注的。[编后记]本次专访，12位专家针对ChatGPT对教育领域带来的影响、智能时代的人机共处、人才培养、伦理问题等各抒己见，既有宏观层面的探讨，又有微观层面的建议。当前，各行各业对ChatGPT的讨论还在如火如荼地进行着，本刊将持续关注新兴技术对教育的影响，也诚挚地邀请广大作者参与到技术变革教育的研究中来。最后，对在百忙之中参与本次专访的12位专家表示衷心的感谢！本文发表于《电化教育研究》2023年第2期，转载请与电化教育研究杂志社编辑部联系(官方邮箱：dhjyyj@163.com)。 引用请注明参考文献：张绒.生成式人工智能技术对教育领域的影响——关于ChatGPT的专访[J].电化教育研究，2023，44(2)：5-14.
人工智能时代，真的不能为文科生分一杯羹吗
如图所示，2017年中国普通本科招生人数中，工科门类招生人数几乎是历史、农学、法学、教育学、经济和理学医学之和。占比高达三分之一。
据麦可思研究院：《2019年中国大学生就业报告》(就业蓝皮书)就2018年平均月收入较高的本科专进行了调查统计。2018届本科毕业生平均月收入最高的专业是信息安全(6972元)，其次是软件工程(6733元)。排名前20的专业中，只有“法语”一门人文社科专业。
人文社科专业多数都不具备强应用性。大学教育与市场需求存在脱节。受供需比影响，大学中的文科专业屡屡亮出“红灯”预警。
据专业数据机构调查，历史学、音乐表演、法学连续三届红牌。失业量大，就业率、薪资和就业满意度综合较低。
“劝人学法，千刀万剐”，在就业率面前不无道理。同样是九年义务教育，凭什么隔壁计算机学院的却一路绿灯，一个个出厂年薪6位数?
人文学科是关于人社会性的思辨，而在劳动价值的驱使下，技术和功能上无法让人获得“即时满足”的人文专业，终是逃不开“低薪”的捆绑。
受市场驱动，文科工资低，就业率差成普遍现状，也是“人文学科”人才焦虑的源头。
人工智能时代，对技术和应用型人才的“砸钱”式需求，真的不能为文科生分一杯羹吗？文科生从事人工智能领域，是痴人说梦吗？首先我们通过人工智能时代的布局方向一探究竟。
潘云鹤院士：AI2.0时代的五个布局方向
中国工程院院士、中国工程院原常务副院长潘云鹤认为在人工智能正在走向2.0时代，这也是人工智能发展的重要转折关头。潘云鹤指出，中国新一代AI的重点方向将从数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合的增强智能和自主智能系统五方面进行。
在数据智能方面，AlphaGo让大家看到了大数据应用最好的便是深度学习。但是深度学习还有是否可解释，是否能够更加通用的问题。“如果把深度学习和人工智能其它技术结合起来，我们可能会使大数据中的智能走向更高的水平。”潘云鹤认为。
在五项重点发展方向中跨媒体智能发展能带来更大的想象空间。跨媒体智能将研究跨媒体，跨传感器间的各种感知学习、推理，并且把它和语言、文字的语义打通。这样研究者就可以对语言、视觉、图形、听觉，和各种各样传感器所传达出来的数据进行语义相通相融，从而能够使得智能安全、创新设计、计算机具有更好的创新能力。
具体来看，在大数据智能方向，它着重要解决从数据到知识，到智能中间可解释性的问题，可通用性的问题。为此，它要很好的解决CPH三元空间中知识表达的新体系和新方法。CPH就是信息空间、物理空间和人类社会空间，这三元空间之间会形成很多新的信息交互方式。因此需要把数据驱动的方式和知识引导的方式结合起来，形成人工智能新的更加有效的技术。从而在智能医疗、智能经济和社会治理方面有更大的应用。
第二个方向，群体智能。它将研究在互联网中，群体智能是怎么进行组织的，是怎么进行接力的，用什么方法鼓励大家一起来参与的。在参与过程中，彼此之间怎么进行协同，整个群体怎么演化为更加正确的方向和更加正确的行为。在这个过程中，群体中每一个个体之间怎么能互相学习，互相感知，这些都需要建立新的理论和新的技术。一旦建立了，将在科研、经济、商业和其它领域中有非常大的实用前途。它可以用于众创科研、分享交通、智慧医疗。
