人工智能時(shí)代教育系統(tǒng)應(yīng)著力培養(yǎng)三種核心能力

清華大學(xué)腦與智能實(shí)驗(yàn)室首席研究員 Stella Christie

【摘要】大型語言模型等人工智能的迅猛發(fā)展對(duì)當(dāng)前的教育體系提出了挑戰(zhàn)。從認(rèn)知科學(xué)、腦科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、行為經(jīng)濟(jì)學(xué)和科學(xué)史的跨學(xué)科視角來看，在強(qiáng)大的智能技術(shù)面前，教育體系需要培養(yǎng)學(xué)生三種核心能力以確保人類的競(jìng)爭(zhēng)力，即人工智能素養(yǎng)、處理異常的能力、理解人類行為的能力。相較于人工智能，人類有很多獨(dú)有的優(yōu)勢(shì)，如處理異常和偏離常規(guī)的數(shù)據(jù)，而更重要的是，在涉及法律、道德等問題上，人類還需要規(guī)制智能技術(shù)的使用界限，這些都要求人類對(duì)人工智能的底層邏輯和人類的思維與行為加深理解。人工智能是服務(wù)于人類需求的工具，人類需要更好地熟悉和使用它。

【關(guān)鍵詞】教育系統(tǒng)? 人工智能素養(yǎng)? 人類行為? 處理異常

【中圖分類號(hào)】G434/TP18? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2023.18.005

引言

人工智能快速發(fā)展，其程序和應(yīng)用執(zhí)行任務(wù)的能力持續(xù)增強(qiáng)，并在一定程度上呈現(xiàn)追平甚至超越人類的表現(xiàn)。更值得關(guān)注的是，人工智能系統(tǒng)能夠在短時(shí)間內(nèi)通過自主學(xué)習(xí)加速自身的迭代。例如，AlphaGo在2016年擊敗了圍棋世界冠軍李世石，這在當(dāng)時(shí)被認(rèn)為是人工智能發(fā)展的里程碑式的成就，而就在短短幾年后，人類無法與人工智能在圍棋和國(guó)際象棋等策略游戲中競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)成為常態(tài)。這引發(fā)人們進(jìn)一步思考：人工智能時(shí)代，人類應(yīng)該如何學(xué)習(xí)？

分析人工智能對(duì)教育系統(tǒng)的影響至關(guān)重要。從個(gè)體層面來看，這決定著學(xué)生未來進(jìn)入勞動(dòng)力市場(chǎng)時(shí)的競(jìng)爭(zhēng)力；從國(guó)家層面來看，這對(duì)中國(guó)未來的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和技術(shù)創(chuàng)新至關(guān)重要?？偟膩碚f，本文的分析基于三個(gè)判斷：其一，未來十年甚至更長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)，人工智能將是影響全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和社會(huì)關(guān)系的最具變革性的要素；其二，人工智能發(fā)展非常迅速，教育系統(tǒng)的設(shè)計(jì)不應(yīng)僅基于當(dāng)前的人工智能生態(tài)系統(tǒng)，而應(yīng)前瞻性地基于十年或十五年后的人工智能環(huán)境進(jìn)行考量和設(shè)計(jì)；其三，現(xiàn)階段，學(xué)生應(yīng)該注重學(xué)習(xí)人工智能當(dāng)前尚未掌握并且在未來二十年內(nèi)也無法掌握的技能。

前瞻性地針對(duì)未來人工智能環(huán)境設(shè)計(jì)教育系統(tǒng)，本身就是一個(gè)很復(fù)雜的問題。長(zhǎng)期以來，人們關(guān)于人工智能到底掌握了哪些技能的辯論并沒有明確的答案，更不用說學(xué)生應(yīng)該學(xué)習(xí)什么技能。一方面，除了在大型語言模型方面的顯見成就，人工智能的發(fā)展也遭遇了一些挫折。一些表面的問題是容易修復(fù)的，如與ChatGPT 3對(duì)話時(shí)，機(jī)器聲稱47大于64（Marcus， 2023），而另一些根源于人工智能底層數(shù)據(jù)集的問題則很難在短時(shí)間內(nèi)得到解決，如由于數(shù)據(jù)集的偏見導(dǎo)致人工智能生成有偏見的推薦（Obermeyer et al.， 2019; Mehrabi et al.， 2021）。另一方面，當(dāng)前人工智能發(fā)展存在嚴(yán)重的局限性，主要體現(xiàn)在人工智能無法將知識(shí)遷移到新的環(huán)境（Forbus， 2021），而且也無法靈活地適應(yīng)新的環(huán)境（Marcus and Davis， 2019）。這一問題無法通過單純?cè)龃髷?shù)據(jù)量來改進(jìn)解決。上述人工智能發(fā)展的局限對(duì)于如何設(shè)計(jì)教育系統(tǒng)具有重要參考意義。此外，這些局限的程度也在動(dòng)態(tài)變化，理想狀態(tài)下的教育系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)能夠預(yù)見十年或更長(zhǎng)時(shí)間范圍內(nèi)的新變化。

