本刊编辑部
随着ChatGPT等人工智能技术的快速发展，我们不禁要问：在AI时代，人的哪些能力变得更加关键？怎么确保这些技术变革中，人的角色不仅不被边缘化，反而更加凸显其独特的价值？
钟柏昌 华南师范大学教育信息技术学院教授
新一代人工智能的发展，尤其是以大模型为核心的生成式人工智能，在文本生成与自然语言交互方面表现出了明显优势，而且向多模态内容生成方向发展，在产品应用方面与操作系统、应用软件和嵌入式系统的集成发展日益加深，改变了诸多生产、生活和学习方式，部分职业受到了明显冲击。对教育而言，如果教师停留于知识的传授和答案的供给，将失去学生的青睐。当然，即便目前最先进的大模型也存在诸多局限，包括有限的理解、训练数据存在偏差、创造力不足、产生和传播错误信息与泄露隐私等问题，更重要的是，它目前只能回答问题，尚不具备质疑和提出问题的能力，也缺乏想象和共情的能力。
认清新一代人工智能的优缺点，我们才能有针对性地讨论AI时代人才究竟需要掌握哪些关键能力。当然，所谓关键能力不是特殊能力，我们依然可以从联合国教科文组织1996年提出的四大支柱中得到灵感，即学会求知、学会做事、学会共处、学会生存。我认为，新一代人工智能的发展，正在重塑四大支柱，从而形成了新的四大支柱，简称ABCD四大能力。
其一，情感交流能力（Affective interaction），这是对学会生存的重塑。随着人工智能对人类学习、工作与生活的不断渗透，人际情感交互的空间与价值将会面临被压缩、坍塌甚至消解的危险。对此，除了在伦理体系维护、道德文化传承等方面发挥涵养作用之外，AI时代的人才更需要注重丰富自我体验、加强人际交流、尊重自我与他人的情感需求，学会换位思考，具备共情能力和恻隐之心，不断显现人之为人的主体性存在地位，凸显人与机器的本质性差别。
其二，跨学科融合创新的能力（Blending innovation），这是对学会做事的重塑。复杂的真实问题的解决涉及多学科知识的融合应用，这种融合不只是知识的简单重组，还涉及批判思维与想象能力等高阶能力。针对此类问题，单纯依赖新一代人工智能目前尚无法提供合理优化的解决方案，更需要人类智慧的介入，尤其是跨学科融合创新的智慧。在解决复杂真实问题的过程中，如何融合贯通跨学科知识持续优化解决问题的方案，是AI时代对创新人才的新要求。融合创新能力还涉及多模态技术工具的综合运用和交叉验证，例如，将生成式人工智能生成的内容与传统搜索引擎获取的信息进行交叉验证和优化整合，这种能力是数字素养不可或缺的部分。
其三，沟通合作能力（Communication and Collaboration），这是对学会共处的重塑。面对AI时代的伦理威胁与社会挑战，人类需要加强沟通合作，形成人工智能开发与治理的群体优势和制度优势。从宏观层面说，一方面，合作是当今时代发展之主流，人工智能的通用性使得国家、地区之间具有广泛的合作前景；
另一方面，人工智能产生的社会影响或问题往往是全球性的，只有通过沟通与合作来解决问题，才能构建和谐的人工智能发展生态。从微观层面说，面对日益复杂的真实问题，特别需要个体之间优势互补，具备合作共赢的思维意识，主要表现为个体能够认同团队目标及核心价值观，积极主动分担团队任务，通过团队成员间的平等协商，灵活地作出妥协、解决问题，促进共同发展。
其四，发现问题和提出问题的能力（Discovering question），这是对学会求知的重塑。一方面，传统教育在培养学生解题能力方面有成熟的策略和方法，但在培养学生发现问题和提出问题方面缺乏建树；
另一方面，新一代人工智能针对简单问题和复杂问题都能快速生成答案或解决方案，但同样缺乏提出问题的能力。从这个意义上说，在AI时代，发现问题和提出问题是一项关键能力，甚至比解决问题的能力更重要。
杨楠 北京教育科学研究院高等教育科学研究所助理研究员
作为第四次工业革命的代表性技术之一，人工智能的飞速发展正以前所未有的速度，悄然重塑着我们的工作与生活方式。
在探讨未来人才的关键能力时，我们可以从两个核心视角出发：一是以不变应万变，二是准确识变，积极应变。回顾前三次工业革命，我们发现对于人才能力的需求有着共同的趋势，即终身学习和适应能力、创新和解决问题的能力、人际沟通和协作能力。
首先，每一次工业革命都带来了技术创新和生产力的大幅提升。无论是第一次工业革命的机械生产，还是第二次工业革命的电力系统，或是第三次工业革命的信息技术，都要求人们具备学习新技能和知识、不断适应变化的能力。
其次，任何工业革命的代表性技术都具有颠覆性的创新和普遍适用性。这些技术不仅渗透到各个领域，引发系统内的深刻变革，而且打破原有的系统生态，既解决旧问题，又带来新挑战。因此，创造性解决问题成为至关重要的能力。
最后，从前三次工业革命的发展轨迹来看，我们发现两个显著特点：一是生产方式的变革促使生产过程不断复杂化和专业化；
二是工业革命所需的时间逐渐缩短，技术革新的速度越来越快。这些特点都对人际沟通与协作能力提出了更高的要求。
在AI时代的浪潮中，数智化成为我们生活的关键词。这不仅意味着技术的飞跃，更对我们提出了新的挑战——提升数字素养，掌握人机协作的艺术。《数字中国建设整体布局规划》已经为我们绘制了2035年的宏伟蓝图，届时我国将在数字化领域跻身世界前列，实现各领域数字化的和谐与充分发展。然而，这一切美好愿景，都离不开全民数字素养的全面提升。
