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丁奎岭认为,谁能把AI和HI结合好,在办学中更深刻认识人工智能、运用人工智能、发展人工智能,谁就更可能成为下一个世界高等教育和人才的中心。
同日,在由同济大学、杨浦区政府联合主办的“智能社会与全球治理框架”论坛上,同济大学研究团队发布了人工智能伦理、法律与智能社会治理系列丛书、“全球人工智能治理数据库”、《负责任人工智能风险管理指南》等在人工智能治理领域的最新研究成果。还推出数字“城”底座——IS3基础设施智慧服务系统,该系统支撑快速构建数字“城”和插拔式数字“市”应用,赋能数字治理、数字经济和数字生活全面数字化转型。
7月4日,2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议在上海开幕。连日来,系列活动精彩纷呈,上海高校作为育人、科研主力军,也深度参与其中。开幕当日,丁奎岭作《“AI+HI” 构建未来高等教育》报告,提出希望通过3年的努力,促进上海交大人工智能与教学、实践、管理的深度融合。
因伊朗总统莱希5月19日在直升机失事中遇难,原定2025年举行的伊朗第14届总统选举提前到今年6月举行。(制作 姜璐)
同时,杨浦区在论坛上正式发布了“垂类大模型十大应用场景”需求榜单,向全社会“揭榜挂帅”。榜单涵盖文化娱乐、智能制造、智能教育、智慧医疗、生活服务、建筑设计、法律服务、金融风控、智慧物流、智慧交通等关键领域。据伊朗伊斯兰共和国通讯社报道,当地时间7月6日,伊朗选举委员会发言人穆赫森·伊斯拉米宣布,马苏德·佩泽什基安在伊朗第14届总统选举中获胜。
据伊朗迈赫尔通讯社报道,5日举行的第二轮投票结果显示,改革派候选人、伊朗前卫生部长佩泽什基安以超过1638万票胜出,其竞争对手保守派候选人、前首席核谈判代表贾利利获得超1353万票。
31399金沙娱场城“抓创新就是抓发展,谋创新就是谋未来。大学,要坚守‘人才培养’这一不变的历史使命,将AI与HI(Human intelligence)紧密结合,持续改革创造高等教育充满无限可能的未来。”上海交通大学校长、中国科学院院士丁奎岭说。
在人工智能时代,高等教育的核心,还是培养学生理解、运用知识,甚至创造新知识能力。因此,丁奎岭认为,人工智能要替代大学教师还为时尚早,更多的是通过AI+HI来提升学生的教学体验和教育增值。
“我们将教育史和科技史结合来看,世界高等教育中心伴随着世界科技中心,同步转移的轨迹非常清晰。但是有一点是延续不变的:人才培养是大学唯一不可替代的功能。换句话说,大学人才培养的中心位置并不会因为新技术的加入而发生根本性的变化。”丁奎岭说,现在大家也都有共识,人工智能会推动大学人才培养的变革,反过来优秀的人才也会推动人工智能更高质量地发展。
佩泽什基安1954年9月出生于西阿塞拜疆省马哈巴德市。他曾是一名心脏外科医生,担任过伊朗大不里士医科大学校长、伊朗卫生部长等职。
丁奎岭介绍,在对交大师生进行的一项调研中他们发现:在专业学科层面,80%的老师都认为,人工智能本身已经成为一个重要的知识领域,并正在形成独特的交叉研究领域;在工具使用层面,几乎100%的学生尝试使用人工智能辅助资料检索、文档生成等工作,将近60%的老师尝试使用人工智能改进课堂教学方式;在思维观念层面,90%以上的师生都认为人工智能对大学的知识传授、知识创新与生活方式产生了影响,但有较多伦理与产权的问题亟待规范。
以数学为例,人工智能让复杂的计算不再困难,但新数学概念的抽象、数学定理的发现依然靠人。“越是AI无处不在的时代,越需要HI互补,越要关注‘人之所以为人’的价值。AI+HI,能让专业教育从繁杂的通用知识中解脱出来,更关注其‘核心竞争力’。”他说。
一是,目前的一些人工智能技术应用,还处于“有多少人工,就有多少智能”的阶段,而服务于大学教育的人工智能,要真正在辅助学生深度思考、提升实践教学效率上,成为一个高效的教学工具,实现“可用”;二是,人工智能技术在高等教育与基础教育的应用存在显著差异,因此,需要提升人工智能在面对动态未知问题时准确输出的能力,避免出现“幻觉”,给出似是而非的答案,实现“可靠”;三是,前期调研显示,不同专业对人工智能作为教学辅助的思考并不相同,学生对人工智能的依赖程度也形成了不同等级,在高等教育场景下,希望打造这样的人机关系:人工智能可以陪伴人学习、可以与人合作学习,但不能替代学习,实现“可控”。
而在7月5日的“加速‘人工智能+’构筑新质生产力”论坛上,《人工智能安全作为全球公共产品》研究报告进行了首发,首次提出将人工智能安全作为全球公共产品的理念,该理念统筹了发展与安全的双重目标,不仅将安全视为风险管理措施或监管手段,而且强调安全知识、能力、资源的积累与增长,以引导各国国内人工智能安全治理机制和体系改革,推动人工智能安全的国际合作与全球治理。
“可以说,人工智能对大学的赋能与重塑,已经势不可挡。人工智能带给大学的机遇和挑战也蕴藏其中。”丁奎岭说,作为一名大学校长,他常被问到3个关于人工智能的问题:
丁奎岭认为,事实上,当前乃至未来很长一段时间内,人工智能并不是无所不能的。它更擅长解决有规则可依,工作量巨大的“繁”问题,还不太擅长解决高度抽象,需要灵光乍现的“难”问题。
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