本文認(rèn)為，在人工智能時(shí)代，學(xué)生在教育系統(tǒng)中應(yīng)該獲得三種與人工智能相關(guān)的核心能力，即人工智能素養(yǎng)、處理異常的能力和理解人類行為的能力。下文將分別分析這些核心能力的關(guān)聯(lián)，論述其重要性，詳細(xì)闡釋人工智能時(shí)代這三種能力是如何發(fā)揮作用的。

人工智能素養(yǎng)

人工智能素養(yǎng)意味著學(xué)生需要了解什么是人工智能，特別是需要理解人工智能的局限和優(yōu)勢(shì)，只有這樣，學(xué)生才能有效并負(fù)責(zé)任地運(yùn)用人工智能。當(dāng)下存在著一種思維誤區(qū)，一部分人認(rèn)為人工智能素養(yǎng)就是熟練掌握人工智能及其接口的使用方式。例如，許多人主張為年幼的兒童開設(shè)如何與人工智能互動(dòng)的課程（以下簡(jiǎn)稱AI使用課程）。出于多種原因，AI使用課程并不能正確或有效地構(gòu)建人工智能素養(yǎng)。

首先，兒童通常會(huì)自發(fā)地學(xué)習(xí)如何使用基于人工智能的技術(shù)，就像他們會(huì)本能地探知周遭事物一樣，無需專門的課程。研究表明，兒童將人工智能視為一種社會(huì)個(gè)體，與其他人類沒有太大的區(qū)別，即，他們認(rèn)為人工智能是友好且可以互動(dòng)的（Druga et al.， 2017; Tanaka et al.， 2007）。從這個(gè)角度看，開設(shè)AI使用課程是沒有必要的。其次，AI使用課程可能增加兒童在日常問題解決中對(duì)人工智能的依賴，這對(duì)他們的整體表現(xiàn)、認(rèn)知與文化能力培育將產(chǎn)生不良影響。一個(gè)易于理解的實(shí)證案例是，當(dāng)學(xué)生做筆記時(shí)，手寫筆記往往比在計(jì)算機(jī)上輸入的筆記質(zhì)量更高（Mueller and Oppenheimer， 2014）。流行的AI使用課程可能會(huì)產(chǎn)生一些影響，例如，過度依賴人工智能工具，并以此替換了實(shí)際效果更好的傳統(tǒng)技能。這樣的課程還有可能在高科技的掩飾下，給人一種學(xué)生在進(jìn)行復(fù)雜學(xué)習(xí)的假象。從這個(gè)意義上說，AI使用課程可能會(huì)得到與學(xué)習(xí)的初衷相反的結(jié)果。最后，AI使用課程產(chǎn)生的優(yōu)勢(shì)都是有時(shí)效的，當(dāng)學(xué)生真正進(jìn)入勞動(dòng)力市場(chǎng)使用人工智能技術(shù)時(shí)，課程中的技術(shù)就已經(jīng)過時(shí)了。

對(duì)人工智能素養(yǎng)的正確理解在于知悉人工智能技術(shù)的原理和局限。具體來說，一個(gè)具備人工智能素養(yǎng)的學(xué)生應(yīng)該能夠：（1）評(píng)估哪些問題可以完全由人工智能解決，哪些需要人類介入解決；（2）闡述為什么人工智能可以或不可以用于某些類型問題的解決，及其深層次原因；（3）制定解決問題的綜合性措施和策略，并且對(duì)人工智能和人類的局限和優(yōu)勢(shì)進(jìn)行統(tǒng)籌考慮。

能力（1）實(shí)質(zhì)是指學(xué)生必須知道并應(yīng)用相關(guān)原則作出這種決定。判斷一個(gè)問題可能不適合人工智能解決的關(guān)鍵因素包括：?jiǎn)栴}是非常規(guī)的、數(shù)據(jù)有限或數(shù)據(jù)質(zhì)量差、數(shù)據(jù)中存在偏見，以及開創(chuàng)性的工作，如顛覆性科學(xué)發(fā)現(xiàn)等。

能力（2）要求學(xué)生必須知道人工智能模型的工作原理是識(shí)別和使用大數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計(jì)規(guī)律。如果問題是非常規(guī)的（其解決方案不是可以通過大數(shù)據(jù)模型來統(tǒng)計(jì)歸納的），或者可用的數(shù)據(jù)質(zhì)量差、有限或存在偏見，那么這種統(tǒng)計(jì)歸納就不能成功。顛覆性的發(fā)現(xiàn)總是“反統(tǒng)計(jì)”的，與普遍觀點(diǎn)相異，受少數(shù)例外情況所啟發(fā)。例如，如果讓只知道傳統(tǒng)導(dǎo)體和絕緣體的工程師來收集數(shù)據(jù)，從該數(shù)據(jù)庫歸納發(fā)現(xiàn)半導(dǎo)體是難以實(shí)現(xiàn)的?；谶@些原則，具備人工智能素養(yǎng)的學(xué)生應(yīng)該能夠判別并證明為什么給定的問題適合或不適合人工智能解決。

