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作者：李元晟 来源： 发布时间：2025-3-1 10:19:39
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人工智能（AI）已成为新质生产力发展与科技创新的关键技术支撑，在象棋、围棋等需要高度策略性和计算力的领域中，AI都轻松击败了人类顶尖选手。生成式AI大模型的横空出世，更加速了数据、知识与人类社会的耦合，促进智能技术的链式突破。 生成式AI凭借其强大的智能算法与广泛的大数据分析能力，以前所未有的规模、超越人类的速度和精准度，对全球海量数据进行深度挖掘和解析，并在自我革新与训练下，不断优化提升语言处理分析能力。 当前，AI正逐渐成为教育变革的催化剂及科技革命的新引擎。阿里达摩院研究显示，GPT-4.0几乎相当于一位拥有6年数据工作经验的人类，替代初级数据分析师的成本只有0.71%，替代高级数据分析师的成本则低至0.45%。 进入AI时代，拔尖人才的教育和培养比以往蕴含更多机遇和挑战。如何借助大模型的力量，个性化培养出更多具有创新精神和实践能力的拔尖人才？这不仅是整个教育界面临的挑战，也是社会各界关注的焦点。
AI大模型正重塑生活
AI大模型具有超乎想象的创造力和表现力，实现了对人类语言和思维的模拟与理解。从图像识别到语音处理，从自动驾驶到医疗诊断等，AI大模型正逐渐渗透并不断重塑我们的日常生活。 那么，AI大模型究竟是如何工作的？简单而言，AI大模型通过深度学习等方式，从全球各地的数据海洋中精准解析、深层挖掘，并自我革新、自我训练、自我优化，能迅速实现处理能力的提升与迭代。 例如，数据大模型能高效处理TB甚至PB级海量数据运算，为学生提供个性化学习资源和教育决策支持；图像大模型能自动提取图像特征，并依托生成对抗网络、卷积神经网络等技术，开展图像生成编辑及预测修复等工作；视觉大模型可以分析静态图像或动态视频，结合Sora、多模态情感识别等模型或技术，实现虚拟场景构建和结构化慕课视频生成。 AI大模型具有三大特点。 一是知识海洋的“导航者”。依托拥有万亿级参数的GPT-4大模型，经数万亿次预训练和长链推理，可多模态处理模糊数据，构建庞大的知识体系。这种强大的知识底座不仅能帮助学生巩固基础，还能激发他们探索未知领域的兴趣。 二是创新思维链的“魔术师”。大模型不仅在语言应用上得心应手，更在逻辑推理中实力惊人。通过代码训练，它可以像人类一样推理解决问题，这正是学生身边最理想的“思维教练”。 三是零样本学习的“探险家”。遇到全新领域和问题时，大模型无需额外训练就能快速上手，并可根据学生的反馈和表现，自我优化教学策略和方法。这就是AI大模型的零样本学习能力，将极大帮助学生快速适应新的学习环境和要求。 然而，AI大模型的超级算力也引发了社会各界的广泛担忧。传统职业是否会被AI取代？教育和科研等领域应如何应对这场技术变革？正是这些担忧和挑战，激发了人们对新时代背景下拔尖创新人才培养的深入思考。
机遇与挑战并存的“AI+智慧教育”
在智慧教育领域，一场由AI引领的变革正悄然发生。 近期，研究人员用AI大模型作答河南高考试卷发现，有4款产品在测试中得分超过了文科一本线。传统的教育模式较为注重知识传授和内容记忆，而在AI面前，这种模式显得捉襟见肘。 生成式AI的出现，不仅让知识的创造与传播速度空前加快，也对传统教育模式提出了新思考：进入AI时代，教育的意义与未来何在？过去10个博士生5年才完成的研究，现在一个学生借助AI一两个周就搞定了。相比之下，人类的传统学习过程显得十分复杂和漫长。 AI大模型的出现，为人们创造了教育新机遇，但这并不意味着传统学校教育将失去意义，而是为拔尖人才培养打开了一扇通往创新与个性化的新大门。