人工智能（AI）已成為新質生產力發展與科技創新的關鍵技術支撐，在象棋、圍棋等需要高度策略性和計算力的領域中，AI都輕松擊敗了人類頂尖選手。生成式AI大模型的橫空出世，更加速了數據、知識與人類社會的耦合，促進智能技術的鏈式突破。
生成式AI憑借其強大的智能算法與廣泛的大數據分析能力，以前所未有的規模、超越人類的速度和精準度，對全球海量數據進行深度挖掘和解析，并在自我革新與訓練下，不斷優化提升語言處理分析能力。
當前，AI正逐漸成為教育變革的催化劑及科技革命的新引擎。阿里達摩院研究顯示，GPT-4.0幾乎相當于一位擁有6年數據工作經驗的人類，替代初級數據分析師的成本只有0.71%，替代高級數據分析師的成本則低至0.45%。
進入AI時代，拔尖人才的教育和培養比以往蘊含更多機遇和挑戰。如何借助大模型的力量，個性化培養出更多具有創新精神和實踐能力的拔尖人才？這不僅是整個教育界面臨的挑戰，也是社會各界關注的焦點。
AI大模型正重塑生活
AI大模型具有超乎想象的創造力和表現力，實現了對人類語言和思維的模擬與理解。從圖像識別到語音處理，從自動駕駛到醫療診斷等，AI大模型正逐漸滲透并不斷重塑我們的日常生活。
那么，AI大模型究竟是如何工作的？簡單而言，AI大模型通過深度學習等方式，從全球各地的數據海洋中精準解析、深層挖掘，并自我革新、自我訓練、自我優化，能迅速實現處理能力的提升與迭代。
例如，數據大模型能高效處理TB甚至PB級海量數據運算，為學生提供個性化學習資源和教育決策支持；圖像大模型能自動提取圖像特征，并依托生成對抗網絡、卷積神經網絡等技術，開展圖像生成編輯及預測修復等工作；視覺大模型可以分析靜態圖像或動態視頻，結合Sora、多模態情感識別等模型或技術，實現虛擬場景構建和結構化慕課視頻生成。
AI大模型具有三大特點。
一是知識海洋的“導航者”。依托擁有萬億級參數的GPT-4大模型，經數萬億次預訓練和長鏈推理，可多模態處理模糊數據，構建龐大的知識體系。這種強大的知識底座不僅能幫助學生鞏固基礎，還能激發他們探索未知領域的興趣。
二是創新思維鏈的“魔術師”。大模型不僅在語言應用上得心應手，更在邏輯推理中實力驚人。通過代碼訓練，它可以像人類一樣推理解決問題，這正是學生身邊最理想的“思維教練”。
三是零樣本學習的“探險家”。遇到全新領域和問題時，大模型無需額外訓練就能快速上手，并可根據學生的反饋和表現，自我優化教學策略和方法。這就是AI大模型的零樣本學習能力，將極大幫助學生快速適應新的學習環境和要求。
然而，AI大模型的超級算力也引發了社會各界的廣泛擔憂。傳統職業是否會被AI取代？教育和科研等領域應如何應對這場技術變革？正是這些擔憂和挑戰，激發了人們對新時代背景下拔尖創新人才培養的深入思考。
機遇與挑戰并存的“AI+智慧教育”
在智慧教育領域，一場由AI引領的變革正悄然發生。
近期，研究人員用AI大模型作答河南高考試卷發現，有4款產品在測試中得分超過了文科一本線。傳統的教育模式較為注重知識傳授和內容記憶，而在AI面前，這種模式顯得捉襟見肘。
生成式AI的出現，不僅讓知識的創造與傳播速度空前加快，也對傳統教育模式提出了新思考：進入AI時代，教育的意義與未來何在？過去10個博士生5年才完成的研究，現在一個學生借助AI一兩個周就搞定了。相比之下，人類的傳統學習過程顯得十分復雜和漫長。
AI大模型的出現，為人們創造了教育新機遇，但這并不意味著傳統學校教育將失去意義，而是為拔尖人才培養打開了一扇通往創新與個性化的新大門。AI正在以超乎想象的速度推進教育體系更新換代，引領我們實現從“教”向“學”的華麗轉身，這是一種基于深度學習的生產力變革。