能力（3）需要進(jìn)一步解釋?？梢灶A(yù)見，在人工智能愈加普遍的未來，受過良好教育的畢業(yè)生的大部分專業(yè)工作將專注于人工智能無法解決的問題，但這并不意味著在解決這些問題時(shí)不需要人工智能。問題的完全解決通常需要人類使用人工智能作為支持，包括記錄整理、秘書任務(wù)、提供百科全書式的知識(shí)和數(shù)據(jù)庫檢索等。在這種情況下，學(xué)生可以獲得的最寶貴的技能是通過結(jié)合人類和人工智能各自的優(yōu)勢(shì)來解決問題。一般來說，人類在開放性問題的解決上表現(xiàn)更優(yōu)秀，而人工智能在精確和狹義問題的解決上具有優(yōu)勢(shì)。因此，通過結(jié)合二者各自優(yōu)勢(shì)來解決問題的能力意味著將問題分解為較小的組件，這些組件要么是開放的（需要人類），要么是封閉的（人工智能自動(dòng)化的）。

舉例來說，讓學(xué)生通過看照片確定照片拍攝的地點(diǎn)，規(guī)則是他可以向人工智能系統(tǒng)詢問關(guān)于照片的各種問題，但不允許直接將照片上傳。這是一項(xiàng)開放的任務(wù)，因?yàn)檫x擇詢問的問題沒有固定的模版或規(guī)律，學(xué)生如何選擇反映了人類的優(yōu)勢(shì)。這時(shí)，學(xué)生應(yīng)該利用的人工智能優(yōu)勢(shì)是其提供關(guān)于世界的必要事實(shí)知識(shí)，因?yàn)檫@些知識(shí)對(duì)學(xué)生來說可能是陌生的。照片顯示了一個(gè)港口、有一艘游輪、一個(gè)可辨認(rèn)的街道標(biāo)志，地上有雪、遠(yuǎn)處的背景是山。學(xué)生問：“這個(gè)標(biāo)志是用什么語言寫的？”答案是阿根廷的西班牙文。學(xué)生再問：“阿根廷的海洋港口有哪些？”“在這些城市中，哪些城市在冬天會(huì)下雪？”得到的答案是烏斯懷亞。最后，學(xué)生可以問一個(gè)驗(yàn)證的問題：“烏斯懷亞周圍有山嗎？”學(xué)生根據(jù)人工智能給出的答案最終確定拍攝地點(diǎn)。人工智能時(shí)代，一個(gè)理想的教育系統(tǒng)應(yīng)該培養(yǎng)學(xué)生解決此類問題的能力。

人工智能素養(yǎng)的一個(gè)關(guān)鍵內(nèi)容是能夠準(zhǔn)確解讀并批判性地評(píng)估人工智能生成的推薦。從這個(gè)角度說，人工智能素養(yǎng)的培養(yǎng)對(duì)象應(yīng)更為廣泛，因?yàn)榭萍脊驹诎ń鹑?、醫(yī)療和教育等多個(gè)領(lǐng)域向客戶提供人工智能生成的建議，這些推薦建議幾乎涉及社會(huì)的所有層面。由此，教育系統(tǒng)必須現(xiàn)在就開始讓學(xué)生為此做好準(zhǔn)備，培養(yǎng)他們成為明智而自信的人工智能平臺(tái)用戶。這對(duì)于政府和社會(huì)各領(lǐng)域管理者來說尤為重要。

從交通路線設(shè)計(jì)到醫(yī)療方案制定，許多領(lǐng)域已經(jīng)開始使用人工智能系統(tǒng)提供關(guān)于政策制定和發(fā)展規(guī)劃的建議。例如，醫(yī)療設(shè)備供應(yīng)商和保險(xiǎn)公司越來越常用智能算法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估：識(shí)別具有較大可能性需要昂貴治療的患者，或者估算保險(xiǎn)套餐和健康福利產(chǎn)品的成本等。鑒于醫(yī)療和健康數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，相比純粹的人類判斷，智能算法確實(shí)可以提高評(píng)估的準(zhǔn)確性。然而，一項(xiàng)研究顯示，這種智能算法會(huì)出錯(cuò)并表現(xiàn)出系統(tǒng)性偏見（Obermeyer et al.， 2019）。這說明人工智能生成的推薦不應(yīng)被視為最終決定，而只應(yīng)作為輔助人類決策的依據(jù)之一，人類應(yīng)當(dāng)依靠自身作出有影響力和敏感度的決定。教育系統(tǒng)必須培養(yǎng)未來的決策者如何正確解讀人工智能生成的推薦，如何為了社會(huì)利益更好地使用它們。

事實(shí)上，人們必須通過培訓(xùn)才能達(dá)到分析人工智能生成的推薦的能力。上述關(guān)于人工智能會(huì)生成包含偏見的醫(yī)療推薦的研究，使用的是來自美國(guó)一家醫(yī)院的大數(shù)據(jù)集。結(jié)果顯示，算法預(yù)測(cè)相同風(fēng)險(xiǎn)水平的病例中，黑人患者實(shí)際上比白人患者的病情更嚴(yán)重。這樣的智能算法在配置病人的治療方案時(shí)，黑人患者只有比白人患者病情更嚴(yán)重才能得到與后者同樣的治療方案。種族信息不是智能算法數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容，因此偏見的來源并非直接出自數(shù)據(jù)本身，而是由歷史數(shù)據(jù)中的醫(yī)療費(fèi)用引起的。由于美國(guó)社會(huì)存在一些經(jīng)濟(jì)和社會(huì)因素，導(dǎo)致黑人患者不能像白人患者那樣具備經(jīng)?？床〉尼t(yī)療條件，所以算法將黑人標(biāo)定為需要較少醫(yī)療服務(wù)的群體。這項(xiàng)研究說明了正確解讀人工智能生成的建議事實(shí)上有多么復(fù)雜。

