全国政协委员张云泉:建议普及生成式智能教育 培育新质生产力人才|代表委员话科技①

全国政协委员张云泉:建议普及生成式智能教育 培育新质生产力人才|代表委员话科技①

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【编者按】

2023年以来,ChatGPT成为现象级互联网应用,掀起人工智能领域的技术巨浪。数字时代背景下的全球科技创新,正处于多点突破的关键期,我国参与科技创新、引领科技创新的能力不断加强。

今年全国两会,科技领域会有哪些热门话题?代表、委员们带来了哪些建议?封面新闻记者专访多位科技领域与会者,听听他们对科技创新引领高质量发展的建言。

委员名片

张云泉,第十四届全国政协委员,中国科学院计算技术研究所研究员。

第十四届全国政协委员、中国科学院计算技术研究所研究员张云泉。受访者供图

“近期,以Sora为代表的高质量短视频AI生成工具的出现,为生成式人工智能开拓了广阔的产业应用空间。培养既具有科技创新能力又能熟练应用AI新技术的人才显得尤为重要。”全国政协委员、中国科学院计算技术研究所研究员张云泉说。

3月4日,全国政协十四届二次会议将在人民大会堂开幕。近日,张云泉接受封面新闻记者专访时表示,今年他将提交《关于普及生成式智能教育,培育新质生产力人才的提案》,建议设立“生成式人工智能教学资源共享平台”,以鼓励学校间根据生成式人工智能的技术特点,共享教学内容资源和教学计算资源。

01

人工智能教育资源

如何解决分配不均问题

2023年中央经济工作会议强调,“以颠覆性技术和前沿技术催生新产业、新模式、新动能,发展新质生产力”,要求“开辟量子、生命科学等未来产业新赛道”。而新质生产力代表先进生产力的演进方向,是由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生的先进生产力质态。

张云泉表示,近期以OpenAI和ChatGPT为代表的通用人工智能的快速发展,预示着全球新一轮科技革命和产业变革的到来。AI生成工具的出现,不仅推动着科技创新,还促进着“新质生产力”的茁壮成长。培养AI新技术的人才十分必要。

2022年,我国在人工智能教育领域已取得显著成就,开设相关专业的高校达438所,研究中心68个,为培养新型人才打下了坚实基础。在张云泉看来,我国生成式人工智能的教育资源分配不均,高质量课程、资深教师和先进技术,主要集中在顶尖学府和城市地区。

“应优化资源分配,促进教育平等,建议通过国家层面的宏观规划优化资源分配,关注偏远和农村地区,确保上述地区也能获得必要的资源。”张云泉建议,可通过现有的教育部政策框架内进行探索和实施,如设立“生成式人工智能教学资源共享平台”,共享教学内容资源和教学计算资源。

02

课程内容和教学方法

如何与人工智能发展同步

人工智能领域发展迅速,学校的课程内容和教学方法能否及时跟上技术发展?张云泉表示,应对课程内容更新滞后的问题,学校需及时更新课程内容和教学方法。

他建议,可通过现有的教育部政策框架内进行探索和实施,例如设立“生成式人工智能国际协同创新计划”,鼓励国内外学校合作创新课程内容和教学方法,并在学校示范应用生成式人工智能技术开发的教学助手,以提供个性化学习体验。

值得注意的是,生成式人工智能教育需要大量实践和实验,但很多学校因资源限制,无法提供足够的实验设备和实践机会。张云泉认为,学校可与企业、研究机构合作,增加学生的实践机会。建议通过政策框架内进行探索和实施,如设立“生成式人工智能创新实践基地”,鼓励有智能化需求的各行业企业提供实习机会和人工智能应用场景,增加学生在生成式人工智能技术上的实践能力。

针对师资力量不足的问题,张云泉建议,应加快推进生成式人工智能领域企业导师的引进,鼓励企业导师和校内教师充分合作,通过企业导师帮助校内教师提升在生成式人工智能领域的知识和教学能力。

03

全球算力需求激增

企业如何突破算力瓶颈

近日,OpenAI宣布推出其首个视频生成大模型Sora,其革命性的视频生成能力,不仅展示了AI在视觉内容创造上的突破,更预示着全球算力需求的新一轮激增。

张云泉表示,Sora进一步拉开了多模态大模型上的差距。除了算法创新,主要是算力差距。Sora等多模态模型的大规模应用,对算力升级有着更高要求。在当前技术发展的大背景下,如何高效、可持续地提供充足的算力资源,成为全球科技企业共同面临的难题。

Sora生成视频截图。新华社发

“算力可能成为AI企业的门槛,国内企业应发展算力研究,突破瓶颈,为AI应用的研发提供强有力的基础保障。”张云泉说。

对于人工智能的冲击,他认为,大模型的普及和广泛应用,未来会造成大量相关行业人员的再就业和再培训,尤其是人工智能所擅长的客服、创意产业、短视频等领域。

人工智能领域的人才缺口较大,高水平、专业化人才稀缺,这也对高校的人才培养提出了新挑战。张云泉建议,支持人工智能相关学科发展和高层次人才培养,探索深度融合的学科建设和人才培养新模式,为实现引领性原创成果的重大突破,提供更充分的人才支撑。

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