第三个方向，跨媒体智能。它将研究跨媒体，跨传感器的各种感知学习、推理，并且把它和语言、文字的语义打通。这样我们就可以对语言、视觉、图形、听觉，和各种各样传感器所传达出来的数据进行语义相通相融，从而能够使得智能安全、创新设计、计算机具有更好的创新能力，希望在人工智能2.0阶段解决计算机的创新能力。
第四个方向，人机混合增强智能。之所以希望人机混合形成强大的交互系统，形成增强智能。研究脑机协同的环境，它的交互方式，它的学习方式，动作控制方式，从而在脑控机器人和很多自主智能体之间协同。
第五个方向，自主智能系统。研究环境的感知，自身的感知，不同个体之间的协同，行为的规划，行为的决策和各种各样行为执行的理论模型和方法，用于无人车、无人机、服务机器人、空间机器人、海洋机器人、无人车间、智能工厂。不但要模拟人，而且要模拟整个系统如何进行运行。
文科生在人工智能时代可能更受欢迎？
此前，李开复老师说了一句话：“在人工智能时代，文科生终于熬到了扬眉吐气的时候了。”那么在人工智能时代，文科生有哪些优势会被放大呢？
《不会被机器替代的人》作者杰夫·科尔文预言：在未来，我们获取成功所必需的技能，不再是技术性的、通过课堂传授获得的左脑型技能，尽管在以往的经济发展中，工人的确需要掌握这些技能。相反，在强大的驱动力之下，我们彼此互助共同完成任务，人类的优势来自深层、根本的人类技能——同理心、创造力、社会敏感性、讲述故事、幽默、建立人际关系，以及比逻辑叙述更强有力地自我表达。这些恰巧是文科生的优势。
1、右脑胜过左脑
《不会被机器替代的人》作者杰夫·科尔文预言：在未来，我们获取成功所必需的技能，不再是技术性的、通过课堂传授获得的左脑型技能，尽管在以往的经济发展中，工人的确需要掌握这些技能。相反，在强大的驱动力之下，我们彼此互助共同完成任务，人类的优势来自深层、根本的人类技能——同理心、创造力、社会敏感性、讲述故事、幽默、建立人际关系，以及比逻辑叙述更强有力地自我表达。这些恰巧是文科生的优势。
2、人际交往技能比专业技能更重要
人有一种偏见，喜欢过高评价“人与人面对面交往”这个行为，而对抽象数据不怎么买账。这是可以理解的，人本质上是个社交动物。
这个偏见，在人工智能时代给人类留下了一个工作机会。人工智能再怎么发达，我们还是要求：
最重要的决定是由人做出的。如果某国要对其他国家宣战，我们要求这个命令是人下达的，在这个问题上我们不可能听从人工智能的指挥，我们不可能把核按钮交给人工智能。人说了算，不能让机器说了算。
我们的价值标准一直在变，喜欢什么想要什么，想法随时都在变，我们无法给人工智能一个清晰的目标，所以有些事儿还是让人自己解决比较好——因为我们有时候自己都不知道要“解决”的是什么。
也是最重要的一点，我们更愿意跟人打交道。因此，最好的办法就是表现出“人味儿”。
从这个角度想，“理工男”可就有危机了，未来也许是“文科生”的天下。美国有一些调研表明，从2000年开始，工程师们在日常工作中所需要消耗的实际脑力，就已经开始下降了。可能自动化程度越来越高，那么工程师的活就越来越简单——也就是越来越不值钱。
《不会被机器替代的人》中有个相当极端的例子。说美国西南航空公司花重金，从众多申请者中聘请了一位技术特别过硬的IT工程师。这人来了以后就把自己关在办公室里干活也不出来跟人聊天。结果主管就问他你怎么不聊天啊？这人说我爱钻研技术不爱聊天。主管说我们西南航空的企业文化就是聊天，然后把他解雇了。
可见，不爱社交的IT男不是好同事。
3、课外实践重于课堂学习
哈佛商学院让一年级的学生走出课堂，参加团队实践。每个团队选择新兴市场上的一个公司。例如，中国的联想公司或者越南资本银行，开展公司提出的一个真实项目，例如，开发一种新的金融服务，以吸引那些从没有开过银行账户的人，或者开辟一条新的家庭用户线。在校园里设计好方案后，团队于元月份进入市场，花费八天的时间进行市场研究，然后，向公司最高管理层报告他们的建议。
学生返校以后，他们的工作不仅强度增加了，而且更加个性化了。根据学校要求，每个团队在10周内，用学校提供的3000元启动金创办一个自己的公司。每年有150个团队，就会创办150个有限责任公司，产生150个商业构想，包括男士优质内衣、为语言辅导教师和世界各地的学生提供联系服务、印度莎丽租赁服务以及其他五花八门的构想。