由此，教育系統(tǒng)必須培養(yǎng)學(xué)生以下能力：準(zhǔn)確指明人工智能可能協(xié)助解決的問題；理解底層數(shù)據(jù)和人工智能生成建議的局限性；識(shí)別系統(tǒng)性偏見和造成事實(shí)扭曲的因素；權(quán)衡人工智能推薦的成本和收益，評(píng)估其他外部因素和人工智能無法計(jì)算的因素，以便最大程度地造福社會(huì)。

處理異常的能力

在使學(xué)生獲得人工智能素養(yǎng)（即理解人工智能系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)，以及靈活使用人工智能系統(tǒng)的能力）的基礎(chǔ)上，教育系統(tǒng)的下一個(gè)目標(biāo)是教授其人類獨(dú)有的處理異常的能力。在可預(yù)見的未來，人工智能模型在這方面的表現(xiàn)不會(huì)有明顯的突破。學(xué)生需要認(rèn)識(shí)到在解決問題時(shí)具備處理異常情況能力的重要性和挑戰(zhàn)，并意識(shí)到分析和利用異常的能力是人類獨(dú)有的優(yōu)勢(shì)。教育系統(tǒng)需要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)是，使學(xué)生有能力和信心在解決問題過程中處理好異常情況。

前文已經(jīng)提及，對(duì)異常情況和離群數(shù)據(jù)的分析在科技創(chuàng)新中發(fā)揮著重要作用。在解決問題和創(chuàng)新的過程中，進(jìn)步和發(fā)現(xiàn)的機(jī)會(huì)通常蘊(yùn)藏在最離群的數(shù)據(jù)中，即統(tǒng)計(jì)工具無法覆蓋的區(qū)域。這也是我們不能依賴人工智能系統(tǒng)來引領(lǐng)科學(xué)和技術(shù)創(chuàng)新的部分原因，從很大程度上說，科技創(chuàng)新只能由人來完成。

許多科學(xué)突破都能夠歸因于對(duì)異常的關(guān)注和好奇心。舉例來說，達(dá)爾文進(jìn)化論的提出主要是受雀鳥喙部變異情況所啟發(fā)，而雀鳥生活在偏遠(yuǎn)的加拉帕戈斯群島。一個(gè)偏遠(yuǎn)群島上的奇特鳥類以及關(guān)于它們的有限數(shù)據(jù)事實(shí)上就是我們所稱的離群數(shù)據(jù)，同時(shí)，由于雀鳥具備許多與“典型”鳥類不同的特征，這也意味著雀鳥的情況屬于異常范疇。在當(dāng)前人工智能系統(tǒng)的邏輯下，關(guān)注到諸如雀鳥喙部變異的情況幾乎是不可能的。相較于此，達(dá)爾文正是通過關(guān)注異常特征，認(rèn)真分析來自偏遠(yuǎn)島嶼的一種鳥類的數(shù)據(jù)，才實(shí)現(xiàn)了改變世界的科學(xué)突破。這種突破對(duì)于目前存在的以統(tǒng)計(jì)為驅(qū)動(dòng)的人工智能模型來說是不可能的。

上述例子說明了兩種相關(guān)的能力，這兩種能力在可預(yù)見的未來將始終為人類所獨(dú)有，同時(shí)應(yīng)該在現(xiàn)代教育系統(tǒng)中得到進(jìn)一步鼓勵(lì)和培養(yǎng)。一個(gè)是好奇心，即不由外部獎(jiǎng)勵(lì)驅(qū)動(dòng)，而是自主產(chǎn)生對(duì)現(xiàn)象、事實(shí)、模式的興趣（Loewenstein， 1994; Kidd and Hayden， 2015）；另一個(gè)是提出“為什么”的驅(qū)動(dòng)力，例如，達(dá)爾文不僅僅是觀察并描述雀鳥的喙，而是不斷詢問這些觀察背后的內(nèi)在原因。這兩種能力與一個(gè)人處理異常的能力密切相關(guān)。只有一個(gè)好奇的人才會(huì)更好地關(guān)注到異常數(shù)據(jù)，只有一個(gè)敢于提出“為什么”的人才會(huì)分析異常并得到收獲。

可以預(yù)見，人類的好奇心與敢于提出“為什么”的能力將在很長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)持續(xù)領(lǐng)先于人工智能系統(tǒng)，所以這些能力的培養(yǎng)應(yīng)當(dāng)成為教育系統(tǒng)的重點(diǎn)目標(biāo)。然而，當(dāng)前的教育系統(tǒng)并沒有集中培養(yǎng)這些能力。學(xué)校教育系統(tǒng)的諸多努力都是為了培育學(xué)生掌握事實(shí)知識(shí)，而這些知識(shí)其實(shí)可以很容易地由人工智能系統(tǒng)提供。教育系統(tǒng)更應(yīng)優(yōu)先培養(yǎng)的是將教育重點(diǎn)從掌握事實(shí)知識(shí)轉(zhuǎn)向提出好問題和正確分析實(shí)證的能力，例如異常和離群數(shù)據(jù)這樣的實(shí)證。

