目錄

[評論]1人工智能與高等教育技術理性與人文價值的共生共舞4

從

DeepSeek

看

AI

賦能教育和科研7人工智能賦能高等教育高質量發(fā)展10兩會代表熱議

AI

賦能教育變革13

從

ChatGPT

與

DeepSeek

看科技創(chuàng)新15關于

AI

變革教育的一些困惑和思考17高校要做教育領域人工智能的先行者21人工智能之于高等教育，其意義如同現(xiàn)代大學的誕生24當人工智能闖入校園

全球高校的應對28大學應及時統(tǒng)籌布局人工智能32作為人工智能用戶的認識和思考35

從

ChatGPT

的誕生中我們學到了什么[觀察

]39全球人工智能教育全景分析42高校領導應該詢問的七個

AI

關鍵問題44

AI

賦能高等教育的六條原則47繪制教育領域生成式人工智能多維框架49教育應該知道的三件事

關于人工智能和未來職場51小型高校的人工智能應用路線圖542025

年人工智能影響教育的

7

個關鍵趨勢56人工智能新世界中必備的三大技能59全球

50

位專家呼吁發(fā)展以人為本的人工智能61人工智能時代

大學的挑戰(zhàn)與應對65讓人工智能點燃教育之火67高校如何制定生成式人工智能政策？目錄

70生成式人工智能如何賦能教育？72如何利用人工智能變革高等教育？74關于生成式人工智能你應該知道的

7

件事77人工智能時代的學習：從數字原生代到人工智能賦能79法律框架下的人工智能教育83

意想不到的合作伙伴

利用

ChatGPT

維護學術誠信86生成式人工智能在教育中的應用89一場關于人工智能風險的爭議92人工智能為高等教育帶來何種機遇和挑戰(zhàn)？94一場關于全球人工智能的大討論96應對高等教育的人工智能倫理困境99AI

讓高等教育變革的理想照進現(xiàn)實[案例

]103

DeepSeek

私有化部署的認知思路與夢想105生成式

AI

如何賦能高校信息化系統(tǒng)？108

高校共享滿血版

DeepSeek

方案111

AI

大模型重塑高校應用新范式114

高校

DeepSeek

本地化部署及服務升級117DeepSeek

來到高校會碰撞出怎樣的火花？120

高校部署

DeepSeek

的不同方案121當智能體步入教育領域124

上?？萍即髮W打造

AI

教育應用新生態(tài)127AI

如何賦能北理工數字化轉型130

南開大學構建面向

AI+

教育的智慧校園133賽博助教：北大人工智能賦能教學新探索136大學生生成式人工智能風險意識調研139人工智能在高校的應用報告《教育強國建設規(guī)劃綱要（2024-2035）》（以下簡稱《綱要》）的戰(zhàn)略部

署，正驅動教育數字化轉型的深層變革。當人工智能以認知革命之勢重塑知識生產

與傳播范式，教育的哲學根基與實踐形態(tài)

面臨范式的重構。這場技術革命不僅顛覆

了傳統(tǒng)教育場域，更將教育本質的追問推

向新的認知維度：在技術理性與人文價值的對話中，教育應當成為智慧生命的孵化器，而非知識搬運的流水線。技術破界：教育范式的解構與新生1.

教學場景的維度飛躍隨著人工智能技術深度融入教育領

域，教育范式正經歷著前所未有的變革。教學場景正實現(xiàn)維度上的飛躍，大語言模

型驅動的“三元交互”教學模式，構建起

教師

-

學生

-AI

的協(xié)同認知網絡。在這一創(chuàng)新模式下，教師從單純的知識傳授者轉

變?yōu)閷W習過程的智慧引導者；學生則通過

與

AI

的實時互動，獲得個性化的學習支

持；而

AI

則化身為認知網絡的“智能節(jié)點”，動態(tài)調整教學策略。虛擬仿真技術

所創(chuàng)造的沉浸式學習空間，正在突破物理世界的認知局限，開啟學習新紀元。在醫(yī)學教育領域，某醫(yī)學院的

VR

手

術訓練系統(tǒng)，將實操精度提升至亞毫米級。

學生佩戴

VR

設備，在虛擬人體模型上進

行手術模擬，既降低了實操風險，又大幅提高了訓練效率。在工程教育方面，數字

孿生實驗平臺使工程教育擺脫了試錯成本真正價值愈發(fā)凸顯。例如，

在文學創(chuàng)作中，AI

雖能生成符合語法和邏輯的文本，卻缺乏人類獨有的情感共鳴和審美體驗。某

高校認知科學實驗室，通過腦機接口技術

研究人類在學習過程中的神經活動模式，

為優(yōu)化教學設計提供科學依據，進一步印

證了人類創(chuàng)造力的真正價值在于超越數據

關聯(lián)的思維躍遷，這是技術無法復制的文

明火種。3.

產教融合的生態(tài)重塑“四鏈銜接”機制催生的協(xié)同創(chuàng)新

共同體，正在重塑高等教育的價值鏈。某

高校與頭部科技企業(yè)攜手共建的

AI

實驗室，通過“問題導向”課程，實現(xiàn)學界與業(yè)界的認知共振。實驗室開發(fā)的“AI+

醫(yī)療”課程，結合企業(yè)真實案例，引導學生

解決醫(yī)療領域的實際問題。這種深度融合不僅提升了人才供給的精準度，更在產業(yè)

需求與教育創(chuàng)新的碰撞中孕育出具備跨界

整合能力的新質人才。例如，某企業(yè)招聘

的

AI

工程師中，有

30%

畢業(yè)于該實驗室，他們在校期間就參與了企業(yè)項目，實現(xiàn)了

無縫對接，展現(xiàn)了產教融合的強大生命力。哲學重構：教育本質的回歸與升華1.

教育目的的范式轉變當知識獲取變得零成本，教育目的正從“授業(yè)解惑”轉向“啟智塑魂”。這并非對技術賦能的否定，而是對人性價值的

重申。傳統(tǒng)教育觀念認為，高等教育的目

的是讓學生掌握一定知識和技能以找到工

。

評論

。

人工智能與高等教育技術理性與人文價值的共生共舞的束縛。例如，某高校利用數字孿生技術構建橋梁模型，學生得以在虛擬環(huán)境中進

行無數次荷載測試，直至找到最優(yōu)設計方案。智能教學系統(tǒng)基于數百萬條學習軌跡，

構建起個性化模型，正在重新定義“因材施教”的實踐路徑。系統(tǒng)通過深入分析學

生的學習行為、興趣偏好和認知特點，為

每個學生量身定制學習計劃，使教學從“批

量生產”邁向“精準定制”的新時代。2.

知識體系的認知革新人工智能所揭示的知識多維性，映射

出人類認知與機器智能的深層對話。一維

經驗積累與算法預訓練的效率鴻溝，二維

關系網絡的統(tǒng)計關聯(lián)與理性統(tǒng)籌的本質差

異，三維邏輯體系的機械推理與頓悟思維

的質性分野，都在不斷叩擊教育本質的認

知邊界。當大語言模型（LLMs）在四維

抽象空間模擬知識演化時，人類創(chuàng)造力的李志民中國教育發(fā)展戰(zhàn)略學會副會長1生態(tài)重構：技術向善的教育新形態(tài)1.

課程體系的協(xié)同創(chuàng)新《綱要》倡導的

AI

課程人文融合改革，催生出“科技倫理

+

哲學思辨”的模塊化課程。某高校開發(fā)的“算法社會”通識課，通過虛擬倫理困境模擬，培養(yǎng)學生

技術應用的價值判斷力。清華大學利用自

主開發(fā)的千億參數大模型

GLM4，開展八

門課程試點工作，通過微調形成不同課程

的垂直領域模型，開發(fā)專屬

AI

助教，實現(xiàn)范例生成、自動出題、答疑解惑等多重

功能，推動了課程體系的創(chuàng)新與發(fā)展。2.