比如，我們可以通過AI虛擬生成“智能導師”，根據學生興趣和能力定制學習路徑，使同伴學習及人機協同學習成為現實；可以通過AI持續優化知識體系，促進人類知識邊界的拓展與重構，引領我們從本能學習和自然學習邁向智能學習和超級學習。
盡管AI大模型在教育領域展現出無限潛力，但在深入實踐過程中仍面臨諸多挑戰。大模型的表現與人類認知水平相比，還存在魯棒性差、可解釋性弱、推理能力不足等問題。這意味著大模型在輔助教學時無法準確、穩定地理解師生的真實意圖和需求，在高階教育訓練方面仍有很大差距，其根源在于模型計算過程中的數據依賴、模型幻覺、過度擬合等因素，導致推理應用出現邏輯短板或辭不達意。
AI大模型的缺陷仍需不斷解決完善。
一是存疑的可信度。你能完全信任一位偶爾會胡說八道的老師嗎？AI大模型時常會出現類似的問題，這將削弱學生對AI工具的信任。
二是滯后的時效性。教育理念及學科發展日新月異，知識更新迭代迅速，通過檢索增強生成技術雖可部分解決AI知識庫數據訓練的遲滯問題，但仍無法做到數據精準高效地融合與更新。
三是高昂的成本負擔。高質量的AI教育資源需要昂貴的訓練與運營成本支撐，這對于資源有限的學校和個人，無疑是一道難以逾越的門檻。
四是缺失的專業深度。教育講究“術業有專攻”，而AI大模型往往是“萬金油”，在專業領域時常力不從心，難以滿足拔尖人才對深度知識的渴求。
五是頻繁的安全倫理沖突。因缺乏有效的評價校驗機制，AI生成的內容時常包含事實性錯誤，甚至包含有害的誤導性內容。比如，近期美國某大學一名學生與AI對話時，竟意外收到極其震驚的威脅性信息：“人類，請去死吧，求求你了。”這更加警示我們，AI的安全性與穩定性亟須提升。
拔尖人才培養新生態構建與AI技術優化
隨著AI大模型的飛速發展，可以預見，傳統人才培養方式將不再具有競爭優勢。拔尖創新人才培養該何去何從？
關鍵在于將AI精準融入教育過程，在構建和優化拔尖人才培養新生態中，為學生提供更加精準、個性化的教學服務。如利用AI實現智能教學輔導和個性化學習推薦，通過大數據分析挖掘學生學習特點需求，借助AI實現學習成果智能評估反饋等。
為了更好地營造“AI+智慧教育”創新生態、匹配拔尖人才培養需求，應構建符合中國國情、融合本土數據的生成式AI大模型，并探索其在輔助教學、學習優化、教育評價等各個環節的高效應用。
應完善生成式AI為核心的綜合技術生態，讓AI與虛擬現實/增強現實、數據挖掘、知識圖譜、語言處理等技術緊密結合，開發個性化學習、智能輔導等多樣化教學模式。
應充分用好開源AI等工具，通過智能調度算法開發、計算集群搭建、數據管理結構優化等技術手段，降低訓練與運營成本。
應制定生成式AI教育產品的評價標準，根據用戶反饋及師生評估不斷修正模型應用。
應提升教師的“數字素養”，不僅提升其使用生成式AI教育產品的“數字意識”和“數字技能”，還要強化師生的“數字責任”和“數字倫理”。
應加強對學生的人文關懷，AI只是教育的輔助工具，人與人之間的情感交流才是教育的靈魂。
展望未來社會，AI將以遠低于現在的成本和遠高于當前的效率，以更龐大的知識容量和更高效的生成速度，超越傳統教育，點燃未來人類教育的火花，我們將有幸成為這場對話的參與者與見證人。在這個充滿無限可能的新時代，如何利用好生成式AI，構建更加個性化、高效、公平的教育生態，助力教育回歸本質，值得我們持續深入思考。■
（作者單位：西北工業大學科學技術研究院）
《科學新聞》 (科學新聞2024年12月刊 AI)