愿意并能夠分析異常不僅在科技創(chuàng)新中極具重要性，在實(shí)際工作生活中也能夠發(fā)揮很大作用。以協(xié)助進(jìn)行醫(yī)療診斷為例，由于大多數(shù)患者和疾病都符合統(tǒng)計(jì)分析的規(guī)律性模式，因此，在很多地方，人工智能系統(tǒng)已經(jīng)被用于輔助醫(yī)療診斷。這并不令人驚訝，因?yàn)樵卺t(yī)療診斷方面，可用的數(shù)據(jù)量大，且數(shù)據(jù)的規(guī)律較為明顯。但值得注意的是，人工智能模型無法診斷出患有罕見基礎(chǔ)疾病的患者。如果一種病癥是罕見的，那么可用的數(shù)據(jù)集并不足以讓人工智能模型作出正確的、統(tǒng)計(jì)上有根據(jù)的推薦療法。更為重要的是，使用一個(gè)以統(tǒng)計(jì)為驅(qū)動(dòng)的人工智能模型來診斷罕見病患者是十分危險(xiǎn)的，因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)上對(duì)常見病有益的推薦療法可能恰恰是對(duì)罕見病患者有害的診斷。例如，進(jìn)行性肌肉骨化癥（FOP）會(huì)導(dǎo)致患者身體的肌肉以及結(jié)締組織逐漸骨化并累及全身，這一疾病的預(yù)估發(fā)病率為1/200萬。如果用人工智能模型協(xié)助診斷，那么幾乎一定會(huì)誤診此病的患者，并推薦有害的治療方案（對(duì)FOP患者的手術(shù)干預(yù)會(huì)加速骨骼的異常生長(zhǎng)）。這一案例說明，對(duì)異常的關(guān)注應(yīng)當(dāng)成為各類職業(yè)的基礎(chǔ)素養(yǎng)的必要內(nèi)容。

在人工智能時(shí)代，大部分的人類智慧活動(dòng)將集中在處理異常上。如果教育系統(tǒng)不重視對(duì)細(xì)節(jié)和異常的關(guān)注，將無法幫助現(xiàn)在的學(xué)生在未來環(huán)境中做好準(zhǔn)備和取得成功。當(dāng)前教育系統(tǒng)更偏重教育學(xué)生對(duì)典型案例進(jìn)行理解，而不強(qiáng)調(diào)對(duì)異常的關(guān)注，這體現(xiàn)為當(dāng)前學(xué)校教育中常見的重復(fù)訓(xùn)練的教學(xué)方法，如根據(jù)做題的速度評(píng)估能力等。應(yīng)當(dāng)優(yōu)化現(xiàn)有教育系統(tǒng)，注重培育并引導(dǎo)學(xué)生關(guān)注并分析異常。

理解人類行為的能力

人工智能對(duì)未來勞動(dòng)力市場(chǎng)和技術(shù)環(huán)境的影響仍是不確定的。已經(jīng)發(fā)生的變化與所謂的“弱AI”相關(guān)，例如，文書類任務(wù)的自動(dòng)化、自動(dòng)售票、配送和支付、面部識(shí)別、交通執(zhí)法，等等。而未來，人工智能將執(zhí)行更為復(fù)雜的任務(wù)，如廣泛使用自動(dòng)駕駛車輛。

勞動(dòng)力和技術(shù)環(huán)境的轉(zhuǎn)型在人工智能發(fā)展到接近所謂的“強(qiáng)AI”閾值時(shí)，將會(huì)更具顛覆性?！皬?qiáng)AI”是指具備自主選擇能力并能夠解決新問題的人工智能。在這一發(fā)展過程中重要的里程碑是實(shí)現(xiàn)與人類相近的交互，并且能夠做到無法與真正的人類相區(qū)分，這個(gè)閾值被稱為圖靈測(cè)試（Turing， 1950）?！艾F(xiàn)有的大型語言模型是否已接近強(qiáng)AI的閾值”是一個(gè)有爭(zhēng)議的問題。無論如何，朝著強(qiáng)AI不斷靠近的發(fā)展趨勢(shì)將使得未來人工智能可能影響更大比例的受過更高教育的人口，包括藝術(shù)家、工程師、醫(yī)生和計(jì)算機(jī)程序員等。

在討論如何優(yōu)化面向人工智能時(shí)代的教育系統(tǒng)時(shí)，不僅要考慮已經(jīng)由弱AI引發(fā)的變化，還要預(yù)判即將由強(qiáng)AI或類強(qiáng)AI引發(fā)的變化。要做到這一點(diǎn)，需要研究歷史上那些首次引入顛覆性技術(shù)的領(lǐng)域發(fā)生了什么，可以深入研究的案例包括印刷機(jī)、蒸汽機(jī)或洗衣機(jī)等。新技術(shù)對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的影響主要包括三個(gè)方面：一是某些工作被淘汰或被自動(dòng)化替代；二是創(chuàng)造出新的工作；三是由于新工作的誕生在時(shí)間上滯后于舊工作的消失，將會(huì)存在持續(xù)一段時(shí)間的失業(yè)現(xiàn)象。