教師角色的當代轉型從知識權威到成長導師的范式轉變，要求教師具備技術整合、學習設計、倫理引導三重能力。某師范院校構建的“AI+X”

教師培養(yǎng)體系，正在重塑教育者的數字勝

任力模型。該體系涵蓋

AI

技術基礎、教學設計創(chuàng)新、倫理法律素養(yǎng)三大模塊，通

過項目式學習、工作坊等多種形式，全面

提升教師的數字化教學能力。作；而在人工智能時代，大學的目的將不

再是培養(yǎng)“善于工作的人”，而是培養(yǎng)“區(qū)

別于機器的人”，更加重視直覺、同理心、

好奇心、創(chuàng)造力等機器無法替代的特質。智能系統(tǒng)應處理標準化認知流程，而教育

則應守護思辨性思維、同理心與創(chuàng)造力的

火種。正如海德格爾所言：“技術的本質

是框架，但教育的本質是可能性?！?.

認知范式的融合創(chuàng)新算法革命正在彌合理性主義與經驗主

義的認知鴻溝。智能反饋系統(tǒng)提供的實時

數據鏡像，使學習者能在經驗積累中提煉

理性認知，在邏輯推理中驗證實踐經驗。某高校利用學習分析技術，發(fā)現(xiàn)學生在解

決復雜問題時往往先通過經驗嘗試，再借助邏輯推理優(yōu)化解決方案。這種認知范式

的融合，為復雜問題解決能力的培養(yǎng)提供

了新支點，推動了教育認知的深化與發(fā)展。3.

道德教育的平衡重建在

AI

道德判斷模型面前，傳統(tǒng)倫理教育的普遍性標準遭遇解構危機。我們需

要構建具有文化包容性的道德認知框架，

培養(yǎng)既理解康德道德律令，又能駕馭機器學習倫理的新型人格。某高校開設的“道德算法實驗室”，通過

AI

倫理決策模擬，幫助學生深入理解技術背后的倫理風險。深度偽造技術挑戰(zhàn)學術成果的真實性，需

發(fā)展區(qū)塊鏈存證、數字水印等防偽技術；同時，要防范算法偏見導致的教育不公平，

如某語言評估

AI

曾被證實對特定口音存

在

15%

的評分偏差，這提醒我們要關注

并糾正技術應用中的不公正現(xiàn)象。4.

教育公平的智能實現(xiàn)教育的公平性是實現(xiàn)包容性的重要基

礎，它包括公民受教育的機會公平、學生

在相應受教育階段學習過程的公平，以及

學生受教育結果的評價公平。技術賦能正

在突破傳統(tǒng)教育公平的結構性困境。智能

教學平臺的個性化資源推送，使山區(qū)學子

也能獲得頂尖學府的認知圖式。據《中國

教育在線平臺用戶行為分析報告》顯示，2020

年中國農村地區(qū)在線教育用戶數量

已超

1

億人，而城市地區(qū)僅為

8000

萬人。然而，這種技術補償不應遮蔽數字鴻溝的

本質，教育公平的實現(xiàn)仍需制度保障與人文關懷的雙重支撐。

。

評論

。

通過微調形成不同課程的垂

直領域模型，開發(fā)專屬AI助

教，實現(xiàn)范例生成、自動出題、

答疑解惑等多重功能，推動了

課程體系的創(chuàng)新與發(fā)展。23.

學生能力的未來塑造評估性判斷能力培養(yǎng)成為核心素養(yǎng)的

關鍵維度。通過設計“算法偏見識別”“數

據倫理決策”等沉浸式教學活動，某高校

成功提升了學生技術應用的批判性認知。據統(tǒng)計，參與此類活動的學生在解決復雜

倫理問題時的決策質量提高了

40%，彰顯

了學生能力培養(yǎng)的新成效。4.

科研范式的創(chuàng)新突破面對

AI

代筆等學術誠信挑戰(zhàn)，某研

究院開發(fā)的“學術基因溯源系統(tǒng)”，通過文本生成路徑分析技術，構建起新型學術

誠信防護網。該系統(tǒng)能夠準確識別文本的

生成來源，有效遏制學術不端行為，為科研誠信提供了有力保障。體系革新：教育評價的三重躍升1.

評價維度的認知升級從知識復現(xiàn)到思維建模，智能評價系統(tǒng)正在構建多維認知圖譜。某師范大學研

發(fā)的“思維可視化檔案”，通過語義網絡分析技術，實現(xiàn)學習過程的動態(tài)畫像。該系統(tǒng)能夠實時記錄學生的認知過程，為教

師提供精準反饋，促進教學改進，推動了評價維度的認知升級。2.

評價范式的實踐轉向動態(tài)數據驅動的增值評價模型，正在替代靜態(tài)結果評價。某高校實施的“發(fā)展性評估”改革，通過數千條過程數據構建個體成長曲線，為教學改進提供精準導航。

這種評價范式更加關注學生的學習過程和

發(fā)展?jié)摿Γ菃我唤Y果，體現(xiàn)了評價范

式的實踐轉向。3.

評價功能的價值重塑評價正從“篩選工具”轉向“發(fā)展引

擎”。某教育評價中心開發(fā)的“AI成長導航”

系統(tǒng)，為每位學習者提供個性化能力矩陣

與發(fā)展建議。該系統(tǒng)不僅評估學業(yè)成績，還從認知能力、情感態(tài)度、社會實踐等多

個維度進行全面評價，促進學生的全面發(fā)展，實現(xiàn)了評價功能的價值重塑。社會影響：教育生態(tài)的全方位變革1.

教育目標的重塑人工智能促使教育系統(tǒng)重新審視和調

整教育目標。傳統(tǒng)的教育目標側重于知識傳授和技能培養(yǎng)，而在智能時代下，社會分工系統(tǒng)中“人際分工”逐漸讓位于“人

機分工”模式，教育目標更傾向于培養(yǎng)創(chuàng)

新能力、批判性思維、復雜問題解決能力

及終身學習能力，以適應未來社會的需求。2.

教育內容的革新隨著

AI

技術的進步，許多傳統(tǒng)的職業(yè)技能需求正在轉變，教育內容也因此必

須跟上技術發(fā)展的步伐。編程、數據分析、

AI倫理、機器學習原理等新興領域的知識，

已成為基礎教育和高等教育的重要組成部分，推動了教育內容的革新與發(fā)展。3.

教育方式的變革AI

技術的廣泛應用，引領了一場教

育方式的深刻變革。在線教育、虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實、混合式學習等新型教學模式得到普及。AI

助手、虛擬教師、智能輔導系統(tǒng)等工具，使獲取教育資源更為便捷高

效，同時實現(xiàn)了大規(guī)模個性化教育的可能

性，為教育方式的變革注入了新的活力。4.

教育管理的優(yōu)化人工智能技術在教育管理中的應用極

大地提高了管理效率和決策的科學性。然

而，教育數據采集涉及敏感個人信息，哈佛大學

2022

年的調研顯示，78%

的學生擔憂學習行為數據被不當利用。因此，亟

需建立數據分級授權機制，以平衡個性化服務與隱私保護之間的關系。5.