对于商学院的学生而言，学习资本资产定价模型依然很重要，但是，继续呆在教室里学习模型，对他们已经没什么意义。因为，虽然他们在教室里相互间的物理距离很近，却几乎没有什么交往。
我们可以把商学院的经验总结为：如果独自工作效果更好，就不要和其他人一起耗费时间。如果你花时间和其他人在一起，就要最大限度地利用它。聚集在教室里学习公司财务知识，已经不再能实现个人时间效益的最大化。
4、感性优于理性
全球各地数十所医学院鼓励或要求学生阅读小说，因为它有助于培养学生的社会交往技能。
纽约大学医学院的医学人文学项目报告中有这样的陈述，阅读小说有助于“发展和培养观察、分析、同理心、自我反思等医疗保健业最基本的技能”。当然，受益的不仅是医学院的学生，研究表明，阅读文学小说能够普遍提高读者的同理心。阅读非小说则不会有这种功能。文学小说人物更复杂，其行为更易受内心驱动，阅读这类小说可以使读者更敏锐地察觉他人的所思所想，这是一种为数不多的通过独自活动提高人际技能的方法。
这类研究为人文学专业的学生提供了新的希望。虽然，我们知道薪酬最高的大学专业几乎全部是工程专业，然而，在新兴职业领域，人文学所培养的能力恰恰是经济体中越来越受重视的能力。这并不是因为，对人文学的理解能够帮助科学技术人员创造出更好、更便利、更吸引人的科技，虽然，从同理心角度来说的确应该如此。这是史蒂夫·乔布斯最喜爱的主题之一——他在俄勒冈州波特兰市知名文理学院里德学院接受的教育，这直接影响了苹果产品超凡的外观、质感以及体验。所以，乔布斯给儿子起名为里德。
文科生的机会：跨学科学习，你愿意吗？
清华大学的自动化系、计算机科学与技术系、电子工程系、软件学院都是研究人工智能的本科起点院系，而说起软件学院，不得不提刘云浩教授。
本科毕业后，他“觉得外交官酷”，就去学了同声传译，拿到文学硕士学位。硕士毕业后，他又选择了从政，不到30岁就成为当时国家邮电部最年轻的处长。而立之年，他却选择出国去美国密西根州立大学留学，仅三年多就拿下计算机硕士和博士，成为该系历史上毕业第二快的博士。博士毕业，他在香港科技大学当老师。最后，他回到清华任教，并成为软件学院院长。
这样一段传奇人生，恰好是跨学科学习的典范。理工、商业、文史、外语……各个领域都被刘教授刷了一遍，还是开了挂地刷。
而人工智能领域，却是最需要这种有跨学科学习能力，也愿意跨学科学习的人才的。“人工智能+”越来越重要，就比如AI+教育领域，如果你只懂AI，那你就做不出真正解决老师痛点的产品，如果你只懂教育，也不知道该用什么样的技术，解决学生学习过程中的困难。只有既懂AI又懂教育的复合型人才，才能真正推动这个领域的发展。
虽然你学的是人工智能专业，可是如果你不愿意跨学科学习，日后也无法走得长远，那还不如一开始就不要读这个专业。
此外，中文系不只是春花秋月，也有科学系统且偏向实践的门类研究——语言学。语言学是对人类语言本质的研究。既可以研究语言符号的形式结构和社会学意义，又可以研究其生物学本质和起源。以北京大学的计算语言专业的课程体系为例：
从语言、认知和计算三个方面对语言各个层面的计算进行研究。既有词法、句法、语义、篇章结构等层面的语言规律研究，又有技术实践和数据挖掘的实践课程。
此专业的研究生是摇身一变为人工智能大佬的最佳契机。语言是人类思维的表现形式。也是实现人与计算机之间有效通信的通用途径。于是用计算机来处理、理解以及运用人类语言就成了目前驾驭和实现人工智能的重中之重。
在这个领域缺少技能过硬的算法工程师，更缺少精通语言学的计算语言专家。这就要求“文”科班出身的同学，自我驱动，首先不要丢掉数学概率和统计算法，至少掌握一门编程语言同时学习机器学习的数据结构和算法。
如果有转行计算机领域的打算，可以在本科低年级进行相关专业课程的辅修。寒暑假可以申请其他海内外高校的交换项目;或者在线上线下参加相关的训练营课程培训。从0到1锻炼计算机的编程基础和运用能力。
此外据南京师范大学文学院语言学及应用语言学副教授李斌博士的博客介绍、目前国内有部分高校有开设计算语言学本科专业，如北大、鲁东大学和南京师范大学。
