AI時代，我們需要什么樣的人才

本刊編輯部

隨著ChatGPT等人工智能技術的快速發展，我們不禁要問：在AI時代，人的哪些能力變得更加關鍵？怎么確保這些技術變革中，人的角色不僅不被邊緣化，反而更加凸顯其獨特的價值？

鐘柏昌? 華南師范大學教育信息技術學院教授

新一代人工智能的發展，尤其是以大模型為核心的生成式人工智能，在文本生成與自然語言交互方面表現出了明顯優勢，而且向多模態內容生成方向發展，在產品應用方面與操作系統、應用軟件和嵌入式系統的集成發展日益加深，改變了諸多生產、生活和學習方式，部分職業受到了明顯沖擊。對教育而言，如果教師停留于知識的傳授和答案的供給，將失去學生的青睞。當然，即便目前最先進的大模型也存在諸多局限，包括有限的理解、訓練數據存在偏差、創造力不足、產生和傳播錯誤信息與泄露隱私等問題，更重要的是，它目前只能回答問題，尚不具備質疑和提出問題的能力，也缺乏想象和共情的能力。

認清新一代人工智能的優缺點，我們才能有針對性地討論AI時代人才究竟需要掌握哪些關鍵能力。當然，所謂關鍵能力不是特殊能力，我們依然可以從聯合國教科文組織1996年提出的四大支柱中得到靈感，即學會求知、學會做事、學會共處、學會生存。我認為，新一代人工智能的發展，正在重塑四大支柱，從而形成了新的四大支柱，簡稱ABCD四大能力。

其一，情感交流能力（Affective interaction），這是對學會生存的重塑。隨著人工智能對人類學習、工作與生活的不斷滲透，人際情感交互的空間與價值將會面臨被壓縮、坍塌甚至消解的危險。對此，除了在倫理體系維護、道德文化傳承等方面發揮涵養作用之外，AI時代的人才更需要注重豐富自我體驗、加強人際交流、尊重自我與他人的情感需求，學會換位思考，具備共情能力和惻隱之心，不斷顯現人之為人的主體性存在地位，凸顯人與機器的本質性差別。

其二，跨學科融合創新的能力（Blending innovation），這是對學會做事的重塑。復雜的真實問題的解決涉及多學科知識的融合應用，這種融合不只是知識的簡單重組，還涉及批判思維與想象能力等高階能力。針對此類問題，單純依賴新一代人工智能目前尚無法提供合理優化的解決方案，更需要人類智慧的介入，尤其是跨學科融合創新的智慧。在解決復雜真實問題的過程中，如何融合貫通跨學科知識持續優化解決問題的方案，是AI時代對創新人才的新要求。融合創新能力還涉及多模態技術工具的綜合運用和交叉驗證，例如，將生成式人工智能生成的內容與傳統搜索引擎獲取的信息進行交叉驗證和優化整合，這種能力是數字素養不可或缺的部分。

其三，溝通合作能力（Communication and Collaboration），這是對學會共處的重塑。面對AI時代的倫理威脅與社會挑戰，人類需要加強溝通合作，形成人工智能開發與治理的群體優勢和制度優勢。從宏觀層面說，一方面，合作是當今時代發展之主流，人工智能的通用性使得國家、地區之間具有廣泛的合作前景；另一方面，人工智能產生的社會影響或問題往往是全球性的，只有通過溝通與合作來解決問題，才能構建和諧的人工智能發展生態。從微觀層面說，面對日益復雜的真實問題，特別需要個體之間優勢互補，具備合作共贏的思維意識，主要表現為個體能夠認同團隊目標及核心價值觀，積極主動分擔團隊任務，通過團隊成員間的平等協商，靈活地作出妥協、解決問題，促進共同發展。

