人工智能只是手段而非目的。实现创新人才的培养，更要注重底层学科素养的培养而不仅仅是传递知识，注重学生的生涯教育而不仅仅是分数。
——摘自第六届IEIC大会 邹宏宇分享
远播教育集团总经理，远播教育研究院执行院长
邹宏宇 | 第六届IEIC大会科技教育论坛主旨演讲
党的二十大作出加快建设网络强国、数字中国的重大部署，开启我国信息化发展新征程，数字中国建设越来越成为以信息化推进中国式现代化的重要引擎。
随着ChatGPT的横空出世、人工智能技术的飞速发展，在大大推动人类前进的同时，也挑战着未来人才培养的方式与方向。
在这种形势下，未来的教育和人才培养将呈现出哪种趋势?创新人才培养的意义何在?进行创新型人才培养时应该注意哪些问题?
在第六届IEIC国际教育创新大会上，远播教育集团总经理、远播教育研究院执行院长邹宏宇先生分享了主题为《人工智能时代的人才培养》的演讲，在打造教育生态、推动人才培养等方面分享了许多真知灼见。
*以下内容摘自邹宏宇先生第六届IEIC大会分享，为方便阅读，以第一人称视角陈述。
人工智能时代
是让人更加自由的时代?
还是人被机器智能绑架的时代?
最近我看了一本书——《5000天后的世界》，这本书的作者凯文·凯利是全球科技领域知 名的观察者，著有《失控》、《必然》等风靡一时的著作。
在看这本书的过程中，我就在思考一个问题：人工智能时代，到底是一个让人更加自由的时代?还是人被机器智能绑架的时代?
目前从全世界的科学家和工程师的态度来看，大约有一半的人特别看好人工智能，另一半人可能特别恐惧人工智能。
凯文·凯利在这本书中也提到，人类科技自古以来可能都是51%和49%的关系——科技带来的益处占比为51%，而它引发的问题占比为49%。
他判断一项科技好坏的唯 一标准，就是能不能让人更加自由，换句话说来说，是不是真的解放了人的生产力、解放了人、解放了自由的时间。这是非常值得我们思考的问题。
时至今日，人工智能已经参与进很多领域的工作，甚至很多职业已经被人工智能替代。《人类简史》中提到，人类在拥有了小麦之后，便只能居住在小麦便于生长的区域，我们以为是人类驯化了小麦，也可能是小麦驯化了人类。人工智能也是如此，当人类驯化它的时候，也必然被它所驯化，这是我们应该要警惕的事情。
接下来我想讲一下人工智能里面的ChatGPT，很多人可能天天都在用，国内就有文心一言、星火模型等。许多教育工作者在看待ChatGPT对教育领域的颠覆的时候，我觉得是有些过于恐慌的。
首先，ChatGPT是一种大型语言模型，它背后的原理无非是通过回归算法达到一个最 优概率的答案，实际上它并不能真正理解知识，它只是通过算力预训练产生最 优概率的答案。
其次，刚才很多嘉宾都有讲到AI会不会诞生人类智慧的问题，从理论上来说，这是大概率存在的，但是我觉得还需要经过一段漫长的时间。
虽然我们现在跟ChatGPT对话，感觉它已经是个智能生命了，能帮我们概括总结，思维方式比我们更完善，还通过了图灵测试。但在对话过程中，我们依旧能发现很多问题，比如关于数学的很多问题它都无法解答，另外它经常会一本正经胡说八道——因此我们作为人类就更需要有自己的批判性思维，去判断它说的是正确还是错误的，这是非常重要的一件事。
最后就是现在尤为热门的AIGC(利用人工智能技术生成的内容)，不管是写一篇文章还是解一道题，它都能立刻给出答案。但AIGC本质上并不产生新知识。
什么是知识?康德认为：人类知识是经验和理性的结合，需要经过先验经验的检验，通过后天实践的检验，两者达成共识的东西才能体现为知识，否则它只是信息。从这个角度来看，AIGC只是知识的“搬运工”。
而且，ChatGPT的算力是有限的，每一次大模型的训练都非常消耗算力和能量。举个例子，目前我们知道ChatGPT3.5(1750亿参数)，训练1PB的数据大概需要3.14*10^23次浮点预算;A100每秒的运算19.5*10^12需要18630张A100的GPU算10天才能完成;光是算力成本和电费就要花费上千万美元。
所以至少在相当长的一段时间里面，我觉得在所谓的机器不能产生智能的情况下，人工智能对我们来讲永远只是手段而非目的。
人工智能是为了解放人的时间，而不是让人去和机器竞争。但现在的时代，好像机器越来越像人，人反而越来越像机器。我们的教育越来越僵化，尤其是应试的体系下，目的和手段似乎搞反了。
人工智能时代下
如何实现创新人才的培养?