人工智能专业学什么，学校有哪些？
人工智能专业旨在培养中国人工智能产业的应用型人才，推动人工智能一级学科建设。2018年4月，研究设立人工智能专业，进一步完善中国高校人工智能学科体系。
1、人工智能专业课程
人工智能专业的主要领域是：机器学习人工智能导论（搜索法等）图像识别生物演化论自然语言处理语义网博弈论等。需要的前置课程主要有，信号处理，线性代数，微积分，还有编程（最好有数据结构基础）。
首先你需要数学基础：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析
其次需要算法的积累：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法；当然还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM；总之算法很多需要时间的积累；
然后，需要掌握至少一门编程语言，毕竟算法的实现还是要编程的；如果深入到硬件的话，一些电类基础课必不可少；
人工智能一般要到研究生才会去学，本科也就是蜻蜓点水看看而已，毕竟需要的基础课过于庞大。
2、人工智能专业学校有哪些
中国32家开设人工智能相关专业
NO1:清华大学
清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室是国内在人工智能人才培养和科学研究的重镇。除了严整的教学培养体系之外，本科同学有浓厚的科研氛围，从大一下学期开始就有学有余力的同学开始进入实验室或相关科研机构（如MSRA），跟随导师从事科研工作。取得的成绩也是不容小觑的：每年都有十余位本科同学在国际顶级会议和期刊上发表论文。当然，清华计算机系智能实验室距离国际顶尖AI研究机构（如MITCSAIL）还有一定距离。不过可以肯定的是，这里会是我国有着AI梦的同学们绝佳的圆梦起点。
NO2:北京大学
北京大学智能科学与技术专业由北京大学数学系、计算机系、电子学系等10个系（所）于1985年成立，主要从事机器感知、智能机器人、智能信息处理和机器学习等交叉学科的研究和教学。专业涉及机器人技术，以新一代网络计算为基础的智能系统，微机电系统（MEMS），与国民经济、工业生产及日常生活密切相关的各类智能技术与系统，新一代的人－机系统技术等。
NO3:浙江大学
浙江大学在人工智能方面有着肥沃的土壤，其计算机学院下设的人工智能研究所是中国设立最早的人工智能研究机构之一。早在上世纪80年代，浙江大学就建立了人工智能研究所，首任所长就是国内著名的计算机科学家、被人尊称为“中国人工智能研究开拓者”的何志均，之后两任所长潘云鹤和吴朝晖都算得上是他的得意门生，他们也先后担任了浙江大学的校长。从1981年至今，浙大人工智能研究所见证和参与了人工智能的一系列变化。到现在，人工智能进入大数据阶段，浙大在计算机视觉领域已经建立了相当大的优势。
NO4:上海交通大学
上海交通大学在人工智能领域已有数年的积累，计算机系俞凯教授团队的智能语音技术取得了多个国际评测冠军，达到了国际一流水平。团队在产业化上也实现了很大的突破，他所创立的苏州思必驰信息科技有限公司已经被苏州市确认为人工智能领军企业，作为苏州工业园区内的标杆，将在3-5年达到百亿市值，并作为千亿市值企业后备军。同时，交大在智能媒体、图像分析、脑机交互、机器人、人工智能芯片等领域还有一批一流团队及成果，具备良好的发展前景。
NO5:南京大学
南京大学的计算机科学研究起步于1958年，建立了计算技术、计算数学、数理逻辑等专业开始培养计算机相关领域专门人才，1978年在上述三个专业基础上成立了计算机科学系，1993年更名为计算机科学与技术系。南京大学计算机科学与技术系在建系前和建系初期就曾取得令人瞩目的成就：上个世纪60年代调试成功了当时国家高等教育部所属高校第一台计算机，实现了我国第一个高级语言编译程序；70年代分别主持了国产DJS-210中型计算机和XT-1操作系统等软件系统的研制；80年代研发了国内第一个分布式系统ZCZ，培养出中国大陆第一位计算机软件博士。建系以来，南京大学的计算机学科建设进入快速发展期，在队伍建设、人才培养、科学研究等方面一直位居国内先进行列。
