科技日報記者 劉垠

當(dāng)前，我國已成為全球人工智能（AI）專利最大擁有國，AI核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模近6000億元。當(dāng)AI技術(shù)加速賦能千行百業(yè)，特別是與教育深度融合時，高校迎來了顛覆性的創(chuàng)新機遇。隨之而來的，還有深層次治理挑戰(zhàn)。

當(dāng)AI能在某些方面發(fā)揮大學(xué)教育知識傳授的功能，教育的價值該如何更好地體現(xiàn)？當(dāng)高校學(xué)生利用AI工具輔助論文寫作顯現(xiàn)蔓延趨勢，怎樣讓AI真正做到幫忙而非起反作用？當(dāng)AI重構(gòu)高等教育的底層邏輯和運行模式，怎樣答好教育數(shù)字化這道必答題？針對這些熱點問題，近日，科技日報記者專訪了中國工程院院士、中國石油大學(xué)（北京）原校長張來斌教授。

面向國家戰(zhàn)略需求培養(yǎng)拔尖人才

記者：您主張高校要特色化發(fā)展，并結(jié)合中國石油大學(xué)（北京）的辦學(xué)實際提出“石油石化學(xué)科拔尖人才培養(yǎng)”理念。如何理解高校發(fā)展的特色化？其怎樣指導(dǎo)人才培養(yǎng)？

張來斌：特色是大學(xué)生存與發(fā)展的靈魂。世界上發(fā)展迅速的高校無不在一兩個學(xué)科領(lǐng)域率先取得突破。特色化發(fā)展不能簡單理解為強化傳統(tǒng)優(yōu)勢學(xué)科的特色，更要讓特色化成為一種思維、一種理念。學(xué)校傳統(tǒng)優(yōu)勢學(xué)科要做強做大，其他支撐學(xué)科、基礎(chǔ)學(xué)科、新興學(xué)科也要形成特色，通過傳統(tǒng)優(yōu)勢學(xué)科的特色化，帶動高校整體發(fā)展。

人才培養(yǎng)是大學(xué)存在的第一要義，高水平行業(yè)特色型大學(xué)作為行業(yè)高等教育的“領(lǐng)頭羊”，理應(yīng)為行業(yè)實現(xiàn)跨越式發(fā)展培養(yǎng)拔尖創(chuàng)新型人才。對于高校來說，這既是辦學(xué)的目標(biāo)追求，也是義不容辭的責(zé)任，更是服務(wù)行業(yè)發(fā)展的現(xiàn)實需要。

記者：中國石油大學(xué)（北京）作為行業(yè)特色型大學(xué)，是如何培養(yǎng)拔尖創(chuàng)新人才的？

張來斌：中國石油大學(xué)（北京）較早對拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式改革進(jìn)行了探索，并在推進(jìn)產(chǎn)學(xué)研一體化和本碩博一體化貫通培養(yǎng)方面取得成效。學(xué)校實施“教育合作框架+人才培養(yǎng)+項目支撐”的運作模式，促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研用一體貫通。

2019年，學(xué)校與中國石油集團(tuán)公司簽署全面戰(zhàn)略合作協(xié)議，雙方在油氣和新能源核心問題和關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域，以及人才培養(yǎng)、師資建設(shè)等方面開展全方位、高強度、長周期合作，探索建立學(xué)科、科研、人才“三位一體”的綜合改革特區(qū)。例如，在本碩博一體化貫通培養(yǎng)方面，學(xué)校選拔有學(xué)術(shù)潛質(zhì)的本科生早進(jìn)實驗室、早入課題組、早接觸大項目，激發(fā)他們的科研興趣，夯實其學(xué)術(shù)基礎(chǔ)。同時，通過構(gòu)建模塊化、遞進(jìn)式一體化課程體系，使這些學(xué)生在高水平科研平臺、企業(yè)實踐基地支持下，成長為拔尖創(chuàng)新型人才。

目前，不少高水平大學(xué)已在本碩博貫通式培養(yǎng)方面展開了積極實踐，通過優(yōu)質(zhì)平臺資源集成與轉(zhuǎn)化，推進(jìn)教學(xué)與科研的有機統(tǒng)一，促進(jìn)創(chuàng)新型人才培養(yǎng)向高維度躍升。