回到今天的主题，人工智能时代人才的培养，归根结底就要是回归教育的本质。
我之前看到一个故事，有一个记者问“现代管理学之父”彼得·德鲁克：教育的本质是什么?
德鲁克回答了两句话：“For Human Being”和“To be a Human Being”。翻译成中文就是“为人”，教育的本质是为了人的幸福和成长，也是要成为一个完整的人。
那么，什么是人才?其实就是具有优秀品格+能力的人。品格+能力就是素养，因此我们要培养高素养的人才。
在人工智能时代，人才培养过程中我们应该要警惕什么东西?一方面我觉得要警惕以提升“学习效率”为名的各类AI智能学习系统。如果AI能够解放学生更多自由支配的时间，这是好的;但如果是为了更精准地猜题、刷题，我觉得这大错特错。
另一方面，我们要警惕过度依赖AIGC输出的信息，以至于逐步丧失自己的判断。
当然，有警惕也有提倡。人工智能时代，在人才培养中我们要提倡什么呢?短期来看，从竞争力的角度来讲，一定是很好掌握应用人工智能的人和不会用人工智能的人的竞争，这是要回归到基础教育阶段中基本的学科素养培养，比如说代数、概率、统计、线性代数以及计算机语言编程能力。
长期来看，一定是关注通用核心素养的培养，比如学习力、创造力、批判性思维、沟通与合作、综合问题解决能力等。
在这里，我想和大家分享一下我所理解的“学习的本质”。在我看来，学习就是思考。今天有嘉宾讲了学习要动手，在做中学、学中思，学习的核心就是为了提升自己的认知。
这是我2019年的时候总结出来的公式。P代表思考力、K代表思维方式，思维方式的数量往往和深度思考的能力成正比，包括你的逻辑思维、批判性思维等;T代表专注思考的时间、I表示获得的信息，I的前面是一个函数，我们需要对信息进行加工和处理，并不是说信息量掌握越多思考力就越深。
图 | 邹宏宇先生 IEIC大会PPT分享
现在很多人工智能都是在深度学习，我想问大家一个问题：你们觉得现在的人和2000年以前的人比较，我们比他们更聪明吗?
我之前问过很多学生这个问题，他们都觉得我们肯定比过去的人聪明。因为我们现在了解的知识量、信息量比他们大得多，他们不会用的东西很多，比如手机、电脑等。
但是古代人的思考力真的比我们现代人差吗?
我们今天依然在讲柏拉图、苏格拉底、亚里士多德，依然在讲孔子，我们看看三国时期那些尔虞我诈，他们的思考力比我们差吗?一定不是。这些人的智商、思考力、学习能力都是非常强的，只不过我们现在的信息量比他们多一点而已。
但是从这个角度讲，其实机器的信息量远远大于人类，ChatGPT一出现就拥有互联网所有的信息量，人类怎么能比得上呢?
当机器都已经在深度学习，人更应该深度思考。人和机器的区别是我们拥有灵魂和精神，机器没有。我跟很多人在科技领域辩论过，他们说机器人可以产生自己的情感和精神，我说不可能。
情感对于人类来讲是出于繁衍的需求，但对机器来讲它是一种累赘和附属品，机器不需要繁衍，它要复制自己太容易了。因此情感对机器来讲是不必要的，而对于人类来说是创造的源泉，越是在机器深度学习的时代，我们越是要把人往精神方面去塑造。
创新人才培养
需要学校、家庭、社会多方合力
最后再来谈谈创新人才的培养。我觉得从学校的角度来讲，未来的学校将是一个思辨的场所，整个学习的模式将会变成一种探究、讨论的模式。
我们要有包容的多元文化的环境，容纳不同价值观的人共同学习和沟通。很多时候，拥有不同价值观的人形成的小组往往是创造力最强的，如果大家的思维方式都趋同，是很难实现创新的。
此外，未来的学校尤其是中学，一定要鼓励批判性思维。我们要有一个多维度、过程性、表现型评价体系，避免以分数论英雄。
与此同时，学校更要注重底层学科素养的培养而不仅仅是传递知识，注重学生的生涯教育而不仅仅是分数。
从家庭和社会的角度来讲，我们要多鼓励学生低成本试错，向失败去学习。现在很多学生是害怕失败的，因为一失败就是负反馈，负反馈就是打击，老师和家长都会批评他。其实这非常不应该，学生的失败都是为了下一次的成功，他前面失败越多可能后面就会越好。
另外，我们需要更多的制度去鼓励和保障原创、保护知识产权，重视基础理论的研究，加强社会资本对新技术研发的投入，营造积极健康的创新环境，才能涌现出更多的创新人才。