人工智能時(shí)代，推動(dòng)教育系統(tǒng)轉(zhuǎn)型應(yīng)從上述三個(gè)方面著手。針對(duì)舊工作消失，教育系統(tǒng)應(yīng)該預(yù)先降低學(xué)生選擇即將消失的職業(yè)的比重；針對(duì)創(chuàng)造新工作，教育系統(tǒng)應(yīng)培養(yǎng)在新工作中最有用的技能；針對(duì)預(yù)期的暫時(shí)性失業(yè)，我們應(yīng)該在人工智能變革效應(yīng)發(fā)揮之前做好前瞻性規(guī)劃。

考慮到這些因素，當(dāng)前亟需回答的關(guān)鍵問題是：在新工作中，哪些技能將是最有用的？雖然這些新工作現(xiàn)在還不存在，但隨著人工智能的逐步發(fā)展將會(huì)被創(chuàng)造出來。對(duì)于這個(gè)問題，先前的技術(shù)變革也是一個(gè)很好的借鑒參考。當(dāng)手抄工因印刷機(jī)而失業(yè)，當(dāng)馬車夫因火車而失業(yè)，當(dāng)家庭主婦因洗衣機(jī)的引入而有了更多空閑時(shí)間時(shí)，隨之而出現(xiàn)的是什么工作或活動(dòng)呢？當(dāng)然，首先一些新工作是由新設(shè)備的操作者承擔(dān)的——如印刷工、火車司機(jī)和洗衣店員工。在當(dāng)前的背景下進(jìn)行類比，則這些工作在某種程度上類似于人工智能開發(fā)者的角色。然而，這樣的工作只占新工作的一小部分。這表明，對(duì)即將到來的人工智能變革的最佳應(yīng)對(duì)方式并不是增加人工智能開發(fā)或計(jì)算機(jī)編程課程的比例，因?yàn)橹挥幸恍〔糠中鹿ぷ鲿?huì)要求熟練掌握人工智能模型技術(shù)。那么，哪些新的技能和工作將占據(jù)未來勞動(dòng)力市場(chǎng)上的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)呢？

答案是，依賴人與人互動(dòng)的工作。有幾個(gè)原因能夠支持這個(gè)預(yù)判。首先，這是在歷史上技術(shù)變革中多次發(fā)生的現(xiàn)象，我們沒有理由懷疑人工智能技術(shù)變革在這方面會(huì)有所不同。新技術(shù)出現(xiàn)時(shí)將產(chǎn)生各類問題，在社會(huì)層面上去解決這些問題需要?jiǎng)?chuàng)建新的工作，而這些工作的關(guān)鍵內(nèi)容就是人與人的互動(dòng)。其次，相較于人類員工，人工智能模型并不擅長(zhǎng)與人類客戶進(jìn)行互動(dòng)。最后，由于某些倫理和政治因素，人類員工在這些領(lǐng)域是無法被替代的?；谶@些原因，在人工智能時(shí)代，理解人類行為應(yīng)成為教育的重要內(nèi)容和核心目標(biāo)。下文將詳細(xì)闡述人際互動(dòng)和人類參與將如何改變勞動(dòng)力市場(chǎng)。

內(nèi)容創(chuàng)作。隨著人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，許多新的工作將涉及人工智能輔助的內(nèi)容創(chuàng)作。當(dāng)前，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)創(chuàng)造了大量新的創(chuàng)意工作，而在十年前根本難以想象這些工作。人工智能技術(shù)新的發(fā)展將使復(fù)雜內(nèi)容創(chuàng)作變得更加容易，這一趨勢(shì)將在未來幾年加速凸顯。一方面，人工智能輔助的內(nèi)容創(chuàng)作的受眾仍是人類用戶，因此如何理解人類行為對(duì)此類工作至關(guān)重要；另一方面，人工智能輔助的內(nèi)容創(chuàng)作工作不要求掌握太多的人工智能技術(shù)知識(shí)，更進(jìn)一步說，并不會(huì)比當(dāng)前計(jì)算機(jī)輔助工作所要求的計(jì)算機(jī)知識(shí)更多。因此，這些工作實(shí)際上要求教育系統(tǒng)進(jìn)一步提高對(duì)人文、藝術(shù)和創(chuàng)造性工作的關(guān)注度。

用戶體驗(yàn)。目前，基于人工智能的創(chuàng)新產(chǎn)品主要應(yīng)用于服務(wù)領(lǐng)域，包括無人配送、智能客服、網(wǎng)上銀行、聊天機(jī)器人等。這些產(chǎn)品的服務(wù)對(duì)象依舊是人，評(píng)價(jià)產(chǎn)品質(zhì)量的最重要指標(biāo)是用戶滿意度，這意味著成功的產(chǎn)品開發(fā)將需要大量的用戶體驗(yàn)測(cè)試員和評(píng)估員。更進(jìn)一步說，產(chǎn)品開發(fā)者必須在人類行為、感知和認(rèn)知方面進(jìn)行學(xué)習(xí)，以避免過多試錯(cuò)、更快地滿足用戶需求。在以人工智能為核心驅(qū)動(dòng)力的智能經(jīng)濟(jì)背景下，卓越產(chǎn)品的大部分競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)將來自卓越的用戶體驗(yàn)，而不是產(chǎn)品的技術(shù)規(guī)格。理想的教育系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)可以使未來的勞動(dòng)者在用戶體驗(yàn)領(lǐng)域?yàn)楦?jìng)爭(zhēng)更好地作出準(zhǔn)備。