NO6:复旦大学
复旦大学图像与智能实验室主要研究领域包括人工智能，图像处理，计算机视觉，信息安全等基于生物视觉的感知和认知结合的学习模型及其在脑型机器人上的应用，应用领域包括工业视觉、智能机器人、智能安防、生物医学影像识别。该校研发的视觉系统已经应用于国内外多家著名企业和创业公司，取得了良好的经济效益。毕业生去向包括（1）赴IBM研究院、谷歌、华为、腾讯、百度、阿里巴巴等公司就职；（2）前往哈佛、卡内基梅隆、普林斯顿、华盛顿、哥伦比亚等大学攻读博士学位和做博士后研究。
NO7:哈尔滨工业大学
在全国高校学科评估中，哈工大计算机科学与技术学科位列全国第4名，是国家重点一级学科，并进入ESI全球前1%的研究机构行列。计算机类专业隶属于计算机科学与技术学院，教师队伍由中国工程院院士方滨兴、中国科学院院士陈国良、美国国家工程院院士DanielP.Siewiorek领衔，包括了中组部“千人计划”入选者潘正祥、贾小华等国家和深圳市认定的高层次人才，承担并完成了国家重点科技攻关项目、国家自然科学（重点）基金项目、国家863项目等各类课题100余项，拥有国家发明专利、软件著作权等100余项。
NO8:中国科学技术大学
中国科学院自动化研究所自建所伊始，就在工业自动化、智能设备控制、模式识别、智能信息处理等领域享誉国内外，号称中国人工智能领域的黄埔军校，其培养的学生业已遍及全球顶尖的高校、学术研究机构和IT巨头。
NO9:华中科技大学
华中科技大学计算机科学与技术学院拥有信息存储系统教育部重点实验室、服务计算技术与系统教育部重点实验室、数据存储系统与技术教育部工程中心、网络存储技术湖北省工程研究中心、集群与网格计算湖北省重点实验室、湖北省数据库工程技术研究中心、下一代互联网接入系统国家重点实验室，拥有华中科技大学IBM技术中心、国家高性能计算中心（武汉）。另外，该学科是中国教育科研计算机网华中中心结点单位，是中国教育科研网格主结点、中国国家网格（武汉）结点单位，是武汉光电国家实验室（筹）的重要组成单位之一。
NO10:东南大学
东南大学计算机科学与工程学院起源于1960年建立的“解算装置及技术”专业，曾自主研制我国第一台数字积分机，填补了国内空白，并成功地应用于国防现代化和工业自动化领域，取得了开创性成果。近10年来，承担了各类科研项目共200多项，其中国家自然科学基金、国家973、国家863、国家科技攻关、教育部和江苏省等重要科研项目140多项，获得国际工业领先奖1项、国家科技进步奖8项、部省级奖20多项，在国内外著名的学术期刊和会议上发表论文1600多篇，其中SCI、EI、ISTP三大检索850多篇次。在ESI学科排名中，学院水平已进入全球前1%。
据走向智能论坛、高三网、站长之家等综合整理。返回搜狐，查看更多
人工智能时代企业财务会计面临的问题及对策
刘心昱青岛大学
摘要：伴随信息科技的飞速发展，人工智能时代已全面来临，科学先进的人工智能技术被广泛应用于行业各个领域。与会计行业而言，人工智能技术的应用使得传统会计发生了巨大变革，借助人工智能大大节省了人力、提升了会计核算的精准效率，在感受到受益优势的同时也让我们看到了人工智能对传统会计行业造成的巨大冲击。本文从当前会计行业现状分析出发，提出人工智能对财务会计的影响利弊，并提出应对解决之策，以期促进会计行业积极顺应时代发展转型，借助人工智能实现会计领域的变革创新。
关键词：人工智能时代；企业财务会计；问题；对策
一、前言
当前人工智能的理论和技术日趋成熟化，其应用领域也在不断扩大，从教育到医疗、从科技到金融各个行业都受益匪浅。人工智能就本质而言，是对人的智力活动进行计算分析，通过计算机技术对人的思维信息过程进行模拟的一种智能行为，形成拟人、智能化的计算机系统，以此为人们提供更加人性化的智能服务，帮助人们完成智力工作。