其四，發現問題和提出問題的能力（Discovering question），這是對學會求知的重塑。一方面，傳統教育在培養學生解題能力方面有成熟的策略和方法，但在培養學生發現問題和提出問題方面缺乏建樹；另一方面，新一代人工智能針對簡單問題和復雜問題都能快速生成答案或解決方案，但同樣缺乏提出問題的能力。從這個意義上說，在AI時代，發現問題和提出問題是一項關鍵能力，甚至比解決問題的能力更重要。

楊楠? 北京教育科學研究院高等教育科學研究所助理研究員

作為第四次工業革命的代表性技術之一，人工智能的飛速發展正以前所未有的速度，悄然重塑著我們的工作與生活方式。

在探討未來人才的關鍵能力時，我們可以從兩個核心視角出發：一是以不變應萬變，二是準確識變，積極應變。回顧前三次工業革命，我們發現對于人才能力的需求有著共同的趨勢，即終身學習和適應能力、創新和解決問題的能力、人際溝通和協作能力。

首先，每一次工業革命都帶來了技術創新和生產力的大幅提升。無論是第一次工業革命的機械生產，還是第二次工業革命的電力系統，或是第三次工業革命的信息技術，都要求人們具備學習新技能和知識、不斷適應變化的能力。

其次，任何工業革命的代表性技術都具有顛覆性的創新和普遍適用性。這些技術不僅滲透到各個領域，引發系統內的深刻變革，而且打破原有的系統生態，既解決舊問題，又帶來新挑戰。因此，創造性解決問題成為至關重要的能力。

最后，從前三次工業革命的發展軌跡來看，我們發現兩個顯著特點：一是生產方式的變革促使生產過程不斷復雜化和專業化；二是工業革命所需的時間逐漸縮短，技術革新的速度越來越快。這些特點都對人際溝通與協作能力提出了更高的要求。

在AI時代的浪潮中，數智化成為我們生活的關鍵詞。這不僅意味著技術的飛躍，更對我們提出了新的挑戰——提升數字素養，掌握人機協作的藝術。《數字中國建設整體布局規劃》已經為我們繪制了2035年的宏偉藍圖，屆時我國將在數字化領域躋身世界前列，實現各領域數字化的和諧與充分發展。然而，這一切美好愿景，都離不開全民數字素養的全面提升。

隨著大語言模型在各個行業領域的廣泛應用，生成式人工智能正成為我們日常工作生活的加速器，人機協作也逐步成為我們生活的新常態。要想讓這些智能助手更精準地捕捉我們的需求，生成更加貼合、精確、可信的內容，我們就必須鍛煉向機器“提問”的技巧，挖掘人類與機器在能力上的互補性，實現優勢互補，通過緊密而深層次的合作，共同提升創新和創造價值的能力。在這個AI與人類智慧共舞的時代，我們不僅僅是見證者，更是參與者，需要運用數字素養和人機協作能力，共同書寫新時代的篇章。

邢悅? 阿里巴巴集團副總裁

人工智能時代對人才提出了全新的要求，要在這一洪流中做到游刃有余并實現自我價值，個人應該著重培養以下幾類技能和特質：跨學科知識與融通能力，算力、算法（大模型）、數據處理與分析能力，創新思維與問題解決能力，持續學習與適應能力，人機協作與領導力，倫理道德與社會責任感。

我認為，人工智能時代需要兩類關鍵人才——

一是人工智能技術專業人才。算力、算法以及數據（特別是大數據）是通用人工智能（AGI）發展的三大基礎要素，它們構成了推動AI進步的核心支柱。專業人才深入研究算力的提升、開發更高效更先進的算法以及管理和分析海量數據，為人工智能的進步奠定堅實的技術基礎。

二是人工智能融通型人才。他們不僅掌握技術工具的使用，更擅長跨領域思考，能在現實場景中迅速識別問題、深度挖掘場景本質，并靈活運用技術解決方案來高效解決問題，創造實際價值。這類人才的特質在于他們能夠超越單一技術領域的限制，實現技術與實際應用的無縫對接，是推動技術成果轉化為社會價值的關鍵。