學習文化的新生泛在學習和個性化教育成為可能，學

生的學習不再局限于教室和課本。人工智能可優(yōu)化學習空間和場景（如空氣、溫度、座位安排），學生可隨時隨地通過智能設備進行學習。利用碎片化時間學習系統(tǒng)的

知識成為新時尚。人工智能與高等教育的深度融合，本

質是技術理性與人文精神的共生共舞。當

算法能替代常規(guī)認知時，教育更需守護思

辨的火種；當智能系統(tǒng)能優(yōu)化學習路徑時，

教育更需培育同理心的土壤。在《綱要》的戰(zhàn)略指引下，我們期待構建這樣的教育

新生態(tài)：技術作為認知伙伴拓展人類思維

邊界，人文價值作為精神燈塔指引教育本

質回歸。這或許正是算法文明時代，教育

給予人類文明最深刻的啟示。（本文原文刊登于《中國教育網絡》2025年2-3月

合刊）

。

評論

。

人工智能與高等教育的深度融合，本質是技術理性與人文精神的共生共舞。當算法能替代常規(guī)認知時，

教育更需守護思辨的火種；當智能系統(tǒng)能優(yōu)化學習路徑時，教育更需培育同理心的土壤。3手機，180

億接入互聯(lián)網的

loT

設備，以及

2000

億正

在運行的

CPU。觀察硅谷近二十年發(fā)展的趨勢圖，我們能夠發(fā)現(xiàn)

一些有趣的事實。2004

年

3

月，硅谷最炙手可熱的

行業(yè)是通訊，如

AT&T

的貝爾實驗室是代表。時間來

到

2014

年

4

月，硅谷最火熱的行業(yè)是智能手機。而在2024

年的

9

月，AI

毫無爭議地成為了世界關注的焦點。在歷屆諾貝爾獎中，有幾次獲獎與信息技術

IT

相關。1979

年的諾貝爾生物或醫(yī)學獎頒發(fā)給了發(fā)明

CT成像的兩位科學家。2009

年，光纖通信之父高琨獲得

了諾貝爾物理學獎。2024

年的諾貝爾物理學獎和化學

獎都與人工智能有關，引發(fā)了人們的熱議：物理學獎

表彰了基于人工神經網絡實現(xiàn)機器學習的基礎性發(fā)現(xiàn)

和發(fā)明，諾貝爾化學獎則表彰了對蛋白質神奇結構密

碼的破解。隨著人工智能的發(fā)展，人類文明最終將走向何方？

我們不得而知。在

2014

年出版的原著《我們最后的發(fā)明：

人工智能與人類時代的終結》（Our

Final

Invention）一書中，

作者探討了不顧一切追求先進的

AI

技術的危險。書中指

出：一群倔強的

AI

制造者達成了一致——任何情況下都

不得把超級

AI

接入網絡。他們擔心，一旦

AI

達到人類

水平，它將擁有與人類一樣的生存動力。人類可能會被

迫與比想象中更狡猾、更強大、更陌生的對手競爭。然而如今，人工智能不僅接入了互聯(lián)網，還窮

盡了互聯(lián)網上的所有語料進行訓練。在這個春節(jié)，繼

ChatGPT

出現(xiàn)之后，DeepSeek

這匹最大的黑馬殺出了

重圍。正所謂有心栽花花不開，無心插柳柳成蔭。這

再次印證了“偉大無法被計劃”這一觀點。偉大并不是

目標指引的結果，很多時候快反而就是慢——沒有特殊

目標，每次只是選擇下一塊踏腳石，反而能柳暗花明。從技術突破而言，DeepSeek

是很優(yōu)秀的大模型，

對于

AI

for

Science

和

AI

的個人化是

巨大

的促進，DeepSeek

能獲得這樣的成果很了不起。過去，人類文

明漫漫數千年，技術的進步以十年甚至是百年計算。

而在我們的一生中，能夠見證互聯(lián)網和人工智能改變

世界這樣的大時代，何其有幸。未來不可知，只能勇敢前行，我們不預測未來，我們創(chuàng)造未來。一蒂雙果：互聯(lián)網與人工智能在人類的文明發(fā)展歷程中，漫漫數千年，技術的

進步以十年甚至是百年計算。然而，五十多年前，互

聯(lián)網誕生并開始蓬勃發(fā)展；當下，人工智能技術一日

千里，DeepSeek

的出現(xiàn)更是令人驚喜。我們在一生之

中趕上了互聯(lián)網和人工智能，是這個大時代的見證者，

這是非常幸運的?；ヂ?lián)網和人工智能都稱得上是人類社會最重要的

發(fā)明，它們就像一粒種子所結出的兩顆甜美的果實——

據

RFC1

的作者史蒂夫·克羅克（Steve

Crocker）的說

法，美國軍方

ARPA

最初的計劃是研究人工智能，卻

一不小心先做出了

ARPANET。1943

年，在信息革命剛剛開始的時候，IBM

董事

長托馬斯

·沃森（Thomas

J.