首先，從高中階段開始，將人類行為、感知和認(rèn)知的元素引入通用課程。在以人工智能為核心驅(qū)動(dòng)力的智能經(jīng)濟(jì)下，對(duì)這些技能的需求幾乎是普遍存在的，因此有必要向廣大學(xué)生群體教授這些技能，而不僅局限于大學(xué)階段選擇相關(guān)專業(yè)的少數(shù)人。當(dāng)前，中國(guó)部分大學(xué)教授人機(jī)交互（HCI）課程，這是朝著正確的方向邁出的重要一步，然而這些課程體系還需持續(xù)優(yōu)化并在更大范圍內(nèi)加以普及。同時(shí)，我們還需要在高中階段引入這一領(lǐng)域的基礎(chǔ)元素。

其次，強(qiáng)調(diào)使用定量工具研究用戶體驗(yàn)的必要性。在作為認(rèn)知科學(xué)教授的工作經(jīng)歷中，筆者發(fā)現(xiàn)許多涉及用戶體驗(yàn)領(lǐng)域的專業(yè)人士缺少適當(dāng)?shù)亩抗ぞ邅碚_評(píng)估用戶的滿意度或偏好。對(duì)此，應(yīng)將相關(guān)定量方法的研究引入大學(xué)課程體系，特別是計(jì)算機(jī)科學(xué)相關(guān)專業(yè)。長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，將認(rèn)知科學(xué)和心理學(xué)的教學(xué)從社會(huì)科學(xué)學(xué)院轉(zhuǎn)移到自然科學(xué)學(xué)院將是大有裨益的。這將鼓勵(lì)自然科學(xué)的學(xué)生選修心理學(xué)和認(rèn)知科學(xué)課程，并為其設(shè)定一個(gè)預(yù)期：這些領(lǐng)域的研究和教學(xué)必須遵循假設(shè)檢驗(yàn)、通過可復(fù)現(xiàn)的實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證并采用定量分析的科學(xué)范式。

這些變化將使當(dāng)前的學(xué)生做好準(zhǔn)備，成為更有效的、具有競(jìng)爭(zhēng)力的和靈活的人工智能產(chǎn)品設(shè)計(jì)者。這種準(zhǔn)備對(duì)于他們?cè)谖磥韯趧?dòng)力市場(chǎng)上的個(gè)人競(jìng)爭(zhēng)力提升來說至關(guān)重要。在國(guó)家層面，這樣的準(zhǔn)備也將有力推動(dòng)各領(lǐng)域的高質(zhì)量發(fā)展，顯著提高中國(guó)的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。

收益分配。當(dāng)機(jī)器生成的作品產(chǎn)生收入時(shí)，誰應(yīng)該獲得收益？當(dāng)機(jī)器生成的產(chǎn)品引發(fā)事故時(shí)，誰應(yīng)該在道德、經(jīng)濟(jì)乃至法律上負(fù)責(zé)？隨著人工智能技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展，這些問題將變得更加重要，也更為微妙，因?yàn)檫@些問題的產(chǎn)生離不開人的參與。例如，MidJourney生成的藝術(shù)產(chǎn)品贏得藝術(shù)比賽，被用于雜志封面，我們應(yīng)該如何分配著作貢獻(xiàn)？藝術(shù)家在創(chuàng)作藝術(shù)品之前訓(xùn)練人工智能的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，并輸入描述預(yù)期效果的提示詞；人工智能不像簡(jiǎn)單的畫筆或顏料，開發(fā)人工智能技術(shù)的團(tuán)隊(duì)也有貢獻(xiàn)。如何為人工智能生成的工作產(chǎn)品分配著作貢獻(xiàn)是一個(gè)復(fù)雜的問題，需要仔細(xì)評(píng)估道德、經(jīng)濟(jì)和法律等諸多因素。

隨著時(shí)間的推移，復(fù)雜的案例和相關(guān)政策的實(shí)施將需要企業(yè)中的專業(yè)人員以及政府相應(yīng)部門的專門人員介入，這正是人工智能技術(shù)創(chuàng)造的新工作崗位需求。這些工作要求對(duì)人工智能技術(shù)的原則有較為深入的理解，更要求能夠與利益相關(guān)者或智能產(chǎn)品創(chuàng)造者、制造者進(jìn)行有效的人際互動(dòng)，教育系統(tǒng)必須為當(dāng)前的學(xué)生做好相關(guān)的準(zhǔn)備。

