上海
本文刊载于2024年9月22日《解放日报》第6版:新论
生成式人工智能的发展应用对教育现代化产生越来越大的影响，需要与时俱进地培育更多专家型、治理型、智慧型人才。
首先，人工智能挑战以传授知识、技能为主导的传统教育模式，更为注重培育具有独立思考和自主创新能力的专家型人才。
未来3至5年间，人形机器人有望进一步应用于特种环境作业以及汽车等制造业重点领域，并在医疗、家政等民生行业与农业、物流等重点行业大规模落地。
人工智能在解放劳动力的同时，也将改变对人才的需求结构。人工智能和机器学习专家是增长最快的工作岗位，其次是可持续发展专家、商业智能分析师和信息安全分析师，之后是可再生能源工程师和新能源系统工程师。同时，教育、农业、数字商务和贸易领域也可能出现局部性工作岗位的增长。
这些变化趋势意味着需要创新人才培养方式，推行启发式、探究式、参与式、合作式等教学方式以及走班制、选课制等教学组织模式，培养学生创新精神与实践能力。通过创新人才培育方式，贯彻“终身学习”“因材施教”“知行合一”等教育现代化理念。
其次，人工智能发展会带来一系列的法律、社会和伦理挑战，需要具有强烈社会责任意识的治理型人才。
以问责为例，现有的法律问责机制是寻求因果链条。但对人工智能而言，不透明和不可解释性很难避免。这类自主学习能力很难归于程序员、研发人员或使用者，而可能跟所有人都相关。一旦出现问题，没法进行追责，也难以分摊责任。要解决这类问题，就需要治理型人才及时或提前进行法理创新，创造适合人工智能产品和服务的追责方案和机制。
同时，它也要求人工智能从业人员具有较高的道德素养和使命感。在技术研发阶段就应将法律和伦理规范纳入考虑，将规避技术风险作为人工智能产品和服务的“质量保障”。这不仅要有道德判断力，还要具备科学技术、人文素养与社会科学深度融合的知识背景。
再次，从长远来看，要以培育智慧型人才（广义的智慧，包括理解、敏感性等）为己任。
人工智能从来没有离开过人类，也不可能离开人类智慧。数据科学和机器学习的目标是提取和分析有意义、有用的模式。其中，人类的选择、知识和解释至关重要。目前来看，人工智能缺乏对相关性的理解，缺乏理解力、经验、敏感性和智慧。它在某些方面虽然远超人类的个体智能，却不可能穷尽人类心灵的能力。
关于人类生命与存在价值的根本问题，如如何生活、如何对待自然、如何实现可持续发展、如何建立人与人之间的良好关系等，都需要人类用智慧来解答；面对多元价值与信念如何取舍或确定优先序列，需要每个人发自良心的内省与抉择。人类实践是基于具体的生存经验和情景化的实践场景的创造性思维，不仅依赖理性计算，还依赖心灵的体验、直觉与感知。这是人类智慧独有的内容。
（ 赵琦，上海社会科学院哲学研究所研究员）
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