教育是掌握人工智能的基础吗？

技术进步与全球变暖

2022年11月，ChatGPT上线，短短几周内用户数量就突破1亿，这一传播速度在互联网历史上前所未见，堪称破纪录。根据经合组织人工智能事件监测报告，到2023年底，国际媒体报道的人工智能事件数量较上年激增1278%，这与生成模型的爆炸式增长不谋而合。从内容创作、编程、医疗保健到公共管理，人工智能正在悄然重塑人类的角色：重复性工作正逐步实现自动化，而监督、创造以及与机器协作的能力却日益重要。

这场爆发式增长迫使国际组织紧急制定“游戏规则”。2023年9月7日，联合国教科文组织发布了首个关于教育领域生成式人工智能的全球指南，其中明确指出：技术必须置于人文主义框架和尊重人权的原则之下，而非仅仅追求性能。不到六个月后，2024年3月13日，欧洲议会正式通过了《人工智能法案》——世界上首部具有法律约束力的人工智能法律，该法案将教育、医疗保健和招聘列为“高风险”领域，并要求所有系统在每个阶段都必须透明且接受人工监督。这些时间节点表明，在数字时代的竞争中，不了解如何使用人工智能已成为一种新的劣势。

当社会遭遇人工智能：三大瓶颈

尽管人工智能潜力巨大，但也面临诸多挑战。首先，数字素养和技能的差距导致许多人将人工智能视为一个“神奇的黑匣子”。由于无法提出正确的问题或验证数据来源，用户更容易接受机器生成的任何结果，从而加剧了偏见的传播。

其次，人工智能所使用的庞大数据库充斥着历史偏见。如果缺乏伦理和法律保障，我们可能会面临侵犯版权、侵犯隐私或大规模情绪操控等风险——而这些风险正是《人工智能法案》所警告的。

最后，就业结构正在发生变化。人工智能正在淘汰许多重复性工作，同时也创造了一些新的职业，例如响应工程师、模型测试员和伦理监督员。如果教育系统不能迅速适应，技能差距将会扩大。

教育是关键

这三者共同之处在于都需要普及人工智能素养。联合国教科文组织建议，从小学到大学，所有课程都应教授学生“人工智能如何学习”、数据权利意识以及如何安全合乎伦理地使用工具。经合组织近期宣布计划在2029年国际学生评估项目（PISA）中纳入媒体与人工智能素养（MAIL）评估；这有望为15岁青少年的人工智能能力建立一个全球基准。

在这张图中，教育扮演着三层角色。在基础层面，学校的使命是从“教学生使用计算机”转向“教学生与人工智能协作”：理解机器学习机制，知道如何正确设置提示，以及如何评估和编辑输出结果。

高级课程应融入现实生活中的伦理场景——从论文写作聊天机器人到深度伪造——以帮助学习者练习分析和负责任的决策。

在终身学习层面，短期课程和微证书网络可以帮助成熟的员工不断更新技能，尤其是在创造力、批判性思维和多元文化团队领导力等难以自动化的能力方面。

当然，仅仅进行内容改革是不够的。教师必须具备“学习架构师”的能力，能够将人工智能作为教学辅助工具，同时保持教学自主权。与此同时，记录学生与人工智能互动情况的电子学习数据库必须遵守《人工智能法》中规定的“解释权”原则，确保透明度和隐私性。

从政策到课堂：行动模式

在国家层面，2030 年人工智能能力战略可以设定以下目标：80% 的劳动者完成人工智能基础课程；100% 的教师能够获得联合国教科文组织标准的教材；所有培训机构都必须开设人工智能伦理课程。该框架将包括一个允许在监管下测试新技术的法律机制，以及一个人工智能教育创新基金，以支持学校和企业合作开发解决方案。

在地方层面，社区人工智能学习中心将提供设备、网络连接、导师指导和创业咨询项目。这种模式在“数字空白区”风险最高的农村地区尤为有效。

在企业层面，“双导师”模式——将一位人类导师与一位人工智能助手相结合——有助于员工缩短技能提升周期。与此同时，“沙盒实验室”允许在严格监管下，对真实流程进行人工智能测试，从而将内部数据转化为共享的学习资源。

这三个层面的交集是跨学科的。当计算机科学专业的学生在毕业设计中被迫与来自法律、心理学和设计等专业的同学合作时，他们不仅学会了编写算法，还学会了评估社会影响，并考虑包容性和可持续性。

人工智能正从“未来科技”的范畴走向生活基础设施的普及。随着这一基础设施渗透到社会的各个角落，我们的选择越来越少：要么主动出击，要么被时代洪流裹挟。教育——其传递知识、激发批判性思维和培育人文价​​值观的功能——是确保人类不至于在自动化浪潮中迷失方向的双重基石。