使用限制。技術(shù)越先進(jìn)，設(shè)定其使用限制和界限的問題就越復(fù)雜。在什么情況下可以接受使用機(jī)器？類似難題已經(jīng)開始給教育者和學(xué)生造成困惑。例如，隨著像ChatGPT、Google Bard或ChatGLM這樣的大型語言模型的出現(xiàn)，學(xué)生在多大程度上可以使用這些平臺(tái)來準(zhǔn)備作業(yè)？教師在備課或考試時(shí)是否可以使用ChatGPT？這些問題非常復(fù)雜，不能割離社會(huì)價(jià)值觀和規(guī)范來回答。換言之，這類問題需要由能夠成熟地評(píng)估智能技術(shù)對(duì)人類影響的人來解決。

在實(shí)踐中，未來的人工智能環(huán)境需要人工智能管理員來設(shè)定智能技術(shù)在特定領(lǐng)域的部署規(guī)則。這不僅僅是宏觀上法律系統(tǒng)的問題，微觀上許多企業(yè)和地方機(jī)構(gòu)也將需要專門人員來評(píng)估智能技術(shù)在特定問題上的使用。例如，各個(gè)學(xué)校可能需要自己的智能技術(shù)管理員來設(shè)定關(guān)于學(xué)生和教師在學(xué)校層面使用智能技術(shù)的規(guī)定。因?yàn)闆]有一個(gè)政策可以通用于所有學(xué)校的具體實(shí)際情況。小學(xué)和大學(xué)、職業(yè)和非職業(yè)學(xué)校、鄉(xiāng)村和城市學(xué)校，都需要根據(jù)自己的實(shí)際情況和社會(huì)地理環(huán)境調(diào)整政策。對(duì)智能技術(shù)管理員有需求的可能遠(yuǎn)不只學(xué)校，還包括商業(yè)企業(yè)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、政府機(jī)關(guān)等。這些專門人員需要接受人類行為和認(rèn)知方面的培訓(xùn)，以便在特定任務(wù)中評(píng)估使用智能技術(shù)是否有助于機(jī)構(gòu)的整體發(fā)展目標(biāo)。

為了理解類似智能技術(shù)管理員這樣的專門人員需要解決的問題類型，我們可以先了解學(xué)生使用人工智能系統(tǒng)做作業(yè)的問題。首先，不同的學(xué)校需要有不同的政策：人工智能系統(tǒng)在作業(yè)中的最佳輔助邊界對(duì)于小學(xué)生和大學(xué)生來說是截然不同的。其次，需要細(xì)致且有針對(duì)性地調(diào)整允許使用人工智能系統(tǒng)輔助的方式。如寫論文的學(xué)生使用人工智能系統(tǒng)找到支持證據(jù)是可以被允許的，但讓人工智能系統(tǒng)進(jìn)行寫作是絕對(duì)不被允許的。最后，人工智能系統(tǒng)使用的界限不能過于僵硬，否則學(xué)生將難以形成和具備我們前文討論的“AI＋人類”綜合性解決問題的能力。這個(gè)例子帶給我們?nèi)齻€(gè)方面的啟示：設(shè)定人工智能系統(tǒng)使用界限的復(fù)雜性；需要在具體的情境中切合實(shí)際，而不是設(shè)定統(tǒng)一的界限；專門人員發(fā)揮的效能取決于其對(duì)人類行為和認(rèn)知的知識(shí)掌握程度。

在前文提及的醫(yī)院使用智能技術(shù)為患者選擇治療方法的案例中，經(jīng)濟(jì)、倫理和社會(huì)因素變得更加重要。人工智能技術(shù)發(fā)展的主要推動(dòng)力之一是其能夠提高決策的準(zhǔn)確性、提升經(jīng)濟(jì)效率。然而，如例所示，因遵循有誤的人工智能系統(tǒng)生成建議而產(chǎn)生的錯(cuò)誤的醫(yī)療責(zé)任劃分，實(shí)則涉及到重大的倫理問題，而類似的各方面的問題本質(zhì)上都屬于人類應(yīng)當(dāng)處理的問題范疇。教育系統(tǒng)必須培養(yǎng)能夠分析和權(quán)衡人工智能技術(shù)部署的成本和效益的未來人才。

結(jié)語

人工智能的飛速發(fā)展要求教育系統(tǒng)進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整和變化。鑒于人工智能迭代的速度，教育系統(tǒng)的調(diào)整變化不應(yīng)僅僅是被動(dòng)地回應(yīng)，而應(yīng)主動(dòng)預(yù)判和積極應(yīng)對(duì)智能技術(shù)的變化與社會(huì)的變革。與常見的觀點(diǎn)正相反，人工智能發(fā)展引發(fā)的勞動(dòng)力市場(chǎng)變革乃至社會(huì)變革，不僅不會(huì)“威脅”或“取代”人類，反而會(huì)帶來更多對(duì)與人類相關(guān)的技能的需求，而這要求我們?cè)谌斯ぶ悄軙r(shí)代更重視研究人類行為、感知和認(rèn)知。教育系統(tǒng)的調(diào)整應(yīng)當(dāng)注重培育學(xué)生三種與人工智能相關(guān)的核心能力，即人工智能素養(yǎng)、處理異常的能力、理解人類行為的能力，而這些調(diào)整在當(dāng)下應(yīng)盡快進(jìn)行。

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責(zé) 編∕李思琪