AI正在以超乎想象的速度推进教育体系更新换代，引领我们实现从“教”向“学”的华丽转身，这是一种基于深度学习的生产力变革。 比如，我们可以通过AI虚拟生成“智能导师”，根据学生兴趣和能力定制学习路径，使同伴学习及人机协同学习成为现实；可以通过AI持续优化知识体系，促进人类知识边界的拓展与重构，引领我们从本能学习和自然学习迈向智能学习和超级学习。 尽管AI大模型在教育领域展现出无限潜力，但在深入实践过程中仍面临诸多挑战。大模型的表现与人类认知水平相比，还存在鲁棒性差、可解释性弱、推理能力不足等问题。这意味着大模型在辅助教学时无法准确、稳定地理解师生的真实意图和需求，在高阶教育训练方面仍有很大差距，其根源在于模型计算过程中的数据依赖、模型幻觉、过度拟合等因素，导致推理应用出现逻辑短板或辞不达意。 AI大模型的缺陷仍需不断解决完善。 一是存疑的可信度。你能完全信任一位偶尔会胡说八道的老师吗？AI大模型时常会出现类似的问题，这将削弱学生对AI工具的信任。 二是滞后的时效性。教育理念及学科发展日新月异，知识更新迭代迅速，通过检索增强生成技术虽可部分解决AI知识库数据训练的迟滞问题，但仍无法做到数据精准高效地融合与更新。 三是高昂的成本负担。高质量的AI教育资源需要昂贵的训练与运营成本支撑，这对于资源有限的学校和个人，无疑是一道难以逾越的门槛。 四是缺失的专业深度。教育讲究“术业有专攻”，而AI大模型往往是“万金油”，在专业领域时常力不从心，难以满足拔尖人才对深度知识的渴求。 五是频繁的安全伦理冲突。因缺乏有效的评价校验机制，AI生成的内容时常包含事实性错误，甚至包含有害的误导性内容。比如，近期美国某大学一名学生与AI对话时，竟意外收到极其震惊的威胁性信息：“人类，请去死吧，求求你了。”这更加警示我们，AI的安全性与稳定性亟须提升。
拔尖人才培养新生态构建与AI技术优化
随着AI大模型的飞速发展，可以预见，传统人才培养方式将不再具有竞争优势。拔尖创新人才培养该何去何从？ 关键在于将AI精准融入教育过程，在构建和优化拔尖人才培养新生态中，为学生提供更加精准、个性化的教学服务。如利用AI实现智能教学辅导和个性化学习推荐，通过大数据分析挖掘学生学习特点需求，借助AI实现学习成果智能评估反馈等。 为了更好地营造“AI+智慧教育”创新生态、匹配拔尖人才培养需求，应构建符合中国国情、融合本土数据的生成式AI大模型，并探索其在辅助教学、学习优化、教育评价等各个环节的高效应用。 应完善生成式AI为核心的综合技术生态，让AI与虚拟现实/增强现实、数据挖掘、知识图谱、语言处理等技术紧密结合，开发个性化学习、智能辅导等多样化教学模式。 应充分用好开源AI等工具，通过智能调度算法开发、计算集群搭建、数据管理结构优化等技术手段，降低训练与运营成本。 应制定生成式AI教育产品的评价标准，根据用户反馈及师生评估不断修正模型应用。 应提升教师的“数字素养”，不仅提升其使用生成式AI教育产品的“数字意识”和“数字技能”，还要强化师生的“数字责任”和“数字伦理”。 应加强对学生的人文关怀，AI只是教育的辅助工具，人与人之间的情感交流才是教育的灵魂。 展望未来社会，AI将以远低于现在的成本和远高于当前的效率，以更庞大的知识容量和更高效的生成速度，超越传统教育，点燃未来人类教育的火花，我们将有幸成为这场对话的参与者与见证人。在这个充满无限可能的新时代，如何利用好生成式AI，构建更加个性化、高效、公平的教育生态，助力教育回归本质，值得我们持续深入思考。■ （作者单位：西北工业大学科学技术研究院） 《科学新闻》 (科学新闻2024年12月刊 AI)
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