南开大学计算机学院副院长刘晓光遇到一件哭笑不得的事。

　　上学期，他们为本科C++课程的教学设计了一套批改作业的智能系统，可以实时了解学生完成作业的速度和准确率。结果发现，很多刚开始学习C++的同学作业就做得又快又好。

　　“我们课程组有些窃喜，是不是这一次我们做对了什么？”刘晓光忍住笑接着说，“可到了期末考试时，又把大家打回了原形。”去问学生，回答也都很诚实——“我们平时写作业都用ChatGPT。”

　　在5月19日，南开大学携手华为公司发布“人工智能赋能人才培养行动计划”(以下简称“行动计划”)的现场，刘晓光谈到这段真实经历，而关于“智能时代，教育何为”的讨论，也成为现场热度最高的话题。

　　自ChatGPT、Sora冲击世界以来，对未来的猜测也不断刷新人们的认知。对大学而言，当务之急是迎上这个瞬息万变的智能时代。此次南开大学推出的行动计划，被视为“吹响了以AI技术重塑人才培养新体系的号角”。行动计划包括教育教学、技术设施、管理服务三大领域，将全链条、全流程、全生态地让大学与AI深度融合，培养面向未来的高层次创新型人才。

　　南开大学校长陈雨露说，这是面向国家急需，培养担当民族复兴大任时代新人的应时、应需、应势之举，具有重大的时代意义。

　　生成式人工智能在冲击传统的方方面面

　　关于“ChatGPT会把学校干掉吗？”这个问题，刘晓光越想越觉得，听上去虽有点耸人听闻，竟然好像还有点道理。

　　在大学里，学生能够通过慕课学习到世界上最好的教师教授的课程，倘若在学习过程中有什么不懂的地方，还可以通过ChatGPT得到回答，那么大学教师的作用是什么呢？

　　“补刀”的声音也越来越多。英伟达CEO黄仁勋提出一个观点，现在小朋友们不要学编程了，因为未来人类可 以用语言直接与计算机交流。不久前，百度创始人李彦宏又进一步说，程序员这个职位可能都将不复存在，未来的编程语言就是汉语和英语。

　　照这种说法，一直教授大学C++课程的教授们难不成要失业了？刘晓光决定回到原点去思考自己从事的事业——教育的本源任务是什么？

　　按照传统的教学设计，都是先由老师讲述知识，再通过平时作业和考试来考查学生学习知识的程度。“考试和作业其实都是没有意义的。”刘晓光说，教育的意义是让学生在探究问题的过程，培养出正确的人生观、方法论和一定的专业能力。而眼下，生成式人工智能工具正是给这样的教育过程带来了冲击。

　　也就是说，学生可以通过各种生成式人工智能工具直接知道结果，而把过程给忽略过去了。“这带来一个很大的问题：学生可能知道很多知识，但是这些知识怎么来的？为什么会这样？完全不知道”。刘晓光用一句话形容这类人——“谈笑皆鸿儒，思考全白丁。”

　　未来一个木桶盛多少水，取决于最长的那块板

　　人工智能是引领未来的新兴战略性技术，是新一轮科技革命和产业革命的重要驱动力量。中国科学院院士、南开大学副校长陈军说，放眼世界，人工智能正在开启一场比工业革命发展速度更快、涉及面更广、颠覆性更强的社会变革。加快发展新一代人工智能，是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。

　　人工智能赋能高等教育之路，推动人才培养高质量发展，是回答“智能时代，教育何为”的时代命题的必然要求，“是顺势而为。”陈军说。

　　从就业角度来看，受生成式人工智能影响最大的，可能是初级专业人士和技术人员，也就是以脑力劳动为主的白领工作，对个性化体力劳动者的影响反而不太大。

　　因为使用了AI大模型，整个社会的创新创业门槛降低了，技术平权化，由此刘晓光判断，创业者、科学家或是创新者，将成为未来最重要的人。

　　一些传统理论也将受到挑战。以人才培养中常用的“木桶理论”为例，传统观点认为，一个木桶能装多少水，取决于最短的那块木板。但生成式人工智能时代，刘晓光提出新的观点——未来一个木桶盛多少水，取决于最长的一块板，“其他那些短的板怎么办，由其他人补齐”。

　　这就意味着，未来时代需要每个人都发挥出自己的特长，把自己的优点做到极致，其他的交给擅长的人一起来合作。

　　带着这些新的思考，他们已经尝试对专业课和全校的通识选修课进行了优化探索。比如，C++课程要求同学们自主选题完成一个作品，作品不限主题，唯一的要求是要运用所学课程的知识，鼓励学生找到并能够发挥自己的特长。作品的制作过程必须全程开源开放，培养大家合作共赢的精神。作品完成后，还要做成短视频放到网上，让学生学会推销，掌握流量密码。

　　“此次推出的行动计划，标志着南开大学开启了以AI技术推动教育模式新变革的新篇章。”陈雨露说，130余门人工智能通识基础课、专业课和AI+交叉课程是教育教学篇的核心，覆盖全体学生。

　　如何培养AI领域的战略型紧缺人才

　　人工智能的加速发展已经让人们感到应接不暇。OpenAI刚刚发布了GPT 4o，其中字母“o”是omni，即全能的意思，凸显了其多功能的特性，它可以实时对音频、视觉和文本进行推理，能够处理50种不同的语言，还能读取人的情绪。著名的蛋白质预测结构模型AlphaFold2在蛋白质结构及其相互作用建模方面引发了一场革命，而不久前推出的AlphaFold3又进一步升级了功能，将帮助科学家们以前所未有的速度和精度推动生命科学的发展。

　　关于人工智能是否会战胜人类的争鸣，也从未停止。“培养什么样的人？如何培养人？为谁培养人？一直是教育的根本问题。”中国新一代人工智能战略研究院副院长、南开大学计算机学院教授程明明认为，要跟上AI时代，照本宣科地灌输知识已经过时，能够创造性地解决问题，特别是解决行业中的痛点问题，是培养复合型人才的一个关键。

　　“高水平人才不只是能写论文，更需要面向核心问题，将论文写在祖国的大地上。”程明明认为，大学培养的不应该是论文机器，而应该更多地解决行业问题，关注成果的影响力，而不是数量。

　　他认为培养AI领域的战略型紧缺人才，应该面向经济主战场和国家重大需求。他所在的团队在AI领域依托华为、腾讯、阿里等公司的实际需求，服务了数以亿计的用户的日常需求，并产生了相应的经济效益；团队还与国家减灾中心等合作，将技术应用于一些核心产品。

　　陈雨露说，我们迫切需要以高度开放的思维，统筹行业领军企业、高水平高校以及科研院所、校友群体等多方面育人资源，共同推进人工智能产教融合平台、人才培养联盟以及实践创新平台等建设，形成“理论与实践”“校内与校外”“技术与应用”的多元式赋能培养模式。

　　华为昇腾计算业务CTO周斌也认为，通过多模式的协作共同加速中国AI科研创新和人才培养是时不我待的事，同时他也相信，“人工智能不会战胜人类，但是掌握人工智能的人必将在未来立于不败之地”。