Watson）曾經預測：未來，

5

臺主機足以滿足整個世界市場。然而，當時間來到

2024

年，全球預計有接近

13

億個人計算機，70

億部

。

評論

。

從DeepSeek看AI賦能教育和科研也許，未來的教育是這樣的圖景：童年，進行有意義的玩耍，在玩耍過程中全面了解這個世界。青少年，

保持熱情去探索人生的目標，確定真正擅長和喜歡的事。成年，在既定方向上、真正想做的事情上努力耕耘。李星清華大學教授4其實，DeepSeek

并非傳統(tǒng)意義上的

AI

公司，它不

看短期直接收益、聘用年輕的名校高材生，公司的價值

觀重視好奇心和創(chuàng)造欲?？梢哉f，DeepSeek

的成功故事

對世人有著重要的參考價值。在

DeepSeek

創(chuàng)始人梁文

鋒的采訪中，他提到，創(chuàng)新不完全是商業(yè)驅動的，還需

要好奇心和創(chuàng)造欲，這里的好奇心，是對

AI

能力邊界的好奇。在這樣鼓勵創(chuàng)新的環(huán)境之下，再加上一群非常

聰明、充滿好奇心的人，創(chuàng)造出奇跡也就不足為奇了。DeepSeek

的勝利其實是開源對閉源的勝利。Meta的首席人工智能科學家楊立昆（Yann

Lecun）認為，DeepSeek

的成功帶來的最大啟示是保持

AI

模型開源的

重要性。此外，DeepSeek

的開源（其實是開放模型權重）

對于

AI

forScience

和

AI

的個人化是巨大的促進。我認

為，世界上通用的大模型不需要很多，而有個性的大

模型更有用。因此個人化和本地化對于使用

AI

的人而言是非常重要的。對此有興趣且條件允許的人們，建

議在本地安裝使用，若能部署滿血版最好，退而求其次，

蒸餾版也不錯。與

DeepSeek-R1

的對話是很有啟發(fā)意

義的，有時它能提出自己未必能想到的觀點。然而，DeepSeek

也存在著一些不容忽視問題，需

要引起人們的重視。其一，本地部署基于

ollama

等本地推理工具有潛在的網絡安全風險。其二，與其他大

模型一樣，DeepSeek

的答案也存在幻覺，內容的可信

度存疑。其三，與所有大模型一樣，DeepSeek

也面臨

著非常激烈的國內和國際競爭，未必能一直保持開源

大模型的領先地位。其四，DeepSeek

的對齊存在著爭議。

其五，現(xiàn)實世界中用于訓練

AI

的已有開放數據接近耗盡，當然這也是所有大模型所面臨的問題。技術的發(fā)展一日千里。前幾日，埃隆·馬斯克（ElonMusk）旗下的人工智能公司

xAI

發(fā)布了

Grok3,

稱其在數學、科學和編碼基準測試中擊敗了

Google

Gemini、

DeepSeek

v3、Claude

和

GPT-4o。暫且不論

Grok3

的實

際水平，馬斯克的話很有意思：

“要想知道一家公司

能否在技術競賽中勝出，就看它的創(chuàng)新速度和創(chuàng)新的

加速度是否足夠快”。DeepSeek若要持續(xù)保持領先地位，

還需要不斷地創(chuàng)新。開源帶來的機遇總結人類歷史上三個最重要的時刻，我認為是語

言的誕生、文字的誕生以及生成式

AI

的誕生。語言的誕生將人與動物區(qū)別開來，人類可以用系統(tǒng)思維來思對DeepSeek的評價2025

年剛開年，DeepSeek

的強推理模型就讓大模型領域再次迎來了“ChatGPT”時刻。DeepSeek

用算法

在一定程度上突破了算力“瓶頸”的限制。其實在

DeepSeek

大熱之前，我已經下載并使用了它的前幾個版本。從

DeepSeek-llm，到v2、v2.5，在當時，

我感覺它并不出彩。DeepSeek

真正火了起來，是從

v3和

R1

開始。同時它還做了

coder

和

coder-v2，在

R1

之

后還出了一個多模態(tài)版

Janus。在我看來，Janus

與我

用的其他開源識圖和文本到圖像的開源模型還有差距，但其真正出彩的地方在于，多模態(tài)的圖像識別和圖像生成是用同一個模型。DeepSeek

用戶過億只用了

7

天，隨后達到了

1.25億注冊用戶。ChatGPT

達到

1

億用戶，花了

2

個月。對

比之下，DeepSeek

的增長速度是

ChatGPT

的數倍。DeepSeek

能獲得這樣的成果很了不起。首先是因

為，我們能發(fā)現(xiàn)，DeepSeek

是很優(yōu)秀的大模型，它的

水平對全球

AI

界震動很大。其二，DeepSeek

是開源

模型，可免費下載、本地使用，能保護用戶的隱私。

其三，DeepSeek

發(fā)表了質量較好的學術論文。其四，

DeepSeek

確實有不少技術創(chuàng)新。然而，DeepSeek

也引起一些爭議。如訓練數據可

能用到了

OpenAI

商業(yè)條款禁止的內容（但

OpenAI

本

身互聯(lián)網上數據的來源也被人質疑）。其次，它做了某種形式的“對齊”，導致一些回答不夠客觀。最后，

其算力資源使用效率的計算方法等方面存在著爭議。

。

評論

。

5端，人類寫的論文質量將遠低于

AI

生成的論文，這將帶來問題。由此看來，教育的評價體系都會發(fā)生巨變。在

AI

的加持之下，人類的學習曲線也將會發(fā)生改變。傳統(tǒng)的學習曲線是

S

形，初期進步緩慢，之后快速

提升，最后趨于平緩。而在使用

AI

Agent

之后，人類的

學習效率將大幅提升，甚至有些技能都能省略不學了。

從前，我讀阿西莫夫的《基地》，數學家哈里·謝頓要編寫百科全書，將知識都存儲下來，保存人類文明的火

種。在銀河帝國后期，科技高度復雜化，但社會整體對

科學原理的理解逐漸喪失。從前我不太理解這一點，當下，書中的這些內容就完全可理解了——我們現(xiàn)在的很

多技能將來都不再需要，真的會失傳。近期，有文章還提出了“人機共讀計劃”，通過

人類與機器協(xié)作，生成高質量的語料，不僅可以解決

大模型消耗大量語料后資源枯竭的問題，還能通過人

類與機器的深度協(xié)作創(chuàng)造出更多樣化的內容。人類每天都會接觸新的知識和信息，將它們“喂”給大模型，大模型再給出反饋，人機交互，互相促進。然而，這隨之也帶來了問題：究竟是給每個人配

備一臺計算機，還是給每臺計算機配備一個人？當人

工智能變得越來越聰明的時候，人類與技術之間的關系，

是否已經發(fā)生了反轉？這也是值得我們思考的問題。2024

年，我曾說，30

年前我們的夢想是讓中國的每一個學生能夠使用自己的計算機連上互聯(lián)網，而今

天，我們的希望是讓中國的每一個學生能夠使用自己

的大模型聯(lián)網互相交流，走向充滿希望的未來。如今

看來，DeepSeek

V3/R1

開源大模型發(fā)布之后，這一暢

想完全可以成為現(xiàn)實。在不久的將來，每個孩子都將有一個自己的大模

型，將孩子新學的知識與大模型交互，促進孩子思維

的廣度與深度提升。大模型與孩子可以共同成長，提

醒孩子哪些方面要加以重視，哪些方面不要再犯同樣

的錯誤。也許，未來的教育是這樣的圖景：在童年，進行

有意義的玩耍，在玩耍過程中學習到多個領域的知識，

全面地了解這個世界。青少年，保持著熱情去探索人

生的目標，確定真正擅長和喜歡的事，以此作為事業(yè)。

成年，在既定的方向上、真正想做的事情上努力耕耘。偉大不能被計劃，計劃的事物未必會按照既定的

路線發(fā)展。在五十多年前，互聯(lián)網剛誕生的時候，誰

能想到會發(fā)展出視頻直播呢？未來不可知，只能勇敢

前行，我們不預測未來，我們創(chuàng)造未來。（本文原文刊登于《中國教育網絡》2025年

1月合刊）考事物、進行交流。而文字的誕生推動了人類文明的

發(fā)展。生成式

AI

誕生之后，會使用

AI

的人與不會使

用

AI

的人，就是知識分子與文盲的區(qū)別了。AI

是工具的革命，同時也是革命的工具。對于互

聯(lián)網體系結構研究而言，其每一層都可以使用

AI

來提

高網絡、路由、域名等方面的性能和安全性。除此之外，

傳統(tǒng)的網絡分層模型的應用層的上方是使用應用程序的

人，現(xiàn)在可以在應用層和人之間加上一個“人工智能層”。而人工智能對高等教育的影響，不亞于十二世紀現(xiàn)

代大學的誕生。隨著現(xiàn)代大學的誕生和十五世紀印刷術的發(fā)明，帶來了教育和知識的平民化浪潮；隨著互聯(lián)網

的發(fā)展和開放源碼，人們可以自己開發(fā)

APP

了；而如今，DeepSeek、Llama

這些模型開源之后，只需要一臺性能好的設備，完全就可以自己調優(yōu)、嵌入本地知識，

蒸餾了——人們將自己的專業(yè)知識和領悟與大模型共享

共生，由此誕生各種各樣的

Agent，這將改變世界。從大時代的角度來思考，教育和科研將會發(fā)生顛

覆性的巨變，究竟如何變，我們還不得而知。舉個例子，

在

AI

時代，我們不能再用現(xiàn)在做科研的思路生搬硬套了。AI

生產論文的速度非?？?，質量越來越好，如果

還要求論文必須是人類自己寫，AI

寫就被視為學術不

。

評論

。

6此外，學校不斷打造

AI+

科研生態(tài)，已舉辦兩屆世界科學智能大賽，推動

AI技術在科學研究中的應用，通過科學智能

的方式解決科學領域的難題。最近一次比賽吸引了來自全國

18

個區(qū)域的

500

多所知名高校和機構的

11000

多名選手參賽，

并取得多項代表性科研成果。AI賦能學科交叉融合在

AI

賦能學科的交叉融合方面，復

旦深刻認識到學科融合發(fā)展的三個圈層：核心圈、進階圈和培育圈。其中，核心圈

指玩轉

AI

的頂級學科；進階圈指有較好數據和計算基礎、現(xiàn)階段開始跨領域交叉的學科；培育圈指對

AI

感興趣、正在尋

找發(fā)力點的學科。以點帶面，最終形成全

校想用、全校能用、全校會用的科學智能

生態(tài)。在人才培養(yǎng)方面，學校致力于打造“杠

鈴式”的培養(yǎng)格局，多舉措助力培養(yǎng)拔尖

創(chuàng)新人才。一方面培養(yǎng)原始拔尖創(chuàng)新人才，另一方面培養(yǎng)交叉融合創(chuàng)新人才。此外，

通過跨學科學習、跨領域課程和

AI+X

雙學位等舉措，使學生收獲“干細胞”式的成長權利和能力。復旦大學在

2024-2025

學年推

出

了

116

門

AI

領域課程，打開了

AI+

融合創(chuàng)

新人才培養(yǎng)新局面。AI

大課以

AI-BEST課程體系的形式，進入所有復旦學生的學

業(yè)安排，實現(xiàn)

AI“三個滲透率

100%”，

做到了

AI

課程覆蓋全體學生、AI+

教育

覆蓋全部一級學科、AI

素養(yǎng)能力覆蓋全部專業(yè)。例如，AI-Basic

課程“走進人工

智能”是面向全校學生開設的課程，學生即使

AI

零基礎，也能聽得懂、跟得上。在原始拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)方面，復旦現(xiàn)出大量基于人工智能的模型與應用。復

