人工智能时代，哪些能力不能消失？

原标题：人工智能时代，哪些技能不会消失？ （老师说）学生提问：现在，遇到学习问题可以问人工智能，做作业的时候也可以用人工智能来帮助询问信息。人工智能时代，学习还重要吗？应重点关注哪些技能和特征？正如这位同学所说，生成式人工智能正在改变以知识积累和传递为中心的传统教学模式。在大学里，生成式人工智能工具触手可及，每个人的学习方式都在发生变化。但是，教育不能丢掉最基本的东西。在人工智能时代，一些重大性值得关注。人类知识的系统研究和遗产仍然很重要。认知是人类智力的重要表现，其基础是规范知识知识。基于标准知识，可以对学习对象进行全面的认识和系统的分类，建立科学的认知框架。解决当前基础科学、工程技术、人文社会科学领域的复杂问题，需要学生具备广泛而系统的知识，而这些知识仅通过大型语言模型的互动问答很难获得：大型模型虽然可以“写”出优美的诗篇，但无法在语料库之外创造出新的表达方式，更不能取代读起来令人难以置信的思想和情感共鸣。如果使用不当，它们可能会陷入“信息茧”。学生仍需注重基础知识的积累和融合，积极拓展视野，掌握跨学科知识和技能。善于提出问题和分析内容是一项必备技能。大语言合成的内容年龄模型有时会存在现实偏差，这就是人为幻觉的现象。对人工智能合成的内容的理解和分析不再是“锦上添花”，而是个人在人工智能时代脱颖而出所必需的关键竞争。我们必须学会提出重要的问题——如果问题就像白开水，答案往往会被忽视。同时，必须练习批判性思维技能。大语言模型合成的内容不能简单地被接受，而必须根据知识储备来评估其正确性。这种能力不仅是对生成模型“组合的概率内容”的必要验证，也是未来与人工智能合作的基础。培养人机协作能力，努力打破认知界限。在传统教育中，学习知识往往最终就是学习“标准答案”。如何创造打破标准答案的创新？人工智能正在赋能科学研究，为创新带来新的可能。我们可以利用人工热图汉来帮助科学研究中提出假设、设计实验、计算结果、解释机制等，进而进行筛选、筛选、整合、深化。通过与人工智能的交互，我们可以打破个体理解的极限，在探索中增强判断力、批判性思维和深度思维能力。不久前，由浙江大学等高校参与的“全球大学人工智能教育教学创新协作机制”启动。推出一批智能化MOOC、“AI+X”微专业、实训资源等，帮助大家在“知识积累+AI赋能”的道路上不断成长。同学们可能希望我们利用身边的人工智能教育资源，探索利用人工智能发挥创新技能，提高人机协作能力。在教育中，应该把独立思考和判断的能力放在重要的位置。教育的目标从来不是培养像机器一样思考的人，而是培养能够利用机器更好地思考、创造、关爱他人的人。期望学生更好地理解人工智能、运用人工智能、创新人工智能、坚守道德标准，在人工智能时代成长、变得更好。 （作者系浙江大学计算机科学与技术学院教授、浙江大学本科生院院长；本报记者吴越编译）