从1987年到2017年，从美国首开会计智能化先河到财务机器人的出现，让人工智能在会计行业实现了质的飞跃。借助财务机器人实现会计自动化操作，替代财务人员完成一些重复性、规则性、结构化的工作，有效提升了会计核算工作，成为人工智能技术在会计行业发展的重要成果。财务机器人的出现无疑给会计行业带来巨大欣喜和变革，与此同时也对传统会计形成挑战和威胁。因此，致力于研究人工智能时代企业财务会计的问题，这是当前会计领域所聚焦的热点话题，值得我们进一步深思探讨。
二、当前财务会计行业现状分析
财务会计工作涉及到社会各个行业，近年来伴随经济的持续向好，国家对财务人员的需求量也在不断攀升，高校财会专业不断扩招，会计从业人员越来越多。2017年国家会计法规定会计从业人员必须持证上岗，会计从业资格证书成为了从事财务会计工作的第一道门槛。经统计了解，2019年我国各级会计人员比例差距很大，其中初级会计、中级会计人员占据了整个会计行业的90%以上，尤其是初级会计人员高达70%以上，而高级会计人员却极度缺失，特别是国家注册会计师更为短缺。从这些数据我们不难发现，会计行业人才两极分化严重，基层会计人员已趋于饱和状态。而在人工智能时代背景之下，会计从最先传统的人工记账向电算化靠拢，再到现阶段的财务软件系统的开发应用，经过科技的不断革新，会计信息化技术日趋稳定和成熟，现代智能化财务管理已然成为当前会计行业的发展新趋势[1]。
三、人工智能对企业财务会计的积极作用
（一）会计工作效率大幅提升
目前人工智能技术主要应用于会计核算方面，传统会计模式下会计人员需要做大量基础性工作，比如整理单据、审核单据、报销费用等，这些工作尽管简单但是重复性大、机械性强，会消耗大量人力和时间。而人工智能就可以很好地解决这一问题，实现会计业务数据的高速处理输入，账单、凭证的全自动生成，促进会计相关数据信息的加快生成、会计核算的效率提高；同时给会计人员减轻大量的工作负担，让他们具备更多的工作时间和精力去处理其它财务工作。
（二）会计信息准确率有效提高
人工作业是传统会计工作的基础，会计工作人员每天要处理大量原始凭证票据、登记录入等工作，由于纯人工操作很难保证百分之百的准确率，一旦出现人为差错，不但造成返工、加剧工作量，还会影响正常工作进度。同时，由于每个人的财务水平、业务能力不同也会影响财务工作的效率和质量。那么，在日常会计工作中应用人工智能，则可以有效规避这类问题，通过人工智能减少人工操作，简化业务流程，会计数据的录入输出更为规范化，有效提高会计信息的准确率，还能规避人为操作情况下可能发生的信息造假问题。比如，使用财务机器人扫描增值税发票，系统自动设置后能够快速查验发票并将结果登记录入表格中，会计工作人员则可以直接将其转移税务部，通过财务机器人自动访问发票选择确认平台，下载增值税发票批量勾选文件，对比发票清单予以匹配并判断可否认证抵扣，再将所勾选发票批量整理上传导入到发票选择确认平台中进行抵扣进税。再如，通过人工智能操作费用报销业务，在所设定程序中填写步骤提交表单，经财务机器人严格审核，确认发票是否真伪、有无签章等，这样不仅规范了报销业务流程同时提高了会计信息的准确性。
（三）助推会计行业升级转型发展
在会计行业实现电算化的发展模式下，现在所有企业基本都有引用财务软件系统开展工作，有效改革了传统会计工作模式下的各项会计工作，如审核单据、编写凭证、登记账目、编制报表等。尽管所有的工作效率都有所提升，然而其财务信息却仍然缺少一定的时效性，无法满足企业对财务信息的及时需求。在人工智能背景下，企业的会计核算不再是单一化模式，完全可按照信息使用者的需求将业务和账务相结合，形成对应指标的财务报表，及时反馈出动态化的财务信息数据；还能按照信息使用者的偏好习惯提供个性化财务报告；尤其是能够更为全面深入的分析并处理会计数据，提高数据信息的高质高效，使其转化成企业重要的财务信息，帮助企业实现科学决策[2]。这些都助力推动了会计行业的升级转型发展，让会计工作更好地适应社会发展需求。
四、人工智能时代企业财务会计面临的问题
（一）会计信息安全风险提高
