如何推进人工智能赋能教育？院士专家提醒要高度重视潜在风险

的发展应用风起云涌，广受关注。院士专家提醒，在推进人工智能赋能教育方面，一定要高度重视有可能带来的潜在风险。

由中国自动化学会主办、主题为“智引教育未来 创领新质生产”的2024中国自动化与人工智能教育大会暨2023-2024学年全国青少年劳动技能与智能设计大赛全国决赛，8月20日至22日在北京举行。

他在题为“AI赋能教育的知识生产与创造力培养”的大会报告中表示，在推进人工智能赋能教育的同时，一定要高度重视有可能带来的潜在风险，例如数据隐私和安全、教育资源不平等、过度依赖AI、缺乏情感支持、人际交往能力减弱等问题。

郑南宁认为，因此，把人类的诉求、生命的意义、文化和心理的需求和人工智能技术结合起来，使教育成为一个可追溯、可视和可计算的过程，培养学生轻松使用和驾驭人工智能的创造力是应对智能时代必须有的教育观。

大会报告环节，中国工程院院士、同济大学校长郑庆华，中国自动化学会常务理事、百度首席技术官王海峰，科大讯飞股份有限公司副总裁、研究院院长刘聪，北京华航唯实机器人科技股份有限公司副总经理刘浪等也分别作人工智能相关主题报告。

郑庆华指出，人工智能已成为赋能一切的新质生产力，以及正在打造未来教育新形态，未来教育呈现出互教互学、虚实一体、个性伴随等特点。AI赋能科学教育的关键是创建新场景、新应用，例如提供沉浸式教学、个性化服务、综合性测评等，深刻把握人才培养的规律和目的，重视理论研究和工程实践相结合。

王海峰说，以大模型为代表的人工智能技术正在掀起科技革命和产业变革浪潮。大模型技术通用、能力全面，为通用人工智能带来曙光。他认为，智能时代的人才培养，需要基于自主技术体系和工程平台，通过产学研合作的方式，培养具备基础理论素养、工程实践能力和AI原生思维的复合型人工智能人才，为高水平科技自立自强贡献力量。

刘聪认为，大模型的“智能涌现”推动AI技术阶跃，也引发中外大模型发展浪潮，但通用大模型的发展仍面临诸多技术挑战，例如大模型的可信可解释、端到端等新框架推广性、大模型个性化“最后一公里”、支撑大模型的算力集群建设等一系列问题。

刘浪从人工智能对智能制造人才培养的作用及相关影响出发，介绍人工智能技术发展现状，智能制造行业对人才的需求，以及教育院校人才培养的模式变革。

高峰对话环节，5位专家围绕“高校如何通过学科建设培育专业人才”“高校在国家基础学科拔尖人才培养方面的创新实践”等话题进行深度探讨。

大会还组织7场平行论坛，邀请近50位专家学者围绕自动化和人工智能与教育深度融合的趋势与策略、智能教育与教育均衡发展新模式等议题，展开分享和讨论。

同期开展的2023-2024学年全国青少年劳动技能与智能设计大赛全国决赛，吸引全国各地11万余名选手参赛，经过初赛、省赛层层选拔，最终有9000余名参赛选手入围全国决赛，参加机械设计、机械装载、超级工匠、智能家居等13个赛项的角逐。

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