總之，盡管對精通算力、算法、數據管理等專業技術型人才的需求依舊重要，但隨著技術的普及化，能夠在具體的產業領域定義問題，挖掘場景，具備跨界整合能力、能夠快速適應變化并創新解決問題的融通型人才，成為當前及未來人工智能時代尤為珍貴的資源。這兩種人才相輔相成，共同推動人工智能技術的發展，并確保其在社會各領域的有效應用與價值創造。

我用AI研究作文教學

申承鈺，淮陰師范學院學生

在我的工作生活中，AI主要用來研究作文教學。在實習過程中我發現，很多學生到了高中階段，出于種種原因，寫作思路明顯受困于線性思維，總是習慣先表達自己的核心觀點，然后設置分論點，分別進行舉例論證，最后再總結觀點。他們在寫作前搜集了大量素材，但到了寫作時，能做的就是把合適的論證材料填補到相應的分論點之下，寫作過程基本就是“搬運材料”，很難有自己的創見。這樣機械性的重復訓練，會很快消磨掉學生的寫作熱情與信心。對照AI寫的作文，不難發現，它也是嚴格遵循議論文的基本格式，雖文從字順，但內容的思維深度不夠，同樣體現出刻板單調的線性思維。為打破這種困境，我試著改變教學方法，讓學生面對作文題時，先不急于動筆，而是在心中明晰自己的觀點，然后對AI寫的作文進行批駁，指出其論證疏漏之處。這樣，學生就能從讀者角度看到問題所在，也更清楚該如何修正自己的寫作思路，待到落筆時，就會更加注重思維的辯證性，全面客觀地看待問題，也更加清楚如何針對分論點進行深入論證。有了AI這個“同學”，學生對寫作的興趣有了明顯提高。

AI是我的一件趁手工具

小婷，圖書出版公司設計師

我是一名設計師，負責圖書封面、版式、插畫等的設計工作。在繪畫領域，AI帶來的影響非常顯著。前不久，公司領導要求我們學習使用AI繪圖，以提升工作效率。我一直關注這一領域，在Midjourney等AI繪圖平臺剛問世時，就付費開通了賬戶。AI繪圖的能力很強大，它不僅精通多種繪畫風格，可以根據我們的要求不斷優化完善，而且不用休息。但是，AI繪圖也需要我們給它“喂”圖，還要說它能聽懂的“咒語”。想用AI做出好圖，使用者需要了解視覺設計的不同風格，懂得如何描述不同風格的要求，還要擁有個性化的審美。公司提出倡導后，我率先用AI繪制了幾幅圖書的插畫，效果不錯，還被部門領導作為典型案例上報。我覺得，AI不可能完全替代設計師，但絕對是設計師的一件趁手工具。

AI幫我大大縮短了開發周期

鄭錦凱，杭州電子科技大學特聘副教授

攻讀博士學位的后期，我著手將步態識別研究成果整合成一個完整的系統。為了便于操作，需要開發一個用戶界面。按照傳統開發流程，我得在網絡上搜尋大量相關教程，這將耗費大量時間。所以，我嘗試將需求轉化為文字，發送給了AI大模型。我的目標是使用PyQt5創建一個界面，分為左右兩部分，左側占比1/3，右側占比2/3：左側上方是選擇區，包括步態表征選項和返回結果數量；左側中間是功能按鈕區，包括數據加載處理、行人檢測跟蹤、步態表征提取和步態識別搜索；左側下方是狀態顯示區，顯示各階段狀態和搜索結果；右側是可視化顯示區，從上到下依次為檢測跟蹤、步態表征和搜索結果。

我請AI根據這些要求生成Python代碼。AI提供了一套詳盡的代碼，并附有注釋。雖然初版代碼并未完全符合我的預期，但通過與AI的幾輪問答和少量網絡搜索，我僅用一晚便完成了界面開發。AI的輔助大大縮短了開發周期，讓我能夠專注于創新和研究，而非煩瑣的重復性編碼工作。