記者：早在7年前，中國石油大學(xué)就創(chuàng)建了人工智能學(xué)院。當(dāng)時是基于怎樣的契機？

張來斌：傳統(tǒng)石油石化行業(yè)工作環(huán)境較為艱苦，對AI領(lǐng)域的科技和人才有迫切需求。我們因此特別關(guān)注智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)化和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化，并針對能源資源科技的潛在影響廣泛咨詢了業(yè)內(nèi)專家。

為更好適應(yīng)國家戰(zhàn)略需求，整合學(xué)科資源、挖掘?qū)W科交叉潛力，2018年，中國石油大學(xué)（北京）成立人工智能學(xué)院，這是我們對學(xué)科交叉人才培養(yǎng)的一次有益探索。學(xué)院聚焦能源領(lǐng)域及AI領(lǐng)域核心科學(xué)問題、關(guān)鍵技術(shù)，面向國際學(xué)科前沿與社會發(fā)展需求，按照“高起點、高層次、小實體、大平臺”思路建設(shè)。學(xué)院短期內(nèi)通過“特色學(xué)科+AI”方式搶占學(xué)科制高點，長期則將憑借“AI+特色學(xué)科”方式，激活學(xué)校發(fā)展的新動能。

學(xué)科交叉是建設(shè)世界一流學(xué)科的重要途徑。學(xué)科建設(shè)是“爬樓梯”的過程，不能簡單靠一次性增加人力、物力的方式實現(xiàn)“坐電梯”式的效果。這里要厘清，交叉學(xué)科和學(xué)科交叉是不同的概念，交叉學(xué)科是多個學(xué)科相互滲透、融合形成的一個新學(xué)科；學(xué)科交叉是針對單一學(xué)科無法解決的新的研究對象或領(lǐng)域，用多學(xué)科的理論和方法來解決問題。我們要注重學(xué)科交叉，但不要過度強調(diào)或急于創(chuàng)建新的交叉學(xué)科。

記者：人工智能學(xué)院的建設(shè)對石油人才培養(yǎng)起到了什么作用？

張來斌：實踐證明，人工智能學(xué)院已成為中國石油大學(xué)（北京）“雙一流”建設(shè)的學(xué)科交叉高地。從學(xué)校發(fā)展方面看，學(xué)院的建設(shè)推動了人力資源、研究力量、研究平臺以及教學(xué)資源的優(yōu)化；從人才培養(yǎng)方面看，學(xué)院的成立有利于教學(xué)科研融合，進(jìn)一步促進(jìn)拔尖創(chuàng)新型復(fù)合人才培養(yǎng)。

此外，我們針對油氣行業(yè)AI應(yīng)用的特殊挑戰(zhàn)，構(gòu)建“企業(yè)出題—高校解題—現(xiàn)場驗題”的協(xié)同機制，人工智能學(xué)院的建設(shè)推動了這一機制的落地。比如，人工智能學(xué)院與中國石油共建智能固井質(zhì)量評價系統(tǒng)，通過AI分析聲波測井?dāng)?shù)據(jù)，將評價符合率從78%提升至92%；雙方聯(lián)合研發(fā)的井下事故預(yù)警模型，在長慶油田得到應(yīng)用，顯著減少了非計劃停工停產(chǎn)。

AI對高等教育的沖擊深遠(yuǎn)且廣泛

記者：您如何看待AI對高等教育的影響？

張來斌：AI對高等教育的沖擊深遠(yuǎn)且廣泛，已遠(yuǎn)超單純的技術(shù)工具屬性。其帶來的影響既包括顛覆性創(chuàng)新機遇，也包含深層次治理挑戰(zhàn)。此外，許多潛在的影響具有動態(tài)演進(jìn)特征，目前還很難評估其影響。

我們要辯證看待這一變化的利與弊。AI能夠便捷個性化學(xué)習(xí)、提升整體性認(rèn)知、強化實驗?zāi)M與數(shù)據(jù)分析，讓知識的獲取更加高效；同時，也可能增加學(xué)術(shù)不端風(fēng)險、擴大數(shù)字鴻溝。

記者：今年以來，以DeepSeek大模型為代表的生成式AI更加廣泛深入地融入了人們的日常。具體到高等教育領(lǐng)域，其帶來了哪些變化和影響？

張來斌：最顯著而深層次的影響，是教育者和被教育者都需要建構(gòu)新的能力結(jié)構(gòu)和評價標(biāo)準(zhǔn)。DeepSeek大模型等生成式AI改變了教育教學(xué)范式，它可以快速整合跨學(xué)科知識，輔之以由算法加持的嚴(yán)格邏輯推理，從而在知識傳授方面與教師并行發(fā)揮作用。在未來相當(dāng)長的一段時間內(nèi)，青年學(xué)生使用AI的熟練程度會超過教師，包括那些富有教育教學(xué)經(jīng)驗的中老年教師，這將倒逼教師持續(xù)提升數(shù)字化素養(yǎng)。