旦大學也在這一背景下，積極探索和實踐

人工智能賦能高等教育的新路徑，并取得

了一系列顯著成果。AI賦能科研范式變革復旦大學深刻認識到推動科研范式變

革的緊迫性，加速推進“第一個復旦”的

建設目標。過去三年，學校舉全校之力成功

打造了中國高校中最大的云上科研智算

平臺

CFFF（Computing

For

the

Future

atFudan）。作為復旦大學重大科技創(chuàng)新引

擎，平臺為全校

AI4S（AI

for

Science）與

AI4SS（AI

forSocial

Science）提供強大的

計算資源，支持了

AI

賦能科學研究的新

范式發(fā)展，培養(yǎng)了能夠駕馭并優(yōu)化大規(guī)模集群的新型

AI

人才，加速了數字時代“第

一個復旦”建設，服務了國家人工智能的

重大戰(zhàn)略需求。其中“切問一號”是面向

多學科融合創(chuàng)新的科學智能計算集群，“近

思一號”是面向高精尖研究的專用高性能

計算集群，“卿云”是面向教學、管理計

算服務的專用計算集群。三者全方位覆蓋

科研教學，共同成為推動學校教學科研變

革的“加速器”。復旦正在積極推動科學進步，全面

主動擁抱人工智能技術，并將其廣泛應用

于多個學科領域實踐，聯(lián)合上?？茖W智能

研究院發(fā)布了一系列突破性垂直領域大模

型。例如

PlanetIntelligence@Climate

是中國首個自主研發(fā)的氣候科學大語言模型，

專注于解決專業(yè)氣候問題；“女媧”系列

的生物結構大模型、基因導航大模型、生

命流體大模型，分別為多種疾病機制研究

提供重要支持。近年來，人工智能經歷了飛速發(fā)展。

2024

年諾貝爾物理學獎和化學獎同時垂青

AI

領域研究者，表明

AI

已不僅是計算機科學的一個分支

,

更是跨領域多學科的公共基礎學科。越來越多的人認為，AI

大模型可能已經進入了大規(guī)模應用試點的

新階段，教育界也應積極探索這一技術的

應用潛力?；仡櫲?/p>

AI+

教育的發(fā)展可以看出，AI

技術通過各種創(chuàng)新方式正在快速重塑教育行業(yè)，在幫助師生大幅提升教

學效率的同時，也在推動著大規(guī)模因材施

教的逐步落地。在

2024

年舉辦的世界慕課與在線教育大會中首次提出全球高等教育進入“智

慧教育元年”的概念。人工智能賦能教育

新形態(tài)的形成，正在打破傳統(tǒng)教育中個性

化、規(guī)?；c公平化之間所謂的“不可能

三角”，為教學主體、教學載體及學習主

體提供更為個性化的支持。復旦大學的AI實踐與探索在新技術浪潮的推動下，全球高校涌

。

評論

。

人工智能賦能高等教育高質量發(fā)展姜育剛復旦大學副校長7在

2024

年設立推出“相輝學堂”拔尖創(chuàng)

新人才培養(yǎng)特區(qū)，探索超常規(guī)學生發(fā)展新

模式，設立“相輝計劃”和“香農計劃”2

個培養(yǎng)項目，致力于培養(yǎng)面向基礎學科前

沿、新工科領域的創(chuàng)新人才，探索拔尖創(chuàng)

新人才培養(yǎng)新路徑。在交叉融合創(chuàng)新人才培養(yǎng)方面，學校推出了新工科復旦共識、首批四大創(chuàng)新學

院和新質生產力人才培養(yǎng)高地；并對標上

海三大先導產業(yè)，在建立集成電路、生物

醫(yī)藥平臺的基礎上，人工智能領域也獲批

了國家產教融合創(chuàng)新平臺。人工智能產教

融合平臺和其他兩個平臺通力合作，不僅

為學校培養(yǎng)相關領域的科研人才提供了強

有力的支持，同時也增強了學校對人工智能支持自身和其他先導產業(yè)共同發(fā)展的支

撐作用。AI賦能教學模式創(chuàng)新復旦大學通過

AI

賦能教學，不斷創(chuàng)

新教學模式。設立“元·創(chuàng)中心”，構建多個交叉融合創(chuàng)新平臺，包括光機電一體

化實踐中心、材料科學與工程實踐中心以及大數據可視化實踐中心等。并逐步建設60

多個虛擬仿真項目，覆蓋文、社、理、

工、醫(yī)等各學科。此外，為滿足

AI

大課的教學實訓需求，學校已構建一站式在線教學實訓平臺，

將學?，F(xiàn)有的在線教學平臺

eLearning

與具備

AI

能力的實訓平臺對接，打通課程

的理論教學與實訓環(huán)節(jié)，助力“人才能力培養(yǎng)”教學理念的落地，加強學生的創(chuàng)新思維和技術能力培養(yǎng)。AI賦能應用提質增效在

AI

的智能場景應用方面，復旦已

經在智慧教學資源平臺、智能問答機器人、

國際化翻譯等方面開展實踐；在

2024

年

9

月的迎新期間，推出基于大模型的迎新

助手，能夠更智能地為師生提供應答。其中，依托人工智能技術建設的復旦

AI

助手——“復小信”，充分利用學校

在

AI

領域的科研成果，推進

AI

應用場景

落地；并結合

RAG

檢索增強生成技術構建，更好地解決生成式

AI

在知識更新不及時、安全等方面的問題。目前“復小信”

智能問答訪問數超過

9.7

萬次，訪問人次

超過

11.5

萬，用戶提問超過

10.7

萬次。此外，為推動校園數字化轉型升級，聚焦校園應用場景，充分發(fā)揮數據要素潛能，建設校園智慧大腦，使得管理和服

務更加集約高效，形成可觀、可控、可

管的校園治理一張圖、以虛控實一盤棋

運營管理。AI素養(yǎng)培育能力提升復旦大學同樣注重提升師生的信息意

識和計算思維，通過多種途徑加強人工智

能素養(yǎng)的培養(yǎng)。面向教師，開展了

CFFF

平臺算力使用的集中培訓，提升課程助教團隊的專業(yè)

技能與實操能力，賦能

AI

大課建設。定

期組織

AI

賦能教育教學系列工作坊，探

討人工智能技術創(chuàng)新教學模式。面向學生，

組織豐富多彩的

AI4S

和

AI4SS

報告會、

研討會、工作坊，構建高濃度的復旦

AI氣息，繁榮

AI

創(chuàng)新校園文化。AI風險應對方面的舉措近年來，隨著人工智能的迅猛發(fā)展，

其安全性問題引發(fā)了全球范圍內的廣泛關

注。高校在發(fā)展人工智能應用的同時，也

需要著重關注在

AI

應用過程中的安全漏

洞、隱私侵犯、信任危機以及產權糾紛等問題。在全面擁抱人工智能時代到來的同

時，高校也要加強人工智能治理研究，構

建“技術

+

規(guī)則”雙輪驅動的人工智能治理體系。一方面研究更符合規(guī)則的人工智

能算法，發(fā)展評估技術以度量現(xiàn)有人工智

能算法的合規(guī)程度

;

另一方面通過規(guī)則和科研倫理自頂向下約束人工智能技術活動

牽引其健康發(fā)展。人工智能安全規(guī)則治理在規(guī)則治理方面，我國近年來發(fā)布

了一系列規(guī)范，確保

AI

的安全性和合規(guī)

性，包括《生成式人工智能服務管理暫

行辦法》，明確了國家堅持發(fā)展和安全

并重、促進創(chuàng)新和依法治理相結合的原

則，對生成式人工智能服務實行包容審

慎和分類分級監(jiān)管；《全球人工智能治

理倡議》，提出了11

項倡議，旨在推動

全球范圍內的人工智能安全治理；《人

工智能安全治理框架》，為人工智能技

術的應用提供了全面的指導和規(guī)范，確

保其在各個領域的健康發(fā)展和安全應用。

。

評論

。

CFFF“切問”一號8技術，讓數據“可見不可用”，讓模型“可

用不可竊”。AI技術的趨勢與展望隨著技術的進步，未來人工智能的

發(fā)展將一方面聚焦于“負責任”的

AI，

在促進人類與機器之間的協(xié)作增強工作

效率的同時，也強調安全性和透明度。

另一方面，具備自主性和交互能力的人

工智能體將變得普遍，

同時相關的法律

和監(jiān)管框架也將更加完善以應對潛在的

風險?？傊?，可持續(xù)和可再生綠色的數

據中心、AI

與網絡安全的結合、量子

AI以及實時自動決策

AI

等都是未來發(fā)展的重要方向。對于高等教育領域，積極擁抱

AI

等

新技術至關重要。高校應致力于將先進技術融入教育實踐，引導新技術發(fā)揮正面作用，促進人才培養(yǎng)和科學研究的發(fā)展，助力教育事業(yè)的進步。（本文原文刊登于《中國教育網絡》2025年

