WAIC特辑丨俞勇：当AI能解决问题，教育更要培养“定义问题的人”

演讲人｜俞勇 上海交通大学特聘教授、交大ACM班创始人，伯禹人工智能学院、知春创新中心联合创始人

当人工智能越来越擅长写代码、做分析、给出答案，教育还应该教什么？人又该凭借什么来保持自己的主体性不被替代？

7月19日，在2026上海人工智能大会的 WAIC思想者论坛上，俞勇发表了《人才培养第一性原理的40年追问 》的主题演讲。

作为上海交通大学特聘教授、交大ACM班创始人，伯禹人工智能学院、知春创新中心联合创始人，俞勇曾带领上海交大学生3次夺得ACM国际大学生程序设计竞赛全球总冠军，也长期探索拔尖创新人才培养。

从赛场到课堂，再到AI时代的新型教育实验，俞勇总结：人性提供向上的内在动力，教育负责唤醒并引导这种动力，人才培养则要让个体的独特天赋与真实世界的需求建立高价值连接。

在他看来，AI时代真正稀缺的，不再只是会把问题解决得更快的人，而是能够判断什么问题值得解决、为什么必须解决，并愿意为之持续行动的人。

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什么问题值得被解决

演讲开始前，一位听众递给俞勇一封信，介绍自己正在尝试利用AI和自动化技术改善养老服务。这封信触动了他。俞勇的父母已年逾九十，住进养老院后，他更直接地意识到，养老不仅是设施和效率问题，更关乎老年人能否有尊严地生活。

“也许我自己解决不了，但我可以把这件事交给学生，尽量为他们创造条件，让他们去解决那些对人类真正重要的问题。”俞勇说。

他认为，学习不应只围绕已有题目和标准答案运转，更要帮助年轻人发现现实中尚未被充分看见的问题。AI可以提高求解效率，却不会主动替人判断，一项技术究竟应当服务于什么样的生活、回应什么样的社会需要。

对俞勇而言，能够提出一个值得解决的问题，背后既有技术判断，也有价值判断。教育的责任，正是让学生在接触真实世界的过程中，逐渐形成这种判断。

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真正的产出是面对未知的勇气

2002年，上海交通大学代表队首次夺得ACM国际大学生程序设计竞赛全球总冠军，实现了中国高校和亚洲高校在该项赛事上的历史性突破。此后，上海交大又在2005年和2010年两度夺冠。

站在领奖台上，俞勇最先想到的却不是庆祝，而是一个追问：“我们凭什么赢？”

“当时训练条件并不优越，教练和队员也缺少成熟经验。团队采用的办法甚至显得有些‘笨’：完成一套题后立即复盘，为一道题争论到深夜，直到写出经得起推敲的程序，3人一队的竞赛机制，也迫使每名队员学会分工、补位和信任。”俞勇说。

在俞勇看来，这支队伍能够获胜的原因主要依靠三样东西：扎实的硬实力、有效的协作，以及把后背交给队友的信任，“人的能力不是在孤独中长出来的，而是在关系中生长。3个人在一起，不只是3个聪明头脑的相加，而是彼此看见、彼此托举。”

竞赛题不会简单重复，每道题都意味着新的不确定性。焦虑由此产生，好奇心也由此被激活。

俞勇后来意识到，竞赛训练最重要的价值，并不是让学生掌握更多题型，而是让他们保持对未知的敏感，不被模板和标准答案束缚。

“冠军只是副产品，真正的产出是面对未知的勇气。”俞勇谈到，那些学生在获奖后告诉他，自己以后不再害怕难题。这里的“难题”不只来自竞赛，也包括生活和事业中的不确定。因为他们知道，遇到问题时可以探索，也可以协作，并非只能等待别人给出答案。

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不给答案，让学生长出自己的根系

夺冠之后，俞勇开始思考，如何把竞赛中形成的培养经验转化为更系统的教育模式。

2002年，上海交通大学ACM班创办。俞勇认为，竞赛只是手段，人格和思维才是目的。因此他在新生第一课中强调：“先做人，后做学问；在做学问中学做人。”

“我不想让学生只会追求标准答案。”俞勇解释道，标准答案通常不需要协作、不需要探索，也不需要作出真正的选择。如果教育长期围绕唯一答案展开，学生的好奇心、主体性和意义感就可能被逐步压缩。

因此，ACM班的课堂更强调学生主导。学生要自己选择主题、组织材料、解释“为什么”；在科研和实验室实践中，也要从发现问题、查阅文献、提出假设，到建立模型、反复试验，形成一个完整闭环。