此外，將復(fù)雜問題拆解為可被AI處理的任務(wù)的能力、原創(chuàng)構(gòu)思能力、專業(yè)領(lǐng)域的經(jīng)驗判斷力以及處理文化差異的能力，也將成為學(xué)生重點發(fā)展的方向。只有具備這些能力，才能成長為兼具專業(yè)深度、技術(shù)寬度和人文溫度的未來建設(shè)者。不管技術(shù)如何革新，大學(xué)在“能力培養(yǎng)、價值塑造”方面都將發(fā)揮重要作用。

與此同時，DeepSeek大模型等生成式AI進(jìn)入科學(xué)研究領(lǐng)域，將加速科研進(jìn)程，特別是在加速跨學(xué)科復(fù)雜協(xié)同研究方面發(fā)揮重要作用。以油氣領(lǐng)域為例，油氣勘探開發(fā)、儲運管網(wǎng)、煉制化工等復(fù)雜場景涉及大工程、海量數(shù)據(jù)、多個環(huán)節(jié)協(xié)同與學(xué)科交叉，AI可幫助研究者快速理解非本專業(yè)領(lǐng)域的知識和技術(shù)工具，促進(jìn)學(xué)科交叉創(chuàng)新。

記者：AI可以提高學(xué)生學(xué)習(xí)效率，這是否會影響教師和學(xué)生獨立思考能力？

張來斌：大數(shù)據(jù)時代，基于“算法偏見”的推薦系統(tǒng)，產(chǎn)生了“信息繭房”“信念放大”現(xiàn)象。AI從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，這些數(shù)據(jù)往往加入了篩選者的偏見，且缺乏感官感知基礎(chǔ)。AI生成的“解決方案”盡管具有很高的預(yù)測準(zhǔn)確性，但與人類通過直接觀測和反復(fù)驗證的解決方案有著本質(zhì)不同。所以，在應(yīng)用AI時應(yīng)對其保持警惕性，擁有判斷力。在AI時代，高校應(yīng)基于人機協(xié)同機制，讓學(xué)生學(xué)會批判性使用AI，培養(yǎng)學(xué)生糾偏能力，保持對知識傳播和知識生產(chǎn)客觀性的忠誠，并努力把AI變成學(xué)術(shù)道德和學(xué)術(shù)規(guī)范的監(jiān)督者而非破壞者。

記者：目前，高校學(xué)生利用AI工具輔助論文寫作是較普遍的現(xiàn)象，如何讓AI幫忙而非“添亂”？

張來斌：在實踐中，AI的“副作用”已顯露。一個重要表現(xiàn)是其對研究內(nèi)容和結(jié)論的可信性造成影響。AI生成內(nèi)容能保持與其訓(xùn)練數(shù)據(jù)的一致，但不一定能保持與真實世界的一致。這意味著，AI生成的內(nèi)容和結(jié)論可能包含大量無用或無效的信息。有研究顯示，垃圾論文已大量出現(xiàn)。

另一重要影響體現(xiàn)在業(yè)界對論文成果的學(xué)術(shù)評價方面。傳統(tǒng)上，學(xué)術(shù)論文是作者學(xué)術(shù)水平和學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)的體現(xiàn)。但用AI生成的內(nèi)容和結(jié)論，為防止學(xué)術(shù)不端帶來了新挑戰(zhàn)。AI的廣泛應(yīng)用可能會讓師生缺失“掌握知識”或者“完成工作”的核心能力。因此，亟須思考如何重構(gòu)考試考核機制。

不過，AI的“利”與“弊”取決于人類如何對其進(jìn)行設(shè)計、部署、使用和監(jiān)管。防止AI之弊需要從技術(shù)、倫理、教育、制度等多方著手，為AI開發(fā)與應(yīng)用構(gòu)建良好生態(tài)。

在技術(shù)層面要注重設(shè)置隱私保護(hù)、偏見檢測修正等環(huán)節(jié)，必要時聯(lián)合哲學(xué)、法學(xué)、社會學(xué)等學(xué)科，盡可能在訓(xùn)練大模型階段即規(guī)避技術(shù)的社會風(fēng)險。將AI倫理教育納入相關(guān)專業(yè)必修課，培養(yǎng)AI開發(fā)者的倫理意識，引導(dǎo)未來從業(yè)者關(guān)注隱私保護(hù)、算法偏見、社會影響等因素。同時，高校要不斷完善制度，加強學(xué)術(shù)誠信教育，防止AI造成的學(xué)術(shù)不端。