1月合刊）這些文件為高校規(guī)范人工智能應用提供

了重要的參考依據。AI

是大勢所趨，不可逆，但并不意味著任其無序發(fā)展。為積極引導學生科學

規(guī)范地使用

AI

工具，防范學術風險，復旦發(fā)布了《復旦大學關于在本科畢業(yè)論文

（設計）中使用

AI

工具的規(guī)定（試行）》，

是國內高校首個專門針對

AI

工具在本科畢業(yè)論文（設計）中使用的規(guī)范化管理文

件。規(guī)定明確了“允許使用范圍”和“禁

止使用范圍”，強調在征得導師同意的前

提下，且

AI

生成內容不影響對學生在畢

業(yè)論文（設計）中的創(chuàng)新等能力的考察時，

可以在一定范圍內使用

AI

工具。比如，

把可以

AI

作為工具，提高文獻檢索等的

效率；允許使用

AI

輔助圖表制作，但不能改變數據原創(chuàng)性等。但凡涉及原創(chuàng)性、

創(chuàng)新性的，以及學科重點考察的內容，

學生應當學會獨立思考，厘清

AI

使用的

邊界。人工智能安全技術治理在技術治理方面，盡管人工智能具備強大的能力，但它仍可能會“看走眼”“聽

不清”“識錯字”。例如，穿著帶有對抗

圖案的

T

恤可以繞過人體檢測模型，使人“隱身”。此外，數據隱私安全也是大模

型產品面臨的重要挑戰(zhàn)，語料庫等海量數據存在高度的數據合規(guī)風險。近年來，復旦大學的研究團隊在人工智能技術治理方面取得了一系列突破性進展；不僅推動了

AI

技術的發(fā)展，更在于

提升其在實際應用中的安全性與可靠性，

確保這項強大的技術能夠更好地服務于

社會。針對隱私保護，研究團隊主要研究發(fā)展聯(lián)邦學習及差分隱私等理論與技術，規(guī)

范智能系統(tǒng)分析和使用數據的行為，保障數據所有者的隱私。復旦已與浦江實驗室

和清華大學共同發(fā)布了“蒲公英”人工智能治理開放平臺，積極應對

AI

可信性問

題和全球治理挑戰(zhàn)。此外，復旦在針對人工智能產業(yè)中數

據和模型知識產權保護的難題，提出“不

可學習”樣本和“模型鎖”等系列創(chuàng)新性

。

評論

。

復旦大學9系列重要論述。要深刻領會習近平總書記的重要講話精神，

科學把握人工智能在教育強國建設中的定位、方向、方法，

積極推動人工智能賦能教育強國建設。必須牢記使命，始終

堅持服務立德樹人這一根本任務，始終堅持五育并舉、促進

學生全面發(fā)展的目標不動搖。必須勇于改革創(chuàng)新，深入推動

人工智能賦能教育變革，推動各級各類教育課程、教材、教

學體系智能化升級，將人工智能技術融入教育教學全要素、

全過程，全方位助學、助教、助研、助管、助國際交流。必

須優(yōu)化能力結構，學校管理者要提升數字化領導力和駕馭力，

廣大教師要提升數字教學能力，促進科學教育與人文教育協(xié)

同，塑造學生適應人工智能時代的素養(yǎng)能力?！逃奎h組書記、部長

懷進鵬從一個方面也說明了中國科技創(chuàng)新和人才培養(yǎng)的效果。但與

此同時，也向我們提出了面對重大科技革命和產業(yè)變革，教

育如何應對的問題。歷史上每一次重大科技革命和產業(yè)變革

都對社會提出了特別重要的需求，尤其是對教育，所以它也

是教育改革和發(fā)展的重大機遇。教育部將以制定和實施教育

強國建設三年行動計劃為基本出發(fā)點，推動高等教育綜合改

革。圍繞國家戰(zhàn)略技術發(fā)展需要優(yōu)化學科設置，推動新興學

科和交叉學科的人才培養(yǎng)，遵循科技革命、產業(yè)變革的規(guī)律

加強人才培養(yǎng)，加快布局人工智能、生物技術、新能源、新

材料等領域學科建設。習近平總書記高度重視教育數字化和人工智能，作出一人工智能如何與教育深度融合？改變即在當下，改革正逢其時。人工智能正在深刻地重塑著高校教育生態(tài)，為傳統(tǒng)的教學模式帶來了革命性的變革。那么，面對“人工智能

+”，高等教育應如何服務好立德樹人這一根本任務？又該怎樣落實智能向善的理念，更好地擁抱人工智能？教育課程、教材、教學體系智能化升級，將人工智能技術融入教育教

學全要素、全過程，全方位助學、助教、助研、助管、助國際交流?！比斯ぶ悄艿贡聘叩冉逃顚哟巫兏铮叩冉逃龖铀俑母镆赃m應人工智能的發(fā)展。那么，在

AI

時代，高校應如何更有效地適應并引領我國教育領域變革？關于這一問題，今年兩會期

間，身為人大代表或政協(xié)委員的高校書記、校長及教師們，為我們帶來哪些新的啟發(fā)？一起來看——人工智能為教育帶來前所未有的機遇和挑戰(zhàn)，成為加快實

現(xiàn)教育大國向教育強國邁進的關鍵變量。今年兩會期間，人工

智能成為了備受矚目的焦點，特別是在教育領域，受到了廣泛

的關注和討論。3

月

28日，教育部以“人工智能與教育變革”為主題，召開國

家教育數字化戰(zhàn)略行動2025年部署會。懷進鵬部長在會上指出：“必

須勇于改革創(chuàng)新，深入推動人工智能賦能教育變革，推動各級各類兩會代表熱議AI賦能教育變革

。

評論

。

DeepSeek

和機器人最近一段時間引起國內外廣泛關注，10教育體制改革要適用于人工智能時代的到來，不能等

到技術成熟后再改革，而是要讓教育始終緊跟發(fā)展步伐。

人工智能倒逼高等教育深層次變革，高等教育應加速改革

以適應人工智能的發(fā)展。高等教育改革不是簡單的技術疊

加，而是對新型教育生態(tài)系統(tǒng)的重塑。在科技教育人才一

體改革的大框架中，未來的高校可能既是知識創(chuàng)新的策源

地，也是人機協(xié)同進化的實驗場。我建議由教育部門牽頭，

聯(lián)合行業(yè)協(xié)會、高校聯(lián)盟等共同簽署一些人工智能教育倫

理規(guī)范，在確保技術安全可控的前提下，鼓勵“雙一流”

大學率先探索人工智能的培養(yǎng)模式，待積累成熟經驗后向

全國高校推廣?！珖舜蟠怼⒅袊鐣茖W院中國式現(xiàn)代化研究院院長張翼在教育教學領域，人工智能無疑將會成為改革的關鍵推力。當前人工智能的應用改變了教學方式、豐富了教學資源、優(yōu)化了教學評價，極大地提升了課程的教學體驗和