随着大语言模型在各个行业领域的广泛应用，生成式人工智能正成为我们日常工作生活的加速器，人机协作也逐步成为我们生活的新常态。要想让这些智能助手更精准地捕捉我们的需求，生成更加贴合、精确、可信的内容，我们就必须锻炼向机器“提问”的技巧，挖掘人类与机器在能力上的互补性，实现优势互补，通过紧密而深层次的合作，共同提升创新和创造价值的能力。在这个AI与人类智慧共舞的时代，我们不仅仅是见证者，更是参与者，需要运用数字素养和人机协作能力，共同书写新时代的篇章。
邢悦 阿里巴巴集团副总裁
人工智能时代对人才提出了全新的要求，要在这一洪流中做到游刃有余并实现自我价值，个人应该着重培养以下几类技能和特质：跨学科知识与融通能力，算力、算法（大模型）、数据处理与分析能力，创新思维与问题解决能力，持续学习与适应能力，人机协作与领导力，伦理道德与社会责任感。
我认为，人工智能时代需要两类关键人才——
一是人工智能技术专业人才。算力、算法以及数据（特别是大数据）是通用人工智能（AGI）发展的三大基础要素，它们构成了推动AI进步的核心支柱。专业人才深入研究算力的提升、开发更高效更先进的算法以及管理和分析海量数据，为人工智能的进步奠定坚实的技术基础。
二是人工智能融通型人才。他们不仅掌握技术工具的使用，更擅长跨领域思考，能在现实场景中迅速识别问题、深度挖掘场景本质，并灵活运用技术解决方案来高效解决问题，创造实际价值。这类人才的特质在于他们能够超越单一技术领域的限制，实现技术与实际应用的无缝对接，是推动技术成果转化为社会价值的关键。
总之，尽管对精通算力、算法、数据管理等专业技术型人才的需求依旧重要，但随着技术的普及化，能够在具体的产业领域定义问题，挖掘场景，具备跨界整合能力、能够快速适应变化并创新解决问题的融通型人才，成为当前及未来人工智能时代尤为珍贵的资源。这两种人才相辅相成，共同推动人工智能技术的发展，并确保其在社会各领域的有效应用与价值创造。
我用AI研究作文教学
申承钰，淮阴师范学院学生
在我的工作生活中，AI主要用来研究作文教学。在实习过程中我发现，很多学生到了高中阶段，出于种种原因，写作思路明显受困于线性思维，总是习惯先表达自己的核心观点，然后设置分论点，分别进行举例论证，最后再总结观点。他们在写作前搜集了大量素材，但到了写作时，能做的就是把合适的论证材料填补到相应的分论点之下，写作过程基本就是“搬运材料”，很难有自己的创见。这样机械性的重复训练，会很快消磨掉学生的写作热情与信心。对照AI写的作文，不难发现，它也是严格遵循议论文的基本格式，虽文从字顺，但内容的思维深度不够，同样体现出刻板单调的线性思维。为打破这种困境，我试着改变教学方法，让学生面对作文题时，先不急于动笔，而是在心中明晰自己的观点，然后对AI写的作文进行批驳，指出其论证疏漏之处。这样，学生就能从读者角度看到问题所在，也更清楚该如何修正自己的写作思路，待到落笔时，就会更加注重思维的辩证性，全面客观地看待问题，也更加清楚如何针对分论点进行深入论证。有了AI这个“同学”，学生对写作的兴趣有了明显提高。
AI是我的一件趁手工具
小婷，图书出版公司设计师
我是一名设计师，负责图书封面、版式、插画等的设计工作。在绘画领域，AI带来的影响非常显著。前不久，公司领导要求我们学习使用AI绘图，以提升工作效率。我一直关注这一领域，在Midjourney等AI绘图平台刚问世时，就付费开通了账户。AI绘图的能力很强大，它不仅精通多种绘画风格，可以根据我们的要求不断优化完善，而且不用休息。但是，AI绘图也需要我们给它“喂”图，还要说它能听懂的“咒语”。想用AI做出好图，使用者需要了解视觉设计的不同风格，懂得如何描述不同风格的要求，还要拥有个性化的审美。公司提出倡导后，我率先用AI绘制了几幅图书的插画，效果不错，还被部门领导作为典型案例上报。我觉得，AI不可能完全替代设计师，但绝对是设计师的一件趁手工具。
AI帮我大大缩短了开发周期
郑锦凯，杭州电子科技大学特聘副教授
攻读博士学位的后期，我着手将步态识别研究成果整合成一个完整的系统。为了便于操作，需要开发一个用户界面。按照传统开发流程，我得在网络上搜寻大量相关教程，这将耗费大量时间。所以，我尝试将需求转化为文字，发送给了AI大模型。我的目标是使用PyQt5创建一个界面，分为左右两部分，左侧占比1/3，右侧占比2/3：左侧上方是选择区，包括步态表征选项和返回结果数量；
左侧中间是功能按钮区，包括数据加载处理、行人检测跟踪、步态表征提取和步态识别搜索；
左侧下方是状态显示区，显示各阶段状态和搜索结果；
右侧是可视化显示区，从上到下依次为检测跟踪、步态表征和搜索结果。
我请AI根据这些要求生成Python代码。AI提供了一套详尽的代码，并附有注释。虽然初版代码并未完全符合我的预期，但通过与AI的几轮问答和少量网络搜索，我仅用一晚便完成了界面开发。AI的辅助大大缩短了开发周期，让我能够专注于创新和研究，而非烦琐的重复性编码工作。
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