北京
出品|网易科技《态度》栏目
作者|汉雨棣
编辑|丁广胜
7月17日，2026世界人工智能大会主论坛正式启幕。未来三天，全球范围内最具创新的AI力量将齐聚上海。
17日下午的主论坛中，图灵奖获得者、美国康奈尔大学荣休教授、中国科学院外籍院士John Edward Hopcroft首先进行了发言。他表示，AI 的演进充满了不可预知的科技质变，唯有具备韧性的国家战略才能应对未知。而在这场大变局中，传统的“科研经费、论文数量”等高校KPI正在失效，大学必须回归其最根本的使命——不是做研究，而是培养人才、引导学生发现真正的志趣所在。
约翰·霍普克罗夫特在演讲中深刻指出，“在过去，黄金、石油和农业铸就了国家的强盛；而在未来，人才才是核心之力。”面对未来的挑战，他强调必须重新审视高等教育的定位：“大学最根本的使命是培养下一代的人才，而不是去做研究；是帮助学生去发现自己的志趣所在，投身于真正能够展现自我价值的职业道路。”
针对当下的学术风气与评价体系，他表示，“局限于特定的应用性研究，也许能解决具体问题，但不可能诞生诺贝尔奖和图灵奖级别的成果。” 只有回归创新的本质，才能真正孕育颠覆性的突破，因为“专注于自身志趣所在的个人往往更容易取得成功。那些开辟出全新研究方向、并最终对世界产生深远影响的学者，无一例外，都只是单纯地在探索一些自己热爱的事物。”
以下为演讲原文，为方便阅读进行了不改变原意的编辑:
AI这场变革将会远超工业革命。在200年前，个体尚未依附于大型的公司和企业，他们居住在小农场里，通过种植和交易农产品来换取所需要的商品和服务。而工业革命推动了农业的自动化，并且催生了现代交通运输体系。这一变革瓦解了以小型农场为主的传统谋生方式，与此同时，它也孕育了大型企业——这些企业生产各类产品，并雇用个体成为其内部的员工。工业革命所推动的从小农经济向大企业经济的转型，曾给无数个体带来了剧烈的阵痛。
如今，各国政府也急需以更妥善的方式，来应对信息革命即将带来的种种变革。信息革命将产生极其深远的影响，因此，各国需要制定相应的战略来驾驭这一场变革。战略制定的难点之一，就在于人工智能很有可能还将持续发生重大的变化，因此相应的战略必须要具备适应变化的韧性。
在2012年之前，人工智能还只是一门在学术界内部进行研究的学科，在学术界之外鲜有应用。改变人工智能发展轨迹的是杰弗里·辛顿（Jeffrey Hinton），他在2012年赢得了ImageNet图像识别竞赛，他的研究成果使人工智能从一个小众的学术研究领域蜕变成为一个主流学科，创造了数百万个就业岗位。他也凭借其具有里程碑意义的研究成果，同时获得了图灵奖和诺贝尔奖。
人工智能的另一个重大变化发生在2015年，当时研究人员试图明确与压缩互联网的内容，这一探索催生了ChatGPT，并且最终推动了大语言模型的发展。未来，人工智能很有可能还会经历更多科技变革，所以，旨在应对人工智能和信息革命的战略必须具备适应变化的韧性。我觉得，唯一能够适应变化的战略，就是培养能够探索并且应对全新发展方向的人才。
而中国现在也正在采取这一战略。在过去，黄金、石油和农业铸就了国家的强盛；而在未来，人才才是核心之力。致力于培养人才的国家，将成为世界领先的强国。中国认识到了这一点，因此启动了“101计划”，旨在提升本科教育质量，培养信息时代所需要的人才。今天我将讨论中国在这方面的部分实践。
中国顶尖高校的教师普遍具备良好的英语能力，可以借鉴欧美高校的经验来培养高质量的人才。而地方省属高校的教师英语水平相对有限，所以，“101计划”就为全国的1300多所高校统一开发了课程资源。“101计划”的第二个重要组成部分就是要提升教学质量，因此必须制定一项统筹战略，来推动各省全面提升所属高校的本科教育质量。
一种可行的策略就是对各高校进行教学质量的评估，把评估的结果区分为上游、中游和下游，并将评估的结果反馈给各高校的校长。通常来说，评价指标决定了收获的成果。执行立足于本科教学质量的科学评估，也会带来更高质量的本科教育。
教育的一项重要使命，在于引导学生发现他的志趣所在，并且来规划一份能够让他们感到乐在其中的职业生涯。只有投身于自己所热爱的事业，才更有可能取得卓越的成就。我也曾与诺贝尔奖获得者进行过交流，并探寻他们的成功策略是什么。随着交流的深入，他们无一例外地表示，他们只是单纯地在探索一些自己热爱的事物。这些学者所在的机构也为他们提供了充足的时间和机会，去探索他们所热爱的事物。正是在这样的环境中，偶尔会有学者开辟出全新的研究方向，并且最终对整个世界产生深远影响。
如果要求科研人员局限于特定的应用性研究，也许能够去解决具体的应用问题，但是却难以开辟出新的研究方向，也没有办法孕育出新的细分领域并创造出百万就业岗位，这种方法也不可能诞生诺贝尔奖和图灵奖级别的成果。如果我们希望培养出能够获得诺贝尔奖或图灵奖的老师，我们就需要减轻他们的工作负担，让他们有充足的时间去探索自己真正感兴趣的领域。
要探究追随自身志趣所在、并开创全新研究领域的学者的影响力，我觉得最近的诺贝尔奖获得者杰弗里·辛顿就是一个代表性的例证。在2012年前，AI还只是计算机科学领域中的一个小型的理论分支。该领域的科研人员主要关注于用逻辑的方法去探索逻辑单元的网络。然而在2012年，辛顿证明了模式识别的重要性远高于传统的逻辑方法，使得人工智能从一个小众的研究领域，成为了一个影响各国经济的重要方向，并创造了数百万就业岗位。
所以这给我们的启示就是，专注于自身志趣所在的个人往往更容易取得成功。而聚焦于某一特定问题的企业，通常会要求员工专注于企业为了解决问题已经选定的策略。那如果企业换一种思路，允许部分的员工自由地去探索项目中自己真正感兴趣的方向，那么也许就会找到更加优化的解决方案，并且以更少的资源投入做到这一点。
在这个过程中，评价指标是很重要的，评价指标决定了收获和结果，所以建立科学合理的评价指标体系非常重要。目前很多高校的工作是按照提升国际排名来进行的，这些排名是根据科研经费、论文的数量和质量以及获奖情况来进行评定的。这些指标比较容易量化评估，但是却没有办法提升教育的质量。“101计划”的重要组成部分，就是将高校的评价体系从以科研为导向，转变为以教育质量为导向。
我们要建立起这样的评价指标体系，就必须明确大学的使命。大学最根本的使命是培养下一代的人才，而不是去做研究；是帮助学生去发现自己的志趣所在，帮助他们投身于一个真正能够展现自我价值的职业道路。
前面我也谈到了，各国都需要去制定战略来应对信息革命所带来的种种变革。人工智能正在推动信息革命，这其中有很多变化是我们现在没有办法去预知的。所以，一项好的战略必须要有适应变化的韧性。而我觉得，培养能够应对这些变化的人才，才是最佳的战略。
非常感谢大家给我这次机会来分享我的观点。