教學效能。我們要深刻認識到人工智能既是工具的革命，

也是革命的工具，其中不可或缺的核心是人?？旖菖c方便替代不了真情與關心，數據與算法培養(yǎng)不出獨立思考與批

判思維。建議強化教師的作用，持續(xù)提升教師人工智能素養(yǎng)，

發(fā)揮教師的能動性、創(chuàng)新性，將教師從授課者轉變?yōu)橐啡耍?/p>

推動“AI+HI”“雙驅動”的教育教學改革，形成知識與人

格并進、效率與溫度并存、智能與智慧并重的育人格局，

培養(yǎng)更多堪當時代重任的拔尖人才。——全國人大代表、上海交通大學校長

丁奎嶺教育數字化的核心任務是推進人工智能賦能教育高

質量發(fā)展，通過智慧教育實現(xiàn)普惠教育。人工智能與教

育的深度融合，需要有前瞻、系統(tǒng)的謀劃，既要善用人

工智能賦能教育，也要堅守育人初心，避免陷入技術極

端化誤區(qū)。碎片化發(fā)展只會造成資源浪費，系統(tǒng)化布局

才能實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。推進教育數字化和人工智能應用

要汲取歷史教訓，因地制宜，避免“一哄而上”和“一

哄而散”。各地基礎差異大，要實事求是，不強求同步

路徑。技術賦能教育不可能一蹴而就，必須腳踏實地，

切忌急功近利、重蹈覆轍?！珖f(xié)委員、南京大學黨委書記

譚鐵牛通用人工智能技術，將推動教育理念、教育模式、科

研范式、教師角色、校園形態(tài)五個方面的向新轉變。作為

教育強國建設龍頭的高等教育，在探索人工智能賦能教育

變革的過程中承載重要使命，重中之重是要認真落實立德

樹人根本任務，堅持系統(tǒng)觀念，在新舊理念轉變、虛實空

間轉換、師生角色轉型、內外資源轉接中促進智能技術與

教育教學、科學研究深度融合。面對人工智能賦能教育變

革的新階段，我們要在已有的實踐經驗基礎上，持續(xù)探索

構建資源集約共享、服務泛在協(xié)同、科教智能融合的教育

開源生態(tài)?！珖f(xié)委員、北京郵電大學校長

徐坤無論是從外部環(huán)境形成的壓力看，還是從內生發(fā)展的

動力看，高校積極擁抱

AI

科技，并以此推動學校更好發(fā)展是應有之舉。AI

是在不斷發(fā)展過程中的新事物，無論是

AI科技本身，還是

AI

應用過程中，都還存在很多問題，甚至是很大的風險。在積極擁抱的同時，我們也要保持審慎批

判的態(tài)度，發(fā)現(xiàn)問題、警惕風險。對此，華東師范大學專

門成立了智能教育研究院，集聚人工智能、教育學、心理學、

法學等等多領域的專家教授，共同研究

AI

應用于教育中的問題風險和解決方案。——全國人大代表、華東師范大學黨委書記

梅兵產生深刻影響。人工智能對于科研人員的科學研究及啟發(fā)思

維會有很大幫助，但是也要警惕人工智能的所謂“黑箱操作”，

尤其要警惕，不能讓學生們覺得使用人工智能可以替代自己

的思考，而忽略了研究中間的思維過程。不管人工智能多么

強大，它只是對現(xiàn)有知識的窮舉，對于還沒有出現(xiàn)的知識，

還沒有創(chuàng)造出來的發(fā)明，它無能為力。這就更需要培養(yǎng)一代

又一代的年輕人敢于不斷創(chuàng)新和探索未來，顛覆舊有的知識，發(fā)現(xiàn)新的世界。雖然人工智能是個非常好的工具，但是更重

要且最寶貴的是，我們人有不斷創(chuàng)新和運用創(chuàng)新的能力?！珖f(xié)常委、中國科協(xié)副主席

袁亞湘

。

評論

。

人工智能對科技界影響非常大，對高等教育人才培養(yǎng)也11

。

評論

。

如何培養(yǎng)適配AI時代的創(chuàng)新人才？AI

浪潮下，人才培養(yǎng)和科研范式變革已經成為教育強國規(guī)劃實施的重要內容。高校應如何培養(yǎng)適應

AI

時代的創(chuàng)新之才、

強國之才？人工智能時代，面向卓越工程人才和高素質技術技能

人才的培養(yǎng)，職業(yè)技術教育師資創(chuàng)新培養(yǎng)十分重要，建議

專門設計“人工智能

+

工程學科

+

教育”的人才培養(yǎng)方案，

著重加強對師資力量的培養(yǎng)，從教師到學生、從理論課程

到工程技術實踐，人工智能與工程學科專業(yè)結合，全面培

育“新時代工匠之師”。希望能夠把人工智能技術廣泛融

入相關學科領域，注重數據要素的重要作用；與頭部企業(yè)

溝通協(xié)作，建立產學研“握手”通道，共同搭建好“人工智能

+”的人才培養(yǎng)平臺；爭取發(fā)揮職業(yè)教育體系優(yōu)勢，做

好更多的示范性、標桿性項目，為我國現(xiàn)代化產業(yè)體系建設提供更多人才支撐。——全國人大代表、天津職業(yè)技術師范大學副校長

王勁松AI

的沖擊是全方位的，所有學校和學科都不能獨善其身，

哪個專業(yè)都不能缺席，更不能落后，都要主動迎接

AI

浪潮并勇立潮頭。對于高校而言，在

AI

沖擊下，人才培養(yǎng)模式需要作出轉變，即更加注重培養(yǎng)具有扎實基礎知識的人，注

重全人教育。高校要花更多精力培養(yǎng)學生的自我學習能力和

思維能力，以及適應社會的能力，尤其是適應

AI

的能力。一個人如何適應

AI

帶來的變化、如何利用

AI

提高自身學習

能力，是遠比學習多少知識，甚至學什么專業(yè)重要得多的事?！珖舜蟠?、西北工業(yè)大學黨委書記

李言榮高校應重視培養(yǎng)更多人工智能領域拔尖人才。從未來發(fā)展趨勢看，人工智能領域頂尖人才的稀缺性將遠遠超過技術

本身。人工智能領域的前沿突破和創(chuàng)新引領，需要一批具備

深厚理論功底、強大工程實踐能力以及跨學科綜合素養(yǎng)的拔

尖創(chuàng)新人才。做好人工智能領域拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)工作，頂

層設計是前提。武漢大學以科技發(fā)展和國家戰(zhàn)略需求為牽引，

積極探索特色數智教育人才培養(yǎng)模式。優(yōu)化學科布局、構建

人工智能交叉學科集群，是拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)的根基?！珖f(xié)委員、武漢大學校長張平文AI

為教育變革帶來了多重機遇，我們要注意到人才培

養(yǎng)的模式和方式。一方面可以將人工智能與教育深度結合，

從學科布局、專業(yè)設置等方面借勢人工智能；另一方面，

提升學生掌握人工智能的能力，未來他們走向基礎教育戰(zhàn)

線時，能將新技術引入教育教學中，讓人工智能鏈接人文

社科、藝術學科、科學等，打造“人工智能

+X”的模式?！珖舜蟠怼⑹锥紟煼洞髮W校長

方復全（本文原文刊登于《中國教育網絡》2025年2-3月合刊）12文

/

陳茜

2025

年初，DeepSeek

以其開源大模型

技術席卷了海內外，一躍超過了

OpenAI

的

ChatGPT，成為了歷史上增長最快的應用程

序。人們震驚地發(fā)現(xiàn)，DeepSeek

達到

1

億

月活躍用戶只用了

7

天，ChatGPT

在推出兩個月后用戶過億。而再往前，TikTok

用

時

9

個月，Instagram

則耗時兩年半。OpenAI：非營利組織之初心在

DeepSeek

出現(xiàn)之前，這十年來全

球最令人矚目的創(chuàng)新當屬

ChatGPT。其實，在

ChatGPT

出現(xiàn)之前，全世界都對人工智能技術的潛力半信半疑，它也并未得到美國政府的特別關注。創(chuàng)立

OpenAI

的想法始于

2015

年的一

次晚餐。在硅谷

Rosewood

酒店的晚餐上，

薩姆·奧爾特曼（Sam

Altman）,埃隆

·馬斯克（Elon

Musk），格雷格·

布羅克

曼（Greg

Brockman），伊利亞·蘇茨科弗

（Ilya

Sutskever）坐到了一起。薩姆·奧爾特曼希望創(chuàng)建一間以“確

保人工智能不會消滅人類”為使命的實驗室

,

一間放棄所有研究成果的實驗室——雖然

OpenAI

在

2019

年進行了重組，但最初的

OpenAI

是一家非營利組織，奧爾特

曼希望沒有任何競爭性的激勵措施來擾亂

這一使命。在這次晚餐之后，這一想法變成了現(xiàn)實。OpenAI

的幾位初創(chuàng)者都是三十多

歲的年輕人。首席執(zhí)行官薩姆·

奧爾特曼曾就讀于斯坦福大學計算機系，20

歲

的時候退學了，轉而開發(fā)移動應用程

序

Loopt，這是一款能實時分享用戶位

置的

APP。28

歲那年，奧爾特曼被

YCombinator

的創(chuàng)始人選中，接替擔任創(chuàng)