教师的作用不是把答案端到学生面前，而是通过追问，引导他们找到通往答案的路。

刚开始时，许多学生并不适应。过去由老师提供题目、步骤和评分标准，如今却要自己判断方向是否正确。正是这种短暂的失控感，迫使他们审视“自己如何思考”，并逐渐形成独立的认知地图。

俞勇将这种方法概括为一种“反直觉教育”：人天然希望省力，教育却要让人反思；人希望留在舒适区，教育却要让人面对失败；人希望尽快得到答案，教育却要让人学习如何提出问题。

“教育不是灌输，而是唤醒。好的教育，是让老师最终变得多余。当学生不再依赖老师给答案、给方向，教育才真正完成。”

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AI越会“解题”，越需要能够定义问题的人

几年前，一名毕业生回来看望俞勇，半开玩笑地问：“以前ACM班教我写代码，现在AI写得比我好，我还有什么价值？”俞勇反问他：一家公司的产品应当做什么，难道也由AI决定吗？

这次对话让俞勇更加确信，AI时代的教育不能再以技能为终点，而要以追问为起点。AI擅长在既定目标和数据边界内求解，却不会主动追问：这个问题从哪里来？它是否值得解决？我们为什么非做不可？

2024年秋天，俞勇与原字节跳动 CEO张一鸣围绕创新人才培养展开交流，随后共同发起了知春创新中心项目，尝试在传统教育体系之外探索新的学习方式。知春创新中心以兴趣和真实项目为牵引，鼓励年轻人提出看似幼稚的问题，跨越学科边界，在不知道下一步该做什么的情境中寻找方向。

在这一探索中，导师承担两种角色：思想导师不断追问为什么做，技术导师帮助学生思考怎么给出答案，容易培养追随者；持续反问，才更可能培养思考者。一个问题的价值，也正是在一次次为什么和是否值得的追问中逐渐显现。

俞勇认为，人才培养的起点不是补短，而是识长。

标准化教育往往让所有人学习同样的内容、接受同样的衡量，但真正的培养，应当先发现一个人在哪个领域进步得更快、做什么事情具有持续热情，再让这种天赋进入真实世界接受检验。

“没有实战检验的天赋，只是爱好。”在俞勇看来，知识停留在头脑中只是存量，只有用于解决真实问题，才能转化为创造价值的能力。人才培养最终要寻找天赋、热爱与社会需求的交汇点，使一个人形成自己的不可替代性。

因此，跨学科的知识积累变得尤为重要。定义一个好问题，往往需要越过单一专业的边界。只懂计算机，很难真正理解视障人士如何获取图表信息，也难以仅凭技术指标判断一个养老系统是否保留了人的尊严。

跨学科的学习能够看见原本看不见的问题。

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教育的终点：建立一套内在评价体系

在演讲后的问答中，俞勇直言，AI带来的冲击并非只针对某一所大学，“全世界的大学都面临教育模式需要调整的问题。”

他认为，知识点的单向传授已难以构成课堂的核心价值。面对AI，教师首先要重新感受自己真正热爱的事物，其次要不断追问并接受学生的追问，还要主动补充跨学科知识。与此同时，人文教育的重要性会进一步上升，因为技术告诉人们能够做什么，人文教育则帮助人们判断应不应该做。

对于学生，大学4年最值得弄明白的问题，是认识自己。

这种认识并非给自己贴上一个宏大的标签，而是在一次次尝试、失败和反思中，逐渐知道自己的天赋在哪里、愿意为什么长期投入，又如何评价自己的选择。

俞勇认为，教育的最终目标是要帮助人建立一套内在的评价体系。即使没有考试、排名、表扬和外界羡慕，一个人仍然知道什么值得做、什么是对的，也有勇气选择那条更难却更有意义的路。

“我40多年一直在做的，不只是教人更聪明地解决问题，而是帮助人建立内在的评价尺度，让他成为那个决定‘做什么’的人。”他说。

当AI可以完成越来越多的智力劳动，人类的价值并不会自动消失，但会被重新定义。

未来的竞争，不仅发生在使用AI和不使用AI的人之间，也发生在用AI解决既定问题和先定义问题、再让AI参与解决的人之间，后者知道为什么使用AI、什么时候不使用AI，以及应该与谁共同使用AI。

演讲最后，俞勇把问题留给未来的教育者：“当AI能替人类完成几乎所有智力活动时，我们究竟要培养什么样的人？”

而他给出的答案是：培养那个决定让AI做什么的人。