将人工智能应用于现代企业的日常财务会计管理工作中，提高了财务信息数据的分析处理能力，但同时也提高了数据的安全风险性。在人工智能背景下，财务数据达到数字化存储条件，与传统保存形式相比，数字化存储所容纳信息量更大，也更方便财务人员进行查询和使用。然而，它也存在一定的弊端，数据系统如防护措施不强，很容易遭受黑客系统的侵袭，数据在输出输入的过程中受到恶意拦截，极易造成信息的外泄，严重情况下致使重要的商业机密丢失，给企业造成无可挽回的经济损失。所以，企业在使用人工智能开展财务会计工作时一定要增强数据的安全防护，加大防护级别和力度，防范于未然。
（二）会计人员职业需求提高
在传统固定式会计工作环境中，大部分会计从业人员日复一日进行着重复性、机械性、低难度性的基础工作，而人工智能时代的来临彻底改变了这一现状，在大跨步提高常规性会计工作效率的同时，也预示着未来将有大量的一线财务工作者面临着失业再就业的风险。作为一名财务人员，要想在残酷激烈的时代竞争中站稳脚跟，则必须要满足当前社会对其提出的新标准高要求。人工智能技术的产生和应用，改变了传统会计行业的运作模式、核算方式，促进了行业升级转型，将财务工作者从重复机械化的工作中挣脱出来，使他们能够具备更多时间和精力去处理一些有分析战略性、高附加值的工作，实现传统会计向管理会计的有效变革，在企业财务预测、分析调控以及投资决策等方面发挥出专业优势和价值[3]。因此，在会计领域只有不断加强自我职业技能和水平，掌握现代化办公能力，才能适应会计行业的用人需求，不至于被竞争淘汰掉。
（三）会计人员结构需求改变
鉴于人工智能对企业财务会计工作的积极影响，也预示着未来企业所需的传统会计人员将逐步减少，大批从事基础会计工作的人员要寻求新的生存能力；同时在会计领域，将对掌握财务相关知识同时具备技术研发维护能力的高端复合型人才求贤若渴，综合应用型人才的缺口随之将不断扩大。因此，未来会计行业对人才需求的变化，必定会影响整个行业的会计人员结构产生变化。
（四）人工智能系统管理问题复杂
应用人工智能开展企业财务会计管理工作尽管益处多多，但同时在实际运作中也会产生一些较为棘手的问题，例如财务机器人在处理实际会计工作时，可能因系统错误影响财务工作、致使财务数据出错，给企业及客户造成经济损失，同时法律责任的主体无法明确追究，究竟是技术研发人员还是财务机器人本身的问题无法确定，人工智能系统管理方面没有一套行之有效的范式依据。所以，要如何管理人工智能系统也是会计行业亟待解决的问题。
五、人工智能时代企业财务会计的应对策略
（一）积极转变传统会计理念
在人工智能时代，人工智能技术的应用给企业和财务人员同时带来了机遇和挑战，总的来说利更大于弊，我们也因此看到了会计工作的高质高效运行，还有一些会计从业人员顺应需求作出的积极转变。在此形势下，作为会计人员首当其冲要尽快转变个人思想，改变传统的会计工作理念，充分认识到行业和形势的需求，明白现代会计工作的内涵，加强财务相关工作业务的学习，尽可能多的掌握一些经济管理、计算机应用等领域相关知识，打牢自身的会计业务处理能力，提升财务分析、预判、管理能力，以更扎实的财务理论和技能基础应对人工智能时代的挑战[4]。
（二）由传统会计向管理会计转型
1.提升企业财务队伍业务能力
企业首先要对财务部门组织架构进行优化调整，重新定位财务工作范围和职责，调整财务人员的岗位职责体系，对原有的财务人员进行岗位分类分工。需要注意的一点是职能定位必须要以创造管理价值为核心，才能从传统核算会计向管理决策会计转变，将财务工作的重心调整到企业财务预测分析、控制决策层面。因此企业必须要实现三个方面的转型，这其中包括财务工作内容、财务业务手段、财务工作人员的全面转型，切实提高企业财务部门的决策支持、风险管理、统筹规划能力。同时，财务工作者应深入业务部门参与过程管控，跟进执行情况，保证目标的达成；提高财务工作的前置性，构建事前分析、事中预警、事后核算反馈的全闭环财务管理模式。此外，要进一步增加财务信息化的建设，按照企业业务部门的管理需求，及时、有效、精确的为其提供财务数据的决策支持。有必要的前提下企业可另设管理会计岗位，提高企业财务管理能力。
2.重新梳理企业流程制度