業(yè)孵化器的

CEO?？偛酶窭赘瘛げ剂_克曼曾上過哈佛大

學和麻省理工學院，但都以退學收場。格

雷格高中畢業(yè)后沒有立即上大學，在

gapyear期間，他讀了圖靈的《計算機與智能》，

開始編寫聊天機器人。大學期間，他發(fā)現(xiàn)了編程語言對自己的吸引力，開始頻繁與

創(chuàng)業(yè)公司的人接觸，同時進行編程語言研

究。大三那年他索性退學了，加入了一家初創(chuàng)公司

Stripe。首席科學家伊利亞

·蘇茨科弗出生于

俄羅斯，5

歲時跟隨父母去了以色列，在

耶路撒冷長大，16

歲去往加拿大，最后來

到美國。在加拿大期間，伊利亞師從多倫

多大學深度學習先驅杰弗里·辛頓（Geoffrey

Hinton）。職業(yè)生涯早期，伊利亞與人合

著了關于序列到序列學習的論文，最著名的是

2014

年作為第一作者發(fā)表的論文“基

于神經網絡的序列到序列學習”（Sequence

to

Sequence

Learning

with

Neural

Networks）。兩個沒有獲得學位的美國人，一個

外國移民，領著幾十個研發(fā)人員組成了一家名叫

OpenAI

的小公司，采用當初包

括

Google

在內的大公司都不看好的技術

路線，搞出了足以撼動世界的生成式人

工智能。這樣的事情是可以預見的嗎？在《為什么偉大不能被計劃》一書中，作者（OpenAI

。

評論

。

從ChatGPT與DeepSeek

看科技創(chuàng)新在《為什么偉大不能被計劃》一書中，作者表示，如果你一開始就向著一個明確的目標努力，你就走不遠。目標會窄化你的探索范圍，對偉大事業(yè)來說，目標具有誤導性。13同時要瘋狂地真誠”，宣布幻方即將邁出新的一步，追尋一直以來的技術理想，成立新的獨立研究組織探索AGI

的本質。DeepSeek不參與融資，也很少對外發(fā)聲。從

2023年和

2024

年暗涌對梁文鋒的兩次專訪中，人們才得以一窺

DeepSeek

的究竟。DeepSeek

選人的標準一直都是熱愛和好奇心，DeepSeek

尋求的好奇心，是對

AI

能力邊界的好奇。梁文鋒認為，創(chuàng)新首先是信念問題，硅谷富有創(chuàng)新精神的首要原因就是敢。在

DeepSeek

的團隊中，并沒有什么

高深莫測的奇才，都是一些國內頂尖高校

的應屆畢業(yè)生

,

沒畢業(yè)的博四、博五實習

生，還有一些畢業(yè)才幾年的年輕人。有

很多大模型公司都執(zhí)著地去海外挖人，

甚至有很多人覺得，大模型領域前

50

名

的頂尖人才可能都不在中國的公司，然而

DeepSeek

v2

模型的開發(fā)者沒有從海外回來

的人，都是國內本土培養(yǎng)的年輕人。“前50

名頂尖人才可能不在中國，但也許我們

能自己打造這樣的人?！绷何匿h強調。DeepSeek

的組織架構是自下而上的，一般不前置分工，而是自然分工。梁文鋒

認為，每個人都有自己獨特的成長經歷，都是自帶想法的，不需要人推動，在探

索的過程中，遇到問題就會拉人討論。當

一個想法顯示出潛力時，DeepSeek

就會自

上而下地調配資源。2024

年，DeepSeek

的MLA

創(chuàng)新的點子最早來自于一個年輕研究

員的個人興趣：他突發(fā)奇想去設計一個替

代

Attention

架構的方案，于是

DeepSeek

特

意成立了一個小組花了幾個月的時間跑通。開源對閉源的勝利DeepSeek

的技術并不是護城河，人才是。在梁文鋒看來，作為商業(yè)組織，

DeepSeek

選擇了創(chuàng)新，又通過開源分享

創(chuàng)新，是因為公司將價值沉淀在團隊上，

成員可以得到成長，積累認知，形成可

以創(chuàng)新的組織和文化，這就是

DeepSeek的護城河。

開源、

發(fā)論文并沒有讓DeepSeek

失去什么，開源更像是一種文

化行為，而非商業(yè)行為——對于技術人員而言，被

follow

是很有成就感的事。OpenAI

不

Open。西方有句玩笑話：

Rhode

Island

is

neither

a

road

nor

an

island.

OpenAI

may

be

producing

AI,but

it's

not

open.（羅

德島既不是公路也不是島，

OpenAI

也許在

制造

AI，但它不

Open）。OpenAI

創(chuàng)立之

初，曾經承諾將其產品向所有人免費提供，

自成立以來也發(fā)布了包括

Gym、TensorFlow

Agents

等多個開源項目，然而隨著商業(yè)化，OpenAI

選擇了閉源，原因是“需要保護知

識產權以及希望從研究中獲得收入”。圖靈獎得主楊立昆（Yann

Lecun）

認為，DeepSeek

對

OpenAI

的勝利，是

開源對閉源的勝利。然而，技術的發(fā)展

一

日千里，正如清華大學李星教授所

言，DeepSeek

若要持續(xù)保持領先地位，

還需要不斷地創(chuàng)新。未來，我們拭目以待。（本文原文刊登于《中國教育網絡》2025年2-3月合刊）的研究員）表示，如果你一開始就向著一

個明確的目標努力，你就走不遠。目標會窄化你的探索范圍，對偉大事業(yè)來說，

目標具有誤導性。有時候，改變世界最

好的方法，就是不要試圖去改變它

——

也許你已經意識到，最好的點子往往都

是偶然所得。DeepSeek：好奇心是推動世界進步的動力相比

OpenAI，發(fā)布了

DeepSeek

的幻

方則神秘得多?；梅絼?chuàng)始人梁文鋒在

20

世紀

80

年代出生于廣東湛江，父親是一

名小學教師。梁文鋒在浙江大學完成了信息與電子工程本科與研究生學業(yè)，畢業(yè)后，他一直在探索全自動量化交易。2015

年，

梁文鋒與同學一起創(chuàng)辦了杭州幻方科技有限公司，抓住量化交易紅利期的幻方量化

迅速步入了快車道，于

2021

年年中突破

了千億元大關。坊間有人戲稱，梁文鋒是用炒股賺

來的錢投資人工智能的研究。2023

年

4月

14日，幻方發(fā)布了《幻方新征程》，引用了法國新浪潮導演弗朗索瓦·

特呂

弗（Frangois

Truffaut

）曾經告誡青年導演

的一句話：“務必要瘋狂地擁抱雄心，

。

評論

。

由OpenAI研究員Kenneth

Stanley和JoelLehman所著圖書《為什么偉大不能被計劃》14

。

評論

。

關于AI變革教育的一些困惑和思考在人工智能時代，人類要掌握四大核心技能。首先是數學，

其次是語文，第三是體育，最后是要會娛樂。一位業(yè)界知名的通信與計算機網絡專家正在修訂一本專著。

但他已經懷疑，是否有人能夠用AI

編寫出一本更好的計算機網

絡專著？既然如此，何必現(xiàn)在還要費勁修訂？目前這位專家依然

堅持自己寫作，同時請

AI

評論，提點修改建議。但他發(fā)現(xiàn)

AI

經

常會出錯。比如，請

AI

把一個壓縮后的

IPv6

地址轉換成二進制

代碼，AI

就會多次出錯，提示之后才能更正；問

AI

某種網絡技術的

RFC

編號是多少？

AI

也答不對。另一個問題是：學生都用AI

做題，還留什么作業(yè)呢