堅持將人才培養(yǎng)質(zhì)量作為辦學(xué)生命線

記者：AI時代，高等教育應(yīng)該堅守什么，改變什么？

張來斌：AI時代，大學(xué)的價值何在，又將以怎樣的方式存在？這是全社會，特別是高等教育工作者十分關(guān)注的問題。這個問題涉及兩個方面，一是大學(xué)的初心及價值如何體現(xiàn)或保持；二是當(dāng)DeepSeek等大模型深度融入大學(xué)教育時，其隱含的算法偏見可能以隱蔽的方式系統(tǒng)性扭曲教育公平、知識傳播與知識生產(chǎn)，這時大學(xué)該有怎樣的改變？

不管時代如何變遷，高等教育在國家建設(shè)中基礎(chǔ)性、先導(dǎo)性、全局性的定位不會變，為黨育人、為國育才的根本目標(biāo)不會變，教育立德樹人的根本任務(wù)也不會變。因此，高校把人才培養(yǎng)質(zhì)量作為辦學(xué)生命線這一點也不會變。高質(zhì)量的人才培養(yǎng)要以促進(jìn)人的全面發(fā)展為目標(biāo)，使之不僅掌握知識、具備正確的價值觀，而且能根據(jù)自身特點自由發(fā)展。

行業(yè)特色型高校在人才培養(yǎng)方面還應(yīng)特別注重提升工程教育質(zhì)量，堅持面向工程實際，加強實踐教學(xué)、訓(xùn)練。只有深入一線，才能避免傳統(tǒng)教學(xué)模式“學(xué)用分離”的弊端，真正提高學(xué)生用理論解決實際問題的能力。

記者：AI正在重構(gòu)高等教育的底層邏輯和運行模式，如何答好教育數(shù)字化這道必答題？

張來斌：回答好教育數(shù)字化這道必答題，要從八個方面做足準(zhǔn)備。

一要注重教學(xué)范式重構(gòu)，將其從知識傳遞轉(zhuǎn)變?yōu)閭€人能力培養(yǎng)和價值塑造；二要關(guān)注科研創(chuàng)新突破，重塑知識生產(chǎn)流程；三要推動高校治理體系升級，優(yōu)化從經(jīng)驗決策到大數(shù)據(jù)引導(dǎo)的資源動態(tài)配置；四要促進(jìn)生態(tài)體系重構(gòu)，提供產(chǎn)教融合的數(shù)字共同體和終身學(xué)習(xí)服務(wù)；五要夯實數(shù)字基座，推動新型基礎(chǔ)設(shè)施迭代升級；六要促進(jìn)教師角色轉(zhuǎn)變，從知識傳授者轉(zhuǎn)變?yōu)閷W(xué)習(xí)引導(dǎo)者；七要重構(gòu)教育教學(xué)考核評估標(biāo)準(zhǔn)，注重考查批判性思維和實踐創(chuàng)新等AI難以替代的能力；八要將數(shù)據(jù)科學(xué)、大工程觀、AI倫理等作為教育的底層邏輯和基礎(chǔ)課程。

不管AI如何發(fā)展，對于教育工作者而言，我們要培養(yǎng)AI的駕馭者而非被替代者。

【致青年科技人才】

在青年人才成長的道路上，熱愛能夠發(fā)揮很大的能量。

就我個人而言，“得天下英才而育之”是做老師最快樂的事情。我以學(xué)生、教師和校長不同的身份見證了國家高等教育和能源科技40余年的發(fā)展變遷。堅守教育一線，是因為熱愛可抵歲月漫長，個人成長融入了時代和國家需要，環(huán)境的熏陶和浸染使我常學(xué)常新、常干常新。

馬克思說：“在科學(xué)上沒有平坦的大道，只有不畏勞苦沿著陡峭山路攀登的人，才有希望達(dá)到光輝的頂點。”誠如其言，以科學(xué)研究為樂、堅持不懈，才能從一次次失敗和挫折中點燃希望的火種，并以星火燎原之勢創(chuàng)新突破。DeepSeek創(chuàng)始人梁文鋒招聘人才時也要求“熱愛和扎實的基礎(chǔ)能力，其他都沒那么重要”。

——張來斌