在传统会计模式下，会计工作处于一种局部性、被动化状态，这种事后核算的会计形式不利于企业实现财务预测。为改变这种局面，企业必须重新梳理业务、财务的工作流程，构建财务事前预测、事中预警、事后反馈的流程，将其融入进业务流程的每个阶段，将财务管理覆盖到整个业务链，建立企业内部管理会计体系，其中涵盖有财务核算、成本控制、资金管理、预算分析、资产管理、合同管理、绩效管理等各个方面，促进企业财务管理体系和企业相关业务相互结合，让财务和业务两大部门形成合作关系，为企业各项业务的经营提供精确有效及时的财务信息和指导意见[5]。
3.积极推进业务和财务的融合
将传统会计向管理会计转型发展，企业将一部分财务人员从原来单一的工作中脱离出来，让他们参与到企业经营管理中。实施具体操作流程如下：首先将财务和业务部门相融合，让财务人员深入了解业务环节，充分了解企业的业务模式、流程以及产品相关知识；其次优化业务流程，财务人员通过业务单据收集并存储业务相关数据；最后再对业务数据进行分类加工、整理汇总，最终形成一份完整详尽的经营分析报告。经过以上的财务介入操作，对业务施行全程监控，为企业运营管理人员提供及时准确的预算监管、经营分析、决策数据，全方位参与到企业的日常经营管理之中，实现财务价值的提升【6】。
4.强化内部培训和专业人才引进
企业要想获得管理会计的全面转型，首先要对现有财务人员进行强化培训，提高他们对管理会计的认知和技能，积极鼓励他们报考管理会计师证，加强理论和实践的相互结合，并从现有财务人员中遴选一批重点培养对象进行特别培养；其次要在企业内部进行一定宣传引导，让公司的管理人员能够了解一定的管理会计知识，明白管理会计在整个企业的关键影响，引进有经验和资质的管理会计人才。通过内抓外聘双管齐下扩大企业财务管理能力，提高财务人员职业素质，为企业实现管理财务夯实人才基础。
5.充分利用信息化手段
财务工作要实现转型发展，信息化办公是必要途径，通过信息化技术实现信息数据的深度挖掘，让企业实现合理预算、集中管理、成本控制、风险管控、资产管理、财务报账等工作的有机融合，同时还可为企业运营决策提供价值参考、数据支撑，极大化的提升财务管理的效能。企业建立办公自动化系统（OA系统），对企业资源计划系统（ERP系统）进行升级，构建ERP云端系统，将OA系统与ERP系统连接，从而实现数据的自动传输，保证信息数据的同时同步和精确化，以此形成财务共享平台，促使财务和业务实现融合并进，进一步提升企业价值。例如OA费控系统的应用，可以直接进行网络报销、实现无纸化办公，解决纸质单据面对面报销问题，即便是跨区域也能完成网络审核报销流程，提高财务报销工作的效率。故此，做好信息系统功能建设将为企业向管理会计转型提供有利条件。
（三）增强企业会计信息安全防护
企业要增强会计信息安全防护意识，组织财务工作人员参与网络使用安全问题的有关培训，提高员工对信息的甄别能力、规范员工操作流程，尽量规避因个人工作失误导致的出错问题；其次，企业可成立网络维护部门或外聘网络维护专员，定期为企业的网络进行检查、维护并更新，增强网络的安全性，及时解决黑客入侵、信息拦截威胁等问题，保障财务信息数据的安全性。此外，企业应构建财务信息安全预警机制，做到防控在先、预警在前、管控有力。
（四）完善人工智能监管系统
在大数据时代，人工智能所能搜集的数据更为广泛，在目标信息之外还可能触及到一些非必要信息，可能侵犯到他人隐私或知识产权问题。为规避此类现象，则要在应用中构建相对透明公开的人工智能监管体系，将应用问责制与应用监管相统一，对人工智能的设计算法、产品研发、成果应用的全过程予以监管。同时，有必要监督应用人工智能产品的企业自觉自律，平时在管理上加以监管，构建良好的企业文化机制，重视企业长远规划发展，加强对恶意侵犯他人隐私、滥用信息数据、违背职业道德等行为的惩戒措施。
六、结束语
伴随科技不断创新发展，未来人工智能技术在财务会计领域的应用只会越来越广泛、越来越普及。作为企业和会计从业人员，应该积极转变理念，顺应新时期会计行业的变革创新，主动引入人工智能应用于企业财务管理工作中，财务人员更要积极学习新观念、新知识、新技能，提高自身职业素养和专业水平，加强管理会计意识和能力，以求适应企业对财务人员的用工需求，为企业发展获取长远经济效益贡献财务管理支持。
参考文献：
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